本發(fā)明屬于鐵礦石分類技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種對(duì)鐵礦石的分類及驗(yàn)證方法。

背景技術(shù)：

鐵礦石是鋼鐵生產(chǎn)中必需的基礎(chǔ)原材料，在鋼鐵行業(yè)有著舉足輕重的應(yīng)用。鐵礦石中的種類及其元素含量直接影響到鋼鐵冶煉。不同種類的鐵礦石具有不同的物理化學(xué)性質(zhì)，同時(shí)在冶煉過(guò)程中影響著鋼鐵冶煉的其他物質(zhì)配比。

為了保障鋼鐵冶煉，就必須對(duì)鐵礦石的選礦、冶煉、加工、運(yùn)輸?shù)雀鱾€(gè)環(huán)節(jié)進(jìn)行快捷有效的分析檢測(cè)。但目前所用的傳統(tǒng)分析檢測(cè)技術(shù)普遍存在樣品預(yù)處理復(fù)雜、耗時(shí)長(zhǎng)，無(wú)法實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)在線檢測(cè)等各種問(wèn)題。目前的方法有化學(xué)分析法、X射線熒光光譜法、微波消解電感耦合等離子體光譜法等方法?；瘜W(xué)分析法、X射線熒光光譜法的樣品前處理復(fù)雜，消耗大量強(qiáng)酸強(qiáng)堿并對(duì)周邊環(huán)境產(chǎn)生影響。微波消解電感耦合等離子體光譜法，使用高腐蝕性酸對(duì)環(huán)境和檢測(cè)人員有一定影響。火焰原子吸收法所用的試劑中存在銅離子，對(duì)環(huán)境有一定污染。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素：

針對(duì)上述問(wèn)題，本發(fā)明的目的在于提供一種對(duì)鐵礦石的分類及驗(yàn)證方法，采用基于遺傳算法尋優(yōu)的支持向量機(jī)結(jié)合激光誘導(dǎo)擊穿光譜技術(shù)，可以提高鐵礦石分類的準(zhǔn)確度、縮短分類時(shí)間。

為達(dá)到上述目的，本發(fā)明的實(shí)施例采用如下技術(shù)方案予以實(shí)現(xiàn)。

一種對(duì)鐵礦石的分類及驗(yàn)證方法，所述方法包括如下步驟：

步驟1，獲取n種待測(cè)鐵礦石樣品；每種待測(cè)鐵礦石樣品具有多種不同的組分；n為大于1的自然數(shù)；

步驟2，采用激光誘導(dǎo)擊穿光譜裝置，對(duì)每種待測(cè)鐵礦石樣品進(jìn)行不同方位的多次采樣，從而得到每種待測(cè)鐵礦石樣品的m組光譜樣本數(shù)據(jù)；m為大于1的自然數(shù)；

步驟3，將每種待測(cè)鐵礦石樣品的m組光譜樣本數(shù)據(jù)分為訓(xùn)練光譜樣本和測(cè)試光譜樣本；從而分別得到n種待測(cè)鐵礦石樣品的訓(xùn)練光譜樣本和測(cè)試光譜樣本；

步驟4，獲取支持向量機(jī)的徑向基核函數(shù)，并根據(jù)遺傳尋優(yōu)算法確定所述徑向基核函數(shù)中的最優(yōu)參數(shù)變量；所述徑向基核函數(shù)中的最優(yōu)參數(shù)變量為懲罰因子C和特征數(shù)的倒數(shù)g；

步驟5，將所述n種待測(cè)鐵礦石樣品的訓(xùn)練光譜樣本和所述徑向基核函數(shù)中的最優(yōu)參數(shù)變量輸入到支持向量機(jī)中，得到n種待測(cè)鐵礦石樣品的分類超平面；

步驟6，將所述n種待測(cè)鐵礦石樣品的測(cè)試光譜樣本根據(jù)所述分類超平面進(jìn)行分類，并將分類結(jié)果與所述n種待測(cè)鐵礦石樣品的測(cè)試光譜樣本實(shí)際所屬的鐵礦石種類進(jìn)行對(duì)比，得到分類準(zhǔn)確度。

本發(fā)明技術(shù)方案的特點(diǎn)和進(jìn)一步的改進(jìn)為：

(1)步驟1中，所述每種待測(cè)鐵礦石樣品的制備方法為：

用電子分析天秤稱取該種待測(cè)鐵礦石粉末1g，用聚乙烯粉末包覆在該種待測(cè)鐵礦石粉末的底部，用200Kgf/cm²壓片2分鐘，制得直徑為2cm，厚度為5mm的圓片，將其作為該種待測(cè)鐵礦石樣本，200Kgf/cm²表示每平方厘米施加200千克力。

(2)步驟2中，所述激光誘導(dǎo)擊穿光譜裝置包括：

激光器、光路單元、光譜儀、樣品臺(tái)以及數(shù)據(jù)處理中心；

所述激光器的輸出端與所述光路單元的輸入端連接，所述光路單元的輸出端對(duì)準(zhǔn)所述樣品臺(tái)上的待測(cè)鐵礦石樣本；

所述光譜儀的光纖探頭固定在所述樣品臺(tái)上，與樣品臺(tái)呈45度角，

所述光譜儀的輸出端與所述數(shù)據(jù)處理中心的輸入端連接。

(3)所述激光器通過(guò)所述光路單元發(fā)射雙脈沖激光；所述雙脈沖激光用于激發(fā)所述待測(cè)鐵礦石樣品產(chǎn)生等離子體，所述等離子體發(fā)射光譜；

所述光譜儀的光纖探頭用于收集所述等離子體發(fā)射的光譜的光譜數(shù)據(jù)，并將收集到的所述待測(cè)鐵礦石樣本的光譜數(shù)據(jù)輸出到所述數(shù)據(jù)處理中心；

所述數(shù)據(jù)處理中心根據(jù)待測(cè)鐵礦石樣品的光譜數(shù)據(jù)，得到等離子發(fā)射的光譜的特征波長(zhǎng)的位置以及光譜強(qiáng)度，從而根據(jù)所述光譜的特征波長(zhǎng)的位置、所述光譜強(qiáng)度，確定所述待測(cè)鐵礦石樣品中的各個(gè)組分以及每個(gè)組分的含量。

(4)步驟4中，所述支持向量機(jī)的徑向基核函數(shù)為：

其中，x_i表示第i個(gè)訓(xùn)練光譜樣本，表示第j個(gè)訓(xùn)練光譜樣本，且1≤i≤I，1≤j≤I，I為訓(xùn)練光譜樣本的總個(gè)數(shù)，1/2σ²表示特征數(shù)的倒數(shù)g，exp表示指數(shù)函數(shù)，|| ||²表示模值的平方，w表示所要求的分類超平面的法向量，C表示懲罰因子，ζ_i為松弛變量，∑表示求和符號(hào)。

本發(fā)明實(shí)施例提供的一種對(duì)鐵礦石的分類及驗(yàn)證方法，采用基于遺傳算法尋優(yōu)的支持向量機(jī)結(jié)合激光誘導(dǎo)擊穿光譜技術(shù)，可以提高鐵礦石分類的準(zhǔn)確度、縮短分類時(shí)間。

附圖說(shuō)明

為了更清楚地說(shuō)明本發(fā)明實(shí)施例或現(xiàn)有技術(shù)中的技術(shù)方案，下面將對(duì)實(shí)施例或現(xiàn)有技術(shù)描述中所需要使用的附圖作簡(jiǎn)單地介紹，顯而易見(jiàn)地，下面描述中的附圖僅僅是本發(fā)明的一些實(shí)施例，對(duì)于本領(lǐng)域普通技術(shù)人員來(lái)講，在不付出創(chuàng)造性勞動(dòng)的前提下，還可以根據(jù)這些附圖獲得其他的附圖。

圖1為本發(fā)明實(shí)施例提供的一種對(duì)鐵礦石的分類及驗(yàn)證方法的流程示意圖；

圖2為本發(fā)明實(shí)施例提供的10種鐵礦石激光誘導(dǎo)擊穿光譜示意圖；

圖3為本發(fā)明實(shí)施例提供的激光誘導(dǎo)擊穿光譜儀的結(jié)構(gòu)示意圖；

圖4為本發(fā)明實(shí)施例提供的支持向量機(jī)的遺傳算法流程示意圖。

具體實(shí)施方式

下面將結(jié)合本發(fā)明實(shí)施例中的附圖，對(duì)本發(fā)明實(shí)施例中的技術(shù)方案進(jìn)行清楚、完整地描述，顯然，所描述的實(shí)施例僅僅是本發(fā)明一部分實(shí)施例，而不是全部的實(shí)施例。基于本發(fā)明中的實(shí)施例，本領(lǐng)域普通技術(shù)人員在沒(méi)有做出創(chuàng)造性勞動(dòng)前提下所獲得的所有其他實(shí)施例，都屬于本發(fā)明保護(hù)的范圍。

激光誘導(dǎo)擊穿光譜技術(shù)(Laser Induced Breakdown Spectroscopy，簡(jiǎn)稱LIBS)是一種新興的原子發(fā)射光譜技術(shù)。LIBS利用高能脈沖激光器激發(fā)樣品產(chǎn)生等離子體，通過(guò)光譜儀獲取原子和離子發(fā)射譜線并進(jìn)行分析，并由特征波長(zhǎng)的位置和光譜強(qiáng)度來(lái)對(duì)樣品中的元素進(jìn)行定性及定量分析。LIBS技術(shù)具有操作快捷、多種元素同時(shí)分析等特點(diǎn)，近些年來(lái)發(fā)展迅速，廣泛應(yīng)用于宇宙開(kāi)發(fā)、考古研究、地質(zhì)勘探、軍事安全等領(lǐng)域。

支持向量機(jī)算法的形成是基于統(tǒng)計(jì)學(xué)理論，隨著化學(xué)計(jì)量學(xué)的發(fā)展，該方法在模式識(shí)別應(yīng)用中大放異彩，該方法具有良好的魯棒性、通用性、有效性、計(jì)算簡(jiǎn)單的優(yōu)點(diǎn)。支持向量機(jī)基于尋找分類超平面將各組分分類開(kāi)來(lái)，同時(shí)利用遺傳算法尋優(yōu)可實(shí)現(xiàn)分類計(jì)算的準(zhǔn)確性和實(shí)效性。

參照?qǐng)D1，本發(fā)明實(shí)施例提供一種對(duì)鐵礦石的分類及驗(yàn)證方法，所述方法包括如下步驟：

步驟1，獲取n種待測(cè)鐵礦石樣品；每種待測(cè)鐵礦石樣品具有多種不同的組分；n為大于1的自然數(shù)；

步驟2，采用激光誘導(dǎo)擊穿光譜裝置，對(duì)每種待測(cè)鐵礦石樣品進(jìn)行不同方位的多次采樣，從而得到每種待測(cè)鐵礦石樣品的m組光譜樣本數(shù)據(jù)；m為大于1的自然數(shù)；

步驟3，將每種待測(cè)鐵礦石樣品的m組光譜樣本數(shù)據(jù)分為訓(xùn)練光譜樣本和測(cè)試光譜樣本；從而分別得到n種待測(cè)鐵礦石樣品的訓(xùn)練光譜樣本和測(cè)試光譜樣本；

步驟4，獲取支持向量機(jī)的徑向基核函數(shù)，并根據(jù)遺傳尋優(yōu)算法確定所述徑向基核函數(shù)中的最優(yōu)參數(shù)變量；所述徑向基核函數(shù)中的最優(yōu)參數(shù)變量為懲罰因子C和特征數(shù)的倒數(shù)g；

具體的，首先對(duì)c、g進(jìn)行編碼，種群中的個(gè)體就是隨機(jī)數(shù)字化的編碼，進(jìn)而產(chǎn)生初始種群；其次計(jì)算每一對(duì)c、g的適應(yīng)度值，若適應(yīng)度大于設(shè)定的閾值(示例性的，設(shè)定的閾值可以為99％)，則輸出最優(yōu)解，若達(dá)不到閾值則停止輸出，進(jìn)行選擇、交叉、變異運(yùn)算，利用選擇函數(shù)允許單個(gè)編碼以優(yōu)勝劣汰的方式生存下來(lái)，并產(chǎn)生子代，直至得到最優(yōu)參數(shù)c、g。

步驟5，將所述n種待測(cè)鐵礦石樣品的訓(xùn)練光譜樣本和所述徑向基核函數(shù)中的最優(yōu)參數(shù)變量輸入到支持向量機(jī)中，得到n種待測(cè)鐵礦石樣品的分類超平面；

步驟6，將所述n種待測(cè)鐵礦石樣品的測(cè)試光譜樣本根據(jù)所述分類超平面進(jìn)行分類，并將分類結(jié)果與所述n種待測(cè)鐵礦石樣品的測(cè)試光譜樣本實(shí)際所屬的鐵礦石種類進(jìn)行對(duì)比，得到分類準(zhǔn)確度。

步驟1中，所述每種待測(cè)鐵礦石樣品的制備方法為：

用電子分析天秤稱取該種待測(cè)鐵礦石粉末1g，用聚乙烯粉末包覆在該種待測(cè)鐵礦石粉末的底部，用200Kgf/cm²壓片2分鐘，制得直徑為2cm，厚度為5mm的圓片，將其作為該種待測(cè)鐵礦石樣本，200Kgf/cm²表示每平方厘米施加200千克力。

步驟2中，所述激光誘導(dǎo)擊穿光譜裝置包括：

激光器、光路單元、光譜儀、樣品臺(tái)以及數(shù)據(jù)處理中心；

所述激光器的輸出端與所述光路單元的輸入端連接，所述光路單元的輸出端對(duì)準(zhǔn)所述樣品臺(tái)上的待測(cè)鐵礦石樣本；

所述光譜儀的光纖探頭固定在所述樣品臺(tái)上，與樣品臺(tái)呈45度角，

所述光譜儀的輸出端與所述數(shù)據(jù)處理中心的輸入端連接。

進(jìn)一步的，所述激光器通過(guò)所述光路單元發(fā)射雙脈沖激光；所述雙脈沖激光用于激發(fā)所述待測(cè)鐵礦石樣品產(chǎn)生等離子體，所述等離子體發(fā)射光譜；

所述光譜儀的光纖探頭用于收集所述等離子體發(fā)射的光譜的光譜數(shù)據(jù)，并將收集到的所述待測(cè)鐵礦石樣本的光譜數(shù)據(jù)輸出到所述數(shù)據(jù)處理中心；

所述數(shù)據(jù)處理中心根據(jù)待測(cè)鐵礦石樣品的光譜數(shù)據(jù)，得到等離子發(fā)射的光譜的特征波長(zhǎng)的位置以及光譜強(qiáng)度，從而根據(jù)所述光譜的特征波長(zhǎng)的位置、所述光譜強(qiáng)度，確定所述待測(cè)鐵礦石樣品中的各個(gè)組分以及每個(gè)組分的含量。

步驟4中，所述支持向量機(jī)的徑向基核函數(shù)為：

其中，x_i表示第i個(gè)訓(xùn)練光譜樣本，表示第j個(gè)訓(xùn)練光譜樣本，且1≤i≤I，1≤j≤I，I為訓(xùn)練光譜樣本的總個(gè)數(shù)，1/2σ²表示特征數(shù)的倒數(shù)g，exp表示指數(shù)函數(shù)，|| ||²表示模值的平方，w表示所要求的分類超平面的法向量，C表示懲罰因子，ζ_i為松弛變量，∑表示求和符號(hào)。

示例性的，在實(shí)際工程應(yīng)用中，本發(fā)明技術(shù)方案采用如下過(guò)程實(shí)現(xiàn)：

(1)將待測(cè)鐵礦石樣品編號(hào)a-j，具體樣品型號(hào)見(jiàn)表1，分別加工成0.2mm粒徑的粉末，并用聚乙烯粉末包覆底層、壓片，制成待測(cè)樣品a-j號(hào)；

表1十類鐵礦石樣品元素組成(重量百分比)

(2)利用激光誘導(dǎo)擊穿光譜系統(tǒng)對(duì)樣品a-j進(jìn)行不同位置的數(shù)據(jù)采集；

(3)將采集的300組光譜數(shù)據(jù)(一種鐵礦石采集三十次數(shù)據(jù))，光譜譜圖(如圖2所示)數(shù)據(jù)導(dǎo)入MATLAB2007a(Mathworks)中，按照遺傳算法尋優(yōu)方法，尋出最佳參數(shù)變量C、g；

(4)將最佳參數(shù)變量g、C帶入支持向量機(jī)徑向基核函數(shù)公式中：

其中C為懲罰因子，顯示對(duì)誤差過(guò)大樣品的懲罰程度。g是RBF函數(shù)中的(默認(rèn)為特征數(shù)的倒數(shù))，即g是RBF函數(shù)中的1/2σ²。將300組光譜數(shù)據(jù)隨機(jī)分成兩組，200組光譜數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練集，剩余100組光譜數(shù)據(jù)作為測(cè)試集，通過(guò)訓(xùn)練集與測(cè)試集交叉驗(yàn)證，最終得到分類結(jié)果，并對(duì)準(zhǔn)確度進(jìn)行評(píng)價(jià)。

公式中x為光譜的橫坐標(biāo)，1/2σ²為特征數(shù)的倒數(shù)，i、j為樣本點(diǎn)，C是為了松弛變量ζ而存在，不同的C意味著對(duì)每個(gè)樣本的重視程度不一樣。||w||是垂直于分類超平面向量的模值。為了使間隔最大，即要使公式b為最小值。SVM分類原理按尋找樣本點(diǎn)的分類超平面進(jìn)行分類。

所述的鐵礦石粉末是按照GB/T 10322.1-2000實(shí)施，將不同類鐵礦石粉末各取相同質(zhì)量10份，再用聚乙烯粉末包覆底部，用200Kgf/cm²的壓力壓制2min，制成圓片。

所述的激光誘導(dǎo)擊穿光譜儀包括激光器、光路系統(tǒng)、EMCCD光譜儀、樣品臺(tái)以及計(jì)算機(jī)。測(cè)試條件為Nd：YAG摻釹釔鋁石榴石激光器(Litron，NANOSG120-20，白俄羅斯)提供雙脈沖激光，操作波長(zhǎng)：1064nm，能量：21mJ，重復(fù)率：5Hz，脈沖寬度：10ns，凸透鏡焦距為50mm。樣品表面的焦距區(qū)為2.0×10^-3cm²。EMCCD光譜儀的光纖探頭固定在X-Y-Z樣品臺(tái)上，與樣品臺(tái)呈45°收集光譜信號(hào)。

將制好的樣品放置在樣品臺(tái)上，打開(kāi)光譜儀和激光器，調(diào)制樣品臺(tái)的高度，設(shè)定儀器參數(shù)使光譜信號(hào)的信背比最佳，在樣品的不同位置依次輻射各30次，得到LIBS光譜數(shù)據(jù)組。

將采集的300組光譜數(shù)據(jù)導(dǎo)入MATLAB2007a(Mathworks)中，執(zhí)行遺傳算法尋優(yōu)程序。遺傳算法尋優(yōu)是模擬物競(jìng)天擇的生物進(jìn)化過(guò)程，通過(guò)維護(hù)一個(gè)潛在解的群體執(zhí)行了多方向的搜索，并支持這些方向上的信息構(gòu)成和交換。

設(shè)置種群數(shù)量pop＝20，終止代數(shù)為100，尋出最佳參數(shù)變量-最佳參數(shù)懲罰因子C、徑向基核函數(shù)特征數(shù)的倒數(shù)g。

示例性的，將最佳參數(shù)變量C＝9.2058、g＝0.017738帶入支持向量機(jī)徑向基核函數(shù)算法公式(a)(b)中，進(jìn)行訓(xùn)練集200組光譜數(shù)據(jù)和測(cè)試集100組光譜數(shù)據(jù)交叉驗(yàn)證，設(shè)置交叉驗(yàn)證折數(shù)為10，得到交叉驗(yàn)證的準(zhǔn)確率為98.5％，訓(xùn)練集準(zhǔn)確率為99.5％(199/200)，測(cè)試集準(zhǔn)確率為96％(96/100)，如表2所示，運(yùn)算時(shí)間為10.2分鐘。

表2對(duì)10種鐵礦石分類的準(zhǔn)確度

本發(fā)明的優(yōu)點(diǎn)：基于遺傳算法尋優(yōu)的支持向量機(jī)結(jié)合激光誘導(dǎo)擊穿光譜技術(shù)可實(shí)現(xiàn)鐵礦石分類準(zhǔn)確率高、分析時(shí)間短的優(yōu)點(diǎn)。

以上所述，僅為本發(fā)明的具體實(shí)施方式，但本發(fā)明的保護(hù)范圍并不局限于此，任何熟悉本技術(shù)領(lǐng)域的技術(shù)人員在本發(fā)明揭露的技術(shù)范圍內(nèi)，可輕易想到變化或替換，都應(yīng)涵蓋在本發(fā)明的保護(hù)范圍之內(nèi)。因此，本發(fā)明的保護(hù)范圍應(yīng)以所述權(quán)利要求的保護(hù)范圍為準(zhǔn)。