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该杂志刊期列表
- 2026年
- 1期
国内刊号：51-1125/TN
国际刊号：1001-3806
发布日期:
作者：郝晓剑, 任龙, 杨彦伟, 孙永凯
关键词：光谱学, 定量分析, 神经网络, 煤
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C Ⅰ 193.09nm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, 提高LIBS对煤中碳元素含量的预测能力。该研究可为定量分析煤中碳元素含量提供指导。
来源：2020年第2期
《激光技术》期刊编辑部
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