В предыдущей статье мы рассмотрели общий путь от регистрации рентгенофлуоресцентного спектра до определения концентраций элементов. Сам по себе спектр представляет собой массив экспериментальных данных: поэтому определение концентраций представляет собой обратную вычислительную задачу, для решения которой используются математические модели. В этой публикации подробнее остановимся на одном из этапов построения таких моделей – генерации и отборе признаков при анализе руд и продуктов обогащения.
Исходными данными для количественного анализа служат интенсивности, полученные из аналитических областей рентгенофлуоресцентного спектра. Однако непосредственной зависимости вида «интенсивность линии – концентрация элемента» для реальных многокомпонентных материалов недостаточно. На регистрируемый сигнал одновременно влияют матричные эффекты, взаимное поглощение и вторичное возбуждение элементов, спектральные наложения, а также изменение физических характеристик исследуемого материала.
Поэтому перед построением калибровочной модели исходные спектральные данные могут быть преобразованы в дополнительный набор математических признаков. Помимо интенсивностей отдельных аналитических линий, в него включаются их отношения, суммы, разности, нелинейные преобразования и другие комбинации. Каждый такой признак позволяет математической модели учитывать определенную зависимость между зарегистрированными сигналами.
Но простое увеличение количества признаков само по себе не делает модель точнее. Уже для десяти входных аналитических окон число математических комбинаций может исчисляться сотнями. Многие из них оказываются взаимосвязанными, избыточными или неустойчивыми к изменению состава пробы и статистическим флуктуациям спектра. Поэтому вслед за генерацией признаков возникает вторая задача – их отбор: из большого массива математических комбинаций необходимо определить те, которые действительно содержат устойчивую информацию о концентрации анализируемого элемента.
В этой статье разберем, зачем нужны дополнительные признаки в РФА, как они формируются из исходных интенсивностей, каким образом учитывается статистическая природа рентгеновского излучения и как из сотен возможных комбинаций отбирается ограниченный набор наиболее информативных признаков для построения калибровочной модели.
Продолжение читайте в нашем блоге на Яндекс Дзен: https://dzen.ru/a/aoapOg1rZiIqR4Fc
