【摘 要】
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在对国内外X荧光分析基体效应校正方法研究现状及进展充分调研的基础上,结合已有特征参数分类的研究成果,通过研究和归纳复杂样品EDXRF的基体影响特征和物理参数的变化规律,
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在对国内外X荧光分析基体效应校正方法研究现状及进展充分调研的基础上,结合已有特征参数分类的研究成果,通过研究和归纳复杂样品EDXRF的基体影响特征和物理参数的变化规律,采用神经网络技术,形成复杂地学样品自动分类和动态非线性数据预测理论和模型,从而达到解决复杂地质样品EDXRF基体效应校正的目的.通过对地学样品EDXRF分析基体效应校正的神经网络理论和模型的研究,取得的创新性研究成果有:1)重点研究了地学样品基体成分变化对EDXRF的基体影响特征和物理参数变化规律.2) 针对地学样品中元素间吸收、增强作用产生的复杂基体效应的影响规律,越是不同种类的地学样品,元素间的吸收增强效应变化规律差异就越大,X射线强度和浓度之间的非线性关系就越难确定.3)对于同类地学样品中产生基体效应的主要因素是没有将样品中元素的X射线荧光计数产生的物理过程同样品中元素化学组成差异和物理特征现象联系起来.4) 将自动分类技术与动态非线性数据预测技术用于EDXRF分析技术中基体效应的校正研究,提高了EDXRF分析技术对复杂地学样品的探测能力和分析精度,降低了分析检出限,可以基本消除地学样品中基体效应的影响.
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