水体重金属LIBS多元素测量参数优化方法研究

激光诱导击穿光谱(LIBS)方法的优势之一就是可多元素同时检测。为获得水体重金属LIBS多元素测量时的综合最佳信号输出,本文利用BP神经网络拟合Pb,Cu和Ni三种元素特征谱线信背比(S/B)与延时门宽之间的数值关系,同时采用DM设计实验数据作为校验样本,保证BP神经网络模型的泛化能力。基于上述数值模型利用遗传算法优化延时门宽两个测量参数,定义了适应度函数,得到延时门宽为(15.5和21.5μs)时,取最小值0.102 4,此时三种元素综合信背比最大,对比实验进一步验证了优化效果。神经网络结合遗传算法的优化方法提高了水体重金属LIBS多元素测量时的综合信背比,研究方法也为更多参数更多响应的实验系统优化提供了参考。

基于蒙特卡罗模拟方法的多能X射线二次转换靶研究

在X荧光分析中,大多数二次转换靶由纯元素组成,每次测量针对待测样品中一种元素的特征谱,而为了对样品中各种元素进行测量,需要多次更换靶材.基于计算粒子输运过程的蒙特卡罗模拟方法实现对多能X射线二次转换靶的研究,该多能二次转换靶的靶材可以由2种及以上元素组成,每种靶材元素都能产生相应的特征X射线,能够实现对2种及以上元素的同时测量.以同时测量大米中的元素Cd和As为例,建立透射靶激发装置模型.模拟实验结果可知,转换靶中元素的面积越大,则对应激发的待测元素特征X射线的计数率越高,相当于通过损失单一元素转换靶对应待测元素的计数率来实现提高多能转换靶对应多种待测元素计数率的最低值.该多能X射线二次转换靶为减少测量的时间和次数且实现多种元素的同时测量提供了参考.