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公开(公告)号:CN111458361A
公开(公告)日:2020-07-28
申请号:CN202010011397.X
申请日:2020-01-06
Applicant: 中国地质大学(北京) , 河北地质大学
IPC: G01N23/223 , G01N23/2202 , G01N27/62
Abstract: 本发明公开了一种基于便携式XRF的水蛭中元素含量测定方法,对水蛭样品进行简单预处理,其中包括烘干、粉碎、过筛以及压实处理,对标准样品进行便携式XRF(PXRF)法标定以及实验室方法标定,通过比对PXRF法结果和实验室方法结果建立PXRF读数的分段线性回归校准曲线,应用校准曲线方程可校准未知元素含量水蛭样品的PXRF读数以提高准确度。该方法只需实验室一次的标准样品制备、标定并建立校准曲线,即可快速、经济、准确的实现水蛭中元素的含量分析。
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公开(公告)号:CN111458361B
公开(公告)日:2021-04-09
申请号:CN202010011397.X
申请日:2020-01-06
Applicant: 中国地质大学(北京) , 河北地质大学
IPC: G01N23/223 , G01N23/2202 , G01N27/626
Abstract: 本发明公开了一种基于便携式XRF的水蛭中元素含量测定方法,对水蛭样品进行简单预处理,其中包括烘干、粉碎、过筛以及压实处理,对标准样品进行便携式XRF(PXRF)法标定以及实验室方法标定,通过比对PXRF法结果和实验室方法结果建立PXRF读数的分段线性回归校准曲线,应用校准曲线方程可校准未知元素含量水蛭样品的PXRF读数以提高准确度。该方法只需实验室一次的标准样品制备、标定并建立校准曲线,即可快速、经济、准确的实现水蛭中元素的含量分析。
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公开(公告)号:CN112505079B
公开(公告)日:2022-12-23
申请号:CN202010675175.8
申请日:2020-07-14
Applicant: 中国地质大学(北京) , 河北地质大学
IPC: G01N23/2202 , G01N23/223 , G06F17/18
Abstract: 本发明所述的一种基于PXRF的对薄(有限量)水蛭样品的分析方法,对经预处理后的每个水蛭样品制成不同厚度的水蛭标准样品。利用PXRF对不同厚度的水蛭样品进行元素含量标定并将PXRF的各元素含量的读数进行标准化处理,进而建立标准化PXRF读数和水蛭标准样品厚度关系的幂函数回归模型,通过建立的幂函数回归模型即可校准未知元素含量的薄(有限量)水蛭样品的PXRF读数,大幅度降低测量误差,提高准确度。
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公开(公告)号:CN112505079A
公开(公告)日:2021-03-16
申请号:CN202010675175.8
申请日:2020-07-14
Applicant: 中国地质大学(北京) , 河北地质大学
IPC: G01N23/2202 , G01N23/223 , G06F17/18
Abstract: 本发明所述的一种基于PXRF的对薄(有限量)水蛭样品的分析方法,对经预处理后的每个水蛭样品制成不同厚度的水蛭标准样品。利用PXRF对不同厚度的水蛭样品进行元素含量标定并将PXRF的各元素含量的读数进行标准化处理,进而建立标准化PXRF读数和水蛭标准样品厚度关系的幂函数回归模型,通过建立的幂函数回归模型即可校准未知元素含量的薄(有限量)水蛭样品的PXRF读数,大幅度降低测量误差,提高准确度。
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公开(公告)号:CN110161067A
公开(公告)日:2019-08-23
申请号:CN201910501462.4
申请日:2019-06-11
Applicant: 中国地质大学(北京)
IPC: G01N23/223
Abstract: 本发明所述的一种基于便携式XRF的精矿金属含量测定方法,对常规的便携式XRF进行覆膜改造,并通过线性回归分析方法提前在实验室对覆膜改造后的便携式XRF进行标准样品标定,只需在实验室进行一次精矿标准样品的标准采集和标准制备过程,获取到覆膜改造后便携式XRF的校准曲线方程,即可实现精矿样品的原位测定,无需再次进行精矿样品的标准采集和标准制备过程,即能在野外精矿出产地快速、经济地实现多元素的金属含量分析,并能大幅提高便携式XRF测量结果的准确度。
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公开(公告)号:CN119004247A
公开(公告)日:2024-11-22
申请号:CN202410886042.3
申请日:2024-07-03
Applicant: 中国地质大学(北京)
IPC: G06F18/2415 , G06F16/36 , G06F16/332 , G06Q50/02
Abstract: 本发明涉及矿产资源预测技术领域,公开了基于知识图谱的成矿预测模型构建方法、系统及产品,方法包括:构建矿产资源的知识图谱,知识图谱包含元素、矿物、岩石、矿床、成矿作用和地质现象的知识数据;基于地球系统、成矿系统、勘查系统和预测评价系统的数据类型对知识图谱进行知识提取,得到第一知识数据;基于预设知识挖掘方法对第一知识数据和/或知识图谱进行知识挖掘,得到第二知识数据;基于第一知识数据和第二知识数据构建矿产资源预测模型。本发明能够考虑到岩石圈物质结构、壳幔演化、成矿物质的演化与循环等因素对成矿的影响,实现了对矿产资源预测要素的全面利用,提高了预测结果的准确性,满足了矿产资源预测的智能化要求。
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