便携式EDXRF仪器谱现场解析方法及环境监测验证性研究——以江西德兴铜尾矿区为例

The energy dispersive X-ray fluorescence (EDXRF) is as an important non-destructive analysis method, which is widely used in the fields of environmental protection, mining, geology, etc. This project is aimed to the problem that the low spectral lines counting rate of heavy metal elements in the in-situ environment, which makes the spectral lines under test is vulnerable to the background, and then caused it difficult to quickly and accurately detect the heavy metal elements of samples in the in-situ environment. By design the response function model, the improved spline interpolation method, the optimized fundamental parameters approach and the neural network method to extract the various energy spectra characteristic parameters of X-ray fluorescence, to resolve the key issues restricting the in-situ decomposition of spectral lines of portable EDXRF spectrometer, such as the background subtraction, the elemental identification, the overlapping peaks decomposition, the peak area calculation, and the matrix effect correction, etc. And to make up for the insufficient of the ability to analysis quickly and accurately, resulting from the limitation of energy resolution of the detector in the in-situ environment, it will effectively promote energy spectrum analysis in the conditions of lacking or without standard samples in the in-situ environment. In the meantime, taking the copper mine tailings in Dexing is as the research object, carrying out the survey and monitoring on the heavy metals (Cd, Cr, Ni, Cu, Zn, Pb, etc.) and the harmful substances (As, Hg, etc.) in its regional soil and water sediments, using the optimized close value method model to check the result of decomposed energy spectra and verify the effect of environmental monitoring. The results of this project can provide an important scientific reference at on-line monitoring and environmental protection for the region's environment.

能量色散X荧光（EDXRF）分析技术作为一种重要的无损分析手段被广泛应用于环保、矿山、地质等领域中。本项目针对现场环境中重金属元素谱线计数率低，待测元素谱峰易受背景淹没，难以在现场快速、准确检测样品中重金属元素的问题，通过设计响应函数模型、改进样条插值、优化基本参数及神经网络等处理方法，提取X荧光能谱特征参数，解决制约便携式EDXRF谱仪现场谱线解析的本底扣除、核素识别、重峰分解、峰面积计算、基体效应校正等关键问题，弥补因探测器能量分辨率有限带来的现场快速精确分析能力的不足，有效推进少标样或无标样的现场X荧光能谱分析技术。同时，以德兴铜尾矿区为研究对象，开展区域土壤及水系沉积物的重金属（Cd、Cr、Ni、Cu、Zn、Pb等）及有害物质（As、Hg等）调查与监测，利用优化密切值法模型检验解析的能谱数据结果及验证环境监测效果。其成果可为该地区环境监测与治理保护提供重要的科学参考。

能量色散X荧光（EDXRF）分析技术作为一种重要的无损分析手段被广泛应用于环保、矿山、地质等领域中，项目以江西德兴铜尾矿区为例，针对现场环境中重金属元素谱线计数率低，待测元素谱峰易受背景淹没，难以在现场快速、准确检测样品中重金属元素的问题。主要围绕“谱峰重叠分解”、“基体效应校正”、“综合环境评价”三个主体研究内容，项目组历经四年的研究，提出了便携式X荧光能谱仪中基于导数法和小波变换法的Ｘ射线荧光光谱自适应寻峰算法、联合利用实数小波和复数小波变换对光谱进行逐段本底扣除法、基于元素关联高斯混合模型（GMM-ER）和多适应度量子遗传算法、峰锐化法结合双树复小波变换法、四次导数结合三样条小波变换法等多种X荧光能谱处理新方法，突出了现场EDXRF能谱的本底扣除、元素鉴别、谱峰面积计算、重峰分解、含量计算等解析过程，以弥补由于探测器能量分辨率有限而造成的测量误差，并进一步探索了少标样或无标样快速能谱分析。为克服传统基体校正方法的不足，提出了一种GA-PSO混合算法，将其用于优化BP神经网络的初始权值和阈值，验证了GA-PSO-BP神经网络预测模型的可靠性，并将该模型应用于EDXRF铜锌元素含量预测的研究中，通过预测结果与仪器谱分析值对比验证该方法的有效性和适应性，其中Cu元素含量的预测结果与对应仪器谱分析值的最大相对误差为0.6753%，最小相对误差为0.0091%。最后，通过解析后的数据来分析铜尾矿场及周边区域浅表层土壤中其他元素的分布规律及影响因素，建立了重金属污染验证模型，搭建了基于FPGA的X射线多道脉冲幅度分析器和X射线荧光光谱数据处理软硬件系统，完成了对尾矿中重金属及有毒物质对环境的危害及环境监测验证，在一定程度上反映了元素污染程度的相似性或污染元素有相似的来源。. 项目组在国内外高质量学术刊物上共发表学术论文16篇，其中SCI检索8篇（5篇同时被SCI/EI/核心收录），核心期刊11篇；授权发明专利2项，实用新型专利1项，软件著作权5项；获具有国奖推荐资格的行业科技进步奖一等奖2项。以本项目为研究方向，锻炼学术梯队，项目组中有1人于2020年考取了成都理工大学核科学与技术专业的博士研究生，培养了8名硕士研究生毕业，目前还有2名在读研究生从事本项目相关领域方向研究。