一种碳化硅中物质含量的测定方法

    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

    IPC分类号: G01N23/223 G01N23/2202

    摘要: 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。

    一种基于X射线荧光光谱的元素定量分析方法和系统

    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分类号: G01N23/223

    摘要: 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。

    一种X射线荧光光谱的元素识别方法、系统及设备

    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

    摘要: 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。

    一种基于X射线荧光光谱的元素定量分析方法和系统

    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分类号: G01N23/223

    摘要: 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。

    一种X射线荧光光谱多能态样本叠加方法及系统

    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分类号: G01N23/223

    摘要: 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。

    一种宽波段传输系统的拉曼放大平坦优化方法及系统

    公开(公告)号:CN118590147A

    公开(公告)日:2024-09-03

    申请号:CN202410795519.7

    申请日:2024-06-19

    摘要: 本发明提供一种宽波段传输系统的拉曼放大平坦优化方法及系统,使用第一光频梳设备产生多个目标波段光学频率梳并通过第一波分复用器融合后导入增益介质光纤,采用光隔离器隔离各拉曼放大模块并通过第二光频梳设备生成与拉曼放大工作波段对应的泵浦源光学频率梳,泵浦源光学频率梳中的泵浦光与相应拉曼放大工作波段内的子载波信号对应,第二波分复用器将对应的泵浦源光学频率梳反向导入增益介质光纤,以对拉曼放大工作波段内的子载波信号进行拉曼放大,第二波分复用器后端连接耦合器,耦合器用于按照设定比例对放大后子载波信号进行分离,以用于光谱分析并帮助第二光频梳设备选择泵浦光的泵浦波长和泵浦功率,提升光纤长距离传输过程中的传输容量。

    一种针对随机特性的贝叶斯神经网络非线性均衡方法

    公开(公告)号:CN116015458B

    公开(公告)日:2024-08-02

    申请号:CN202211595824.9

    申请日:2022-12-12

    摘要: 本发明公开的一种针对随机特性的贝叶斯神经网络非线性均衡方法,属于光纤通信技术领域。本发明对模分复用光纤通信系统的非线性进行推导,通过拟合模分复用光纤通信系统非线性特性进行数据采集;将贝叶斯神经网络模型中的参数初始化为标准正态分布,根据不同输入信号自适应贝叶斯神经网络非线性均衡模型的权重和偏差,通过变分学习找到使KL散度最小化的变分参数;基于训练好的贝叶斯神经网络非线性均衡模型,准确识别出不同情况下传输的不同信号的误码率特性,通过非线性均衡处理实现高准确度的数据恢复,有效缓解信号在光纤传输过程中受到的光纤非线性效应的影响,提升通信系统在不同工况下的鲁棒性。本发明还具有泛化能力强、复杂度低的优点。

    一种X射线荧光光谱的元素识别方法、系统、设备及介质

    公开(公告)号:CN117723578A

    公开(公告)日:2024-03-19

    申请号:CN202311729922.1

    申请日:2023-12-15

    摘要: 本发明公开一种X射线荧光光谱的元素识别方法、系统、设备及介质,属于X射线荧光光谱识别领域。利用能量色散型X射线荧光光谱仪测试并记录不同参考样品的X射线荧光光谱数据,采用哈尔小波基最大重叠离散小波变换对X射线荧光光谱数据进行预处理,根据预处理后的X射线荧光光谱数据,利用麻雀搜索算法对BP神经网络进行优化和训练,使用训练好的BP神经网络识别X射线荧光光谱的全元素。本发明能够更好地适应全元素的X射线荧光光谱检测,且只经过一步预处理和BP神经网络的识别,即可实现X射线荧光光谱的快速、高精度元素识别。