基于遺傳算法的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型在巖心掃描儀測(cè)定海洋沉積物多種組分中的應(yīng)用研究
[Abstract]:The composition of marine sediment samples is complex. Due to the effect of matrix effect, the intensity information of target elements can only be obtained by using core scanner to carry out X-ray fluorescence spectrum analysis. It is unfavorable for this method to play a better role in metallogenic mechanism and paleoenvironment. In this paper, a core scanner is used to determine 15 elements of aluminum, silicon, potassium, calcium, titanium, ferromanganese, vanadium, chromium, zinc, rubidium, strontium, yttrium and lead in marine sediments. The BP neural network model is introduced to correct the matrix effect by using its nonlinear fitting ability. The experimental results show that the initial weight and bias of BP neural network are optimized by genetic algorithm with the samples of water system sediment, marine sediment and rock national standard and fixed value marine sediment as training samples. The effect of matrix effect of 14 elements other than silicon can be corrected effectively, and the XRF measurement results of core scanner can be transformed from intensity to concentration. The precision of this method is 0.6% (RSD,n=11), and the relative deviation between the predicted value and the reference value of the 15 components in the actual samples of national standard materials and marine sediments is between 0.5% and 17.5%. It is suitable for rapid analysis of various primary and secondary components in marine sediments, and extends the function of core scanner.
【作者單位】: 國(guó)土資源部海底礦產(chǎn)資源重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;廣州海洋地質(zhì)調(diào)查局;
【基金】:國(guó)土資源部海底礦產(chǎn)資源重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室資助項(xiàng)目(KLMMR-2014-A-01)
【分類(lèi)號(hào)】:P736.4;O657.34
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本文編號(hào):2385896
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