铁矿粉铁含量的高光谱分析和定量反演研究

李孟倩, 韩秀丽, 汪金花, 吴兵. 铁矿粉铁含量的高光谱分析和定量反演研究[J]. 矿产综合利用, 2022, 43(4): 205-210. doi: 10.3969/j.issn.1000-6532.2022.04.035
引用本文: 李孟倩, 韩秀丽, 汪金花, 吴兵. 铁矿粉铁含量的高光谱分析和定量反演研究[J]. 矿产综合利用, 2022, 43(4): 205-210. doi: 10.3969/j.issn.1000-6532.2022.04.035
Li Mengqian, Han Xiuli, Wang Jinhua, Wu Bing. Study on Hyperspectral Analysis of Iron Ore Powder and Quantitative Inversion of Iron Grade[J]. Multipurpose Utilization of Mineral Resources, 2022, 43(4): 205-210. doi: 10.3969/j.issn.1000-6532.2022.04.035
Citation: Li Mengqian, Han Xiuli, Wang Jinhua, Wu Bing. Study on Hyperspectral Analysis of Iron Ore Powder and Quantitative Inversion of Iron Grade[J]. Multipurpose Utilization of Mineral Resources, 2022, 43(4): 205-210. doi: 10.3969/j.issn.1000-6532.2022.04.035

铁矿粉铁含量的高光谱分析和定量反演研究

  • 基金项目: 国家自然科学基金资助项目(51574105,51774140);河北省钢铁联合基金资助项目(E2021209147) ;河北省钢铁联合基金资助项目(E2016209299) ;省属高校基本科研项目(JQN2020037)
详细信息
    作者简介: 李孟倩(1986-),女,讲师,研究方向为遥感在地学方向的应用、高光谱数据分析等
    通讯作者: 韩秀丽(1966-),女,教授,研究方向为工艺矿物学,矿产资源高效利用及固废资源化等
  • 中图分类号: TD952;P23

Study on Hyperspectral Analysis of Iron Ore Powder and Quantitative Inversion of Iron Grade

More Information
  • 高光谱检测铁矿粉铁含量是一种新技术,具有无损、高效的检测优势。为了研究高光谱识别技术对铁矿选矿粉铁含量测定的精确度,选取了铁矿选矿粉作为测试样本,采集了不同铁含量铁矿选矿粉的高光谱曲线,经过平滑去噪和光谱特征提取后,开展铁含量光谱拟合实验和铁含量的反演研究。研究结果表明:选矿粉铁含量与高光谱曲线高度相关性波段为Fe的强吸收位置517~520 nm和873~888 nm;在吸收位置520 nm左右,进行了基于最小二乘的选矿粉铁含量的建模反演,反演实验结果的拟合度为0.9885,相对误差为7.26%,说明利用高光谱技术进行铁矿粉铁含量检测准确度较高,为高光谱检测铁含量的实际应用提供了理论基础。

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  • 图 1  铁矿石选矿粉的高光谱曲线

    Figure 1. 

    图 2  铁矿石选矿粉的包络线去除后高光谱曲线

    Figure 2. 

    图 3  原始数据及一阶微分数据与铁含量相关性

    Figure 3. 

    图 4  包络线去除数据及一阶微分数据与铁含量相关性

    Figure 4. 

    图 5  不同铁含量预测模型

    Figure 5. 

    图 6 

    表 1  铁矿粉样本实测铁含量

    Table 1.  Measured iron content of iron ore powder samples

    名称编号HFe1HFe2HFe3HFe4HFe5HFe6
    训练样本含量/ %67.3464.2563.6862.5054.9752.51
    编号MFe 1MFe2MFe3MFe4MFe5MFe6
    含量/ %49.9947.5042.5339.9937.7234.99
    编号LFe1LFe2LFe3LFe4LFe5LFe6
    含量/ %30.0527.5722.5920.1614.9412.66
    验证样本编号T1T 2T3T4T5T6
    含量/ %65.4260.0057.5051.8445.0041.77
    编号T7T8T9T10T11T12
    含量/ %38.4632.5028.6424.9117.5413.25
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    表 2  铁矿石选矿粉的高光谱曲线包络线去除值和铁含量相关系数

    Table 2.  Hyperspectral curve envelope removal value and iron content correlation coefficient of iron ore beneficiation powder

    吸收位置相关系数吸收位置相关系数
    517 nm0.983319879 nm0.984586
    518 nm0.983504880 nm0.984677
    519 nm0.983682881 nm0.984684
    520 nm0.983319882 nm0.984686
    873 nm0.98461883 nm0.984663
    874 nm0.984607884 nm0.984653
    875 nm0.984621885 nm0.984687
    876 nm0.984606886 nm0.984713
    877 nm0.98455887 nm0.984727
    878 nm0.984507888 nm0.984689
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    表 3  铁含量反演模型预测分析

    Table 3.  Prediction analysis of iron content inversion model

    样本编号520 nm波段模型 880 nm波段模型 二元模型
    实测铁含量/%预测铁含量/%实测铁含量/%预测铁含量/%实测铁含量/%预测铁含量/%
    T165.4264.37 65.4264.48 65.4264.48
    T260.0059.9960.0059.5460.0059.74
    T357.5057.0657.5056.8957.5056.98
    T451.8449.0651.8451.7151.8450.75
    T545.0044.2045.0044.3345.0044.29
    T641.7741.2341.7742.1141.7741.79
    T738.4640.1438.4639.5638.4639.77
    T832.5030.5032.5031.2932.5030.98
    T928.6428.7028.6423.8228.6425.60
    T1024.9126.3124.9125.0424.9125.48
    T1117.5420.5117.5421.3017.5420.97
    T1213.2518.9513.2519.3513.2519.16
    拟合度0.98850.97780.9845
    相对误差/%7.268.107.64
    去掉后两组样本后相对误差/%2.722.972.75
    标准误差RMSE/%2.232.572.30
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出版历程
收稿日期:  2020-07-13
修回日期:  2020-08-08
刊出日期:  2022-08-25

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