分析化学   2020 年 02 期

采用近红外光谱分析技术快速测定了水泥生料中4种氧化物的含量的方法。以漫反射方式采集不同水泥生料样品的近红外光谱，采用X射线荧光光谱法测定氧化物含量的参考值，根据马氏距离去除异常样品，然后利用SPXY（Sample set partitioning based on joint X-Y distance）法将样本集划分为校正集和验证集，应用向后间隔偏最小二乘和遗传算法选择最优波数变量，采用偏最小二乘算法建立了4种氧化物的定量校正模型，显示出了良好的预测效果，CaO、SiO_(2)、Al_(2)O_(3)和Fe_(2)O_(3)模型的验证集相关系数分别为0.9411、0.9337、0.8612和0.7351，预测均方根误差分别为0.0994、0.1044、0.0693和0.0387，平均绝对误差分别为0.075%、0.083%、0.051%和0.025%。与瞬发γ射线中子活化分析、激光诱导击穿光谱分析法对比，近红外光谱分析耗时短、精度最高：单次测量时间仅需3 min，CaO、SiO_(2)、Al_(2)O_(3)和Fe_(2)O_(3)的平均绝对误差均比瞬发γ射线中子活化分析法小一个数量级，分别比激光诱导击穿光谱分析减小了0.335%、0.137%、0.069%和0.025%。结果表明，近红外光谱分析技术能够快速准确地测定水泥生料中4种氧化物的含量，为水泥生料的质量监测提供了新思路。