Алгоритмическое и программное обеспечение задач приближенно-количественного атомно-эмиссионного анализа тема автореферата и диссертации по химии, 02.00.02 ВАК РФ

шсуташ государотвишь-й лшверситет

На правах рукописи ЕМКЛШЮПА Ир1ша Владимировна

АДГ0ГИТМ1Г1ЕСК0Е И 11ГОГРАМШОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ ЗАДАЧ ПГИБЛ1СКЕ1ПШ КОЛИ'-ШСТВЕЯНОГО АТОШЮ-ЭМКССИОШЮГО АНАЛИЗА

Специпльность 02.00.02 - аналитическая химия

АВТОРЕФЕРАТ диссертации на соискание учэной стьпени кандидата технических наук

Иркутск - гаэл

Работа выполнена в Казахском филиале Всесоюзного института разведочной геофизики научно-производственного оСглди -нения "Рудгеофизиха" Министерства геологии СССР.

Научные руководители: кандидат геолого-шиералогачвских

наук Беляшов л. И.

кандидат технических наук Васильева 1!.К.

О^цлалыше оппонента: доктор хагжческнх наук, профессор

Лонцих С.8.

кандидат ф:зико-матемпт;!чооких наук Бойцов A.A.

Ведущая организация: : Специальное коиструкторско-техколо-

гическое бэро "Наука" СО All СССР

Защита состоится " 1? " октяьр<г 1090 г. в

Ю00 часов на заседании специализированного совета К 063.32.02 при Иркутском государственном университете по адресу: 664033, Иркутск, ул.Лермонтова, I26. корпус химического факультета Ш'.

Отзывы на автореферат направлять по адресу: 664003, Ир -кутск, ул.Карла Маркса, 1, химический факультет ЛГУ, ученику секретарю специализированного совета К 063.32.0Ü.'

С диссертацией можно ознакомиться в научной 0»;0лиотеке университета.

Автореферат разослан " 1 f " сеншрл |Çj90 г.

Ученый секретарь специали- . зированного совета; канди- / </ ■ ¿> дат химических наук уЦ /¿Л¿/ЦЪлентовская И.П.

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность проблемы. При изучении элементного состава геологических объектов в СССР и за рубежом широко применяются метода атомно-эмиссионного анализа. Наиболее распространенным из них является приближенно-количественный атомно-эмиссиошшй анализ 0IKA3A) с фотографической регистрацией спектров,для получения которых не требуются дополнительные аналитические операции, кроме измельчения образца. При этом ПКАЭА отличается высокой информативностью,относительной простотой,экспрессностью и малой стоимостью.Существенными недостатками метода являются большие случайные и систематические погрешности, обусловленные в значительной мере субъективностью визуальной интерпретации спектров,которая предполагает выполнение большого объема рутинных операций высококвалифицированными специалистами.

В настоящее время автоматизация расшифровки спектров в атомно-эмиссионном анализе (АЭА) осуществляется на.базе автоматических спектрометров и микрофотометров, регистрирующих спектр ь числовом виде, при их сопряжении с ЭВМ для управления и обработки дашшх измерений. Применение ЭВМ снижает затрата труда и времени н» производство анализов, обеспечивает повышение объективности и достоверности результатов за счет цифрового накопления измерений и выполнения значительных по сложности и объему вычислений.

Необходимым условием аффективного функционирования автоматизированных систем АЭА является разработка программно-математического обеспечения (ПМО) для,решения конкретных аналитических задач ПКАЭА.

Существующие версии ПМО ориентированы на количественные методики АЭА' и реализуют, в основном, ручные варианты аы-ыслэтельныт операций анализа, не обеспечивая полной авгоматлзаили процесса гь-пися и интергретацзи спектра.

Работа ьипслнена согл%сно алану научных и^след^ы«Я Къ'-.ъжа'о ■

го филиала Всесоюзного научно-исследовательского института'разве-

JÎ.III

дочной геофизики (КэзВИРГ) по теме 020ТГ7 И4-2/Ю.2.06 "Совершенствование и опытно- производственная эксплуатация автоматизированной системы обработки спектрально-геохимических материалов" (Гос. per.К 0I8300I2232, 26р-83-43/26, 1985г.) И по заказ-наряду 032 за 1988 год "Разработать и внедрить автоматизированную технологию решения геолого-геофизических задач при поисках и разведке рудных мэстороадений" (Гос.рег-N 0I870053I5I,26p-87-73/I8, 1983г.).

Целью исследования явилась разработка методики автоматизиро-ной распн^ровки спектров (АРС) при решении задач ПКАЭА на базе комплекса программных срвХств AFG с учетом технологических особенностей сканирующего микрофотометра типа АКС (автоматизированный кодировщик спектрограмм).

Достижение этой цели предполагало решение следующих задач:

1. Изучение особенностей автоматизированной расшифровки спектрограмм, зарегистрированных на фотоэмульсии и обоснование функциональной схемы аппаратурно-программного комплекса для автоматизации процесса интерпретации спектрограмм, не зависящей от типа спектрографа, методики получения спектра, режима обработки фотоматериала.

2. Разработка новых и модернизация известных алгоритмов решения спектроскопических задач с учетом специфики регистрации почернений сканирующими микрофотометрами и их программная реализация.

3. Создание 1Ш0 АРС на базе разработанных новых и модернизированных известных алгоритмов.

4. Разработка методических приемов использования ПШ АРС для автоматизированной расшифровки спектрограмм.

Научная новизна работы.

I. Разработана методика автоматизированной расшифровки спектров при решении задач ПКАЭА на базе комплекса аппаратурно-прог-граммных средств AKG-APC с учетом специфических особенностей скани

рувдих АМФ, ориентированная на непрограммирующего пользователя.

2. Предложены алгоритмы: -определения положения заданных спектральных линий при программном поиске реперных линий;

-построения характеристической кривой по спектру,снятому через ступенчатый ослабитель, или по спектру стандартного образца; -выбора оптимальной аналитической линии из числа заданных для определения содержаний элемента в данном спектре; - экспертно-статистического способа пересчета содержаний (на основе некоторых априорных посылок) с целью исключения систематической погрешности результатов интерпретации данных литохимической съемки.

3. Разработана и апробирована.методика автоматизированной интерпретации спектров, полученных по методике ПКАЗА для способа вду-вания-просыпки; рассчитаны метрологические характеристики результатов определения 20 элементов.

4. Предложена функциональная схема аппаратурно-программного комплекса АКС-АРС.и разработано ПМО АРС, обеспечивающее полную автоматизацию процесса расшифровки спектров и запись результатов d базу данных информационно-вычислительной системы (ИВС) АСОД-Прогноз, предназначенной для решения различных геологических задач, позволяющей использовать эти результаты в различных предметных областях.

Практическая значимость работы.Разработанные методические приемы и программные средства позволили создать автоматизирование варианты расшифровки спектров для решения задач ПКАЗА,которые используются в КазВИРГе и внедрены в ПГО "Цэнтрказгеология". Отдельные алгоритмы ПМО АРС шэдрвны и функционируют в виде програмных модулей при автоматизированной обработке результатов фотометрирования в Центральной лаборатории Болконского ПГО. Разработанные алгоритмы и программа могут Otfîb использованы также и в других областях знаний.

Автор защищает :

1. Комплекс алгоритмов и систему программного обеспечения автоматизированной расшифровки спектров в составе ИБС АСОД-Прогноз, предоставляющий пользователям-спектроскопистам гибкие возможности при построении различных методик интерпретации спектрограмм.

2. Оригинальные алгоритмы: установления положения заданных спектральных линий при программном поиске реперных линий; построения характеристической кривой фотоэмульсии по спектру, сфотографированному через двухступенчатый ослабитель, или по спектру стандартного образца; выбора оптимальной аналитической линии в данном спектре"из числа заданных; экспертно-статистического способа пересчета содержаний (на основе^некоторых априорных посылок) с целью исключения систематической погрешности результатов интерпретации данных литохкмической съемки.

3. Методику автоматизированной расшифровки спектров, полученных по методике ПКАЭА для способа вдувания-просыпки на базе комплекса АКС-АРС~АСОД-Прогноз. '

Апробация работы.

Основные результаты,вывода и рекомендации исследования изложены в девяти публикациях, докладывались и обсуждались ~ла III (Усть-Каменогорск, 1934) и IV (Уральск, 1987) Республиканских школах молодых ученых и специалистов-геологов Казахстана, Всесоюзном совещании по аьтоматизации фотографических методов спектрального анализа (Кишинев. 1986), Республиканской школе-семинаре "Внедрение в практику работ новейших достижений в области эмиссионного спектрального анализа минерального сырья и продуктов его технологической переработки" (Алма-Ата, 1937), Республиканской конференции молодых ученых и специалистов -геологов (Алма-Ата, 1988), Международном симпозиуме "Горнорудный Пракибрам в науке и технике, 1989" (ЧССР), VI Уральской научно-практической конференции * Применение математических методов и при ^сра<чтко информизы на геологоразведочных работах" (Че-

лябинск, 1989), Международной конференции по атомной спектроскопии "KANAS-XI" (г.Москва, 1ЭЭ0).

В состав ПМО А PC кроме программных модулей, разработанных автором, включены модули А.С.Березовского, С.Н.Виноградова, И.С.Савченко, Э.М.Сапожниковой, Т.А.Сердобинцевой, 3.И.Синевой, В.Н.Шабал-дина, Л.М.Шипицыной, Э.И.Шацман.В апробации ПМО АРС активное участие принимали сотрудники лаборатории прогнозирования КазВИРГ.

Автор выражает искреннюю благодарность за внимание и советы при разраОотке теш диссертации,ее написании и оформлении кандидату геолого-минералогических наук Д.Н.Веляшову.кандитату технических наук И.В.Васильевой,доктору геолого-мшералогических наук В.И.Годь-дшмидту, доктору физико-математических наук П.И.Балку,члену-коррес-поденту АН КазССР доктору технических наук С.К.Калинину, кандидатам наук Э.Е.Файну.В.И.Брйхову.В.Н.Казмину.а также Л.Д.Малюшко, В.А. Кличникову,Л.К.Спиридоновой, К.К.Худайбердиеву, Ю.Г.Носкову,Г.В.Антонову ,Ф Л'. Чаловой, З.Н.Поляковой, Е.К.Козыревой, Г.С.Галкиной, А. А.Эрнсту,Е.А.Голдобиной,M.В.Ваккер,И.Л.Кузьминой и И.И.Комарову.

Объем работы.Диссертация состоит из введения,пяти глав, заключения, библиографии; содержит 2? таблиц;, 22 рисунка.Основной текст составляет 133 страницы. Список литературы включает 169 работ.

АЛГОРИТМИЧЕСКОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ ЗАДАЧ ПКАЭА

Для автоматизации процесса интерпретации спектрограмм разрабо-ботано ПМО АРС, учитывающее технологические особенности сканирующих АМФ типа АКС, позволяющих преобразовывать и кодировать информации о почернениях фотопластинки в цифровую форму и записывать ее на магнитную ленту, а также изображать ее в виде участков спектров на дисплее.Работа АКС осуществляется под управлением микрс-ЗБМ. Количество градаций диапазона, измеряемых почернений равно 256. '¿'лг фо-

тдметрирования кратен 2.5 мкм и может принимать одно из следующих значений: 3.5,5,7.5,10 мкм.

Обработка закодированной информации осуществляется с помощью ПМО АРС, которое содержит, кроме известных, ряд оригинальных алгоритмов, обеспечивающих, построение характеристической кривой (ХК), поиск реперных и аналитических линий, выбор оптимальной аналитичес-ской линии из набора линий,заданных для оценки содержания элемента, пересчета результатов интерпретации с помощью априорной информации.

В основу алгоритма построения ХК положен метод калибровки фотоэмульсии с помощью вспомогательной кривой <ВК), отображающей зависимость почернений неослабленного спектра от разности почернений неослабленного и ослабленного спектров, по данным, полученным путем регистрации спектра какой-либо пробы через ступенчатый ослабитель.

При построении ХК на ЭВМ возникает ряд проблем, обусловленных особенностями рэгистрации спэктрограмм с помощь» АМФ.

Одна из таких особенностей заключается в раздельном фотомет-рировании спекгрсв ослабленного и неослабленного спектров вследствие чего последовательности значений почернений этих спектров могут оказаться "сдвинутыми" относительно друг друга,то есть,, почернению неослабленного спектра, относящегося к линии с длиной волны А должно быть поставлено в соответствие почернение ослабленного спектра, соответствующее линии с длиной волны \ t АХ. Величина "сдвига" определяется по максимуму взаимнокорреляционной функции между упомянутыми последовательностями почернений.

Кроме того,вследствие ошибок регистрации спектров на фотоплас-

♦ *

танку и фотомр.трирования, существует проблема учета во: ' явдих при построении ВК погрешностей. Эта проблема решается в результате аппроксимации ВК сглаживающим сплайном №>нберга-Рейнтз.

нетривиальной является также задача интерполяции ХК по ряду ео дискретных точек, полученных с помощью ВК.Исследование известных

способов решения этой задачи (полиномиальная аппроксимация, интерполяция кубическими сплайнами и т.п.) выявило ряд их недостатков: невысокая точность полиномиальной аппроксимации, появление "чужеродных" т'чек перегиба при интерполяции и пр. В связи с этим разработан алгоритм, базирующийся на использовании аппарата напряженных кубических сплайнов, лишенный отмеченных выше недостатков.

В этом алгоритма реализуется прием, позволяющий в дальнейшем значительно снизить затраты машинного времени при переходе от почернений к интенсивностям. Он заключается в однократном переводе всех возможных целочисленных значений почернений, замеренных с помощью АМФ, в интенсивности сразу же после интерполяции ХК и занесении этих интенеивностей в память ЭВМ. В результате, в памяти машины находится массив, элементами которого являются действительные значения интенеивностей, а соответствующие им почернения совпадают по значению с порядковыми номерами элементов этого массива.

Построение ХК для пластинок без спектра пробы, зарегистрированного через ступенчатый ослабитель осуществляется путем полиномиальной аппроксимации ряда пар значений почернений линий спектра какого-лиоо стандартного образца (СО) и логарифмов интенсивности этих линий, снятых с ЯН, построенной вышеописанным способом для пластинки, содержащей как спектр пробы, снятый через ослабитель, так и спектр того же СО.

Используемые в атомно-эмиссионном анализе различные эмпирические формулы, в частности, известная формула Ломакина-Шайбе,не могут достаточно точно характеризовать все физико-химические процессы и явления в источнике возбуждения спектров и аналитическом устройства. В связи с этим используются различные эмпирические модели для описания функциональных зависимостей, - выражающих связь между содер-ниями анализируемых элементов и аналитическим параметрами (АЛ) их спектральных линий •интенсивностью, полушириной и пр.)

с

При определении АЛ первоначальной задачей является выделение а идентификация спектральных, линий из массива измеренных почернений.

Существует два подхода решения этой задачи.

Один из них основан на принципе структурного распознавания образов. Основными его недостатками являются трудоемкость процедуры создания образов линий,значительные объемы требуемой памяти для хранения этих образов,а также значительные затраты на корректировку массива образов при внесении изменений в набор аналитических линий.

Второй подход основан на построении дисперсионной кривой (ДК) с помощью реперных линий, длины волн и расстояния между которыми известны. Недостатком известных реализаций этого подхода является необходимость совмещения "вручную" первой реперной линии с щелью АМФ, что влечет за собой потер» времени, ошибки измерения и пр. Для определения положекгя аналитических линий значения координат реперных линий интерполируются линейно, полиномами 3-го порядка, или кубическими сплайнами. Апробация этих способов аппроксимации показала, что наилучшее приближение обеспечивают кубические сплайны.

Реализованный в ШО APG алгоритм установления положения спектральных линий основан на построении ДК,выражающей зависимость между координатами и длинами волн реперных линий,поиск которых полностью автоматизирован. ДК аппроксимируется кубическим сплайном. Поиск реперных линий осуществляется на каждом спектре, так как вследствие автоматического фотометрирования значения последовательностей почернений различных спектров "сдвинуты" относительно друг друга.

Для автоматического поиска реперных линий необходимо предварительно определить координаты этих линий в каком-либо спектре (назовем его эталонным),представленном в графическом виде на дисплее иле бумажном листе. В процессе визуального анализа графика составляется таблица соответ .твия длин волн выбранных реперных линий и их координат. Выбирается также основная линия'из общего числа реперных ли-

ний, образ которой легко узнаваем в спектрах разнообразного состава Таблица соответствия, номер основной реперной линии, а также массив почернений вокруг основной реперной линии, заносятся в память ЭВМ.

Координата основной линии вычисляется с учетом "сдвига" между анализируемым и' эталонными спектрами. Величина сдвига определяется по максимальному значению взаимнокорреляционной функции между значениями почернений участков эталонного и анализируемого спектров, содержащих основную реперную линию, "ычислвшчая координата корректируется по максимуму в пределах заданного "окна". Координаты остальных репершх линий определяются с учетом известных расстояний от основной реперной линии. По найденным координатам и известным . длинам волн репэрных линий строится ДК.

Переход от почернений, соответствующих найденным на спектре координатам аналитических спектральных линий, к интенслвностям осуществляется с-помощью построенной заранее ХК. При определении интенсивности линии учитывается фон. ПМО АРС дает возможность определять фон тремя способами: по огибающей снизу кривой минимумов почернений, по минимуму в интервале длин волн, содержащем линию, и по минимуму у основания линии. В качестве АП линии вычисляются ее интенсивность, полуширина или площадь фигуры под линией.

Когда вычислены значения АП заданных спектральных линий в.некотором наборе спектров проб стандартных образцов (СО) и контрольных проб (КП) с известными содержаниями в юга элементов, отобранных для градуирования (обучения ПМО),можно перейти к построению эмпирических моделей, отражающих зависимость АП от содержаний элементов.

С этой целью средствами ПМО АРС устанавливается зависимости:

lg CJt = aJ0 ,ая lg IJt *ai2 lg P^ , (1 )

где с - известное содержание J-ro зл-.меата в i-тсм СО; tw,P -

- 1У -

соответственно интенсивность (шш площадь) и полуширина линии ¿-го элемента в спектре а-того СО; И - количяство элементов (;Н~ГМ); Н-количество проб а^.а^,- коэффициенты зависимости.

Присутствие членов уравнения, содержащих параметры I и Р, одновременно не является обязательным. Вид уравнения задается для каждой аналитической линии. Так, например, оно может отражать зависимость между содержанием и интенсивностью и шлушириной, содержанием и только интенсивностью (или площадью), либо содержанием и только полушириной.

Ыггщца коэффициентов зависимостей, построенных для каждой лиши каждого элемента заносится в память ЭВМ и используется при

>

оценке содержаний элементов в рядовых пробах. .

Приближенно-количественное определение содержания элемента в пробах осуществляется «по аналогическим линиям с различными пределами обнаружения с цель» перекрытия всего диапазона определяемых содержаний. Для оценки содержания элемента в пробе следует выбирать линию, наиболое полно удовлетворяющую нескольким критериям, согласно которым интенсивность выбранной линии должна соответствовать области нормальных, почернений фотопластинки, при этом гредпочтитель-ной является та линия, значение интенсивности которой наиболее близко к центру прямолинейного участка ХК, а фон - минимальный.-

Эти принципы были положены в основу реализованного ь ГШ АРС эвристического многокритериального алгоритма выбора линии из набора заданных, суть которого заключается в сравнительном анализе значений фона ?1 (1=1,2,... ,'к, где К - количество аналитических линий, заданных спектроскопистом в порядке увеличения концентрационной чувствительности) и параметра А1, вычисляемого по формуле:

I I

- - < |

.. л1= ________ ,

где и М1а - соответственно почернение и максимально допустимое почернение 1-той линии элемента. Линии, для которых значение фона превышает максимально допустимый предел, бракуются. Параметр А1 позволяет оценить близость интенсивности линии к середине прямолинейного участка ХК: чем меньше его значение, тем предпочтительнее линия. Согласно алгоритму выбирается линия, признаки которой А1 и ?1 имеют оптимальные для данного спектра значения.

Учет влияния состава пробы осуществляется по желанию спектроскописта одним из трех способов.

Первый способ.Вычисляются поправочные шКициенты,представляющие собой отношения известных содержаний элементов к вычисленным по установленным при градуировании коэффициентам функциональной зависимости. Затем между поправочными коэффициентами и вычисленными содержаниями петрогенных элементов устанавливается регрессионная зависимость.Далее,не этапе интерпретации вычисленные по коэффициентам функциональной зависимости значения содержаний элементов умножаются на поправочные коэффициенты, полученные из уравнений, связывающих коэффициенты регрессии и вычисленные содержания петрогенных элементов в анализируемых пробах.

Второй способ.Вычисляются поправочные коэффициенты по правилу, описанному выше. На этапе интерпретации по минимальному модифициро-

л

ванному расстоянию по Евклиду (между вычисленными содержаниями петрогенных элементов в СО и анализируемой пробе) выбирается близкий по составу к анализируемой пробе СО, вектор поправочных элементов которого используется при корректировке вычисленных содержаний элементов в анлизируемой пробе.

Третьим способом можно воспользоваться, когда содержания петрогенных элементов в эталонных пробах неизвестны. В этом случае на этапе градуирования определяются коэффициенты функциональной зависимости содержания элемента от аналитических параметров его спект-

ральной линии и линий петрогенных элементов. На этапе интерпретации содержания элементов определяются с помощью этих коэффициентов.

В процессе проведения ПКАЭА довольно трудно обеспечить идеи- . точность условий возбуждения и регистрации спектров всех проб и проявления пластинок, вследствие чего возникают систематические погрешности в определении содержаний элементов.

Для корректировки содержаний элементов в пробах был разработан и апробирован алгоритм учета влияния мешающих факторов с помощью априорной инфомации. Этот алгоритм реализован с помощью системы АСОД-Прогноз, которая в етом случае используется в качестве интеллектуального пакета прикладных программ.

Основу алгоритма составило предположение о том, что при обработке данных дитохимических съемок оценки средних и стандартов со-дс^;:аний элементов в различных частях исследуемой площади равны. Аномальные пробы при вычислении оценок в выборку не включаются. В этом случае пересчет содержаний в спектрах данной фотопластинки производится по формуле:

__ о«38 __

18С1;,= (18С^4 - 1еС^ыч)х —---.+ 1в$изв , (3)

где 150®"4 - логарифм значения вычисленного содержания 3-го элемента в 1-й пробе; 1&™4 - среднее логарифмов значений вычисленных содержаний 3-го элемента для данной пластинки; о®ич - стандартное отклонение вычисленных содержаний 3-го элемента для данной пластинки; о«зв, 16С*рв - стандартное отклонение и среднее логарифмов значений содержаний з-го элемента для пластинки с известными значениями содержаний. .

Результаты интерпретации выдаются на печать в виде бланков анализа и заносятся в базу данных АСОД-Прогноз. Для оценки правильности полученных результатов можно осуществлять контрольный отбор

проб с дальнейшим расчетом погрешности автомятизировштого анализа.

ПРОГРАММНАЯ РЕАЛИЗАЦИЯ АЛГОРИТМОВ ПОДСИСТКМУ АГС

Функциональная блок-схема подсистемы АРС изображена на рис.1.

Реализация программного обеспечения иодсистемы АРС осуществлена двух уровнях: I) программы, предназначенные для организации процедур манипулирования данными и их пробломной обработки; 2) полпрограммы, ' предназначенные для включения в программы различного нолевого назначения. Эти подпрограммы могут быть использовакн при рлз-работке математического обеспечения для автоматизированной обработки спектров. Функциональные возможности программ отрякени в табл.1, а подпрограмм- в табл.2.

Таблица I

Перечень программ IMO АРС

Имя прог-

__рчмш_,

' I

Назначение

ASRCWSP

ASRCRUCH «

ASRfiETRL ASRGHKSO ASRGMAPQ ASRGUSOQ AfjRGFFSQ

ASROAHET

Трафическоо ьродставление спектров на графопостроителе. Графическое представление заданных участков спектра на графопостроителе.

Ввод и запись в память ЭВМ данных о рбперных'линиях. Автоматическое построение ХК.

/Построение ХК по спектру СО.

Ввод списка названий анализируемых элементов, содержаний элементов в СО .; . длин волн аналитических линий, способов определения АП; определение АП. Вычисление коэффициентов функциональных зависимостей. В _ре»там2_учотя_вотяшя_состава_прдбы_вычи

i WM№ подшившее

' znx

■шмвцн» j ЯМПИГВСЯЕИМ]

i

■ тмшцдмн wir tÉBMANM nmtitfWl' тмптшшт-

iMHJJC штголшм ММЛШКМЩЯ MMUÜ

мгкдммяшши-пюсштжт

И?

IMMNWAMIUdll ЧКЯВ1 NIMM

I шкктшшдшймиш

шамямиамш»

¡тшюшниижтт

Г

мшсмвинцатац.)

M.INflDpinMEUj

ШМЙв МШШСЮШм

■ешммшятт!

Г—г/:

[ЧИП |Ц»В11Ш1ЦЦЩ

риспктямми! -

/»еа-Х яоигшся УЮ вмяшя

сестшпкш

?

Я.

ЛМПШША ВМС*'

мишххшцмтмций t твтш вмпш

ДОМА ПРОБЫ

ЗМШКХ1МЛХШ

ртмктшимэ» ш*а юмнгнп

яшш погашали пмкшм «мсти вштемишгаки

т:

тцлмшмша

итаметти-«1'. we ?

Кшмемзита зшш«зепзм№-пвинтерлитмиш среюшшшш-пюн

Рис Л. Функциональная Олок-схема ПМО АРС.

_________________________________________

____I____i______________________2__________________________________

! виты зависимости между содержаниями элементов и АП их ли! линий, а также линий петрогенных элементов. ASROlSMbl Определение АП линий анализируемых элементов в спектрах ! рядовых проб.

ASRGVCOR! Вычисление содержаний анализируемых элементов в рядовых

I пробах; учет влияния состава (3 способ). ASRGAVTEli Учет влияния петрогенных элементов в рядовых пробах (I и ASRGUVTEl 2 способы).

ASWK0KQ1 Корректировка вычисленных содержаний элементов в рядовых

! пробах по спектрам СО. ASRGZWC! Запись вычисленных содержаний анализируемых элементов в

________! рядовых пробах в базу данных АСОД-Прогноэ.___________

Таблица 2 Перечень подпрограмм комплекса АРС

Имя ! Назначение

подпро-!

граммы_Х___;________;_____________,________________

___;_L_i________________________2_______^______________________

1 Поиск и считывание заданного имени пластинки. ! Считывание с магнитной ленты почернений'спектра. ! Графическая запись спектра на графопостроителе. ! Формирование данных о почернениях ослабленного и яеослаб-! ленного спектров для построения ХК. t Построение ХК.

! Ввод содержаний элементов в СО, длин волн и способов вы-1 числения АП аналитических линий. ! Определение положения реперных линий и построение ДК. PNIKS__! Поиск координат начала и конца спектра.__-_________________

RSHAP RSPE RSNA PIM

HARAK Б от

Продолжение таблицы 2

___

ЛРСЖ РАЬОМ

У1РЬ

роьиз ипоз

У001В

рущ;

шэд

КОКАХ

Р1АГ,

ЯРШ.

ть

УСОКР

псот Ш>КО

-.тш сив?

1К0НР

кош

К0НК2

Идентификация линий и вычисление их АП. Сформирование матрицы для решения системы линейных урав-уравнений, выражающих функциональную зависимость АП линии от содержания элемента. Вычисление площади фигуры под линией. Определение полуширины линии.

Определение значения фона как минимума у основания линии Определение фона по огибающей минимумов почернений спектра Определение фона как минимума в интервале длин волн, содержащего линию.

Поиск координат оснований линии. Поиск координаты максимума линии.

Определение интенсивности линии с учетом фона, определенного по минимуму почернения в интервале длин волн. Определение АП как отношения интенсивности линии с учетом фона к интенсивности фона.

Определение интенсивности линии с учетом фона по огибающей минимумов почернений спектра. Вычислиние содержаний в рядовых пробах. Вычисление содержаний в СО. Определение индексов в массиве интенсивноотей. Удаление строк с кодами отсутствия. Занесение вычисленных содержаний в выборку. Вычисление значений взаимнокорреляционной функции. Учет влияния состава пробы с помощью поправочных коэффициентов, найденных из уравнений регрессии. ! Учет влияния состава пробы с помощью поправочных коэффици-1 еитов. выбранных по минимальному модифицированному раосто-

Окончание таблицы 2

___I_____I_______________________________2__________________________________

! нию по Евклиду. TRPT ! Транспонирование матрицы, находящейся в пямлти машины. SPLA 1 Аппроксимация ДК кубическими сплайнами. VSHA ! Определение координаты линии с помощью ДК. PIN ! Печать массива интенсивности (или полуширин) линий. РСОН I Печать координат реперных линий. peal I Печать координат аналитических линий. PCON ( Печать вычисленннх содержаний.

РГОР1__1_09ревоз_однобаЙтоЕоИ_№йЕМ2;щ ________

Программная реализация разработанных алгоритмов осушествлена на языке FORTRAN i в виде ряда модулей в рамках системных соглашений .принятых при разработке системы АСОД-Прогноз,обеспечивающих высокую операционную и машинную независимости программного прг^укта.

ОПРОБОВАНИЕ ФУНКЦИОНАЛЬНЫХ ВОЗМОЖНОСТЕЙ ПМО АРС

Эта работа была проведена при обработке фотопластинок со спектрами СО и рядовых проб,снятых по способу вдувания-просыпки и испарения из канала электрода порошков на спектрографах 1'СП-30, ДФС-8 (600 штр/мм), ДФС-13 (500 и 600 штр/мм) в лабораториях ПРО "Центр-казгеология","Кэзгеофизика",Института геологических наук АН КазССР им.К.И.Сатпаэва, Института геохимия СО АН СССР им.А.П.Виноградова.

Была изучена адаптивность и устойчивость разработанных алгоритмов определения положения аналитических линий при программном поиске реперных для построения дисперсионной кривой. Если при автоматической расшифровке.спектров дифракционных приборов необходимо задавать 17-20 реперных линий, то для кварцевого спектрографа задание и поиск 34 реперных линий обеспечивает погрешность определения

i cr -

положений аналитической линии в 1-3 отсчета.

Сравнение результатов автоматической интерпретации спектров СО с аттестованными значениями показывает их высокую сходимость и под-тьерждяет &й*жтивность алгоритмов расширения диапазона определяемых содержаний за счет изменения аналитического параметра спектральной линии или перехода с одной аналитической линии на другую. Была проведена оценка правильности результатов автоматизированной интерпретации Ag и Ou по спектрам СО (>50), полученных методом испарения. Графическое сопоставление вычисленных и аттестованных значений содержаний Ag и Си представлены на рис.2. В АП при определении Ag более 0.001 % учитывалась полуширина линии. Оценка содержания меди осуществлялась по линии, автоматически выбираемой для каждого спектра из заданного набора трех аналитических линий.

При опробовании функциональных возможностей также были определены необходимые условия аффективного функционирования ПМО АРС: I) идентичность условий получения спектров, предназначенных для обучения и интерпретации; 2) задание на этапе обучения аналитических линий и набора стандартных образцов, обеспечивающих минимальные систематические погрешности определения при градуировании; 3) выбор способа учета матричного аффекта на основании анализа априорной информации о составе исследуемых проб и стандартных образцов, используемых для коррекции результатов.

МЕТОДИКА АВТОМАТИЗИРОВАННОЙ РАСШИФРОВКИ СПЕКТРОГРАММ НА' ЬАЗЕ КОМПЛЕКСА АКС-АРС-АС0Д-ПР0ГН03,ЕЕ АПРОБАЦИЯ И МЕТРОЛОГИЧЕСКАЯ АТТЕСТАЦИЯ

Процесс обработки спектрограмм включает в себя два этапа: градуирование (обучение ПМО АРС ) и интерпретацию спектрограмм.

Процесс градуирования методики на задаваемый аналитиками круг

меди (б) в спектрах CO

при автоматизированной

Рйсши'йювке (__) о

с аттестованными значе-

........ . -------.-------------..... ниями (-----).

v га и ЪО 40 50

элементов (не более 45) является одноразовой операцией. Количество анализируемых рядовых проб практически кеограничено.

Этап градуирования включает подбор стандартных и контрольных образцов и установление по их спектрам Функциональной зависимости АП спектральных линий определяемых элементов от их содержаний.

Список нэзвшзй анализируемых элементов, дшт волн их аналитических линий, а также значения содержаний элементов в СО задаются на этапе градуирования и заносятся в память ЭРМ.

При градуировании выполняются следующие операции: фотометриро-вание с гежищьеу АКС спектров СО; визуализация хотя бы одного спектра на графопостроителе (одноразовая операция); установление соответствия между длинами волн реперных линий и их координатами на графике (одноразовая операция); занесение в память ЭВМ таблицы соответствия и других данных о реперных линиях: номера основной реперной линии, размера и значений почернений участка спектра, содержащего основную реперную линию, количества реперных линий, координат начала и конца спектра (одноразовая операция); построение ХК; вычисление АП линий определяемых элементов в каждом из спектров СО с помощью подсистемы АРС; построение функциональных зависимостей АП

линий от содержаний элементов в СО;запись коэффициентов зависимостей в память ЭВМ; анализ влияния состава проб.

В процессе интерпретации выполняются следующие операции: фото-метрированиэ спектрограмм проб с неизвестными содержаниями элементов; определение положения реперных линий на спектрах; определение положения аналитических линий; вычисление АП; вычисление содержаний элементов в рядовых пробах с учетом (и без) влияния состава пробы; запись результатов в базу данных АСОД-Прогноз.

Метрологическая аттестация методики автоматизированного ПКАЭА проводилась по спектрам СО, зарегистрированных с использованием трехфазной дуги А.А.Гусельникова и спектрографа ДФС-8 (600 щтр/мм) в Щ ПГО "Центрказгеология". Воспроизводимость определений 12 элементов в ГСО СДП0-1 по 26 измерениям представлена в табл.3.Случайная и систематическая погрешности автоматизированной расшифровки спектров оценивалась по многократным определениям содержаний 20 элементов в стандартных образцах разнообразных горных пород, почв, руд. Некоторые результаты оценки представлены в табл.4. Характеристическая кривая при определении РЬ.йп.У.Бп.Мо.т.Си строилась по спектру, снятому через ослабитель, при определении - по

спектру СО. Влияние состава проб учитывалось по способу 2.

По материалам ЦЯ ПГО "Центрказгеология" (участок Кунек) было осуществлено фотометрирование и анализ спектров бодае 46000 проб, полученных методом вдувания-просыпки. При этом ставилась задача выделения очень слабых аномалий над месторождениями, скрытыми под наносами большой мощности.

Для учета систематических погрешностей результаты автоматической интерпретации были откорректированы средствами АСОД-Прогноз по постуоишюЛ с помощью априорной информации статистической модели пересчета содержаний. На рис.. 3-4 представлены карты изолиний содер-

Таблица 3

Оценка воспроизводимости методики АРО

Эле-!Аттестованное I Относительное1Эле-(Аттестованное¡Относительной мент!содержание, %!стандартное !мент!содержание, ^стандартное I ¡отклонение I I (отклонение

Со ! 0.0002 0.04 ! N1 ! 0.001 ! 0.04

Сг ! 0.010 0.03 ! Р ! 0.016 ! 0.06

Си ! 0.0009 0.05 ! ?Ь ! 0.0003 ! 0.012

Мп ! 0.0085 0.05 ! В ! 0.003 ! 0.04

Мо ! 0.00015 0.10 ! Бп ! 0.0069 ! 0.04

7 ! 0.0014 0.06 ! 2п ! 0.001 ! 0.09

жаний Яг и построенные по откорректированным результатам и показывающие довольно высокую сходимость с данными визуального анализа ;при атом все аномальные зоны выделяются обоими методами интер-

претации, _при этом их эпицентры практически везде совпадают. .

визуальной интерпретации (а); "автоматической интерпретации (б).

/о! 5=0 с

А0

0 0) &>«' „Же 1

Рис.4. Карты аномалий серебра, построенные по данным: визуальной интерпретации (а); автоматической интерпретации

(б).

Таблица 4

Результаты оценки случайной погрешности определения содержаний элементов в стандартных образцах состава

Элемент Интервал содержаний,Ж Объем выборки Среднее аттестованное содержание, г Относительная погрешность

случайная систематическая

без учета влияния состава с учетом вли-ния состава

РЬ 0.0005-0.00099 0.001 -0.0049 0.005 -0.0099 0.01 -0.049 12 48 6 42 0.0007 0.0019 0.0087 0.022 0.07 0.12 0.11 0.09 0.01 0.18 0.50 -0.04 0.07 0.11

Zn 0.001 -0.0049 0.005 -0.0099 0.01 -0.049 0.05 -0.099 18 24 66 6 0.0026 0.0066 0.0245 0.061 0.25 0.20 0.19 0.10 0.27 0.32 -0.17 -0.13 0.04 0.15 0.08 -0.07

V 0.0005-0.00099 0.001 -0.0049 0.005 -0.0099 0.01 -0.049 6 30 30 ц 0.0005 0.0019 0.0077 0.0215 0.25 0.30 0.19 0.13 0.28 0.38 0.28 0.05 -о.оз 0.03 0.17 -0.01

Эп 0.0001-0.00049 0.0015-0.004Ь 0.005 -0.0099 30 24. 24 0.00026 0.0018 0.006 0.15 0.23 0.14 0.32 0.09 -0.07 0.10 0.03

Но 0.0001-0.00049 0.0005-0.00099 0.001 -0.0049 54 12 6 0.00015 0.00065 0.001Э 0.32 0.18 0.15 0.59 0.43 0.55 0.19 0.21 0.14

N1 0.001 -0.0049 0.005 -0.0099 0.01 -0.049 36 42 0.0020 0.0066 0.024 0.33 0.22 0.14 -0.33 0.59 -0.01 -0.07 0.12

Си |0.001 -0.0049 1 48 1 0.0031 |о.1г| 0.31 I 0.01 •о.01 -0.049 1 48 1 0.019 '0.191 0.18 1 0.10

вЬ 'О.01 -0.049 1 16 I 0.020 '0-07• -0.41 ' -0.05

В1 0.001 -0.0049 24 0.0024 0.04 -0.58 -0.11

0.0001-0.00049 8 0.00011 0.04 -С. 49 -0.18

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Основные результаты исследований, изложенных в диссертации.

можно сформулировать следующим образом:

1. Показана и обоснована целесообразность и необходимость разработки комплекса аппаратурно-программных средств для автоматизации процесса интерпретации спектрограмм.

2. Разработано алгоритмическое обеспечение задач ИКЛЭЛ,включающее в себя,кроме известных,ряд оригинальных алгоритмовпостроение ХК по спектру пробы,снятому через двухступенчатый ослабитель, построение ХК по спектру СО,поиска линий, учет систематической погрешности вычисления,выбора оптимальной линии из набора заданных и пр.)

3. Разработан комплекс программных средств ПМО АРС,входящий в качестве подсистемы в ИВС АСОД-Прогноз.

4. ПМО АРС ориентировано на непрограммирующего пользователя-спектроскописта и предоставляет гибкие возможности для построения различных методик интерпретации спектрограмм.

5. Библиотека подпрограмм АРС системно независима.

6. Разработана и аттестована методика интерпретации спектров для целей ПКАЭА с помощью комплекса аппаратурно-программных средств АКС-АРС-АСОД-Прогноэ.

Основное содержание диссертации изложено в публикациях: Q I.Емельянова И.В., Носков Ö.Г.Определении интенсивностий излучения спектральных линий по плотностям их почернений, замеренным с помощью устройства АКС.// Тез. докл. III Республиканской школы молодых ученых и специа.тстой-геоЛ0Г0в.-Алма-Ата.-1984.-СЛ39-140.

2.Емельянова И.В., Шацман Э.И. Алгоритмическое и программное обеспечение интерпретации данных приближенного количественного спектрального анализа // Геология и методика поисков и оценки месторождений твердых полезных ископаемых Казахстана.: Сб.статей.-Алма-Ата:КазИМС.-1988.-СЛ19-123.

3.Белягаов Д.Н., Емельянова И.В. Построение характеристической кривой при автоматизированной регистрации спектрограмм // Жури.

прикл. спектр."1Й88.-Т.48.-Н5.-С.849-851.

4.Беляшов Д.Н., Емельянова И.В. Алгоритмическое и программное обеспечение задач приближенного количественного спектрального анализа // Horn1cka Pribram ve vede a technice. Matematicke metody v geologllg.: Сб.статей.-Pribram. (ЧССР).-1989.-С.557-571.

5.Беляшав Д.Н., Емельянова И.В. Вопросы автоматизации приближенно-количественного спектрального анализа // Тез. докл. VI Уральской науч.-практич. конференции.-Челябинск.-1989.-С.43-45.

6.Беляшов Д.Н., Емельянова И.В. Определение положения аналитических линий при автоматизированной расшифровке спектрограмм

// Журн. прикл. спектр.-I990.-T.52.-Н2.-С.183-187.

7.Беляшов Д.Н., Виноградов С.Н.,...,Емельянова И.В. и др. Ме-Матодические рекомендации по использованию автоматизированной тех— нологии анализа информации при поисках месторождений на базе АСОД-Прогноз.-Алма-Ата:КазВИРГ.-1988.-180 С.

8.Емельянова И.В., Синева З.И. Ошт использования автоматизированной технологии обработки данных литохимических съемок на базе комплекса АКС-АРС-АСОД-Прогноз / Повышение эффективности геолого-гчофизичбсккх исследований. СО.депон.статей.Реферат опубл. в Библ. указ.ВИНИТИ "Дегошгр.научные работы".М.,-1990.-N1(219).-С.126.

9. Vasll'eva I.E., Emel'yanova I.V.Methods of correction of аь-ttJquantltatlve atomic-emission analytical results of geologic samples by application oi an automatic spectra Interpretation technique // XI Congress on Analytical Atomic Spectroscopy,(abstract),Moscow, USSR. - M.: Nauka. - 199Q. - P. 214.