[發明專利]基于近紅外光譜分析的快速確定礦石中粘土礦物種類及含量的方法有效
| 申請號: | 202310430858.0 | 申請日: | 2023-04-21 |
| 公開(公告)號: | CN116148212B | 公開(公告)日: | 2023-07-07 |
| 發明(設計)人: | 馮凱;葉小璐;肖儀武;方明山;劉娟;張聿隆 | 申請(專利權)人: | 礦冶科技集團有限公司 |
| 主分類號: | G01N21/359 | 分類號: | G01N21/359;G01N21/3563 |
| 代理公司: | 北京超凡宏宇專利代理事務所(特殊普通合伙) 11463 | 代理人: | 王闖 |
| 地址: | 100160 北京市豐臺區*** | 國省代碼: | 北京;11 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 基于 紅外 光譜分析 快速 確定 礦石 粘土 礦物 種類 含量 方法 | ||
1.一種基于近紅外光譜分析的快速確定礦石中粘土礦物種類及含量的方法,其特征在于,包括:
S1.采集礦石樣品,并對樣品進行預處理;
S2.對樣品采用化學分析、礦物自動分析進行綜合分析,得到樣品中粘土礦物的類型與含量;
S3.利用近紅外光譜儀采集樣品的近紅外光譜原始數據;光譜范圍為350-2500nm,采樣間隔為1~2nm,檢測距離為0.2~1.0cm,掃描次數為3~6次,然后取多次測量的平均值作為所述近紅外光譜原始數據;每隔20~30分鐘利用標準白板進行光譜校準;
S4.采用S-G平滑和一階導數對所述近紅外光譜原始數據進行預處理并剔除異常樣品;所述異常樣品為明顯離群的樣品;
S5.將剩余樣品隨機分為校正樣品集和驗證樣品集;所述校正樣品集和所述驗證樣品集中,樣品的數量比例為4:1;
S6.利用所述校正樣品集的數據進行校正模型建立;所述S6包括:將所述校正樣品集數據和所述S2得到的粘土礦物的類型與含量,采用偏最小二乘法作為多元校正模型方法,進行關聯建模;
高嶺石模型的波段選擇范圍為1300~1450nm,1850~1950nm,2100~2250nm;葉臘石模型的波段選擇范圍為1350~1450nm,2000~2350nm;伊利石模型的波段選擇范圍為1350~1450nm,1800~2000nm,2100~2250nm;
S7.對所述校正模型進行優化得到預測模型;所述S7包括:利用校正樣品集的參考值與預測值散點圖剔除異常樣品,并結合校正標準偏差、交互驗證的校正標準偏差、相關性系數對模型的質量進行評價,獲得最優的建模參數;
S8.使用預測模型對待分析樣品中的粘土礦物種類及含量進行預測確定;
所述S7之后、所述S8之前還包括:
利用所述預測模型對所述驗證樣品集中對不同類型粘土礦物的含量進行預測,并與所述S2中得到的樣品中粘土礦物的類型與含量進行比對,通過預測標準偏差、相關性系數、相對分析誤差對所述預測模型的預測準確性和相對誤差進行分析。
2.根據權利要求1所述的基于近紅外光譜分析的快速確定礦石中粘土礦物種類及含量的方法,其特征在于,所述S1中,對所述樣品進行預處理包括:
將所采集的礦石樣品研磨至200目及以下,并干燥不低于2h;
所采集的礦石樣品的數量不少于100個。
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