Выбор спектральных переменных в многопараметрической калибровке концентраций C, Mn, Si, Cr, Ni и Cu в низколегированных сталях методом лазерно-искровой эмиссионной спектроскопии
Another Title
Spectral variables selection in multivariate calibration of concentrations of C, Mn, Si, Cr, Ni, and Cu in low-alloy steels by libs method
Bibliographic entry
Выбор спектральных переменных в многопараметрической калибровке концентраций C, Mn, Si, Cr, Ni и Cu в низколегированных сталях методом лазерно-искровой эмиссионной спектроскопии = Spectral variables selection in multivariate calibration of concentrations of C, Mn, Si, Cr, Ni, and Cu in low-alloy steels by libs method / М. В. Бельков [и др.] // Приборостроение-2022 : материалы 15-й Международной научно-технической конференции, 16-18 ноября 2022 года, Минск, Республика Беларусь / редкол.: О. К. Гусев (председатель) [и др.]. – Минск : БНТУ, 2022. – С. 369-370.
Abstract
По эмиссионным спектрам низкого разрешения осуществляется калибровка концентраций C, Mn, Si, Cr, Ni и Cu в эталонных низколегированных сталях. Рассмотрены три метода выбора спектральных переменных для многопараметрической калибровки методом частичных наименьших квадратов. Лучшие результаты показал выбор спектральных переменных оригинальным методом поиска комбинации движущихся окон. Для C среднеквадратичное отклонение калибровки 0,04 %, остаточное отклонение в проверочной выборке 4,7, Mn – 0,02 % и 24,8, Si – 0,01 % и 12,9, Cr – 0,01 % и 21,8, Ni – 0,007 % и 23,3, Cu – 0,006 % и 23,2. Модели количественные (остаточное отклонение > 3) для всех шести рассматриваемых элементов, включая углерод.
Abstract in another language
Calibration of concentrations of C, Mn, Si, Cr, Ni, and Cu by the low-resolution emission spectra are made in reference low-alloy steels. Three methods for spectral variables selection for multivariate calibration by the partial least squares method are considered. The best results were shown by selection of spectral variables using the searching combination moving window. For C root-mean-square error is 0.04 %, residual predictive deviation is 4.7> 3, Mn – 0.02 % and 24.8, Si – 0.01 % and 12.9, Cr – 0.01 % and 21.8, Ni – 0.007 % and 23.3, Cu – 0.006 % and 23.2. Models are quantitative (residual predictive deviation > 3) for all six elements considered, including carbon.