【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及矿物分析，具体为一种矿物微量元素检测方法。
技术介绍
1、随着矿产资源开发的深入，对矿物中微量元素的准确测定变得越来越重要，微量元素虽然含量低，但对矿物的性质、形成环境以及后续的应用有着不可忽视的影响，传统的微量元素检测方法如原子吸收光谱法、电感耦合等离子体质谱法等，虽然准确性较高，但普遍存在操作复杂、成本高、耗时长等问题，特别是在面对大量样品的快速筛查时，这些传统方法往往难以满足需求。
2、近年来，光谱技术因其快速、无损的特点，在矿物分析领域得到了广泛的应用，特别是近红外光谱技术和傅里叶变换红外光谱技术的发展，为矿物微量元素的检测提供了新的途径，然而，如何有效地从复杂的光谱数据中提取微量元素的信息仍然是一个挑战，此外，由于矿物样品本身的多样性和复杂性，如何保证检测方法的准确性和可靠性也是一个亟待解决的问题，故而我们提出了一种矿物微量元素检测方法。
技术实现思路
1、(一)解决的技术问题
2、针对现有技术的不足，本专利技术提供了一种矿物微量元素检测方法，具备能充分利用光谱数据中的有用信息，减少不必要的预处理步骤，提高检测效率，并确保结果的准确性的优点，解决了近年来，光谱技术因其快速、无损的特点，在矿物分析领域得到了广泛的应用，特别是近红外光谱技术和傅里叶变换红外光谱技术的发展，为矿物微量元素的检测提供了新的途径，然而，如何有效地从复杂的光谱数据中提取微量元素的信息仍然是一个挑战，此外，由于矿物样品本身的多样性和复杂性，如何保证检测方法的准确性和
3、(二)技术方案
4、为实现上述能充分利用光谱数据中的有用信息，减少不必要的预处理步骤，提高检测效率，并确保结果的准确性目的，本专利技术提供如下技术方案：一种矿物微量元素检测方法，包括以下步骤：
5、s1、样品准备：将待测矿物样品研磨至小于10微米的粒度；
6、s2、光谱采集：使用高分辨率光谱仪对样品进行光谱采集；
7、s3、光谱数据处理：采用傅里叶变换红外光谱技术对采集的光谱数据进行预处理，包括基线校正、噪声滤波和光谱平滑；
8、s4、特征波长选择：基于矿物中微量元素的光谱特征，选择特定的特征波长；
9、s5、光谱分析模型构建：利用支持向量机算法构建光谱数据与微量元素含量之间的回归模型；
10、s6、模型训练与验证：使用5折交叉验证方法对模型进行训练和验证，通过网格搜索优化模型参数；
11、s7、微量元素含量预测：将待测样品的光谱数据输入模型，预测其微量元素含量；
12、s8、结果输出：将预测结果以报告形式输出，包括微量元素的种类和含量，以及检测条件、样品信息和检测日期。
13、优选的，基线校正采用多项式拟合法进行，以去除光谱中的非特异性背景信号；校正后的光谱表达式为：
14、s′(λ)＝s(λ)―b(λ)
15、其中，原始光谱为s(λ)，校正后的光谱为s′(λ)，b(λ)为多项式拟合得到的背景信号。
16、优选的，使用savitzky-golay滤波器进行噪声滤波，提高数据质量；滤波后的光谱表达式为：
17、
18、其中，滤波后的光谱为s″(λ)，w为滤波器窗口大小，ci为多项式回归得到的滤波系数。
19、优选的，采用移动平均法进行光谱平滑，以减少随机噪声；平滑后的光谱表达式为：
20、
21、其中，平滑后的光谱为s″′(λ)，n为移动平均的窗口大小。
22、优选的，特征波长选择基于铁元素的特征波长为2.3微米，铜元素的特征波长为1.52微米。
23、优选的，支持向量机算法通过构造一个超平面来预测目标值，给定训练数据集为其中xi为输入特征，yi为目标值，svm的目标是最小化损失函数，同时最大化间隔，损失函数通常采用ε-insensitive loss函数，即：
24、
25、其中，w为权重向量，c为惩罚系数，ξi和为松弛变量，∈为损失函数中的不敏感带宽，通过求解该优化问题，得到svm模型的参数。
26、优选的，所述支持向量机算法还通过核函数将数据映射到高维空间，以处理非线性关系，模型表示为：
27、
28、其中，核函数为k(x,xi)，αi和为拉格朗日乘子，b为偏置项。
29、优选的，五折交叉验证方法将数据集随机分为五个子集，轮流将其中一个子集作为验证集，其余子集作为训练集，训练svm模型，并通过验证集评估模型性能。
30、优选的，所述svm模型训练过程中，采用网格搜索的方式寻找最优的参数组合，即通过定义一个参数空间，并在该空间中寻找最佳的参数组合；惩罚系数c的取值范围从0.1到100，以1为步长进行搜索；核函数参数γ的取值范围从0.01到1，以0.01为步长进行搜索；则网格搜索表示为：
31、
32、其中，参数空间为p，cv(c,γ)为使用参数c和γ时的交叉验证误差。
33、优选的，将待测样品的光谱数据输入训练好的模型，预测其微量元素含量；预测过程基于训练好的模型，通过输入未知样品的光谱数据，输出预测的微量元素含量。
34、(三)有益效果
35、与现有技术相比，本专利技术提供了一种矿物微量元素检测方法，具备以下
36、有益效果：
37、1、该矿物微量元素检测方法，通过采用高分辨率光谱仪和傅里叶变换红外光谱技术，该技术方案能够快速采集大量光谱数据，并通过预处理步骤去除背景噪声和提高数据质量，这种方法不仅提高了检测的速度，还通过精确的特征波长选择和支持向量机算法的优化，提高了检测结果的准确性，特别是通过5折交叉验证和网格搜索优化模型参数，确保了模型的泛化能力和预测精度，从而在保证检测方法的准确性和可靠性的同时，也提高了检测效率。
38、2、该矿物微量元素检测方法，通过通过光谱数据处理和特征波长选择，能够有效地从复杂的光谱数据中提取微量元素的信息，特别是通过支持向量机算法，该方法能够处理非线性关系，并通过核函数将数据映射到高维空间，这使得模型能够适应矿物样品的多样性和复杂性，此外，通过训练和验证过程中的参数优化，该方法能够适应不同样品的特性，确保了检测方法在不同样品上的适用性和准确性；这种灵活性和适应性是传统检测方法难以实现的，从而为矿物分析领域提供了一种更为有效和可靠的检测手段。
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1.一种矿物微量元素检测方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种矿物微量元素检测方法，其特征在于，所述S3，基线校正采用多项式拟合法进行，以去除光谱中的非特异性背景信号；校正后的光谱表达式为：
3.根据权利要求1所述的一种矿物微量元素检测方法，其特征在于，所述S3，使用Savitzky-Golay滤波器进行噪声滤波，提高数据质量；滤波后的光谱表达式为：
4.根据权利要求1所述的一种矿物微量元素检测方法，其特征在于，所述S3，采用移动平均法进行光谱平滑，以减少随机噪声；平滑后的光谱表达式为：
5.根据权利要求1所述的一种矿物微量元素检测方法，其特征在于，所述S4，特征波长选择基于铁元素的特征波长为2.3微米，铜元素的特征波长为1.52微米。
6.根据权利要求1所述的一种矿物微量元素检测方法，其特征在于，所述S5，支持向量机算法通过构造一个超平面来预测目标值，给定训练数据集为其中xi为输入特征，yi为目标值，SVM的目标是最小化损失函数，同时最大化间隔，损失函数通常采用ε-insensitive los
7.根据权利要求6所述的一种矿物微量元素检测方法，其特征在于，所述支持向量机算法还通过核函数将数据映射到高维空间，以处理非线性关系，模型表示为：
8.根据权利要求1所述的一种矿物微量元素检测方法，其特征在于，所述S6，五折交叉验证方法将数据集随机分为五个子集，轮流将其中一个子集作为验证集，其余子集作为训练集，训练SVM模型，并通过验证集评估模型性能。
9.根据权利要求8所述的一种矿物微量元素检测方法，其特征在于，所述SVM模型训练过程中，采用网格搜索的方式寻找最优的参数组合，即通过定义一个参数空间，并在该空间中寻找最佳的参数组合；惩罚系数C的取值范围从0.1到100，以1为步长进行搜索；核函数参数γ的取值范围从0.01到1，以0.01为步长进行搜索；则网格搜索表示为：
10.根据权利要求1所述的一种矿物微量元素检测方法，其特征在于，所述S7，将待测样品的光谱数据输入训练好的模型，预测其微量元素含量；预测过程基于训练好的模型，通过输入未知样品的光谱数据，输出预测的微量元素含量。
...【技术特征摘要】
1.一种矿物微量元素检测方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种矿物微量元素检测方法，其特征在于，所述s3，基线校正采用多项式拟合法进行，以去除光谱中的非特异性背景信号；校正后的光谱表达式为：
3.根据权利要求1所述的一种矿物微量元素检测方法，其特征在于，所述s3，使用savitzky-golay滤波器进行噪声滤波，提高数据质量；滤波后的光谱表达式为：
4.根据权利要求1所述的一种矿物微量元素检测方法，其特征在于，所述s3，采用移动平均法进行光谱平滑，以减少随机噪声；平滑后的光谱表达式为：
5.根据权利要求1所述的一种矿物微量元素检测方法，其特征在于，所述s4，特征波长选择基于铁元素的特征波长为2.3微米，铜元素的特征波长为1.52微米。
6.根据权利要求1所述的一种矿物微量元素检测方法，其特征在于，所述s5，支持向量机算法通过构造一个超平面来预测目标值，给定训练数据集为其中xi为输入特征，yi为目标值，svm的目标是最小化损失函数，同时最大化间隔，损失函数通常采用ε-inse...
【专利技术属性】
技术研发人员：许辉，张昌豹，郝海祥，
申请(专利权)人：上海深汐测试技术有限公司，
类型：发明
国别省市：
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