沈阳自动化所在提高光谱测量长期稳定性方面取得新进展

沈阳自动化所在提高光谱测量长期稳定性方面取得新进展

Journal of Analytical Atomic Spectrometry封面刊载

沈阳自动化所在提高光谱测量长期稳定性方面取得新进展

ID-PLS方法示意图

在光谱类科学仪器领域,长期稳定性一直是衡量仪器性能的重要指标,对于实现高精度测量至关重要。LIBS技术激光诱导击穿光谱技术以其检测速度快、无需样品预处理及实时原位检测等优势,在光谱检测领域展现出巨大潜力。然而,在实际应用中,特别是在复杂的工业环境下,环境干扰导致的信号漂移问题成为制约LIBS技术广泛应用的主要瓶颈。近日,中国科学院沈阳自动化研究所的LIBS研究团队在这一领域取得了新进展。

针对这一难题,LIBS团队经过深入研究,提出了ID-PLS方法。首先,科研人员基于定量模型得到强度比理想值,进而引入了强度比漂移值即检测值与理想值之间的偏差,实现了光谱在长时间检测过程中波动情况的精准表征。其次,科研人员利用机器学习中的偏最小二乘算法(即PLS算法),学习漂移值与光谱内在规律之间的关系,将光谱检测值校准到理想值附近,确保其校准效果的下限不低于传统的平均内标法,从而显著提升了光谱测量的长期稳定性。实验结果显示,采用ID-PLS方法后,有效提升了LIBS测量的长期稳定性。

为了进一步验证ID-PLS方法的有效性,研究团队将其应用于自主研发的LIBS钢水成分传感器上,并在不同低合金钢样品上进行了测试。测试结果表明,与传统的漂移校正方法相比,ID-PLS方法在CSiMoNiCuMn等多种元素的综合校准性能上表现更加优异,为提升光谱传感器的长期稳定性提供了一种切实可行的解决方案。

该研究成果以Combination of Internal Standard and Dominant Factor PLS for Improving Long-term Stability of LIBS Measurements为题,在光谱学领域1区期刊Journal of Analytical Atomic Spectrometry上以封面论文形式发表。该研究得到了国家重点研发计划项目的支持。

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