Spark-DAT 选项在线单火花分析

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时间:2019-05-25

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1、应用报告编号:41232Spark-DAT选项在线单火花分析ARL4460金属分析仪关键词:前言实际上,仅用单台直读光谱仪就可以进行元素•ARL4460您想测定钢中Al,B或其他元素的酸溶/酸不分析并获得夹杂物含量的信息,进而大幅度降•金属溶部分吗?低仪器的投资和运行费用,简化分析步骤,缩您需要一种能够快速计算钢铁产品的洁净短分析流程,使之能够适用于现场过程控制。•发射光谱度的方法吗?•Spark-DAT您需要非常快速地计算夹杂物的个数吗?1999年Spark-DAT作为一种离线工具提出以您需要快速获取夹杂物的尺寸和成分吗?后,大家就很快认识到在线版

2、的Spark-DAT才您想解决沾污问题并改善您的元素分析能发挥其真正的优势,于是在2000年,采集电吗?路和处理算法集成到了仪器和软件之中。自此,如果您想用直读光谱仪在数分钟内实现上述或WinOE软件处理Spark-DAT结果就如同处理常者更多的目标,赛默飞世尔科技公司生产的ARL规的直读光谱结果:可储存、打印结果并将结4460直读光谱仪可配备的Spark-DAT(火花数据果与产品标准进行比较,通过网络将结果传输采集与处理)选购项可助您实现这一愿望。到过程控制计算机。按这种方式,只需要进行一次分析便可得到所有的常规浓度分析结果并直读光谱是一种广为人们

3、从Spark-DAT知晓夹杂物或酸溶/酸不溶物的知晓和接受的快速、简单、分布。成熟的技术,它主要用来测定金属中化学成分的含Spark-DAT的分析强烈依赖于激发条件,CCS量。过去,样品受激发发(电流控制光源)可提供最佳的火花放电波形。出的数千个光脉冲在整个另外,TRS(时间分解光谱)技术,可在最少激发期间被积分,随后将这个积分信号转换成的时间段提取信号。Spark-DAT、CCS、TRS含量。三项技术的完美结合使ARL4460成为适应面基于不同采集和处理原理,应用Spark-DAT将宽、开发潜力大的分析仪器。各个“单火花”对应的脉冲光强分别采集,而

4、不是进行积分。每个单火花击中样品一个很微Spark-DAT的原理小的区域,每个光脉冲都包含了这个微小区域如上所述,Spark-DAT强度代表了火花所击中的材料成分信息,可供监控微观层面的成分变样品区域的样品构成。当某元素在这一区域富化,为直读光谱提供新的信息资源,例如,非集,则测量的强度会大大高于平均值。典型的金属夹杂物的状况。例子就是火花击中低合金钢样含铝夹杂物(例如Al2O3)时,因为夹杂物颗粒中铝的浓度较效果基体中的铝浓度要高出好多倍,所以,铝的光有时候直读光谱元素分析还需要一些其他的费强也高很多,相应地在铝通道的时序图中出现用高、耗时长的方法

5、配合,从而使整个分析过一个高峰。下图的“火花图”或“脉冲图”与程变得复杂化,例如,洁净度或夹杂物指数,光谱很类似,反映的是铝强度与火花放电次数通常还要用光学显微镜或扫描电子显微镜来测的关系。定,样品制备时间长,不太适合于过程控制。酸溶/酸不溶物分析就在Spark-DAT还处在研究和讨论夹杂物分析的时候,一种关于铝和硼的酸溶/酸不溶物浓度的分析技术就已经很受欢迎而且应用很普遍,这便是称为P1M2的分析方法。但是,P1M2只在一些情况下才足够准确,灵敏度也不是很高。在需要上图中,背景信号与固溶在基体中的铝合金成正准确度更高的时候,还得使用原子吸收等替代比

6、,高峰表明金属被烧蚀的位置存在一个或多个法。含铝夹杂物。高峰的个数与这种夹杂物的个数有如上所述,Spark-DAT能够识别不固溶于基体的关,而峰的高度与铝夹杂物的尺寸和浓度相关。夹杂铝信号。因此,可以计算出酸溶与酸不溶铝假如这些峰很容易被肉眼识别,就需要尽快用基的比例,还可以用另一种方式显示Spark-DAT采于统计原理的专门算法来评价这些所记录的信集结果,见下面的“强度分布”图,这是一个低息,有些算法已经非常普及,可用来计数夹杂物合金钢样品的例子,非对称的图形是因为存在不峰的个数或同时有二、三至四个元素通道出现高溶铝的缘故。酸溶铝部分呈正态分布为图

7、中高斯脉冲的个数。曲线所包络的部分,高斯曲线外部的强度即分布这些简单的数字可提供一个解决方案以取代前右边的那一部分是由夹杂物强度作出的贡献,相面所说的那些补充方法,臂如说,洁净度指数的应于酸不溶部分。测量,实际上,取代那些由夹杂物存在状态决定钢材特性或性质所进行的分析,其潜能是巨大的,例如,如果能用Spark-DAT监控那些影响某种钢材疲劳特性的夹杂物,那么就可用快速、经济的Spark-DAT来取代耗时、耗资的疲劳试验,其他例子也包含在本应用报告当中。Spark-DAT的集成下图分别是P1M2和Spark-DAT法与原子吸收Spark-DAT由硬件、

8、软件和算法三大部分组成,法的结果比较。采用Spark-DAT法的估计标准Spark-DAT的数据采集和处理系

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