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冶金分析
冶金分析

贾云海

月刊

1000-7571

yjfx@analysis.org.cn

010-62182398

100081

北京学院南路76号

冶金分析/Journal Metallurgical AnalysisCSCD北大核心CSTPCD
查看更多>>本刊是经国家科委批准，由冶金部钢铁研究总院编辑与中国金属学会主办和出版的综合性化学分析刊物。内容以反映分析方面的新技术、实用方法、先进经验、报导研究成果，发表综述文章及介绍国内外动态等为主。本刊可供冶金、矿山、化工、机械、地质、环保、外贸、国防等部门从事冶金分析的科技人员、生产管理人员及大专院校和中等技术学校有关专业的师生阅读参考。《冶金分析》1981年创刊，为双月刊16开96页，现为中国科技论文统计用期刊、全国中文核心期刊、中国期刊网全文收录期刊、美国工程信息公司Ei数据库收录期刊、美国"CA"千种表中我国化学化工类核心期刊。
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    化学计量学赋能现代光谱分析技术—理论、仪器和应用进展

    李敬岩褚小立陈瀑许育鹏...
    1-9页
    查看更多>>摘要：近些年,现代光谱分析技术与时代发展特征(如人工智能、大数据、云计算和物联网等)的结合越来越紧密,已被广泛地用于农业、食品、制药、石化、冶金和地质等领域,在一些领域取得了规模化的应用成效,为科技和经济的发展做出了贡献.本文主要介绍结合化学计量学的现代光谱分析技术的构成和特点,总结用于光谱定量和定性分析的化学计量学方法与进展.基于典型实例,分不同的应用场景介绍了现代光谱分析技术在不同领域的应用现状,如原油快评、种粒筛选、口岸铁矿石分类等实验室高通量分析场景;土壤检测、矿产勘探、水果采摘判断、司法鉴定等现场快速分析场景;汽油调和、冶炼过程物料分析、煤质在线分析、废塑料分类等工业在线分析场景.未来,以光谱仪微型化、光谱新理论的深入研究、深度学习算法与光谱技术的深入结合为基础,精细农业、智能工厂、精准医疗和智慧环保等领域的快速发展为现代光谱分析技术提供了强大的牵引力量,将会带来更多的创新和先进的应用.

    化学计量学机器学习近红外光谱(NIR)拉曼光谱(Raman)激光诱导击穿光谱(LIBS)现场分析在线分析

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    复杂基质样品光谱定量分析的化学计量学方法研究进展

    卞希慧张可欣凌梦旋李子涵...
    10-21页
    查看更多>>摘要：光谱分析技术因具有简单、快速、无损等优势,已广泛应用于食品、医药、石化、冶金等领域,其中化学计量学方法是光谱分析技术的关键.本文总结了复杂基质样品定量分析的基本流程与框架,包括数据分组、光谱预处理、变量选择以及多元校正等4个步骤.文章简要介绍了这4个方面的传统方法,并详细介绍了 2018年以来光谱定量分析领域中化学计量学方法的最新进展.为化学计量学方法在光谱分析领域的进一步推广和应用提供了重要参考依据.

    化学计量学数据分组光谱预处理变量选择多元校正

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    广告目次

    21页
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    激光诱导击穿光谱结合化学计量学在冶金体系定量分析中的研究进展

    张容玲宋晨佳李又超张天龙...
    22-30页
    查看更多>>摘要：冶金分析是冶金生产过程中不可缺少的重要环节,同时也是原料选择、冶炼工艺流程控制与产品检验等的重要依据和技术手段.为了适应工艺生产优化的客观需要,冶金工艺面临着提高精确性、分辨率、快速性、连续性、在线性和系统性等的实际需求.激光诱导击穿光谱(LIBS)作为一种基于激光的创新型原子发射光谱分析技术,因其具有无需复杂样品预处理、实时在线分析、远程探测、非接触式测量等独特优势,在冶金领域具有广泛的应用前景和发展潜力.传统定量分析方法如标准曲线法、内标法和自由定标法等,在准确度上通常受样品均匀性、基体效应以及自吸收效应等影响,无法满足实际复杂应用场景的高精度定量分析.化学计量学能够从复杂体系多维光谱信号中最大程度地提取特征信息,进而建立适用于冶金领域复杂体系精准定量的分析方法.因此,本文综述了近5年LIBS结合化学计量学方法在矿石与合金材料定量分析方面的研究进展,进一步总结了矿石与合金材料存在的关键问题以及发展趋势.

    激光诱导击穿光谱(LIBS)化学计量学合金分析矿石分析

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    《冶金分析》征稿启事

    30页
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    废旧金属分类回收技术及应用研究进展

    徐昕霞刘佳崔飞鹏李亚强...
    31-37页
    查看更多>>摘要：基于算法、成分的废旧金属智能分拣技术逐渐崭露头角,包括机器视觉、X射线荧光光谱(XRF)、X射线衍射形貌术(XRT)、激光诱导击穿光谱(LIBS)技术等,本文综述了这些技术在废旧金属分类方面的最新进展.机器视觉已实现产业化应用示范,其自动化程度高,不过对环境敏感的问题需要进一步解决;X射线荧光光谱/X射线衍射形貌术技术的元素识别能力强但适用的金属种类有限;目前市场上针对金属、塑料及矿石的商业化仪器已相当成熟,LIBS技术的元素检测范围广,理论上可以覆盖全元素周期表,但检测效率较低,且技术本身仍在研究发展中.各技术均有优缺点,需融合创新以优化分类效果.未来应多技术联用提升分类能力,定制化满足市场需求,自主研发增强核心竞争力,全流程自动化提高效率,结合人工智能(AI)、区块链、云计算等技术,推动废旧金属智能分类产业迈向新台阶.

    废旧金属分类回收激光诱导击穿光谱(LIBS)机器视觉X射线荧光光谱(XRF)X射线衍射形貌术(XRT)

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    基于X射线衍射指纹图谱技术的进口铁矿固废属性快速鉴别探究

    李烃沈维易志伟刘曙...
    38-44页
    查看更多>>摘要：相似度作为数字信号科学中的一个定量定性参数,已被国家药典委员会确定为中药指纹图谱标准中的一项重要评价指标.本文将其引入进口固体废物属性快速鉴别研究中,先采用X射线衍射(XRD)技术,建立外观呈黄色(Y)、红色(R)、黑褐色(B)各15个进口铁矿的XRD指纹图谱,分别计算并绘制其XRD平均对照图谱,确定共有指纹特征峰,再采用相关系数法和夹角余弦法进行相似度评价,计算得各组15个铁矿样品的XRD图谱与其对照图谱之间相关系数r≥0.960 6、夹角余弦cos(α)≥0.980 0.添加含铁固废(氧化铁皮、炉渣、除尘灰)可导致相似度降低,且掺杂量越大,其指纹图谱与对照指纹图谱之间的差异越大,从而进一步确定固废鉴别阈值,从量化的数据上直观鉴别铁矿和含铁固废及其掺杂物.实验结果表明,采用此法掺杂10％含铁固废的铁矿样品可被有效识别,同时该方法在实际样品检测中表现出较好的快筛效果.

    X射线衍射(XRD)铁矿固体废物鉴别相似度评价相关系数夹角余弦

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    近红外光谱结合连续小波变换-卷积神经网络判定煤炭类别

    徐鼎闵红郭升阳严承琳...
    45-54页
    查看更多>>摘要：煤炭类别的判定关系到商品归类、商品检验以及清洁利用.近红外光谱技术(NIRS)因其高效、准确、环保和适应性强等优势,在众多领域中获得了广泛的应用和持续的关注.本文采集了来自11个国家共计305个进口煤炭样品的近红外光谱数据,按煤炭类别分别从吸光度、光谱斜率和特征峰3个方面开展特征分析,结果表明单一指标能反映煤炭种类差异,但不足以准确判定煤炭类别.本文提出一种采用近红外光谱结合连续小波变换-卷积神经网络(CWT-CNN)判定煤炭种类的方法.通过连续小波变换,实现近红外光谱从二维数据到三维图像的转换,提高了光谱分辨率,能有效提取光谱曲线的微弱特征.将得到的三维图像输入GoogleNet网络结构的卷积网络判别模型,采用交叉熵损失函数(Cross-entropy Loss)作为模型的损失函数,用于判别煤炭类别.在模型训练前期优化了学习率因子偏差和权重,并对优化器进行对比和选择,经交叉验证后优化模型的训练集平均准确率为99.69％,验证集平均准确率为96.69％,测试集平均准确率为96.39％.

    煤炭类别鉴别近红外光谱(NIRS)连续小波变换(CWT)卷积神经网络(CNN)

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    俄罗斯无烟煤和越南无烟煤的拉曼光谱鉴别

    王兵朱志秀殷俊严承琳...
    55-63页
    查看更多>>摘要：我国进口煤炭征收关税税率适用相应的原产地规则,因此鉴别俄罗斯无烟煤和越南无烟煤,有助于防控伪报、瞒报及误报风险.收集了 18批俄罗斯无烟煤和15批越南无烟煤代表性样品,运用532 nm拉曼光谱仪采集光谱数据.比对俄罗斯无烟煤和越南无烟煤的原始光谱,发现在一级模区域,俄罗斯无烟煤峰型相对宽缓;在二级模区域,俄罗斯无烟煤和越南无烟煤在波数2 680 cm-1和2 950 cm-1附近均存在两个特征峰,但俄罗斯无烟煤在2 950 cm-1处峰强度较弱.对谱图一级模进行分峰拟合,提取谱图特征参数,发现俄罗斯无烟煤和越南无烟煤在D1峰强度和G峰半高宽特征平均值上较为接近,但越南无烟煤在D1峰强度和G峰半高宽的标准偏差更大,其余特征如D1峰和G峰的峰强比、半高宽比值、峰型系数等在平均值和其标准偏差上均差异明显.基于分峰拟合Fisher逐步判别提取D1峰强度、D1峰偏度、D1峰峰度、G峰强度、G峰偏度、G峰峰度和G峰半峰宽7项鉴别特征,基于原始光谱主成分分析结合Fisher逐步判别提取5个主成分,分别建立俄罗斯无烟煤和越南无烟煤的鉴别模型,采用留一交叉验证方法评价模型的准确率,两个模型的平均准确率均为100％,其中基于化学知识的分峰拟合结合Fisher逐步判别模型表现出更好的鉴别能力.

    拉曼光谱俄罗斯无烟煤越南无烟煤分峰拟合判别分析

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    X射线荧光光谱结合主成分分析-线性判别分析对炼焦煤产地识别

    田琼欧阳政曲强管嵩...
    64-71页
    查看更多>>摘要：炼焦煤作为钢铁生产的关键原料,其质量和来源的准确追溯对于保障产业链的稳定和安全至关重要.本文收集并获取俄罗斯(南雅库特盆地、库兹巴兹盆地)、澳大利亚(博文盆地)、美国(阿巴拉契亚盆地)、加拿大(糜鹿谷)4个国家5个产地共78组炼焦煤样本的X射线荧光光谱(XRF),采用主成分分析、线性判别分析等算法,建立了炼焦煤产地识别模型,实现了对炼焦煤产地的快速识别.采用箱型图校正法、最邻近值方法填充的异常值.采用Savitz-ky-Golay(SG)平滑滤波、二次函数曲线拟合基线进行光谱数据预处理.结果表明,使用前3个主成分作为输入向量,4个国别作为目标向量,训练集、测试集分别按照70％、30％的比例随机选取,训练集进行5折交叉验证,采用线性判别分析,建立识别模型,验证集准确率为98.2％,测试集准确率为100％.对产地为俄罗斯(南雅库特盆地、库兹巴兹盆地)、澳大利亚(博文盆地)、美国(阿巴拉契亚盆地)、加拿大(糜鹿谷)的炼焦煤,该模型能够准确、快速识别产地.

    X射线荧光光谱(XRF)炼焦煤主成分分析线性判别分析产地识别

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