基于支持向量机的钢水LIBS定性分析

激光诱导击穿光谱(LIBS)技术具有快速、非接触、无需制样等特点,适合应用于转炉钢水成分的在线分析。由于转炉终点可由Si、Mn含量和温度来判定,因此提出了钢水成分中Si和Mn的LIBS定性分析方法。通过光谱仪采集激光激发的光谱,经过预处理和寻峰等操作后,以原子光谱数据库(NIST)为参考标准,找出Si和Mn对应的特征谱线波长和光谱强度,利用支持向量机(SVM)强大的分类功能和采集到的245组数据中的210组学习得到支持向量分类(SVC)模型,利用SVC模型预测这245组数据,结果证明该模型的准确率为98%以上,将其应用在相同实验条件的情况下,会大大减少LIBS定性分析时间。