Science Technology
记者4日从中国科学院沈阳自动化研究所获悉，该所激光诱导击穿光谱技术（以下简称LIBS）科研团队在光谱测量领域取得新突破，有效提升了LIBS测量的长期稳定性。相关研究成果近日发表在《原子光谱分析》上。
在光谱类科学仪器领域，长期稳定性是衡量仪器性能的重要指标，也是实现高精度测量和选矿数字化的重要基础。LIBS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。但在实际应用中，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制约着LIBS技术的广泛应用。
针对这一难题，科研团队提出了“ID-PLS方法”。他们首先引入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。其后，利用机器学习中的偏最小二乘算法（即PLS算法），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，从而显著提升光谱测量的长期稳定性。
实验结果显示，采用“ID-PLS方法”后，可有效提升LIBS测量的长期稳定性。该成果应用于自主研发的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，结果表明，与传统的漂移校正方法相比，ID-PLS方法在碳、硅、钼、镍、铜和锰等多种元素的综合校准性能上表现更加优异，这为提升光谱传感器的长期稳定性提供了切实可行的解决方案。
近年来，中国科学院沈阳自动化研究所激光诱导击穿光谱技术科研团队从关键技术攻关和仪器研制两方面发力，在铁矿原料、金属分析、选矿工业、深海探测等领域探索攻关并取得一系列突破性成果。其中，LIBS技术在炼钢厂成功示范应用，在国际上首次实现了40吨级钢包的钢水成分在线测量，并开发了基于LIBS技术的系列化高端在线分析仪器等，使我国贫铁矿、磷矿选矿生产过程实现了矿浆品位高精度在线测量零的突破。
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记者｜科技日报记者 郝晓明
转载｜科技日报
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