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龙图腾网获悉中国科学院沈阳自动化研究所申请的专利融合LIBS光谱、矿浆粒度和浓度信息的矿浆化学成分定量分析建模方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN116612827B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-31发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202310474819.0，技术领域涉及：G16C20/30；该发明授权融合LIBS光谱、矿浆粒度和浓度信息的矿浆化学成分定量分析建模方法是由孙兰香;张鹏;于海斌;齐立峰设计研发完成，并于2023-04-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本融合LIBS光谱、矿浆粒度和浓度信息的矿浆化学成分定量分析建模方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种融合LIBS光谱、矿浆粒度和浓度信息的矿浆化学成分定量分析建模方法，具体步骤为：1选择化学成分含量不同的多个矿浆样本；2利用每个矿浆样本获得多个不同浓度和粒度分布的建模样本；3对建模样本进行LIBS测量并保存光谱数据；4通过回归方法，建立LIBS特征光谱强度与浓度、粒度分布的关系模型；5利用模型对不同浓度和粒度分布情况下的LIBS光谱强度进行校正；6以校正后的LIBS光谱作为输入数据，以化学成分含量作为响应标签，训练化学成分含量的光谱表征模型；7建立最终的化学成分定量分析模型。以本方法建立的定量分析模型可以更好的适应粒度、浓度变化带来的基体效应影响，获得更高的定量分析精度。

本发明授权融合LIBS光谱、矿浆粒度和浓度信息的矿浆化学成分定量分析建模方法在权利要求书中公布了：1.融合LIBS光谱、矿浆粒度和浓度信息的矿浆化学成分定量分析建模方法，其特征在于，通过如下制样、测量、迭代、建模和训练的步骤获取最终的化学成分定量分析模型，所述该模型用于不同浓度、粒度分布情况下，利用LIBS光谱准确分析矿浆样本的化学成分含量，包括以下步骤： 步骤1：选择化学成分含量不同的多个原始矿浆样本； 步骤2：根据实际应用中的变化范围，分别独立改变矿浆样本的浓度和粒度，利用每个原始矿浆样本获得多个不同浓度和粒度分布的建模矿浆样本； 步骤3：对每一个原始矿浆样本生成的每一个浓度、粒度分布下的建模矿浆样本进行LIBS测量并保存光谱数据，建立全部原始矿浆样本在不同浓度和粒度分布下的LIBS光谱数据库； 步骤4：通过回归方法，建立不同波长位置上的LIBS特征光谱强度与浓度、粒度分布的关系模型；包括：定义所有样本在浓度为H0、中值粒径为D0时为标准状态，且此状态下的LIBS特征谱线强度记作I0，利用不同浓度h和中值粒径d条件下的LIBS特征光谱强度I，拟合函数II0＝fh,d，建立不同波长位置上的LIBS特征光谱强度与浓度、粒度分布的关系模型； 步骤5：利用LIBS特征光谱强度与浓度、粒度分布的关系模型，对不同浓度和粒度分布情况下的LIBS光谱强度进行校正；包括： 对于每一维特征光谱强度Iλ，λ∈[λ1,λ2,…λp]，p为参与定量分析建模的特征谱线条数，分别建立不同的fλh,d，获得校正后的光谱强度I′λ，即： I′Λ＝IΛ·fΛh,d-1 其中Λ＝[λ1,λ2,…λp]，IΛ为p维原始特征光谱强度向量，fΛh,d为校正函数集合，I′Λ为校正后的p维特征光谱强度向量； 步骤6：以校正后的LIBS光谱作为输入数据，以化学成分含量作为响应标签，训练化学成分含量的光谱表征模型； 步骤7：根据步骤5建立的LIBS特征光谱强度与浓度、粒度分布的关系模型和步骤6建立的化学成分含量光谱表征模型，建立最终的化学成分定量分析模型。

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