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公开(公告)号：CN114354667B
公开(公告)日：2024-08-13
申请号：CN202210019329.7
申请日：2022-01-10
IPC: G01N23/223
Abstract: 本发明涉及一种基于X射线荧光光谱的元素定量分析方法和系统，先对待测试样品进行测试，得到原始谱图，然后根据原始谱图计算待测试样品中各元素的浓度预估值，最后以浓度预估值作为基本参数法的浓度初始值，基于基本参数法进行迭代计算，得到待测试样品中各元素的浓度实际值，进而对基本参数法进行优化，为基本参数法提供更加准确的浓度初始值，在基于基本参数法进行迭代计算时所用计算时间大大减少，提高计算效率，且能解决基体效应中吸收增强效应所带来的负面影响的问题，更加精确可靠的提取待测试样品中各个元素的净强度，从而快速、精确的获得元素定量分析结果。
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公开(公告)号：CN119763728A
公开(公告)日：2025-04-04
申请号：CN202411937390.5
申请日：2024-12-26
Applicant: 北京邮电大学 , 广东工业大学 , 北京安科慧生科技有限公司
IPC: G16C20/70 , G06F18/2415 , G06F18/2431 , G06N3/0464 , G06N3/084 , G06N3/0985
Abstract: 本发明公开了一种土壤X射线荧光光谱分类方法，其技术方案要点是，包括以下步骤：S1.分类标准建立：根据土壤中元素的氧化物含量建立分类标准、S2.数据标记与集划分S3.基于平衡优化器(EO)对卷积神经网络(CNN)进行优化并建立土壤分类网络模型；本发明将数据分为训练集、验证集和测试集，利用EO算法对CNN模型的参数与超参数进行全局优化构建模型，在模型训练中，卷积层提取光谱数据的层次化特征，池化层降低数据维度，全连接层输出分类结果，最终通过Softmax函数计算每种土壤类别的概率分布，EO算法通过平衡机制模拟物体间的相互作用，不断优化参数以提高模型的分类准确率，使分类结果具有更强的稳定性和抗噪性。
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公开(公告)号：CN117949481A
公开(公告)日：2024-04-30
申请号：CN202211279848.3
申请日：2022-10-19
Applicant: 北京安科慧生科技有限公司 , 北京邮电大学 , 广东工业大学
IPC: G01N23/223 , G01N23/2202
Abstract: 本发明提供一种碳化硅中物质含量的测定方法，包括以下步骤：步骤1.去除碳化硅样品中的游离碳并测定游离碳的含量；步骤2.将剩余的碳化硅样品进行压片处理，使用X射线荧光光谱仪测定样品中碳、铁、铝、钙、镁、氧、硅元素的含量；步骤3.依据碳含量计算碳化硅含量；依据铁、铝、钙、镁的含量分别计算三氧化二铁、三氧化二铝、氧化钙及氧化镁的含量；步骤4.依据氧元素的含量与三氧化二铁、三氧化二铝、氧化钙及氧化镁中的氧含量之和的差值计算二氧化硅的含量；步骤5.依据硅元素含量与二氧化硅中的硅含量的差值计算游离硅的含量。本发明碳化硅中物质含量的测定方法，能够简便快速测出碳化硅中的物质含量，且无需使用强酸强碱试剂。
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公开(公告)号：CN117805161A
公开(公告)日：2024-04-02
申请号：CN202311846853.2
申请日：2023-12-29
IPC: G01N23/223 , G06N3/0464 , G06N3/084
Abstract: 本发明公开了一种X射线荧光光谱的元素识别方法、系统及设备，涉及X射线荧光光谱分析领域，方法包括：获取X射线荧光光谱；对所述荧光光谱进行预处理；搭建神经网络模型；所述神经网络模型包括：注意力网络和BP‑神经网络；利用遗传算法优化所述注意力网络和BP‑神经网络；基于所述预处理后的荧光光谱对经遗传算法优化后的注意力网络和BP‑神经网络进行训练；将预处理后的荧光光谱输入至训练后的注意力网络得到数据集不同通道对于元素识别的加权重要性参数；将所述加权重要性参数输入至训练好的BP‑神经网络中，得到元素识别出的种类。本发明中的上述方法能够提高预测的准确率并有效抑制背景噪声对光谱元素识别的影响。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117949483A
公开(公告)日：2024-04-30
申请号：CN202211279958.X
申请日：2022-10-19
Applicant: 北京安科慧生科技有限公司 , 北京邮电大学 , 广东工业大学
IPC: G01N23/223 , G01N23/2202
Abstract: 本发明提供一种三元锂中锂含量的测定方法，其包括以下步骤：步骤1.将三元锂粉末压制成压片样品；步骤2.使用X射线荧光光谱仪测定压片样品中氧、镍、钴、锰的含量；步骤3.依据镍的含量推导出三氧化二镍的含量，依据钴的含量推导出三氧化二钴的含量，依据锰的含量推导出三氧化二锰的含量；步骤4.依据氧元素的含量、三氧化二镍的氧含量、三氧化二钴的氧含量及三氧化二锰的氧含量，推导氧化锂中的氧含量，进而得到氧化锂中的锂含量。本发明能够简便快速测出三元锂中的锂含量。
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公开(公告)号：CN114354667A
公开(公告)日：2022-04-15
申请号：CN202210019329.7
申请日：2022-01-10
IPC: G01N23/223
Abstract: 本发明涉及一种基于X射线荧光光谱的元素定量分析方法和系统，先对待测试样品进行测试，得到原始谱图，然后根据原始谱图计算待测试样品中各元素的浓度预估值，最后以浓度预估值作为基本参数法的浓度初始值，基于基本参数法进行迭代计算，得到待测试样品中各元素的浓度实际值，进而对基本参数法进行优化，为基本参数法提供更加准确的浓度初始值，在基于基本参数法进行迭代计算时所用计算时间大大减少，提高计算效率，且能解决基体效应中吸收增强效应所带来的负面影响的问题，更加精确可靠的提取待测试样品中各个元素的净强度，从而快速、精确的获得元素定量分析结果。
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公开(公告)号：CN119884646A
公开(公告)日：2025-04-25
申请号：CN202411936549.1
申请日：2024-12-26
Applicant: 北京邮电大学 , 广东工业大学 , 北京安科慧生科技有限公司
IPC: G06F18/20 , G01N23/223 , G01N23/00 , G06F18/213 , G06F18/241 , G06F18/25 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于多元特征动态提取的光谱元素定量分析方法，其技术方案要点是，包括以下步骤：S1.采集样品的低能态、中能态和高能态光谱数据、S2.对三种能态的光谱数据分别输入一维卷积神经网络(1DCNN)进行特征提取、S3.在1DCNN中嵌入注意力机制模块、S4.将特征向量分别输入独立的多层感知机(MLP)模型进行预训练、S5.通过加权融合模块将三种能态的初步预测结果进行动态加权融合、S6.将融合特征输入最终的多层感知机模型；本发明基于多元特征动态提取的深度学习模型，结合卷积神经网络(CNN)和注意力机制，实现了高效、精确的光谱元素定量分析，能够有效从复杂光谱数据中提取元素特征，进行高精度的定量分析，能够保持较高的准确性和可靠性。
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公开(公告)号：CN117761095A
公开(公告)日：2024-03-26
申请号：CN202311796406.0
申请日：2023-12-25
IPC: G01N23/223
Abstract: 本发明公开一种X射线荧光光谱多能态样本叠加方法及系统，属于光学与光谱学技术领域。该方法首先采用蒙特卡罗方法多次仿真X射线荧光光谱分析过程，得到多级能态光谱图，然后采用极值法确定多级能态光谱图中每一个道址的极大值点，并将所有道址的极大值点拼接成光谱序列，最后利用重要性采样从所述光谱序列中提取重要采样区，在多级能态光谱图中按照重要采样区对应的道址进行采样，获得不同能态的采样光谱，最终拼接成一个完整的光谱图。本发明基于蒙特卡罗方法模拟X射线荧光光谱元素检测法的物理模型，获得能谱的理论数据，通过重要性采样使得多级能态光谱图良好融合，即将局部精确的光谱数据拟合为一个完整的光谱图。
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公开(公告)号：CN116337900A
公开(公告)日：2023-06-27
申请号：CN202211659203.2
申请日：2022-12-22
Applicant: 北京邮电大学
IPC: G01N23/20008 , G01N23/223
Abstract: 本发明一种全聚焦双曲弯晶的X射线单色化方法与装置，该方法首先通过弯晶与光管的位置几何关系，建立匹配模型，根据单色化要求改变采用X射线的入射角度和控制电压，产生最佳的入射X射线强度；利用双曲弯晶衍射X射线管发射的X射线，并把符合布拉格定律的衍射光聚焦到一起，通过双曲弯晶分光方法产生高衍射强度的X射线；采用X射线单色性能评估方法，评估其单色性能。本发明能够大幅提升X射线单色化性能，解决X射线光谱仪轻元素分比率不足、元素检出限不够低的瓶颈问题。
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