Investigation of qualitative spectromechemical analysis by genetic algorithms

扫描式电感祸合等离子体光谱仪已广泛应用于多种物质的定量分析，其提供的丰富的发射谱线，对于我们进行样品的定性分析也是非常有利的；但由于其测量无法得到全谱，只能进行很窄的光谱窗的分析，难以实现全谱自动定性分析，同时由于光谱线位移，发射谱线的大密集度，大量的谱线重合、干扰等，使得谱图的识别非常困难。本文在化冶所组装的ICP佩AES上，进行以下的研究工作：1．遗传算法用于光谱定性分析的方法研究以Turbo C, Visual Basic和Visual C++语言编写了定性分析的应用程序。建立了70个元素的803条灵敏谱线数据库，采用全库元素分析方式，通过必要的数据预处理和合适的编码机制，应用遗传算法，将发射光谱图的解析转换为对所有可能分析结果的搜索，实现了扫描式zCP一AES系统的自动全谱定性分析。2.遗传算法主要参数的作用研究 对遗传算法的主要参数如复制率、杂交率和变异率进行调节，通过对实际发射谱图的处理，考察它们对遗传算法的影响及在光谱定性分析中的作用。3．算法对光谱干扰的处理 利用光谱线的强度信息建立的权重因子和适应值函数，使遗传算法具有一定的处理光谱干扰的能力。对存在谱线干扰的二元及多元模拟体系进行同时分析，都得到较满意的结果。4.光谱仪数据采集系统的改造 原化冶所组装的ICP一AES光谱仪采用电压／频率变换电路（V用变吏）测量分析线光强，进行定量分析，测量速度慢。本论文为了加快测量速度，设计了A/D变换电路进行光谱定性数据采集，解决了数据测量速度太慢的问是。5．光谱线位移的校正 在化冶所的ICP一AES智能波长校正方法的基础上，以9条Ar光谱乡为实时波长标尺，确定未知元素的光谱线位置。该方法实时性好，不需额外白标样测量，对实际发射光谱图进行处理，取得较好的效果