Робастное параметрическое проектирование методики определения химического состава медных сплавов рентгенофлуоресцентным методом

Дан краткий обзор современных методик определения химического состава медных сплавов и применяемых методов аналитического контроля. Показано, что для получения достоверных и сопоставимых результатов измерений массовых долей элементов медных сплавов в широких диапазонах значений наиболее подходят методики на основе рентгенофлуоресцентного метода, реализуемые с использованием портативных рентгенофлуоресцентных спектрометров. С целью выбора оптимальных значений влияющих величин при определении химического состава медных сплавов на рентгенофлуоресцентном спектрометре X-50 Mobile проведено робастное параметрическое проектирование методики количественного химического анализа. Применение робастного параметрического проектирования в отличие от полного факторного эксперимента при разработке методик измерений позволяет оптимизировать условия измерений и получать результаты требуемой точности при ограниченном числе опытов и максимальном числе управляемых факторов. Приведён пример составления плана эксперимента при параметрическом проектировании указанной методики и выполнен статистический анализ результатов измерений. Проанализированы и выбраны оптимальные условия измерений (влияющие величины), при которых обеспечивается минимальная погрешность результатов измерений массовой доли элементов. Выбор оптимальных значений влияющих величин по итогам робастного параметрического проектирования методики количественного химического анализа позволил повысить точность результатов определения химического состава медных сплавов и, следовательно, достоверность результатов контроля качества продукции при сравнительно низкой стоимости контроля. Данный подход можно рекомендовать аналитическим лабораториям, разрабатывающим методики количественного химического анализа для предприятий металлургической отрасли.

1. Карпов Ю. А., Савостин А. П., Сальников В. Д. Аналитический контроль в металлургическом производстве. М: Академкнига, 2006. 351 с.

2. Van Meel K., Smekens A., Behets M. et al., Analytical Chemistry, 2007, vol. 79, no.16, pp. 6383–6389. https://doi.org/10.1021/ac070815r

3. Ермолинская В., Николаев В., Бахвалов А. и др. Автоматизированная система измерения концентраций металлов в технологических растворах на базе портативного РФА-анализатора «X-SPEC» // Аналитика. 2015. № 2(21). С. 134–137. https://elibrary.ru/tnrinj

4. Николаев Ю. Н., Калько И. А., Митоян Р. А. и др. Использование полевого рентгенофлуоресцентного анализа при поисках медно-порфирового оруденения // Руды и металлы. 2011. № 3-4. С. 127–128. https://elibrary.ru/ntuflb

5. Николаев Ю. Н., Митоян Р.А., Сидорина Ю. Н. и др. Опыт применения полевых рентгенофлуоресцентных анализаторов нового поколения при поисках медно-порфирового оруденения // Разведка и охрана недр. 2013. № 2. С. 52–57. https://elibrary.ru/puwuyx

6. Борискин О. И., Нуждин Г. А., Муравьева И. В. Идентификация черных металлов и сплавов с помощью рентгеновского экспресс-анализатора Mobile X-50 // Чёрные металлы. 2020. № 3. С. 37–41.

7. Лосев Н. Ф., Смагунова А. Н. Основы рентгеноспектрального флуоресцентного анализа. М.: Химия, 1982. 208 с.

8. Кононюк А. Е. Основы научных исследований (общая теория эксперимента): в 4-х т. Киев: КНТ, 2011. Т. 2. 452 с.

9. Thach N. K., Krechetov I. S., Berestov V. V., et al., Nanosystems: Physics, Chemistry, Mathematics, 2022, vol. 13, no. 5, pp. 565–573. https://doi.org/10.17586/2220-8054-2022-13-5-565-573

10. Богомолова С. А. Применение методологии робастного параметрического проектирования при разработке методик измерений // Законодательная и прикладная метрология. 2021. № 2. С. 44–48. https://elibrary.ru/icunmm

11. Богомолова С. А., Муравьева И. В. Применение робастного параметрического проектирования при разработке методики количественного химического анализа в металлургическом производстве // Метрология. 2021. № 3. С. 48–61. https://doi.org/10.32446/0132-4713.2021-3-48-61

12. Боровиков В. П. Популярное введение в современный анализ данных и машинное обучение на STATISTICA. М.: Горячая линия – Телеком, 2023. 354 с.

13. Evans M., MiniTab Manual, W. H. Freeman and Company Ltd., 2009, 294 p.

14. Maxfield B., Essential PTC Mathcad Prime 3.0: A Guide for New and Current Users, Elsevier Inc., 2014, 564 p.