本技术公开了基于近红外光谱的铝土矿中铝含量快速检测方法及系统,旨在满足地球科学、资源勘探、人工智能等跨领域的需求。传统铝土矿Al<subgt;2</subgt;O<subgt;3</subgt;检测方法成本高昂、使用仪器昂贵、效率低,限制了其在科研、工业和管理领域的应用。针对上述问题,本发明利用采集到的铝土矿近红外光谱数据以及样本对应Al<subgt;2</subgt;O<subgt;3</subgt;标准值建立样本数据库;构建并训练基于DenseNet和Roformer的深度学习模型,使其适用于捕获铝土矿光谱与其Al<subgt;2</subgt;O<subgt;3</subgt;含量的非线性关系,可简单高效地实现对铝土矿Al<subgt;2</subgt;O<subgt;3</subgt;的快速检测和分析。
背景技术
铝土矿,作为铝工业的主要原料,在全球范围内具有重要的经济和工业价值。这种矿石是一种含有高比例氧化铝(Al2
O3
)的沉积矿石,通常由铝的氢氧化物矿物组成。这些矿物在地球的漫长历史中,通过化学沉积作用逐渐形成。铝土矿的分布遍及全球,而中国作为铝工业的强国,其铝产业在国家经济的蓬勃发展中占据着举足轻重的地位,是推动国民经济发展的重要支柱。快速检测铝土矿中Al2
O3
的含量能够有效提升资源的利用效率,是推动中国铝工业向可持续和高质量发展的关键,也是新质生产力的体现。然而,传统的Al2
O3
化学分析方法存在诸多局限性,如耗时耗力、可能破坏样品,且对分析人员的专业技术要求极高。
随着计算机技术的迅猛发展,一系列创新的仪器分析方法应运而生,它们能够实现对物质成分的快速检测。例如,X射线荧光法和激光诱导击穿光谱法等,这些方法与传统化学分析相比,具有快速、多元素分析的优势。然而,这些方法对样品的预处理要求较为严格,且仪器成本较高,这在一定程度上限制了它们的广泛应用。在这一背景下,近红外光谱技术以其成本相对较低、无需复杂样品制备等显著优势,为铝土矿品质参数的检测提供了一种全新的解决方案。这种技术的应用,有望为铝土矿资源的有效利用和铝工业的可持续发展带来革命性的变革。
中国专利申请公开号CN112179930A记载了一种X射线荧光光谱法测定高硫铝土矿中Al2
O3
含量的方法,该专利通过将含硫混合熔剂、铝土矿标准样品等搅拌均匀并经过预氧化处理,制备成标准样品玻璃片,使用X射线荧光光谱仪中测量玻璃片的荧光强度,并建立以荧光强度为纵坐标,以对应的Al2
O3
的质量浓度为横坐标的工作曲线,从而计算出待测玻璃片中Al2
O3
的含量。该专利采用X射线荧光光谱法进行铝土矿中Al2
O3
含量的测量,虽然在准确性上具有优势,但是需要复杂的样品制备以及较高的仪器成本。
实现思路