基于近红外光谱的水泥生料氧化物含量快速测定方法研究

杨振发 肖航 张雷 张法业 姜明顺 隋青美 贾磊

引用本文: 杨振发,  肖航,  张雷,  张法业,  姜明顺,  隋青美,  贾磊. 基于近红外光谱的水泥生料氧化物含量快速测定方法研究[J]. 分析化学, 2020, 48(2): 275-281. doi: 10.19756/j.issn.0253-3820.191299 shu
Citation:  YANG Zhen-Fa,  XIAO Hang,  ZHANG Lei,  ZHANG Fa-Ye,  JIANG Ming-Shun,  SUI Qing-Mei,  JIA Lei. Rapid Determination of Oxides Content in Cement Raw Meal Based on Near Infrared Spectroscopy[J]. Chinese Journal of Analytical Chemistry, 2020, 48(2): 275-281. doi: 10.19756/j.issn.0253-3820.191299 shu

基于近红外光谱的水泥生料氧化物含量快速测定方法研究

  • 基金项目:

    本文系国家自然科学基金项目(Nos.61873333,61803179)、山东省重点研发项目(No.2017CXGC0610)和山东大学青年学者项目(No.2016WLJH30)资助

摘要: 采用近红外光谱分析技术快速测定了水泥生料中4种氧化物含量。以漫反射方式采集不同水泥生料样品的近红外光谱,采用X射线荧光光谱法测定氧化物含量作为参考值,根据马氏距离去除异常样品,然后利用SPXY(Sample set partitioning based on joint X-Y distance)法将样本集划分为校正集和验证集,应用向后间隔偏最小二乘和遗传算法选择最优波数变量,采用偏最小二乘算法建立了4种氧化物的定量校正模型,显示出了良好的预测效果,CaO、SiO2、Al2O3和Fe2O3模型的验证集相关系数分别为0.9411、0.9337、0.8612和0.7351,预测均方根误差分别为0.0994、0.1044、0.0693和0.0387,平均绝对误差分别为0.075%、0.083%、0.051%和0.025%。与瞬发γ射线中子活化分析、激光诱导击穿光谱分析法对比,近红外光谱分析耗时短、精度最高:单次测量时间仅需3 min,测定CaO、SiO2、Al2O3和Fe2O3的平均绝对误差均比瞬发γ射线中子活化分析法小一个数量级,分别比激光诱导击穿光谱分析减小了0.335%、0.137%、0.069%和0.025%。结果表明,近红外光谱分析技术可快速准确地测定水泥生料中4种氧化物的含量,为水泥生料的质量监测提供了新思路。

English


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  • 收稿日期:  2019-05-22
  • 修回日期:  2019-12-03
通讯作者: 陈斌, bchen63@163.com
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    沈阳化工大学材料科学与工程学院 沈阳 110142

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