【摘 要】
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在定量分析煤样品中碳元素含量时,为了克服受基体效应影响较大且预测精度低的问题,在最优实验条件下,获得14个标准煤样品经激光诱导击穿光谱(LIBS)试验后的光谱数据,并选取独
【机 构】
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中北大学仪器科学与动态测试教育部重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(51575499;61473267);山西省回国留学人员科研资助项目(2017-098);山西大学量子光学与光量子器件国家重点实验室开放课题资助项目(KF201907)
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在定量分析煤样品中碳元素含量时,为了克服受基体效应影响较大且预测精度低的问题,在最优实验条件下,获得14个标准煤样品经激光诱导击穿光谱(LIBS)试验后的光谱数据,并选取独立性好、不受相邻谱线干扰的CⅠ193.09nm波长,将积分强度作为输入变量,采用基本曲线定标法以及神经网络定标法,对煤样品进行定量分析。结果表明,当采用基本定标曲线法时,受噪声干扰以及基体效应的影响较大,平均相对误差为15.39%;当采用神经网络定标法时,验证样品的相对误差平均降低了7.54%;采用神经网络定标法能有效减小定量分析误差,
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