光谱学与光谱分析
|
便携式EDXRF分析仪测定土壤中镍元素的含量预测模型研究
王广西,李 丹* ,赖万昌,翟 娟,杨中建,侯 鑫,曹发明
成都理工大学核技术与自动化工程学院,四川 成都 610059
Research on the Content Prediction Model for the Determination of Nickel in Soil by Portable Energy Dispersive X-Ray Fluorescence Analyzer
WANG Guang-xi, LI Dan* , LAI Wan-chang, ZHAI Juan, YANG Zhong-jian, HOU Xin, CAO Fa-ming
College of Nuclear Technology and Automation Engineering, Chengdu University of Technology, Chengdu 610059, China
摘要 : 论述了便携式能量色散X射线荧光分析仪在土壤重金属元素镍测定过程中,基体效应对测量结果的影响,提出以样品散射的X管的标识靶线(钨靶Lα1 线)作为比较标准的特散比校正模型,并在此基础上结合吸收元素校正法对基体效应进行校正,以此建立的含量预测模型,相关系数为0.999,剩余标准差为2.541。利用该模型对土壤标样中镍含量进行测量,与标准值比较,其平均相对误差为3.90%,且精确度较高。
关键词 :能量色散X射线荧光分析;基体效应;含量预测;土壤;镍
Abstract :The present paper discusses the influence of matrix effect on measurement results when portable energy dispersive X-ray fluorescence analyzer is used for the determination of Ni in soil. Based on the scattered X-ray intensity of WLα emitted from the X-ray tube on the sample, a correction method was proposed, and it combines with the correction of absorption element, which can effectively overcome the matrix effect. The correlation coefficient of the content prediction model based on this method is 0.999 and the residual standard deviation is 2.541. The average relative error is 3.90% when the content prediction model is used to measure the content of Ni in the national standard soil samples, so the results coincide well with standard values, and the precision is high.
Key words :Energy dispersive X-ray fluorescence analysis;Matrix effect;Content prediction;Soil;Nickel
收稿日期: 2013-05-02
修订日期: 2013-06-24
通讯作者:
李 丹
E-mail: lidan08@cdut.cn
引用本文:
王广西,李 丹* ,赖万昌,翟 娟,杨中建,侯 鑫,曹发明 . 便携式EDXRF分析仪测定土壤中镍元素的含量预测模型研究 [J]. 光谱学与光谱分析, 2013, 33(08): 2242-2245.
WANG Guang-xi, LI Dan* , LAI Wan-chang, ZHAI Juan, YANG Zhong-jian, HOU Xin, CAO Fa-ming . Research on the Content Prediction Model for the Determination of Nickel in Soil by Portable Energy Dispersive X-Ray Fluorescence Analyzer . SPECTROSCOPY AND SPECTRAL ANALYSIS, 2013, 33(08): 2242-2245.
链接本文:
https://www.gpxygpfx.com/CN/10.3964/j.issn.1000-0593(2013)08-2242-04
或
https://www.gpxygpfx.com/CN/Y2013/V33/I08/2242
[1] BAI Xiao-rui, TANG Jing-chun, SHI Rong-guang, et al(白晓瑞, 唐景春, 师荣光, 等). Journal of Safety and Environment(安全与环境学报), 2011, 11(5): 123. [2] YANG Ding-qing(杨定清). Southwest China Journal of Agricultural Sciences(西南农业学报), 1996, 9(4): 109. [3] Li Z, Shuman L M. The Science of the Total Environment, 1996, 191(1-2): 95. [4] Brown P H, Welch R M, Cary E E. Plant Physiology, 1987, 85(3): 801. [5] LIAO Jin-feng(廖金凤). Rural Eco-Environment(农村生态环境), 1999, 15 (4): 52. [6] LIAO Xiao-yong, CHEN Tong-bin, WU Bin, et al(廖晓勇, 陈同斌, 武 斌, 等). Geographical Research(地理研究), 2006, 25(5): 843. [7] HAO Qi-yong, YIN Er-qin(郝启勇, 尹儿琴). Energy Environmental Protection(能源环境保护), 2012, 26(3): 57. [8] Ministry of Environmental Protecting of the People’s Republic of China(中华人民共和国环境保护部), GB 15618—1995, Environmental Quality Standard for Soil(国家标准15618—1995: 土壤环境质量标准). Beijing: Standards Press of China(北京: 中国标准出版社), 1995. 1. [9] REN Hai-xian, WANG Ying-jin(任海仙, 王迎进). Journal of Molecular Science(分子科学学报), 2009, 25(3): 213. [10] Madan Lal, Choudhury R K, Joseph D, et al. Journal of Radioanalytical and Nuclear Chemistry, 1989, 137(2): 127. [11] Tiwari M K, Singh A K, Sawhney K J S. Bulletin of Materials Science, 2001, 24(6): 633. [12] Akeredolu. Nuclear Instruments and Methods in Physics Research Section A: Accelerators, Spectrometers, Detectors and Associated Equipment, 1994, 353(1-3): 542. [13] HUA Li, GUO Xing-peng, YANG Jia-kuan(华 丽, 郭兴蓬, 杨家宽). Journal of Huazhong Normal University(Nat. Sci.)(华中师范大学学报·自然科学版), 2009, 43(4): 622. [14] ZHANG Wei, ZHANG Yu-jun, CHEN Dong(章 炜, 张玉钧, 陈 东). Laser&Optoelectronics Progress(激光与光电子学进展), 2012, (1): 137. [15] ZHANG Wei, ZHANG Yu-jun, CHEN Dong, et al(章 炜, 张玉钧, 陈 东, 等). Spectroscopy and Spectral Analysis(光谱学与光谱分析), 2012, 32(4): 1123. [16] XIE Zhong-xin, ZHAO Zong-ling, ZHANG Yu-bin, et al(谢忠信, 赵宗铃, 张玉斌, 等). X-Ray Spectral Analysis(X射线光谱分析), Beijing: Science Press(北京: 科学出版社), 1982. 291, 331. [17] GE Liang-quan, ZHOU Si-chun, LAI Wan-chang(葛良全, 周四春, 赖万昌). In-Situ X Radiation Sampling Technique(原位X辐射取样技术). Chengdu: Science and Technology Press(成都: 科学技术出版社), 1997. 75, 83. [18] GE Liang-quan, ZHANG Ye, XIE Ting-zhou, et al(葛良全, 章 晔, 谢庭周, 等). Geoscience(现代地质), 1994, 8(3): 335. [19] HOU Sheng-li, ZHANG Ye(侯胜利, 章 晔). Geoscience(现代地质), 1999, 13(1): 117.
[1]
徐 天,李 敬,刘振华. 重庆市南川区土壤锰元素遥感反演 [J]. 光谱学与光谱分析, 2024, 44(01): 69-75.
[2]
李 虎, 钟 韵, 冯雅婷, 林 震, 朱士江. 无人机遥感的多植被指数土壤水分反演模型 [J]. 光谱学与光谱分析, 2024, 44(01): 207-214.
[3]
韩 雪, 刘 海, 刘佳微, 吴明开. 基于X射线荧光光谱法快速鉴定贵州不同地区林下土壤的无机元素 [J]. 光谱学与光谱分析, 2024, 44(01): 225-229.
[4]
程惠珠,杨婉琪,李福生,马 骞,赵彦春. 面向XRF的竞争性自适应重加权算法和粒子群优化的支持向量机定量分析研究 [J]. 光谱学与光谱分析, 2023, 43(12): 3742-3746.
[5]
孟 珊,李新国. 基于高光谱小波能量特征向量估算湖滨绿洲表层土壤有机碳含量 [J]. 光谱学与光谱分析, 2023, 43(12): 3853-3861.
[6]
李奇辰,李民赞,杨 玮,孙 红,张 瑶. 基于拉曼光谱的水溶性磷定量分析 [J]. 光谱学与光谱分析, 2023, 43(12): 3871-3876.
[7]
林宏健,翟 娟,赖万昌,曾晨浩,赵紫琪,石 洁,周金戈. 应用同源自校正EDXRF分析法测定三元正极材料中Mn、Co、Ni的含量 [J]. 光谱学与光谱分析, 2023, 43(11): 3436-3444.
[8]
谢 鹏,王正海,肖 蓓,曹海玲,黄 意,苏文林. 基于sCARS-PSO-SVM的土壤硒含量高光谱定量反演 [J]. 光谱学与光谱分析, 2023, 43(11): 3599-3606.
[9]
黄招娣,陈再良,王 琛,田 彭,章海亮,谢潮勇,刘雪梅. 比较用可见/短波近红外光谱结合机器学习算法测量土壤性质的不同多元校准方法分析 [J]. 光谱学与光谱分析, 2023, 43(11): 3535-3540.
[10]
安柏耸,王雪梅,黄晓宇,卡吾恰提·白山. 基于随机蛙跳波段选择算法的土壤铅含量高光谱估测 [J]. 光谱学与光谱分析, 2023, 43(10): 3302-3309.
[11]
王敬湧,谢洒洒,盖倞尧,王梓廷. 花叶病胁迫下甘蔗叶片叶绿素含量的高光谱预测模型 [J]. 光谱学与光谱分析, 2023, 43(09): 2885-2893.
[12]
邓 昀,牛照文,冯琦尧,王 宇. 改进时间卷积网络的红壤有机质高光谱预测模型 [J]. 光谱学与光谱分析, 2023, 43(09): 2942-2951.
[13]
蔡海辉,周 岭,史 舟,纪文君,罗德芳,彭 杰,冯春晖. 利用CARS-BPNN模型的南疆枣园土壤有机质高光谱反演 [J]. 光谱学与光谱分析, 2023, 43(08): 2568-2573.
[14]
夏晨真,姜艳艳,张星宇,沙 野,崔 帅,米国华,高 强,张 月. 基于无人机高光谱影像的黑土区玉米农田土壤有机质估算 [J]. 光谱学与光谱分析, 2023, 43(08): 2617-2626.
[15]
张梓浩,郭 飞,吴坤泽,杨馨玉,许 镇. 深度森林DF21模型在土壤镉含量高光谱反演中的性能评价 [J]. 光谱学与光谱分析, 2023, 43(08): 2638-2643.