Система компьютерной интерпретации дуговых атомно-эмиссионных спектров в анализе твердых природных и техногенных образцов

ДиссертацияПомощь в написанииУзнать стоимостьмоей работы

Содержание

Список обозначений
Список сокращений

Глава 1. СОВРЕМЕННОЕ СОСТОЯНИЕ АВТОМАТИЗАЦИИ И КОМПЬЮТЕРИЗАЦИИ ДУГОВОГО АТОМНО-ЭМИССИОННОГО АНАЛИЗА ТВЕРДЫХ ПРИРОДНЫХ И ТЕХНОГЕННЫХ ОБРАЗЦОВ.

1.1. Роль дугового атомно-эмиссионного анализа твердых геологических образцов и их технологических переделов.

1.2. Схема атомно-эмиссионного анализа твердых образцов с дуговым возбуждением спектра.

1.2.1. Дуговые источники возбуждения спектра и способы введения порошков в разряд.

1.2.2. Спектральные приборы с фотографической и фотоэлектрической регистрацией спектров.

1.2.3. Способы измерения спектральной интенсивности и их погрешности.

1.3. Автоматизация и компьютеризация обработки спектральной информации

1.3.1. Описание аналитического сигнала в АЭА.

1.3.2. Градуировочные зависимости в АЭА и оценка их адекватности.

1.4. Направление исследований, постановка цели и задач.

Глава 2. СТРУКТУРИРОВАНИЕ МНОГОМЕРНОЙ СПЕКТРАЛЬНОЙ ИНФОРМАЦИИ ПРИ ВИЗУАЛЬНОЙ ИНТЕРПРЕТАЦИИ СПЕКТРОВ ПО СПОСОБУ ПОЯВЛЕНИЯ ЛИНИЙ В ПРЯМОМ АТОМНО-ЭМИССИОННОМ АНАЛИЗЕ.

2.1. Спектральное оборудование, режимы получения и регистрации спектра.

2.2. Визуальная интерпретация спектров по способу появления-усиления группы линий определяемого элемента.

2.2.1. Предел обнаружения элемента и концентрация появления линии.

2.2.2. Формирование группы аналитических линий каждого элемента для расширения диапазона определяемых содержаний и повышения точности результатов за счет учета спектральных помех и влияния основы.

2.2.3. Эффективный потенциал ионизации как характеристика влияния основы.

2.3. Составление группы аналитических линий и наборов градуировочных образцов для обучения и тестирования.

2.4. Оценка достоверности результатов АЭА с визуальной интерпретацией спектров, управление качеством анализа.

Выводы.

Глава 3. РАЗРАБОТКА СИСТЕМЫ КОМПЬЮТЕРНОЙ ИНТЕРПРЕТАЦИИ ДУГОВЫХ АТОМНО-ЭМИССИОННЫХ СПЕКТРОВ ТВЕРДЫХ ОБРАЗЦОВ.

3.1. Спектральное оборудование для методик АЭА с автоматизированной регистрацией и компьютерной обработкой спектров.

3.2. Вычисление предела обнаружения при многоканальной записи спектра.

3.3. Сходство и принципиальные отличия методик прямого и количественного АЭА.

3.4. Основные классификационные и вычислительные задачи прямого АЭА.

3.5. Обоснование экспертного подхода к разработке системы компьютерной расшифровки спектров.

3.5.1. Экспертные системы: применимость к предметной области АЭА.

3.5.2. Настройка системы для выполнения прямого АЭА с использованием метода обратного распространения ошибки.

3.6. Концептуальная модель системы компьютерной расшифровки спектров в дуговом АЭА твердых образцов.

Выводы.

Глава 4. СТРУКТУРИРОВАНИЕ СПЕКТРАЛЬНОЙ ИНФОРМАЦИИ ДЛЯ КОМПЬЮТЕРНОЙ ОБРАБОТКИ ПРИ АВТОМАТИЗИРОВАННОЙ РЕГИСТРАЦИИ СПЕКТРОВ.

4.1. Обучающая и тестирующая выборки, их моделирование.

4.2. База данных СО: составление наборов градуировочных образцов для обучения и тестирования.

4.3. База данных экспериментально полученных спектров СО и проб.

4.4. База данных нормативов КХА для оценки качества результатов.

4.5. Схема составления группы аналитических линий при автоматизированной регистрации спектра.

4.5.1. Форма табличной записи спектральных данных для п-мерной градуировки по группе линий аналита.

4.5.2. Форма табличной записи спектральных данных для п-мерной градуировки с учетом спектральных помех и влияния основы.

Выводы.

1 лава 5. МОДЕЛИ И АЛГОРИТМЫ КОМПЬЮТЕРНОЙ ОБРАБОТКИ СПЕКТР АЛЫ ЮЙ ИНФОРМАЦИИ, ХЕМОМЕТРИЧЕСКИЕ СПОСОБЫ ВЫБОРА ОПТИМАЛЬНОГО ВАРИАНТА.

5.1. Оптимизация алгоритма поиска и идентификация положения пиков аналитических линий.

5.2. Модель аналитического параметра спектральной линии.

5.2.1. Структура модели аналитического параметра.

5.2.2. Хемометрический способ выбора оптимального аналитического параметра спектральной линии.

5.3. Градуировки в многоэлемегггном атомно-эмиссионном анализе.

5.3.1. Многомерная градуировка по группе линий определяемого элемента для расширения диапазона определяемых содержаний при описании погрешности результатов анализа распределением Вейбулла.

5.3.2. Многомерные градуировки на основе методов МСА и использовании групп линий элементов для расширения диапазона определяемых содержаний, учеш матричных влияний и спектральных наложений.

5.4. Оценивание адекватности градуировочной модели.

5.4.1. Хемометрический способ выбора градуировочной модели.

5.4.2. Экспертная система оценивания соответствия макросоставов пробы и градуировочных образцов.

5.4.3. Способы коррекции влияния макроэлементов на результат анализа.

Выводы.

Глава 6. ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНАЯ ПРОВЕРКА МОДЕЛЕЙ И АЛГОРИТМОВ КОМПЬЮТЕРНОЙ ОБРАБОТКИ СПЕКТРАЛЬНОЙ ИНФОРМАЦИИ И ХЕМОМЕТРИЧЕСКИХ СПОСОБОВ ВЫБОРА ОПТИМАЛЬНЫХ УСЛОВИЙ ВЫПОЛНЕНИЯ АНАЛИЗА ПРИРОДНЫХ ОБРАЗЦОВ.

6.1. Экспериментальная проверка алгоритмов профилирования и поиска пиков аналитических линий.

6.1.1. Обработка спектров, оцифрованных с фотопластинки АМФ АКС.

6.1.2. Обработка спектров, зарегистрированных прибором Пульсар

6.1.3. Оптимизация алгоритмов поиска кантов молекулярных полос при фотоэлектрической pei ис фации спектров прибором Пульсар-7000.

6.1.4. Поиск реперных и аналитических линий при определении рения в трных породах и рудах с использованием прибора Пульсар-7000.

6.1.5. Поиск реперных и аналитических линий в программах обработки спектров, оцифрованных с фотопластинки АМФ ИФО-462.

6.2. Экспериментальная проверка моделей аналитического параметра спектральной линии, типов градуировки и хемометрических способов их выбора.

6.2.1. Определение 20 элеменюв в геологических образцах при обработке спектров, оцифрованных с фотопластинки АМФ АКС.

6.2.2. Mhoi оэлементный прямой АЭА геологических образцов с фотоэлектрической регистрацией спектров прибором Пульсар

6.2.3. Методика атомно-эмиссионного определения фтора по молекулярной полосе CaF в горных породах, осадках и почвах.

6.2.4. Прямой АЭА геологических образцов с фотографической регистрацией и оцифровкой спектров АМФ ИФО-462.

Выводы.

Глава 7. АВТОМАТИЗАЦИЯ И КОМПЬЮТЕРИЗАЦИЯ МЕТОДИКИ ПРЯМОГО АТОМНО-ЭМИССИОННОГО ОПРЕДЕЛЕНИЯ ПРИМЕСЕЙ В ПРИРОДНЫХ КВАРЦИТАХ, КВАРЦЕ И КРИСТАЛЛИЧЕСКОМ КРЕМНИИ.

7.1. Исследование способов выбора АП и типа градуировочной зависимости по группе линий при фотографической регистрации и оцифровке спектров АМФ ИФО-462.

7.2. Выбор условий обработки спектров, зарегистрированных прибором МАЭС.

7.2.1. Выбор оптимальных аналитических параметров линий аналитов.

7.2.2. Выбор модели градуировки.

7.3. Моделирование структуры данных при использовании многомерной градуировки.

7.3.1. Влияние спектральных помех.

7.3.2. Влияние макросостава образцов.

Выводы.

Глава 8. АВТОМАТИЗАЦИЯ И КОМПЬЮТЕРИЗАЦИЯ МЕТОДИК ОПРЕДЕЛЕНИЯ БЛАГОРОДНЫХ МЕТАЛЛОВ И ИХ СПУТНИКОВ В ГЕОЛОГИЧЕСКИХ ОБРАЗЦАХ.

8.1. Прямое атомно-эмиссионное определение серебра, золота и мышьяка в геологических образцах по способу испарения из канала электрода.

8.1.1. Выбор аналитических параметров спектральных линий и моделей градуировки.

8.1.2. Метрологические характеристики методики.

8.1.3. Методика прямого определения БМ и элементов-спутников в геологических образцах по способу вдувания-просыпки.

8.2. Химико-аюмно-эмиссионное определение золота в горных породах и рудах с использованием сорбента ПСТМ-ЗТ.

8.2.1. Кремнийорганический сорбент ПСТМ-ЗТ.

8.2.2. Получение концентратов и их спектров.

8.2.3. Приготовление градуировочных образцов.

8.2.4. Мегрологические характеристики методики.

8.3. Химико-атомно-эмиссионное определение платины и палладия в горных породах и рудах с использованием сорбента ПСТМ-ЗТ.

8.3.1. Определение Аи и Pt с использованием градуировки по группе спектральных линий при аппроксимации погрешности анализа распределением Вейбулла.

8.3.2. Оценка достоверности результатов анализа Au, Pt и Pd.

8.4. Прямое атомно-эмиссионное определение благородных металлов в нерастворимом углеродистом веществе.

8.4.1. Выделение концентратов НУВ.

8.4.2. Способы получения и регистрации спектров НУВ.

8.4.3. Образцы для градуировки и контроля правильности результатов: обучающая и тестовая выборки.

8.4.4. Выбор аналитических параметров спектральных линий Аи и Pt.

8.4.5. Построение и выбор градуировочных зависимостей для определения Аи и Pt в НУВ, метроло1 ические характеристики методики.

8.4.6. Результаты применения разработанной методики анализа НУВ и оценка их достоверности.

Выводы.

Система компьютерной интерпретации дуговых атомно-эмиссионных спектров в анализе твердых природных и техногенных образцов (реферат, курсовая, диплом, контрольная)

Актуальность проблемы. Одним из наиболее быстрых и недорогих аналитических методов получения информации об элементном составе^{охарактеризованных} природных и техногенных материалов является прямой атомно-эмиссионный анализ (АЭА) с дуговым возбуждением, фотографической регистрацией и визуальной интерпретацией спектра, позволяющий одновременно из одного спектра определять до 65 макрои микроэлементов. Погрешность определения вследствие субъективности визуальной расшифровки и интервальной оценки содержания, как правило, превышает 30% отн., и результат соответствуют полуколичественному анализу, что является основным недостатком метода. Тем не менее, с 30-х годов прошлого столетия прямой полуколичественный атомно-эмиссионный анализ (ПКАЭА) широко используется при поисковых геолого-геохимических исследованиях для изучения наиболее сложных по своему многообразию твердых природных образцов, так как имеет пределы обнаружения большинства типоморфных элементов на уровне и ниже кларков и обеспечивает высокую информативность данных. Переведение геохимических исследований на базу более точных методов анализа при сохранении требований к информативности результатов приводит к их существенному удорожанию из-за необходимости применять одновременно несколько аналитических методов или методик к каждому образцу. Поэтому улучшение метрологических характеристик результатов ПКАЭА за счет его компьютеризации является компромиссным способом повышения эффективности геохимических поисков минерального сырья. Направление исследований. Появление в аналитической практике сканирующих микрофотометров (МФМ) и многоканальных спектрометров на основе твердотельных детекторов изображения (ТТД), управляемых ЭВМ, обеспечило автоматический сбор исходных спектральных данных для непрерывной шкалы измерения интенсивности в цифровом виде, чш почволяет осуществить переход от визуальной интерпретации спектров к их компьютерной обработке. Однако до настоящего времени компьютеризация оказывает наименьшее влияние на рутинный дуговой ПКАЭА твердых проб по сравнению с другими инструментальными методами, так как сдерживается отсутствием теоретически обоснованных и хорошо согласующихся с экспериментальными данными моделей и алгоритмов обработки спектральной информации.

Несмотря на то, что общие вопросы построения математических моделей разработаны достаточно хорошо, их адаптация и применение при моделировании процессов обработки аналитических сигналов дуговых атомно-эмиссионных спектров с учетом разнообразия химического состава образцов и особенностей спектральной аппаратуры требуют специальных исследований. Компьютеризация расшифровки спектров, полученных при многоканальной регистрации, базирующаяся на современных методах многомерного статистического анализа данных (МСА) и статистической обработки объектов числовой и нечисловой природы, использующая опыт и знания, накопленные поколениями спектроскопистов при выполнении визуальной интерпретации, позволит унифицировать процесс получения результатов и улучшить их метрологические характеристики. Кроме того, она сохранит минимальными время и стоимость элементо-определения даже при использовании дорогостоящего спектрального оборудования и программного обеспечения в лабораториях, выполняющих большое количество анализов.

Цель и задачи работы. Целью исследования явилась разработка системы компьютерной расшифровки дуговых атомно-эмиссионных спектров, получаемых при многоканальной регистрации спектров, её алгоритмическое описание и применение для улучшения метрологических характеристик результатов методик АЭА. Достижение цели потребовало решения следующих взаимосвязанных задач: структурирования справочных и экспериментальных данных для выявления наиболее информативных признаков и построения на их основе моделей и алгоритмов обработки спектральной информации, оптимизируемых по качеству результатов анализаформализации описания процесса визуальной расшифровки спектроввыбора и оптимизации алгоритмов поиска аналитической линии в спектреразработки модели аналитического параметра любой спектральной линии и моделей /г-мерных градуировок для расширения обласш определяемых содержаний аналита с учетом состава исследуемого твердого образца, особенностей анализатора и условий получения спектравыбора оценок и разработки хемометрических способов оценивания адекватности предложенных моделей, а также создания алгоритмического и программного обеспечения для компьютерной обработки спектров и его апробации при разработке разнообразных методик анализа твердых природных и техногенных образцов. Научная новизна работы заключается в следующем:

1. На основе оценок метрологических характеристик результатов анализа структурирована многомерная информация, используемая при визуальной интерпретации дуговых атомно-эмиссионных спектров, что позволило формализовать выбор наиболее информативных многомерных признаков на каждом этапе интерпретации и описать последовательность формирования таблиц экспериментальных данных для моделей обработки спектральной информации. Установлено, что таблицы спектральных данных должны включать как независимые признаки интенсивности группы линий аналита и линий интерферентов, макроэлементов, мешающих кантов молекулярных полос, а также содержания перечисленных элементов в градуировочной (обучающей) выборке образцов. Охарактеризованы принципиальные отличия процедур визуальной интерпретации спектров и обработки данных в количественных методиках АЭА.

2. Процесс интерпретации дуговых атомно-эмиссионных спектров впервые описан как последовательное решение классификационных и вычислительных задач анализа, обеспечивающих учет изменений макрои микросостава анализируемых твердых образцов, условий получения их спектров и особенностей спектрального оборудования. Разработана концептуальная модель системы компьютерной обработки спектров, структурно включающая базы справочных и экспериментальных данных (БД), описания методических приемов и правил (база знаний), модули вычислительных программ и экспертных систем для решения классификационных задач, графического сервиса и описание последовательности их отношений и связей. Система настраивается при одновременном обучении и тестировании по градуировочным образцам и оценкам результата анализа, задаваемым нормами качества.

3. Выполнена оптимизация алгоритма поиска положения реперных и аналитических линий за счет вычисления параметров дисперсионной кривой спектрометра в каждом спектре (экспозиции) и идентификации линии аналита по образу" её спектрального окружения. Применение алгоритма позволило определить допустимые погрешности процедуры и установить длины волн молекулярных полос СаО 547,3462 нм и SiO 249,755 нм.

4. Предложена модель аналитического параметра спектральной линии, которая включает для заданного способа расчета фона как независимые признаки среднее значение интенсивности, его воспроизводимость и скошенность, что позволяет учитывать состав исследуемого твердого образца, условия получения спектра и особенности спектральной аппаратуры. Предложен хемометрический способ выбора оптимального варианта модели аналитического параметра с использованием кластерной ранжировки.

5. Для спектров, зарегистрированных многоканальным детектором, предложены многомерные градуировочные модели, обеспечивающие расширение диапазона одновременно определяемых содержаний элементов до 4−7 порядков и различную степень учета спектральных и неспекгральных эффектов. Разработана «-мерная модель системы линейных градуировок по группе спектральных линий определяемого элемента с использованием вероятностного распределения Вейбулла для описания погрешностей результатов анализа. Адаптированы п-мерные модели линейной регрессии на главных компонентах (РГК) и нелинейной нейросетевой (НС) регрессии для группы линий аналита и линий интерферентов, макроэлементов и мешающих кантов молекулярных полос.

6. Для оценивания адекватности предложенных моделей обработки данных разработаны хемометричеекие способы выбора оптимального варианта типа градуировки, группы аналитических линий, набора градуировочных образцов на основе кластерной ранжировки размаха относительной систематической погрешности результатов анализа или его ранговых оценок в интервале содержаний обучающей выборки. При определении элементов в широком диапазоне содержаний продемонстрированы преимущества нелинейных градуиривок, но сравнению с линейными моделями.

7. Созданы программные продуты для компьютерной обработки спектральных данных с учетом спектральных и неспектральных помех, включающие базы данных: аналитических линий элементовсодержаний элементов в природных и искусственных стандартных образцах состава, контрольных пробах, аттестованных смесяхнормативов для оценки качества результатовпрограммные модули для решения вычислительных и классификационных задач, в частности, экспертная система оценки соответствия макросоставов исследуемой пробы и градуировочных образцов.

Степень обоснованности результатов исследования. Предложенные и разработанные методические подходы основаны на моделировании процессов обработки спектральных данных с применением методов многомерного статистического анализа (МСА) и прикладной статистики объектов нечисловой природы. В качестве критериев оптимизации моделей используются общие в аналитической химии представления о качестве результатов анализа, характеризуемом минимальными случайными и систематическими погрешностями. Для сравнения вариантов решения каждой классификационной задачи и выбора оптимальной модели используются модификации кластерной ранжировки. Достоверность результатов разработанных методик анализа подтверждена способами контроля качества по стандартным образцам состава, методами стандартных добавок или разбавления нейтральной средой, получением согласованных результатов измерений независимыми аналитическими методами. Практическая значимость. Результаты оценки эффектов, влияющих на аналитические сигналы в дуговых атомно-эмиссионных спектрах, и предложенные способы их учета позволили выработать обоснованные рекомендации по выбору условий получения и регистрации спектров, моделей и алгоритмов их обработки. Формализация процесса визуальной интерпретации дуговых атомно-эмиссионных спектров обеспечила улучшение метрологических характеристик результатов ПКАЭА. Выполненные исследования явились основой для разработки методик определения макрои микроэлементов, включая благородные металлы, в горных породах, рудах, почвах и осадкахв природных кварцитах, кварце и металлургическом кремнии. Качество результатов анализа, полученных при использовании разнообразной спектральной аппаратуры, различных аналитических меюдик и системы компьютерной обработки спектров, не устунае! по информативности данным визуального АЭА и, в большинстве случаев, соответствует требованиям количественного химического анализа (КХА). Восемь методик [24−26- 28−32] аттестованы как стандарты и методики предприятий, включены в область аккредитации Аналитического отдела Института геохимии им. А. П. Виноградова СО РАН и Центральной аналитической лаборатории Байкальского филиала «Сосновгеология» ГУФГП «Урангеологоразведка» и широко используются в производственной праюпке геолого-геохимических работ. Программный комплекс для обработки спектров, оцифрованных сканирующим микрофотометром ИФО-462, был использован для изучения процессов рафинирования технического кремния и выполнения аттестационных анализов стандартных образцов кварцитов и металлургического кремния ЗАО «Кремний» (г. Шелехов, Иркутская обл.). Аналитические результаты, полученные по методикам СТП ИГХ-015−01, использованы при опробовании месторождений гранулированного кварца Патомского нагорья (Иркутская обл.) и подсчете запасов месторождения кварцитов Бурал-Сарьдаг (Бурятия). Впервые получены результата определения благородных металлов в нерастворимом углеродистом веществе из черносланцевых пород.

Работа выполнена согласно тематическому плану НИР ИГХ СО РАН, поддержана программами МН РФ «Приоритетные направления науки и техники Иркутской области» и Администрации Иркутской области. Разработанные методики использованы при выполнении интеграционных проектов РАН № 6.7.6 «Металлогеническая эволюция и условия проявления рудообразующих систем в геодинамических поясах Центрально-Азиатского складчатого пояса» и Сибирского отделения РАН№ 155 «Научные основы новых технологий создания кремниевых солнечных элементов» — № 156 «Физико-химические основы получения кристаллов с заданными свойствами для физики высоких энергий, солнечной энергетики и лазерной техники» — № 161 «Золото и серебро Сибири и Дальнего Востока: рудообразующие системы и геодинамические обстановки формирования крупных месторождений комплексных и нетрадиционных типов руд». Личный вклад автора заключается в постановке всех рассматриваемых в работе задач, в исследовании структуры спектральной информации, используемой при визуальной шггерпрешции дуговых атомно-эмиссионных еиекфив, и преобразовании данных в форматы, используемые при компьютерном представлении и обработке данных.

Под руководством автора разработаны модели, алгоритмы и программные продукты для компьютерной реализации основных этапов обработки спектральных данных при решении вычислительных и классификационных задач анализа, созданы базы данных и правил, а также графического представления и верификации исходных, промежуточных и выходных данных результатов. На защиту выносятся:

• Результаты структурирования спектральной информации, используемой при визуальной интерпретации спектров для учета влияния на результат анализа аппаратурного дрейфа, мешающих элементов и макросостава образцов, и таблицы спеюральных данных, которые включают как независимые признаки интенсивности группы линий аналита, линий интерферентов, макроэлементов, мешающих кантов молекулярных полос и содержания перечисленных элементов в градуировочной (обучающей) выборке образцов.

• Концептуальная модель системы компьютерной обработки спектров с модульной структурой, обеспечивающая решение вычислительных и классификационных задач анализа, а также верификацию их решений с помощью графических и хемометрических способов.

• Оптимизированный алгоритм поиска и идентификации аналитической линии, включающий поиск группы реперных линий и построения дисперсионной кривой в каждом спектре (или экспозиции) и проверку положения линии определяемого элемента по «образу» спектрального окружения, повышающий надежность поиска аналитической линии в спектре с учетом влияния линий мешающих элеменюв.

• Модель аналитического параметра любой спектральной линии, описывающая статистические свойства сигнала и учитывающая состав исследуемого образца, условия получения спектра и особенности спектрального оборудования, и хемометрический способ выбора оптимального варианта модели аналитического параметра с использованием кластерной ранжировки.

• Многомерные градуировочные модели, обеспечивающие расширение диапазона одновременно определяемых содержаний элементов до 4−7 порядков и разную степень учета спектральных и неспектральных эффектов: система линейных градуировок с использованием вероятностного распределения Вейбулла для описания погрешностей результатов анализа и адаптированные к данным АЭА п-мерные градуировки с использованием регрессии на главных компонентах (РГК) и нейросети (НС).

• Хемометрический способ выбора оптимальной модели градуировки, группы аналитических линий и набора градуировочных образцов при использовании кластерной ранжировки для размаха относительной систематической погрешности результатов анализа образцов обучающей и тестирующей выборок или его ранговых оценок.

• Базы данных аналитических линий элементовсодержаний элементов в природных и искусственных стандартных образцах состава, контрольных пробах, аттестованных смесях, нормативов для оценки качества результатовпрограммные модули для решения вычислительных и классификационных задач, в частности, экспертную систему оценки соответствия макросоставов исследуемой пробы и градуировочных образцов для компьютерной интерпретации спектров.

• Методики одновременного определения макрои микроэлементов, в том числе благородных металлов, в разнообразных твердых природных и техногенных образцах с метрологическими характеристиками КХА.

Апробация работы. Результаты работы докладывались и обсуждались на конференциях и совещаниях: II Всесоюзной конференции по новым методам спектрального анализа и их применениям (Иркутск, 1981), Всесоюзном совещании «Метрологическое обеспечение спектрогеохимических исследований» (Ереван, 1984), Всесоюзных школах передового опыта «Современное состояние и проблемы чолотометрического анализа геологических проб» (Алма-Ата, 1988; 1989), XI International Conference on Analytical Atomic Spectrometry (Moscow, 1990), II Всесоюзной конференции «Математические методы и ЭВМ в аналитической химии» (Москва, 1991), XXI Съезде по спектроскопии (Звенигород, 1995), International Congress on Analytical Chemistry (Moscow, 1997), European Conference on Analytical Chemistry EUROANALYSIS-VIII, IX, X, XI (Edinburgh, England, 1993; Bologna, Italy, 1996; Basel, Switzerland, 1998; Lisbon, Portugal, 2000), III Всероссийской конференции по анализу объектов окружающей среды «Экоаналитика-98» (Краснодар, 1998) — European Winter Conference on Plasma Spectrochemistry (France, Pau, 1999) — XIV Уральской конференция по спектроскопии (Заречный, 1999) — Международной конференции «Математика, информатика и управление» (Иркутск, 2000) — International Conference on Chcmometrics in Analytical Cheniblry (Belgium,.

Antwerp, 2000) — II International Siberian Geoanalytical Seminar (Irkutsk, 2001) — XI Всероссийском семинаре «Нейроинформатика и ее приложения» (Красноярск, 2001), Ш, IV, V, VI, VII Конференциях по аналитической химии «Аналитика Сибири и Дальнего Востока» (Иркутск, 1990; Томск, 1993; Новосибирск, 1996; 2000; 2004) — Международном форуме «Аналитика и аналитики» (Воронеж, 2003) — 5Л International conference on the Analysis of Geological and Environmental Materials GEOANALYSIS 2003 (Finland, 2003) — IV Международном симпозиуме «Применение анализаторов МАЭС в промышленности» (Новосибирск, 2003) — Всероссийской конференции «Аналитика России» (Москва, 2004) — International Conference on Chemometrics and Bioinformatics in Asia (China, Shanghai, 2004) — International Winter Symposium on Chemometrics WSC-2,3,4 (Барнаул, 2003; Пушкинские горы, 2004; Черноголовка, 2005) — Совещании «Кремний-2004» (Иркутск, 2004) — Конференции «Благородные и редкие металлы Сибири и Дальнего востока» (Иркутск, 2005). Публикации. Основные результаты работы опубликованы в 27 статьях и 65 тезисах докладов в российской и зарубежной печативосемь методик анализа аттестованы в ранге стандартов и методик предприятияинтегрированный программный продукт «Автоматическая расшифровка дуговых эмиссионных спектров» (ИПП АРДЭС) зарегистрирован в Реестре программ для ЭВМ Федеральной службы по интеллектуальной собственности, патентам и торговым знакам РФ (свид-во № 2 006 610 490 от 01.02.2006 г.).

Структура и объем диссертации

Диссертация состоит из введения, 8 глав и заключениясписка литературы, включающего 457 ссылок. Работа изложена на 328 страницах машинописного текста, содержит 75 таблиц, 54 рисунка и приложение на 9 страницах.

Основные результаты исследований, направленных на компьютеризацию процесса интерпретации спектров в многоэлементном дуговом АЭА твердых образцов, сводятся к следующему:

1. Для улучшения качества результатов ПКАЭА с дуговым возбуждением, фотографической регистрацией и визуальной интерпретацией спектров по способу появления-усиления линий: о выполнено структурирование справочной и экспериментальной спектральной информации, обеспечившее выявление независимых признаков для расширения области определяемых содержаний аналитов и учета влияний на интенсивность аналитических линий особенностей аппаратуры и методических приемов, спектральных и неспектральных эффектово показано, что структура таблиц данных должна включать как независимые признаки интенсивности группы линий аналита, линий макроэлементов и интерферентов, мешающих кантов молекулярных полос, их метрологические характеристики, а также содержания перечисленных элементов в градуировочных образцах разнообразного макрои микросоставао разработаны с использованием предложенной структуры и аттестованы пять методик полуколичественного и количественного АЭА геологических образцов и объектов окружающей среды, включая многоэлементныео впервые дано описание процесса интерпретации спектра (визуальной или компьютерной) как последовательное решение классификационных и вычислительных задач анализа, обеспечивающих учет разнообразия макрои микросоставов твердых образцов, условий получения их спектров и особенностей используемого спектрального оборудования. 2. Для создания и функционирования системы компьютерной расшифровки дуговых атомно-эмиссионных спектров, получаемых при многоканальном измерении спектральной интенсивности и её цифровой регистрации: о разработана концептуальная модель системы компьютерной интерпретации спектров, модульная структура которой включает базы данных и знаний, модули вычислительных программ и экспертных систем для решения вычислительных и классификационных задач, а шкже верификации их решений с помощью графических и хемометрнческих способов, и показана эффективность применения к операциям расшифровки спектра и для настройки системы методов МСА, статистики нечисловых объектов, метода обратного распространения ошибки, оптимизированного по критериям качества результатов анализао разработаны и реализованы в программном обеспечении для автоматизированных регистраторов спектров алгоритмы и модели обработки спектральных данных:

— оптимизированный способ поиска аналитической линии, включающий идентификацию линии аналита по «образу» спектрального окружения;

— модель аналитического параметра спеетральной линии, учитывающая влияние состава образцов и особенностей спеетральной аппаратуры, и хемометрический способ выбора оптимального варианта АП;

— многомерную модель градуировки по группе линий аналита при описании погрешности результатов плотностью вероятности распределения Вейбулла;

— способы табличного представления спектральных данных для применения адаптированных «-мерных РГКи НСградуировокпреимущества нелинейных градуировок по сравнению с линейными моделями для диапазонов содержания аналита более трех порядковхемометрический способ выбора типа градуировки и структуры таблицы данныхо созданы базы данных (БД) и экспертные системы (ЭС):

— БД групп аналитических линий 60 элементовБД справочной информации по составам 173 природных и искусственных стандартных образцов, контрольных проб, аттестованных смесей и БД их экспериментальных спектров, зарегистрированных многоканальным детекторомБД норм контроля качества результатов КХА;

— ЭС оценки соответствия макросоставов исследуемой пробы и градуировочных образцовЭС оценки качества результата анализа по рассчитанным метрологическим характеристикам.

3. Система компьютерной обработки спектров или её отдельные звенья прошли экспериментальную проверку: о с использованием разнообразного спеетрального оборудования: дифракционных спектрографов с плоской (ДФС-8−1 и ДФС-8−3) и вогнутой (ДФС-458) дифракционной решеткойдуговых ИВС постоянного тока (способ испарения образца из канала электрода) и переменного тока (способ испарения образца из канала электрода и способ вдувания-просыпки) — при фотографической регистрации спектров с последующим измерением почернения сканирующими АМФ (АКС-АРС и ИФО-462) — при фотоэлектрической регистрации спектров ПЗСи фошдиодными линейками (Пульсар-7000 и МАЭС соответственно) — о для аналитических методик, четыре из которых аттестованы: прямое определение элементов, включая благородные металлы (БМ), в геологических образцах (способ вдувания-просыпки и испарения образца из канала электрода) — определение фтора по молекулярной полосе CaFопределение БМ в концентратах, полученных с использованием кремнийорганического сорбента ПСТМ-ЗТопределение рения в горных породах и рудахопределение БМ в концентратах нерастворимого углеродистого веществаопределение примесей в природных кварцитах, кварце и металлургическом кремнии- 4. Применение системы в сочетании с автоматизацией прямых методик многоэлементного АЭА горных пород, руд, продуктов их переработки сохранило максимальную информативность результатов, обеспечило улучшение их метрологических характеристик при высокой производительности и расширение сферы их использования. Результаты АЭА, полученные при использовании системы компьютерной обработки спектров, настроенной на выполнение апробированных методик, для большинства элементов соответствуют нормам КХА III-VI категорий точности. Тысячи геохимических проб проанализированы в ЦАЛ Байкальского филиала «Сосновгеология» ГУФГП «Урангеологоразведка» и ИГХ СО РАН при выполнении производственных, научно-исследовательских и договорных работ. Результаты анализов использованы при аттестации стандартных образцов состава горных пород и руд, кварцитов, кварца, кристаллического кремния, золы каменных углейдля оценки и подсчета запасов кварцитов месторождений Иркутской области и Бурятии, при разработке технологических процессов получения кристаллов с заданными свойствами для физики высоких энергий, солнечной энергетики и лазерной техники, при изучения роли углеродистого вещества в процессах рудообразования месторождений в черносланцевых формациях.

Перспективы дальнейшего совершенс! вования системы компьютерной обработки спектров обусловлены интенсивным развитием систем регистрации и их аппаратно-программного обеспечения, связаны с расширением использования при моделировании процессов обработки спектральных данных многомерного статистического анализа, статистики нечисловых объектов, экспертных систем для решения вычислительных и классификационных задач АЭА.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Показать весь текст

Список литературы

ГОСТ Р ИСО 5725−1-2002. Точность (Правильность и прецизионность) методов и результатов измерений. Части 1−6. М.: ИПК Изд-во стандартов, 2002.
ГОСТ Р 8.563−96. ГСИ. Методики выполнения измерений.
Инструкция по геохимическим методам поисков рудных месторождений / МГ СССР. Отв. исполн. С. В. Григорян, А. П. Соловов, М. Ф. Кузин. М.: Недра, 1983.191 с.
ГОСТ 26 239.0−84 ГОСТ 26 239.9−84. Кремний полупроводниковый, исходные продукты для его получения и кварц. Методы анализа
ГОСТ 19 014.4−73. Кремний кристаллический. Методы анализа.
ГОСТ 2169–97. Кремний кристаллический. Технические условия
ОСТ 41−08−205−81. Управление качеством аналитической работы. Порядок и содержание работы по аттестации методик количественного анализа минерального сырья. М.: ВИМС, 1982. 77 с.
ОСТ 41−08−205−99. Управление качеством аналитической работы. Методики количественного химического анализа. Разработка, аттестация, утверждение. М.: ВИМС, 1999. 96 с.
ОСТ 41−08−212−82. Управление качеством аналитической работы. Классификация методов анализа минерального сырья по точности результатов. М.: ВИМС, 1982.
ОСТ 41−08−214−82. Управление качеством аналитической работы. Оперативный лабораторный контроль воспроизводимости результатов количественных анализов минерального сырья. М.: ВИМС, 1982. — 29 с.
ОСТ 41−08−262−86. Управление качеством аналитической работы. Внутрилабораторный контроль правильности результатов рядовых количественных анализов твердых негорючих полезных ископаемых и продуктов их переработки. М.: ВИМС, 1986.42 с.
РД 50−674−88. Методические указания. Метрологическое обеспечение количественного химического анализа. Основные положения.
МИ 2334−95. ГСИ. Смеси аттестованные. Общие требования к разработке.
МИ 2335−95. ГСИ. Внутренний контроль качества результатов химического анализа.
МИ 1317−86. ГСИ. Результаты и характеристики погрешности измерения. Формы представления. Способы использования при испытаниях образцов продукции и контроле их параметров.
МИ 2336−95. ГСИ. Характеристики погрешности результатов количественного химического анализа. Алгоритмы оценивания.
МУ НСАМ № 10. Оценка качества приближенно-количественного (полуколичественного) спектрального анализа минерального сырья. М.: ВИМС, 1975. 18 с.
МУ НСАМ № 80. УКАР. Внутренний лабораторный контроль воспроизводимости и точности результатов количественного химического анализа. М.: ВИМС, 1999.57 с.
Рений. Инструкция НСАМ № 110-С. М.: ВИМС, 1972. — 14 с.
Фтор. Инструкция НСАМ № 114-С. М.: ВИМС. 1972. — 14 с.
Химико-спектральное определение золота в горных породах и рудах. Инструкция НСАМ № 140-С. М.: ВИМС, 1976.24 с.
Методические рекомендации по оценке кварцевого сырья для плавки и оптического стекловарения. М.: ВПО «Союзкварцсамоцветы». 1983. 68 с.
ТУ 5726−002−11 496 665−97. Кварцевые концентраты из природного кварцевого сырья для наплава кварцевых стекол.
СТП ПГО-005−83. КС УКАР. Методика массового спектрального анализа сухих остатков вод / Отв. исп. И. Е. Васильева, А. Г. Томилова. Иркутск: ПГО «Сосновгеология». 1983.11 с.
СТП ПГО-007−83. КС УКАР. Методика массового (полуколичественного) сокращенного спектрального анализа / Отв. исп. И. Е. Васильева, К. Н. Третьякова. Иркутск: ПГО «Сосновгеология». 1983.12 с.
СТП ПГО-009−87. КС УКАР. Методика массового (полуколичественного) полного спектрального анализа / Отв. исп. И. Е. Васильева, К. Н. Третьякова, В. Ф. Жеребцова. Иркутск: ПГО «Сосновгеология». 1984.32 с.
СТП ПГО-014−87. КС УКАР. Контроль точности результатов полуколичественного атомно-эмиссионного спектрального анализа / Отв. исп. И. Е. Васильева. Иркутск: ПГО «Сосновгеология», 1987.38 с.
МП Определение рения в горных породах и рудах на установке Пульсар-7000. / Отв. исп. И. Е. Васильева, М. С. Малюгин, JI.A. Гребиновская. Иркутск: ГГП «Сосновгеология», 1995. 8 с.
МП Определение фтора по молекулярной полосе CaF в горных породах и объектах окружающей среды методом эмиссионного спектрального анализа. / Отв. исп. JI.A. Гребиновская, М. С. Малюгин, И. Е. Васильева. Иркутск: ГГП «Сосновгеология», 1993. 13 с.
МП Химико-спектральное определение золота в горных породах и рудах. / Отв. исп. И. Е. Васильева, М. С. Малюгин. Иркутск: ПГО «Сосновгеология», 1986.14 с.
МП Химико-атомно-эмиссионное определение платины и палладия в горных породах и рудах. / Отв. исп. И. Е. Васильева, М. С. Малюгин. Иркутск: ПГО «Сосновгеология», 1987. 13 с.
Представление регулмаюы химическою анализа (рекомендации IUPAC 19 941.) //
Журн. аналит. химии. 1998. Т53, № 9. С. 999−1008.
Currie L.A. Detection and quantification limits: origins and historical overview // Anal. Chim. Acta. 1999. V. 391. P. 127−134.
Currie L.A. Nomenclature in evaluation of analytical methods including detection and quantification capabilities (IUPAC Recommendations 1995) // Anal. Chim. Acta. 1999. V. 391. P. 105−126.
Metrology Roadmap: A Supplement to the National Technology Roadmap for Semiconductors. Technology Transfer #9 410 2578A-TR. SEMATECH, 1995.• Атласы и таблицы
Арнаутов Н.В., Изюмова Л. Г., Андреева Л. Н., Симонова В. И. Справочные таблицы основных спектральных линий для полуколичественного анализа минерального сырья. Новосибирск: Наука, 1965. — 170 с.
Атлас спектральных линий для кварцевого спектрографа / С. К. Калинин, А. А. Явнель, А. И. Алексеева, Л. Э. Неймарк. М.: Госгеолтехиздат, 1959. — 46 с.
Атлас спектральных линий для дифракционного спектрографа / С. К. Калинин, Г. М. Замяшна, В. М. Переверни, С. Л. Терехович. Алма-Ата: Наука Каз. ССР, 1967, — 103 с.
Индиченко Л.Н. Расшифровка спектрограмм руд и минералов. М.: Госгеолиздат, 1951.78 с.
Калинин С.К., Марзуванов В. Л., Фдйн Э. Е. Спектральные линии для анализа минерального сырья. Алма-Ата: Изд. АН Каз. ССР, 1957. — 35 с.
Пирс Р., Гейдон А. Отождествление молекулярных спектров. М.: Изд-во иностр. лит-ры, 1949.
Справочник таблица аналитических линий применительно к пробам различных генетических групп горных пород: Отчет о НИР Инв. № 382 838. / Отв. исполн. Л. Е. Боброва, Г. С. Соболева, ПГО «Запсибгеология». — Новокузнецк, 1980.
Таблицы спектральных линий / А. Н. Зайдель, В. К. Прокофьев, С. М. Райский и др. -М.: Наука, 1977.-800 с.
Хохлов В.В. Атлас спектральных линий для дифракционного спектрографа СТЭ-1. -Л.: Недра, 1968. -28 с.
Harrison G.R. M.I.T. wavelength Tables. New-York: John Wilye and Sons, 1939. -429 p.• Монографии
Айвазян C.A., Енюков И. С., Мсшалкин Л. Д. Прикладная статистика. Основы моделирования и первичная обработка данных. М.: Финансы и статистика, 1983. 471 с.
Айвазян С.А., Енюков И. С., Мешалкин Л. Д. Прикладная статистика. Исследование зависимостей. М.: Финансы и статистика, 1985.487 с.
Айвазян С.А., Енюков И. С., Мешалкин Л. Д. Прикладная статистика. Классификация и снижение размерности. М.: Финансы и статистика, 1989. 607 с.
Александров Е.А. Основы теории эвристических решений. М.: Наука. 1975.
Аналитическая химия металлов платиновой группы / Сост. и ред. Ю. А. Золотое, Г. М. Варшал, В. М. Иванов. М: Едиториал УРСС, 2003.592 с.
Арнаутов Н.В., Киреев А. Д. Некоторые аспекты квантометрического анализа природных объектов. В сб.: Физико-химические методы анализа минералов. -Новосибирск: Наука, 1977. С. 3−6.
Арнаутов Н.В. Стандартные образцы химического состава природных минеральных веществ. Новосибирск: ИГиГ СО РАН СССР, 1987.204 с.
Арнаутов Н.В., Глухова Н. М., Яковлева Н. А. Приближенный количественный анализ природных объектов. Новосибирск: Наука, 1987. — 103 с.
Боровик-Романова Т.Ф. Спектрально-аналитическое определение щелочных и щелочноземельных элементов. М.: Изд-во АН СССР, 1956. — 184 с.
Браверман Э.М., Мучник И. Б. Структурные методы обработки эмпирических данных. М.: Наука, 1983.464 с.
Буйташ Б., Кузьмин Н. М., Лейстнер Л. Обеспечение качества результатов химического анализа. М.: Наука, 1993.167 с.
Буравлев Ю.М. Атомно-эмиссионная спектрометрия металлов и сплавов. Донецк: ДонНУ, 2000.-437 с.
Вайнфорднер Дж. Спектроскопические методы определения следов элементов. М.: Мир,-1979.-494с.495 с.
Вапник В.Н. Восстановление зависимостей по эмпирическим данным. М.: Наука, 1979,448 с.
Гаврилова Т.А., Хорошевский В. Ф. Базы знаний интеллектуальных систем. СПб.: Питер, 2001.384 с.
Гавришип А.И. Оценка и кошроль качал на 1сохимичсской информации. М.: Недра. 1980.288 с.
Геохимическая специализация магматических и метаморфических пород докембрия Белоруссии и Прибалтики / А. С. Махнач, А. К. Вайтекунас, В. А. Васильев, М. Н. Давыдов и др. Минск: Наука и техника, 1978.148 с.
Геохимические методы поисков рудных месторождении / Сб. статей. 1−2 т. Новосибирск: Наука, 1982.
Гермейер Ю.Б. Введение в теорию исследования операций. М.: Наука,. 1971.384 с.
Гершман Д.М., Губанов В. А. Повышение чувствительности спектрального определения элементов. Л.: Изд. ЛДНТП, 1963. № 31. вып.2. 17 с.
Гершман Д.М., Губанов В. А. Полуколичественный спектральный анализ при региональных геохимических исследованиях (Методические рекомендации). Л.:1. ВСЕГЕИ, 1981.-64 с.
Горбань А.Н. Нейронные сети на персональном компьютере / А. Н. Горбань, Д. А. Россиев. Новосибирск: Наука. Сибирская издательская фирма РАН, 1996.276 с.
Гусяцкая Э.В., Логинова Л. Г. Руководство по спектральному определению микроэлементов в сухих остатках маломинерализованных природных вод. М.: Госгеолтехиздат, 1956.19 с.
Дворкин В.И. Метрология и обеспечение качества количественного химического анализа. М.: Химия, 2001.263 с.
Джефери П. Химические методы анализа горных пород. М., Мир, 1973.470 с.
Дрейпер Н., Смит Г. Прикладной регрессионный анализ. Пер. с англ. М.: Финансы и Статистика, 1986.
Дробышев А.И. Основы атомного спектрального анализа: Учеб. пособие. СПб.: Изд-во С-Петербург, ун-та, 1997. — 200 с.
Загоруйко Н.Г., Елкина В. Н., Лбов Г. С. Алгоритмы обнаружения эмпирических закономерностей. Новосибирск: Наука, 1985.110 с.
Заикин П.Н., Уфимцев М. В. Описание библиотеки программ обработки и интерпретации результатов наблюдений. / М.: МГУ. 1987.
Зайдель А.Н., Калитеевский Н. И., Липис Л. В., Чайка М. П. Эмиссионный спектральный анализ атомных материалов. Л.-М.: Гос. изд-во физ.-мат. лит-ры, 1960.-686 с.
Зайдель А.Н., Островская Г. В., Островский Ю. И. Техника и практика спектроскопии. М.: Наука, 1976. — 392 с.
Зиновьев А.Ю. Визуализация многомерных данных. Красноярск: ИПЦ КГТУ, 2000. 168 с.
Зоркальцев В.И. Метод наименьших квадратов: геометрические свойства, альтернативные подходы, предложения. Новосибирск: Наука, 1995.220с.
Иванова Т.И., Кузнецив В. П., Ткачев Ю. А. Автоматизированная система эмиссионного спектрального анализа (Препринт) Коми НЦ УрО АН СССР, Сыктывкар, 1987,28 с.
Индиченко Л.Н. Спектральный анализ минеральных веществ. М: Изд. АН СССР, 1960.- 189 с.
Каплан Б.Я., Филимонов Л. Н., Майоров И. А. Метрология аналитического контроля производства в цветной металлургии. М.: Металлургия, 1989.196 с.
Карякин А.В., Грибовская И. Ф. Эмиссионный спектральный анализ объектов биосферы. М.: Химия, 1979. — 208 с.
Каталог стандартных образцов минерального сырья. МУ НСАН № 19. М.: ВИМС, 1983,63 с.
Кендалл М., Стюарт А. Статистические выводы и связи. М.: Наука, 1973.900 с.
Кендалл М., Стюарт А. Многомерный статистический анализ и временные ряды. М.: Наука, 1976. 736 с.
Клер М.М. Полуколичественный спектральный анализ минерального сырья. JL: Изд-во Ленинградского университета, 1960.-215 с.
Корнеев В.В. Базы данных. Интеллектуальная обработка информации / В. В. Корнеев, А. Ф. Гареев, С. В. Васютин, В. В. Райх. М.: Нолидж, 2000.352 с.
Кузяков Ю.А., Семененко К. А., Зоров Н. Б. Методы спектрального анализа: Учеб. пособие. М.: Изд-во МГУ, 1990. — 213 с.
Лбов Г. С. Методы обработки разнотипных экспериментальных данных. Новосибирск: Наука, 1981.157 с.
Левинсон А. Введение в поисковую геохимию. М.: Мир, 1976.498 с.
Лонцих С.В., Недлер В. В., Райхбаум Я. Д. Спектральный анализ металлометрических проб. М.: Госгеолтехиздат, 1959. — 117 с.
Лонцих С.В., Недлер В. В., Райхбаум Я. Д., Хохлов В. В. Спектральный анализ при поиске рудных месторождений. Л.: Недра, 1969. — 296 с.
Малышев В.И. Введение в экспериментальную спектроскопию. М.: Наука, 1979. -478 с.
Методические основы исследования химического состава горных пород, руд и минералов / под ред. Г. В. Остроумова. М.: Недра, 1979.400 с.
Методы анализа веществ высокой чистоты / Под ред. И. П. Алимарина. М.: Наука, 1965.-528 с.
Методы нейроинформатики: Сб. науч. трудов / Под ред. А. Н. Горбаня. Красноярск: КГТУ, 1998.204 с.
Миркес Е.М. Нейрокомпьютер. Проект стандарта. Новосибирск: Наука. Сибирское предприятие РАН, 1999.337 с.
Мясоедова Г. В., Саввин С. Б. Хелатообразующие сорбенты. М.: Наука, 1984. С. 98, 105.
Нагибина И.М., Михайловский Ю. К. Фотографические и фотоэлектрические спектральные приборы и техника эмиссионной спектроскопии. Л.: Машиностроение, 1981.-247 с.
Надежность анализа горных пород (факты, проблемы, решения) /В.Г. Хитров, Г. Е. Белоусов, Н. А. Божевольнова и др. М.: Наука, 1985. — 302 с.
Нейроинформатика / А. Н. Горбань, В.Л. Дунин-Барковский, А. Н. Кирдин и др. / Под ред Е. А. Новикова. Новосибирск: Сибирское предприятие РАН, 1998.296 с.
Нечеткие множества и теория возможностей. Последние достижения / Под. ред. P.P. Ягера. М.: Радио и связь, 1986. 408 с. Танака К. Итоги рассмотрения факторов неопределенности и неясности в инженерном искусстве (С. 37−50.)
Новицкий П.В., Зограф И. А. Оценка погрешностей результатов измерений. Л.:
Энергоатомиздат, 1985,248 с.
Ногин В.Д., Протодяконов И. О., Евлампиев И.И Основы теории оптимизации: Учеб. пособие для студентов втузов/ под ред. И. О. Протодьяконова. М.: Высшая Школа, 1986.384 с.
Орлов А.Г. Методы расчета в количественном спектральном анализе. JI.: Недра. 1986.-223 с.
Подиновский В.В., Ногин В. Д. Паретто-оптимальные решения многокритериальных задач. М.: Наука, 1982. 256с.
Принципы и методика геохимических исследований при прогнозировании и поисках рудных месторождений / Под ред. А. А. Смыслова, В. А. Рудника и др. JI.: Недра. -1979.-248 с.
Прокопчук С.И. Сцинтилляционный спектральный анализ в геологии. Иркутск: Институт геохимии СО РАН, 1994.64 с.
Прокофьев В.К. Фотографические методы количественного спектрального анализа металлов и сплавов, т. 1−2. М.: Гостехиздат, 1951.
Пупышев А.А., Данилова Д. А. Атомно-эмиссионный спектральный анализ с индуктивно-связанной плазмой и тлеющим разрядом по Гримму. Екатеринбург: ГОУ ВПО УГТУ -УПИ, 2002. 202 с.
Райхбаум Я.Д. Физические основы спектрального анализа. М.: Наука, 1980. -158 с.
Риверс Р.Д., Брукс P.P. Анализ геологических материалов на следы элементов. М.: Недра, 1983.-405 с.
Руководство по анализу битумов и рассеянного органического вещества горных пород (Под ред. В. А. Успенского). Л., Недра, 1966,315 с.
Рунион Р. Справочник по непараметрической статистике. М.: Финансы и статистика, 1982. 198 с.
Русанов А.К. Основы количественного спектрального анализа руд и минералов. -М.: Недра, 1978.-400 с.
Русанов А.К., Алексеева В. М., Хитров В. Г. Количественное спектральное определение редких и рассеянных элементов. М.: Госгеолтехиздат, 1960. — 196 с.
Смирнов А.Д. Сорбционная очистка воды. JI.: Химия, 1982. С. 10.
Современное состояние методов определения золота в минеральном сырье / сб. под ред. И. И. Малкова. Алма-Ата, 1989. 65 с.
Сошникова JI.A., Тамашевич В. Н., Уебе Г.и др. Многомерный статистический анализ в экономике. М.: ЮНИТИ, 1999. 598 с.
Спектральный анализ чистых веществ / Под ред. Х. И. Зильберштейна. JI.: Химия, 1971.-416с.
Тейлор С.Р., Мак-Леннан С.М. Континентальная кора: её состав и эволюция. М.:1. Мир, 1988.381 с.
Терек Т., Мика Й., Гегуш Э. Эмиссионный спектральный анализ. 1−2 т. М.: Мир. -1982.
Тихонов А.Н., Гончарский А. В., Степанов В. В., Ягола А. Г. Регулярезирующие алгоритмы и априорная информация. М.: Наука, 1983.200 с.
Томсон М., Уолш Д. Н. Руководство по спектрометрическому анализу с индуктивно-связанной плазмой. М.: Недра, 1988.-288 с.
Тьюки Дж. Анализ результатов наблюдений. Разведочный анализ. М.: Мир, 1981. 693 с.
Файн Э.Е. Спектрографическое определение рения в рудах и минералах. Алма-Ата: Наука, 1971.70 с.
Хардле В. Прикладная непараметрическая регрессия. М.: Мир, 1993.349 с.
Хитров В.Г. Спектральный анализ руд и минералов с вдуванием порошков в дуговой разряд и его аналитические возможности: Автореферат дисс. канд. техн. наук. М.: ВИМС, 1963.- 18 с.
Хитров В.Г. Результаты межлабораторной оценки качества определений микроэлементов в горных породах / В. Г. Хитров, Р. В. Кортман. М.: ВИЭМС, 1974. 48 с.
Хохлов В.В. Многоэлементный спектральный анализ в геологии. J1.: Недра, 1986. -200 с.
Шараф М.А. Хемометрика / М. А. Шараф, Д. Л. Иллмен, Б. Р. Ковальски. Л.: Химия, 1989.272 с.
Экспертные системы. Принципы работы и примеры / А. Брукинг, П. Джонс, Ф Кокс и др.- Под ред. Р. Форсайта. М.: Радио и связь, 1987.224 с.
Эмиссионный спектральный анализ /Я.Д. Райхбаум, Е. С. Костюкова, А. И. Кузнецова и др. Новосибирск: Наука, 1976. — 280 с.
Эренберг А. Анализ и интерпретация статистических данных. М.: Финансы и статистика, 1981.406 с.
Юделевич И.Г., Буянова Л. М., Шелпакова И. Р. Химико-спектральный анализ веществ высокой чистоты. Новосибирск: Наука, 1980. — 224 с.
Юфа Б. Я. Метрологическое обеспечение качества работ при региональных геохимических исследованиях. Л.: ВСЕГЕИ, 1979. 54 с.
Юфа Б. Я. Методологические аспекты современной поисковой геохимии // Геохимические методы и научно-технический прогресс в геологическом изучении недр. М.: Наука, 1989. С. 105−113.
Ahrens L.H. Spectrochemical Analysis. Cambridge: Addison-Wesley Press, 1954. -267 p.
Boumans P.W.J. M. Theory of spectrochemical excitation. London: Hilger and Wats.1966.-383 p.
Busch K.W., Busch M.A. Multielement detection systems for spectrochemical analysis. -Wiley and Sons, 1989. 680 p.
Chemometrics: from basics to wavelet transform / Foo-Tim Chau, Yi-Zeng Liang, Junbin Gao, Xue-Guang Shao. Wiley & Sons, 2004. — 316 p.
Dietrich J.A., Cooly E.F., Curry K.J. A device for automatic Photoelectric Control of the analytical gap for emission spectrographs. US Geol. Survey, Circular 748,1977. — 5 p.
Esbensen K.H. Multivariate data analysis in practice. Camo ASA, 2001. 598 p.
Martens H. and Nses T. Multivariate calibration. Wiley, Chichester, 1989.
Methods for Geochemical Analysis / ed. by P.A. Baedecker. US Geol. Survey, Bull. 1770, 1987. P. A1-A13.• Статьи и тезисы
Автоматизированная система обработки спектрограмм при спектральном анализе /Ю.Х. Йорданов, С. И. Белчев, Ц. В. Цанов, Р. К. Златев // Завод, лаб. 1987. Т. 53. № 8. С. 30−32.
Автоматический микроденситометр СКТБ «Наука», г. Красноярск // ЭИ. Сер: «Аппаратура и приборы для научных исследований», Москва 22.11.-1.12.1988.
Анализатор многоканальный атомно-эмиссионных спектров МАЭС. Паспорт ВМК0.157 ПС. Новосибирск. 2001.12 с.
А.С. 637 980 (СССР). Устройство для питания электродуговой установки переменного тока для спектрального анализа / Хитров В. Г., Семенов Б. П., Белоусов Г. Е. Опубл. в Б.И., 1978, № 46.
А.С.333 414 СССР. Устройство для обработки спектрограмм / Г. В. Антонов, Н. Г. Казачкин, С. Р. Черняев и др. (СССР). 4 с.
Алексеев Е.В., Грибов JI.A., Иванов С. Г. Оценка возможностей применения метода функционала плотности в задачах «безэталонного» количественного спектрального анализа // Журн. аналит. химии. 2004. Т. 59. № 5. С. 460−465.
Антипова-Каратасва И.И., Архипова С. Ф., Гречушников Б. Н. О неоднородноеiи математического разложения перекрытых спектральных полос методом затухающих квадратов // ЖУРН. ПРИКЛАД. СПЕКТРОСКОП. 1969. Т. 10, № 3. С. 480−485.
Антонов Г. В. Автоматизированная система обработки данных спектрального анализа АСОД «Спектр» // Тез. докл. семинара «Применение математических методов и ЭВМ при обработке информации на геологоразведочных работах». Свердловск. 1982. С.16−17.
Аполицкий В.Н., Шевелина И. О. Методика многоэлементного спектрографического определения с использованием четырехполюсного источника возбуждения // Тез. докл. II Всеросс. конф. по новым методам анализа и их применениям. Иркутск: 1981.С. 53.
Вельский Н.К., Очертякова Л. И., Мустяца В. Н., Золотов Ю. А. Определение платины, палладия и родия в углеродистых породах // Журн. аналит. химии. 1999. Т. 54. № 1. С. 95−100.
Беляшов Д.Н., Емельянова И. В. Построение характеристической кривой при автоматической регистрации спектрограмм // Журн. приклад, спектроскоп. 1988. Т. 48. № 5. С. 849−851.
Беляшов Д.Н., Емельянова И. В. Алгоритмическое и программное обеспечение задач приближенно-количественного спектрального анализа // Пржибрам (ЧССР). 1989. С. 557−571.
Беляшов Д.Н., Емельянова И. В. Определение положения аналитических линий при автоматизированной расшифровке спектрограмм // Журн. приклад, спектроскоп. 1990. Т. 52. № 2. С. 183−187.
Беляшов Д.Н., Емельянова И. В., Синева З. И. и др. Опыт использования автоматизированной обработки литохимических съемок на базе комплекса АКС-АРС-АСОД-Прогноз // Тез.докл. III регион, конф. «Аналитика Сибири-90». Иркутск, 1990, С. 282.
Бойцов А.А., Зильберштейн Х. И. Спектральное определение примесей редкоземельных элементов в монокристаллах двуокиси церия с проведением расчетов на малой ЭВМ // Журн. приклад, спектроскоп. 1974. Т. 21. № 4. С. 764.
Бойцов А.А. Автоматизация эмиссионного спектрального анализа с фотографической регистрацией спектров при использовании автоматических микрофотометров и ЭВМ // Журн. приклад, спектроскоп. 1982. Т. 37. № 1. С. 5−19.
Бойцов А.А. Вопросы автоматизации процесса эмиссионного спектрального анализа с фотографической регистрацией спектров // В сб. «Новые методы спектрального анализа». Новосибирск: Наука, 1983. С. 97−105.
Бойцов А.А., Горкушкин И. Б., Зильберштейн Х. И. Применение ЭВМ при количественных расчетах в атомном спектральном анализе // Журн. приклад.спектроскоп. 1986. Т. 44. № 3. С. 368−376.
Боровиков В.М., Петроченко Д. В., Пищенюк С. М. и др. Универсальный источник возбуждения спекторв для атомно-эмиссионного спектрального анализа «Везувий-2» // Аналит. и контроль. 2005. Т. 9. № 2. С. 125−128.
Брадинская Е.М., Развозжаева Э. А., Виленкин В. А. и др. Золотосодержащие углеродистые вещества в первичных рудах некоторых месторождений Центрального Алдана //Докл. АН СССР. 1981. Т. 260. № 2. С. 462−466.
Брюхов В.И., Зубарев А. Н., Лозинский A.M. Автоматизация процесса сжигания проб при проведении спектрального анализа в геологии // Сб. статей «Новые методы спектрального анализа». Новосибирск: Наука, 1983. С. 127−131.
Балл Г. А., Бронникова Н. А. Исследование аналитической проблемы определения элементов платиновой группы в черных сланцах // Аналит. и контроль. 2001. Т. 5. № 3. С. 245−252.
Варшал Г. М., Велюханова Т. К., Кощеева И. Я. и др. О концентрировании благородных металлов углеродистым веществом пород // Геохимия. 1994. № 6. С.814−823.
Василевский Б.Б., Конеев Р. И., Туресебеков А. Х. и др. Новые данные о вещественном составе золотых руд месторождения Мурунтау // Руды и металлы. 2004. № 2. С. 67- 79.
Васильев И.Л., Шабанова Е. В. Программный комплекс для автоматизированной обработки дуговых спектров и выполнения прямого многоэлементного атомно-эмиссионного анализа / Современные проблемы геохимии, ИГХ СО РАН. Иркутск, 2000.-С. 86−89.
Васильева И.Е. Разработка научных основ управления качеством спектрального анализа. Дис. на соиск. уч. ст. канд. техн. наук. Иркутск, 1987.253 с.
Васильева И.Е. О системе управления качеством полуколичественного спектрального анализа // Завод, лаб. 1987. Т. 53, № 11. С. 37−40.
Васильева И.Е., Малюгин М. С., Пожидаев Ю. Н. Химико-атомно-эмиссионный анализ благородных металлов в горных породах // ЭИ «Общие и комплексные проблемы технических и прикладных наук и отраслей народного хозяйства». Алма-Ата, 1988. С. 23−24.
Васильева И.Е. О базах данных для автоматизированной интерпретации атомно-эмиссионных спектров// Тез. докл. II Всесоюз. конф. «Математические методы и ЭВМ в аналитической химии» М.: ГЕОХИ, 1991. С. 20.
Васильева И.Е. Разработка экспертных систем для интерпретации атомно-эмиссионных спектров геологических образцов // Тез. докл. II Всесоюзн. конф. «Математические методы и ЭВМ в аналитической химии», Москва, 1991. М.: ГЕОХИ, 1991. С. 18.
Васильева И.Е., Кузнецов А. М., Кузнецов М. П. Программа «Предел обнаружения» // Журн. аналит. химии. 1993. Т.48, № 5. С. 921−922.
Васильева И.Е. Стратегия использования полуколичественного атомно-эмиссионного анализа в задачах экомониторинга // Тез. докл. IV конф. «Аналитика Сибири и Дальнего Востока». Томск, 1993. С. 21.
Васильева И.Е., Кузнецов A.M. Об улучшении пределов обнаружения атомно-эмиссионных методик при использовании автоматизированной интерпретации спектров // Тез.докл.конф. «Аналишка Сибири и Дальнего Востока». Томск, 1993. С.21−22.
Васильева И.Е., Кузнецов A.M., Кузнецов М. П. и др. Автоматизированная интерпретация спектров при эмиссионном определении фтора в горных породах, осадках, почвах // Тез. докл. конф. «Аналитика Сибири и Дальнего Востока». Томск, 1993. С. 22.
Васильева И.Е., Кузнецов A.M. База данных образцов для градуирования многоэлементных методик атомно-эмиссионного анализа // Тез. докл. V конф. «Аналитика Сибири и Дальнего Востока», Новосибирск, 12−15 ноября, 1996. СД-55.
Васильева И.Е., Кузнецов A.M., Васильев И. Л. и др. Градуировка методик атомно-эмиссионного анализа с компьютерной обработкой спектров // Журн. аналит. химии. 1997. Т. 52, № 12. С. 1238−1248.
Васильева И. Е. Кузнецов A.M., Смирнова Е. В. Алгоритмы поиска кантов молекулярных полос при автоматизированном способе атомно-эмиссионного определения фтора//ЖАХ, 1998. Т.53, № 2. С.144−151.
Васильева И.Е. Структурная схема базы данных для интерпретации спектров в атомно-эмиссионном анализе // Тез. Докл. XIV Уральской конф. по спектроскопии, г. Заречный, 14−16 сентября, 1999. С.5−7.
Васильева И.Е., Шабанова Е. В. Автоматизация визуальной интерпретации атомно-эмиссионных спектров // Тез. докл. IX Всеросс. семинара «Нейроинформатика и ее приложения», Красноярск, 5−7 октября 2001 г., С. 30.
Васильева И.Е., Шабанова Е. В., Сокольникова Ю. В. и др. Комплекс методов определения примесей в мультикремнии и продуктах его производства // Аналит. и контроль. 2001. Т. 5, № 1. С. 24−34.
Васильева И.Е., Шабанова Е. В., Васильев И. Л. Оптимизационные задачи при выборе методических условий анализа вещества // Завод, лаб. 2001. Т.67, № 5. С. 60−66.
Васильева И.Е. Дуговой атомно-эмиссионный анализ (АЭА) твердых образцов как задача искусственного интеллекта / Аналит. и контроль. 2002. Т. 6. № 5. С. 512−526.
Васильева И.Е., Шабанова Е. В., Пройдакова О. А. и др. Комплекс аналитических методов для определения микропримесей в продуктах производства кремния для солнечной энергетики // Тез. докл. конф. «Кремний-2004», 5−9 июля 2004 г. Иркутск. С. 17.
Васильева И.Е., Шабанова Е. В., Васильев И. Л. Применение МАЭС для автоматизации дугового атомно-эмиссионного анализа // Аналит. и контроль. 2005. Т. 9. № 2. С. 150−156.
Васильева И.Е., Шабанова Е. В. Прямое атомно-эмиссионное определение серебра и золо! а в геологических образцах // Завод, лаб. 2005. Т. 71, № 10. С. 10−16.
Вильданова К.Т. Элементы, мешающие определению фтора (по полосе CaF). / В кн.: Спектральный анализ в геологии. М.: Наука. 1971. — С. 75 -.
Воронков М.Г., Власова Н. Н., Адамович М. Ю. и др. Бис(триорганил-силилалкил)сульфиды и полимерные комплесообразующие сорбенты на их основе // Журн. общ. химии. 1984. Т. 54. № 4. С. 865−868.
Воронов Б.Г. Широкодиапазонный генератор УГЭ-4 с электронным управлением и универсальным штативом УШТ-4 для спектрального анализа веществ // Журн. приклад, спектроскоп. 1973. Т. 19. С. 159−165.
Воронов Б.Г. Унифицированные генераторы ИВС со штативом ШТ для эмиссионного спектрального анализа // Журн. приклад, спектроскоп. 1974. Т. 20. С. 327−334.
Вощинин А.П. О неразличимости решений и оптимальном планировании эксперимента при анализе приращений в регрессионных задачах // Завод, лаб. 1981. Т. 47. № 7. С. 50−55.
Вощинин А.П. Метод анализа данных с интервальными ошибками в задачах проверки гипотез и оценивания параметров неявных линейно параметризованных функций // Завод, лаб. 2000. Т. 66. № 3. С. 51−66.
Вощинин А.П. Интервальный анализ данных: развитие и перспективы // Завод, лаб.2002.Т.68.№ i.e. 118−126.
Вылова J1.A., Валите В. А., Исхаков Г. и др. Автоматический микрофотометр на линии с ЭВМ. Обработка бета-спектрограмм // Приборы и техника эксперимента. 1974. № 1.С. 64−67.
Гаранин В.Г. Аналитические возможности многоканального анализатора эмиссионных спектров (МАЭС): Дис. на соиск. уч. ст. канд. хим. наук: 02.00.02. Новосибирск, 2000.120 с.
Гаранин В.Г., Неклюдов О. А., Петроченко Д. В. и др. «АТОМ» программное обеспечение анализатора МАЭС // Аналит. и контроль. 2005. Т. 9, № 2. С.116−124.
Горохов О.Д., Никитин В. Н. Усовершенствование обработки данных спектрального анализа на ЭВМ //Журн. приклад, спектроскоп. 1974. Т. 20. № 1. С. 22−27.
Гречушников Б.Н., Калинкин И. Н., Старостина JI.C. Разложение перекрытых спектральных линий методом Фурье // Журн. приклад, спектроскоп. 1975. Т. 23, № 6. С. 1059−1066.
Гусев Ь.В., 1уроверов К.К. О применимости метода Аленцева-Фока для разделения сложных спектральных полос на индивидуальные составляющие // Журн. приклад, спектроскоп. 1978. Т. 29, № 1. С. 118−126.
Гугегтьников, А А Особенности спектрального анализа руд, минералов и горных пород методом вдувания порошков в плазму дуги трехфазного тока: Авторефератдисс. канд. техн. наук. М.: ВИМС, 1970.38 с.
Гусельников А.А., Русанов А. К. Спектральный анализ с вдуванием порошков в плазму трехфазной дуги // Журн. приклад, спектроскоп. 1971. Т. 15. — № 1. — С. 1118.
Гуськова Е.А., Орлов А. И. Интервальная линейная парная регрессия (обобщающая статья) // Завод, лаб. 2005. Т. 71. № 3. С. 57−63.
Дворкин В.И. Адекватность и неадекватность в метрологии химического анализа // Журн. аналит. химии. 2003. Т. 58. № 6. С. 566−570.
Дивари И.Н., Михайленко В. И., Михальчук В. В. Коррекция решения при анализе спектров многокомпонентных систем по методу Аленцева-Фока // Журн. приклад, спектроскоп. 1987. Т. 47, № 1. С. 938−943.
Дистлер В.В., Митрофанов Г. Л., Немеров В. К. и др. Формы нахождения металлов платиновой группы и их генезис в золоторудном месторождении Сухой Лог (Россия) // Геология рудных месторождений. 1996. Т. 38, № 6. С. 467−484.
Дистлер В.В., Юдовская М. А., Развозжаева Э. А. и др. Новые данные по платиновой минерализации золотых руд месторождения Сухой Лог (Ленский золоторудный район, Россия) // Докл. РАН. 2003. Т. 393, № 4. С. 524−527.
Дроянова Н.С., Климченкова P.M. Роль конструктивных параметров установки УСА-5 при спектральном анализе геологических проб // Сб. статей «Современные методы анализа минерального сырья». Алма-Ата: КазИМС. 1979.С. 63−64.
Емельянова И.В. Алгоритмическое и программное обеспечение задач приближенно-количественного атомно-эмиссионного анализа. Дис. на соиск. уч. ст. канд. техн. наук. Алма-Ата, 1990.208 с.
Еремеев А.Н., Карус Е. В., Остроумов Г. В. и др. Совершенствование аналитической службы в организациях Министерства геологии СССР //Сов. Геология. 1973. № 12. С. 3−9.
Ермолаев Н.П., Чиненов В. А., Хорошилов В. Л. и др. Платиноиды в черных сланцах Средней Азии // Отечественная геология. 1994. № 4. С. 3−11.
Ермолаев Н. П., Созинов Н. А., Чиненов В. А. и др. Формы нахождения платиновых металлов в рудах золота из черных сланцев // Геохимия. 1995. № 4. С. 524−532.
Жуковский Ю.М., Завалко А. К., Кутырин B.II. и др. Автоматизированная обработка результатов атомно-эмиссионного спектрального анализа // Завод, лаб. 1988. № 9. С. 47−48.
Знякина С.Ь. Автоматизированная установка для атомно-чмиссионного определениязолота, серебра и платиновых металлов / С. Б. Заякина, Г. Н. Аношин, П. А. Герасимов и др. //Журн. аналит. химии. 1999. Т.54, № 8. С. 877−884.
Здорова Э.П., Лаптев В. Г., Малков И. И. и др. Обз. инф. ВНИИ экон. минерал, сырья и геол. развед. работ // Лаб. и технол. исслед. и обогащ. минерал, сырья. М.:ВИЭМС, 1987.42 с.
Золотов Ю.А. Аналитическая химия платиновых металлов // Журн. аналит. химии. 1997. Т. 52. № 7. С. 677.
Золотов Ю.А. Аналитическая химия в начале XXI века // Завод, лаб. 2002. Т. 68. № 1. С. 14−21.
Иванов O.K. Рассеянное золото в концентрически-зональных ультрамафических массивах платиноносного пояса Урала // Докл. АН СССР. 1986. Т. 288. № 3. С. 709 712.
Интеграционные программы фундаментальных исследований. Новосибирск: Из-во СО РАН, 1998. 536 с. / Свиташев К. К. Фундаментальные проблемы материаловедения полупроводникового кремния. С. 432−434.
Карпов Ю.А., Майоров И. А., Филимонов Л. Н. Метрологические проблемы сертификации партий веществ и материалов по химическому составу (обзор) // Завод, лаб. 2001. Т.67, № 2. С. 52−64.
Квасов А.И. Геохимия платиноидов золота и элементов группы железа в гиппербазитах и габброидах некоторых массивов Дальнего Востока СССР и Восточной Сибири. Дисс. дисс. канд. геол.-мин. наук: 04.00.02. Хабаровск, 1988.
Кирюхин В.К., Спасская Т. С., Галицина Э. Н. и др. Применение новых методов спектрального анализа подземных вод // Тез. докл. 2-я Всесоюзн. конф. По новым методам спектрального анализа и их применениям. Иркутск: ИГХ СО АН СССР, 1981. С. 36.
Клейнерман Л.М., Нагулин Ю. С. Новые спектральные приборы атомной спектроскопии на КОМЗ // Тез. докл. III Регион. Конф. «Аналитика Сибири и Дальнего Востока 90», Иркутск, 1990. С. 272−273.
Константинов М.М., Ручкин Г. В. Новые и нетрадиционные типы золоторудных месторождений // Руды и металлы. 2005. № 1. С. 44−54.
Копейкин Ю.А. Электромагнитный вибратор с устройством для равномерного вдувания порошковых проб различной сыпучести в плазму дуги // ЭИ. М.: ОНТИ МГ СССР. 1У5У. Вып. 1 У. 7 с.
Коробейников А.Ф., Митрофанов Г. Л., Немеров В. К. и др. Нетрадиционные золото-платиновые месторождения Восточной Сибири // Геология и геофизика. 1998. Т. 39. № 4. С. 432−444.
Коротаева И.Я., Емец Е. Г., Фадеев А. Г. Сопоставление метрологических характеристик методик определения золота и серебра в рудах и -продуктах их переработки // Завод, лаб. 1981. Т. 47. № 8, С. 35−37.
Коротаева И.Я., Бронникова Н. А. Некоторые аспекты определения платины и платиноидов в черных сланцах // Аналит. и контроль. 2001. Т. 5. № 4. С. 399- 405.
Короткое А.С. Алгоритм автоматического построения базовой линии / Тез. докл. Всерос. конф. по аналит. химии «Аналитика России», Москва, 2004. С. 40.
Краткая инструкция по работе с генератором ВЕЗУВИЙ. Новосибирск: ВМК-Оптоэлектроника, 2001.3 с. и комплект схем.
Кубракова И.В., Мясоедова Г. В., ШумскаяТ.В. и др. Определение следов благородных металлов в природных объектах комбинированными методами // Журн. аналит. химии. 2005. Т. 60. № 5. С. 536−541.
Курский А.Н., Витоженц ГЛ., Мандругин А. В. и др. Проблема аналитического определения металлов платиновой группы в рудах черносланцевых комплексов // Платина России. М.: Геоинформмарк, 1995. Т. II, кн. 1. С. 159−174.
Кутырев А.С. Современные панорамные приемники излучения // Земля и вселенная. 1987. № 5. С. 43−49.
Кучеренко Б.Н. О разложении сложного спектрального контура на индивидуальные полосы // Журн. приклад, спектроскоп. 1975. Т. 23, № 2. С. 352−353.
Лабусов В.А., Михайлов А. В., Путьмаков А. Н. и др. Новый многоканальный спектрометр ВМК // Матер. V междунар. симпоз. «Применение анализаторов МАЭС в промышленности». Новосибирск, 19−21 августа 2004 г. С. 35−36.
Лаверов Н.П., Дистлер В. В., Митрофанов Г. Л. и др. Платина и другие самородные металлы в рудах месторождения Сухой Лог // Докл. РАН. 1997. Т. 355, № 5. С. 664 668.
Лебедева Р.В., Туманова А. Н. Машин Н.И. Исследование матричного влияния при атомно-эмиссионном определении примесей в железе и его соединнениях // Журн. аналит. химии. 2004. Т. 59, № 3. С. 250−253.
Лернер Г. Р., Табачник Э. И. О применении метода сплайнов для аппроксимации некоторых зависимостей, полученных при проведении исследований в области эмиссионного спектрального анализа // Журн. приклад, спектроскоп. 1974. Т. 21. № 2. С. 217−222.
Лифшиц A.M., Пелезнев А. В. Особенности применения приборов с переменно-зарядовой связью в эмиссионном спектральном анализе // Завод, лаб. 1992. Г. 58. Ко 8. С. 23−26.
Лонцих С.В., Мешалкин Л. Д. Об оценке результатов полуколичественного спектрального анализа // Завод, лаб. 1964. Т. 30. № 7. С. 851−857.
Лонцих С.В., Мешалкин Л. Д. Оценка точности полуколичественных анализовметаллометрических проб // Сб. статей «Спектральный анализ в геологии и геохимии». М.: Наука, 1967. С.120−124.
Лубченко И.Ю., Ильичева Л. В., Гусарова А. И. и др. Влияние валового состава на результаты количественного спектрального определения микрокомпонентов при анализе осадочных пород и руд // Литол. и полезн. ископ. 1979. № 2. С. 163−169.
Макулов Н.А. алгоритмы спектрального анализа многокомпонентных веществ. //Завод, лаб. 1973. Т. 39, № 11, С. 1330−1333.
Малюшко Л.Д., Анурьева М. А. Приближенно-количественный спектральный анализ горных пород на 45 элементов с применением ЭВМ // Тр. СНИИГГиМС. Новосибирск. 1977. Вып. 233. С. 97−101.
Мандрик Е.М. Семейство электрических источников возбуждения атомно-эмиссионных спектров «Шаровая молния» // Аналит. и контроль. 2005. Т. 9. № 2. С. 129−134.
Мандрик Е.М., Ращенко В. В., Видюк М. В. Генераторы возбуждения для спектрального анализа // Материалы IV международного симпозиума «Применение анализаторов МАЭС в промышленности». Новосибирск, 19−21 августа 2003 г. С. 37.
Маркова Е.В., Новиков А. С. Анализ компонент дисперсии специфика, модели, виды оценок (обзор) // Завод, лаб. 1984. Т. 50, № 7. С. 40−45.
МАСИ-2 многоканальный анализатор спектральной информации // ЭИ. — Сер: «Аппаратура и приборы для научных исследований», М. 22.11−1.12.1988.
Мацевич Д.А., Петрович М. Л., Федоров В. В. Сравнение точности оценивания параметров регрессионных моделей в случае ошибок в независимых переменных // Завод, лаб. 1984. Т. 50, № 7. С. 48−53.
Митькин В.Н. Фторокислители в аналитической химии благородных металлов // Журн. аналит. химии. 2001. Т.56, № 2. С. 118−142.
Михайленко В.И. Итерационный метод разложения сложного контура на п симметричных полос//Журн. приклад, спектроскоп. 1976. Т. 24, № 1. С. 125−131.
Михайленко В.И., Кучеренко Б. И., Котов М. В. Новый метод разложения сложного спектрального контура на две симметричные полосы // Журн. приклад. спектроскоп.1973. Т. 19, № 2. С. 200−203.
Михайленко В.И., Федькин Ю. Р. Разделение перекрытых асимметричных полос //
Журн. приклад, спектроскоп. 1979. Т. 31, № 5. С. 800−805.
Мясоедова Г. В., Антокольская И. И., Большакова Л. И. и др. // Тез докл. XII Всесоюзн. Черняевское совещ. по химии, анализу и технологии платиновых металлов. М.: Наука, 1982. С. 148.
Мясоедова Г. В., Антокольская И. И. Комплексообразующие сорбенты ПОЛИОРГС для концентрирования благородных металлов // Журн. аналит. химии. 1991. Т. 46. № 6. С. 1068−1076.
Мясоедова Г. В., Антокольская И. И., Крылова И. Л. и др. Комплексообразующий сорбент с группами 1,3(5)-диметилпиразола для концентрирования благородных металлов // Журн. аналит. химии. 1991. Т. 46. № 6. С. 1077−1087.
Недлер В.В., Белянин В. Б. Современное состояние и перспективы развития спектрального анализа // Сб. статей «Новые методы спектрального анализа». -Новосибирск: Наука, 1983. С. 6−11.
Непомнящих А.И., Красин Б.А, Васильева И. Е., Елисеев И. А., Еремин В. П., Федосенко В. А., Синицкий В. В. Кремний для солнечной энергетики // Известия Томского политехнического университета. 2000. Т. 303. Вып. 2. С. 176−190.
Непомнящих А.И., Еремин В. П., Красин Б. А., Васильева И. Е. и др. Мультикристаллический кремний для солнечной энергетики // Известия высших учебных заведений. Материалы электронной техники. 2002. № 2. С. 16−24.
Новиков А.С., Маркова Е.В. ANOVA-оценки компонент дисперсии и алгоритмы (обзор) // Завод, лаб. 1984. Т. 50, № 10. С. 40−44.
Орлов А.И. Статистика объектов нечисловой природы (обзор) // Завод, лаб. 1990. Т. 56, № 3. С. 76−83.
Орлов А.И. Объекты нечисловой природы (обзор) // Зав. лабор.1995. Т. 61, № 3. С. 43−52.
Орлов А.И. Вероятностные модели конкретных видов объектов нечисловой природы (обзор) // Завод, лаб. 1995. Т. 61, № 5. с. 43−51.
Орлов А.И. Экспертные оценки (обобщающая статья) // Завод, лаб. 1996. Т. 62, № 1. С. 54−60.
Орлов А.И. О проверке однородности двух независимых выборок // Завод, лаб. 2003. Т. 69, № 1.С. 55−60.
Орлов А.И. Теоретическое обоснование «турнирного» метода ранжирования вариантов // Завод, лаб. 2005. Т. 71. № 7. С. 60−61.
Оценка результатов контроля воспроизводимости и правильности полуколичсствепного спектрального анализа с целью установления допустимыхрасхождений: Отчет о НИР / Отв. исполн. JI.E. Беренштейн, В. З. Черняховская. М.: ВИМС, 1978.
Павлычева Н.К. Оптические схемы дифракционных спектральных приборов: новые технологии новые возможности // Матер. V междунар. симпоз. «Применение анализаторов МАЭС в промышленности». -Новосибирск, 19−21 августа 2004 г. -С.24−34.
Петров JI.JI., Корнаков Ю. Н., Персикова JI.A. и др. Разработка коллекции многоэлементных стандартных образцов состава природных и техногенных сред оз.Байкал // Геология и геофизика, 2000. Т. 41, № 4. С. 583−588.
Петров Л.Л., Васильева И. Е., Гуничева Т. Н. и др. Аналитический отдел Института геохимии им. А. П. Виноградова // ЖАХ, 2003. Т. 58, № 12. С. 1300−1308.
Питенко А.А. Использование нейросетевых технологий при решении аналитических задач в ГИС // Методы нейроинформатики / Под ред. А. Н. Горбаня. Красноярск: КГТУ, 1998. С. 152−163.
Плюснина Л.П., Ханчук, Гончаров В.И. и др. Золото, платина и палладий в рудах Наталкинского месторождения (Верхне-Колымский регион) // Докл. РАН. 2003. Т. 309. № 3. С. 383−387.
Погуляй А.В., Васильев Ю. В., Туймедов Г. М. и др. Повышение разрешающей способности спектрометра методами деконфолюции // Тез. докл. XIV Уральской конференции по спектроскопии, г. Заречный, 1999. С. 107−109.
Попов Н.П., Лисий В. А. Перспективный тип золоторудных месторождений Сибири // Разведка и охрана недр, 1974, № 7, С. 4−9.
Попова Н.Е., Попов А. Д., Курский А. Н. Пакет программ для обработки результатов фотометрирования в количественном анализе / ИЛ № 340−88. М.: ГТЦНТИ пропаганды, 1988.
Приборы для количественного анализа химического состава металлов и сплавов/ ЗАО ОКБ «Спектр», http://www.okb-spectr.ru, 2003.
Программное обеспечение «Спектр" — новое в компьютерной обработке эмиссионных спектров. 000"МСиС»: Екатеринбург, 2003.
Пупышев А.А., Васильева Н. Л., Музгин В. Н. Равновесная термодинамическая модель термохимических процессов в дуговом разряде // Тез. докл. XXI Съезда по спектроскопии. 2−6 октября, 1995 г., Звенигород. С. 216.
Пупышев А.А., Васильева Н. Л., Музгин В. Н. Термодинамическое моделирование термохимических процессов в дуговом разряде с испарением вещества пробы из канала электрода // Журн. аналит. химии. 1997. Т. 52. № 6. С. 615−628.
Пяланис В.П., Барадская А. А., Кавапяускас P.J1. Автоматаческий микрофотометр // Журн. приклад, спектроскоп. 1988. Т. 32. № 1. С. 180.
Развозжаева Э.А. Метод извлечения нерастворимого органического вещества из метаморфических пород докембрия //Литология и полезные ископаемые. 1978. №. 6. С. 144−145.
Развозжаева Э.А. Метод фракционирования нерастворимого органического вещества осадочно-метаморфических пород // Литология и полезные ископаемые. 1983. Т. 3. № 3. С. 133−135.
Развозжаева Э.А., Спиридонов A.M.,. Васильева И. Е. Тонкодисперсное золото и углерод в рудах Сухого Лога (геохимический аспект) // Геология и геофизика. 1999. Т. 40. № 9. С.1324−1330.
Развозжаева Э.А., Спиридонов A.M., Цыханский В. Д., Васильева И. Е., Прокопчук С. И. Платина в углеродистом веществе руд месторождения Сухой Лог // Геология и геофизика. 2002. Т. 43. № 3. С. 286−296.
Ригин В.И. Атомно-флуоресцентное определение платиновых металлов после разложения пробы фтором // Журн. аналит. химии. 1984. Т.39. № 4. С.648−653.
Романенко С.В., Стромберг А. Г. Классификация математических моделей аналитических сигналов в форме пиков // Журн. аналит. химии. 2000. Т. 55, № 11. С. 1144−1148.
Романенко С.В., Ларин С. Л., Бушмакин П. В. Выбор оптимальных параметров некоторых процедур ситживания аналитических кривых / Тез. докл. Всерос. конф. по аналит. химии «Аналитика России», Москва, 2004. С. 40−41.
Романенко С.В., Романенко Э. С., Стромбер1 А.Г. Сисчемашческое сравнение различных способов характеристики свойств аналитических пиков / Тез. докл. Всерос. конф. по аналит. химии «Аналитика России», Москва, 2004. С. 28−29.
Романовец И.А., Козлов О. В. Опыт стандартизации условий съемки спектров при эмиссионном спектральном анализе //ЭИ. Общие и комплексные проблемы технических и прикладных наук в отраслях народного хозяйства. 1988, Алма-Ата: КазНИИН 1И № 4.
Рудашевский Н.С., Симаков С. К. О мобилизации платины в платиноносных породах (на примере дунитов массивов центрального типа Алданского щита) // Докл. АН СССР. 1986. Т. 288. № 4. С. 973−976.
Русаноп А.К., Алексеева В. М. Горизонтальная дуга переменного тока как источник возбуждения спектра руд и минералов // Журн. аналит. химии. 1954. Т. 9. № 4.1. С. 183−192.
Русанов А.К., Тарасова Т. И. Спектральный анализ порошкообразных веществ с введением порошков воздухом в зону разряда // Журн. аналит. химии. 1955. Т. 10. -№ 5.-С. 267−275.
Русанов А.К., Батова Н. Т., Быбочкина A.M., Одинцова В. М. Взаимное влияние труднолетучих элементов в эмиссионном дуговом спектральном анализе руд и минералов//Журн. аналит. химии. 1981. Т. 37. № 6. С. 1054−1060.
Рябов Г. Г., Суворов В. В. Комплексные фундаметальные исследования интеллекта: путь к созданию компьютерных технологий новых поколений // Вычислительные методы и программирование. 2004. Т. 5. С. 38−41.
Сапрыкин А.И., Шелпакова И. Р., Чанышева Т. А. и др. Некоторые аспекты подготовки проб к атомно-эмиссионному спектральному и масс-спектрометрическому определению микроэлементов // Журн. аналит. химии. 2003. Т. 58. С. 273−279.
Сафронов Н.И. Комплексный химико-адсорбционный спектральный анализ рудных проб на золото // Материалы по геологии и полезным ископаемым Северо-Востока СССР. Магадан, Изд-во: Советская Колыма, 1955. Вып. 9. С. 139−150.
Сафронова Н.С., Мазо Г. Н., Шепелева Е. С. и др. Методы атомной спектрометрии в анализе геологических объектов // Тез. докл. Всеросс. конф. «Химический анализ веществ и материалов», Москва, 2000. М.: НСАХ РАН, 2000. С. 174.
Сердобова Л.И., Лизунов II.B. Оньн применения установки ДФС-10 для анализа горных пород и минералов. В сб.: Спектральный анализ в геологии и геохимии. М.: Наука, 1967. С. 130−140.
Сердобова Л.И. Систематические ошибки, возникающие при спектральном анализе минерального сырья с вдуванием порошков в плазму дуги, и их устранение: Автореферат дисс. канд. техн. наук. М.: ВИМС, 1970. — 25 с.
Сибатов А.Г., Иванов В. П. Управляемый дуговой генератор повышенной стабильности для спектрального анализа // Сб. статей «Новые методы спектрального анализа». Новосибирск: Наука, 1983. С. 120−124.
Смирнова Е.В., Васильева И. Е., Петров Л. Л. и др. Эффективный потенциалионизации как характеристика влияния основы в атомно-эмиссионном анализе // Журн. аналит. химии. 1986. Т.41,№ 8. С. 1361−1370.
Смирнова Е.В., Кобелев В. П., Шипунова И. Б. Автоматизация метода расчета концентраций определяемого элемента при эмиссионном спектральном анализе / ИЛ № 84−7. Серия 1311. Иркутск: ЦНТИ, 1984.
Совершенствование и опытно-производственная эксплуатация автоматизированной системы обработки спектрально-геохимических материалов: Отчет о НИР / КазВИРГ. № ГР 183 001 232:26−83−43/26.-Алма-Ата, 1985.
Спектрометры для анализа состава металлов и других материалов. ЗАО «Спектральная лаборатория». http://vAvw.spectr-lab.spb.ru, 2003.
Стромберг А.Г., Романенко С. В., Романенко Э. С. Систематическое исследование элементарных моделей аналитических сигналов в форме пиков // Журн. аналит. химии. 2000. Т. 55, № 7. С. 687−697.
Суриков В.Т. Начало истории масс-спектрометрии с индуктивно связанной плазмой. Первые экспериментальные и серийные спектрометры // Аналитика и контроль. 2002. Т. 6. № 3. С. 323−334.
Таций Ю.Г., Беляев Ю. И., Алимарин И. П. Электронно-вычислительные машины в аналитической химии //Журн. аналит. химии. 1976. Т. 31. № 3. С. 521−542.
Таций Ю.Г., Лашксвич И. С. Обработка результатов анализив методом АЭС-ИСП при сканировании длины волны // Тез. докл. Всероссийской конференции «Химический анализ вещества и материалов», Москва, 2000. С. 310.
Терехов С.А. Нейросетевые информационные модели сложных инженерных систем // Нейроинформатика / А. Н. Горбань, В.Л. Дунин-Барковский, А. Н. Кирдип и др. / Под ред Е. А. Новикова. Новосибирск: Сибирское предприятие РАН, 1998. С. 101 136.
Терехов С.А. Задачи глобальной нейрпсетевой аппроксимации в методологииповерхности отклика / С. А. Терехов, Н. Н. Федорова // Тез. докл. IX Всеросс. семинара «Нейроинформатика и ее приложения», 5−7 октября 2001 г. Красноярск: КТГУ, 2001. С. 188.
Туманова Т.Г., Туманов А. К. Аналитические возможности системы управления вдувания порошков в источник возбуждения спектров // Сб. статей «Новые методы спектрального анализа». Новосибирск: Наука, 1983. — С. 131−133.
Тюрин Ю.Н., Литвак Б. Г., Орлов А. И., Сатаров Г. А., Шмерлинг Д. С. // Завод, лаб. 1980. Т. 46. № 10. С. 931−935.
Файнберг Л.М., Травина В. Г., Павлова А. Е. Учет межэлементных влияний и фона в программе автоматического анализа на квантометрах // Тез. докл. 3-ей всесоюзн. конф. по новым методам спектрального анализа. Запорожье, 1987. С. 138.
Фалькова О.Б., Шварцман С. И. Методика полуколичественного химико-спектрального определения золота в минеральном сырье. М.: ЦНИГРИ, 1973.
Флеров И.Б. Золото недр России: мифы, реалии, проблемы // Руды и металлы. 2004. № 2. С. 7−15.
Фок М.В. О разделении сложных спектров на индивидуальные составляющие // Журн. приклад, спектроскоп. 1969. Т. 11, № 5. С. 926−297.
Фок М. В. Разделение сложных спектров на индивидуальные полосы при помощи обобщенного метода Аленцева // Тр. ФИАН. 1972. Т. 59. С. 3−24.
Фок М. В. По поводу статьи Е. В. Гусева, К. К. Туроверов «О применимости метода Аленцева-Фока для разделения сложных спектральных полос на индивидуальные составляющие» //Журн. приклад, спектроскоп. 1978. Т. 29,№ 1. С. 127−128.
Хигров В.Г., Белоусов Г. Е., Семенов Б. П. и др. Полуавтомат АИ-3 (приставка к спектрографу для эмиссионного анализа). М.: ИГЕМ АН СССР, 1975.49 с.
Хитров В.Г. Многоэлементный спектральный анализ геологических материалов // Sympos. petrogr. a geochim. geol. process., Smolenice, 1976. Bratislava. — 1979. P. 269 285.
Хитров В.Г., Белоусов Г. Е., Семенов Б. П. Резонансный генератор тока для дугового спектрального анализа // Журн. приклад, спектроскоп. 1983. Т. 38. — № 3. — С. 361 368.
Хохлов В.В. Одновременное фотографирование синхронно возбуждаемых спектров исследуемой и стандартной пробы // Журн. приклад, спектроскоп. 1970. Т. 12. -№ 1.-С. 152−153.
Царе! ородцев В.Г., Потребная Н. А. Нейросетевые методы обработки информации взадачах прогноза климатических характеристик и лесорастительных свойств ландшафтных зон // Методы нейроинформатики / Под ред. А. Н. Горбаня. Красноярск: КГТУ, 1998. С. 65−129.
Царегородцев В.Г. Производство полуэмпирических знаний из таблиц данных с помощью обучаемых искусственных нейронных сетей // Методы нейроинформатики / Под ред. А. Н. Горбаня. Красноярск: КГТУ, 1998. С. 176−198.
Чумакова H.JI. Оценка потерь на излучение в дуговом разряде при спектральном анализе // Новые методы спектрального анализа: Сб. статей. Новосибирск: Наука, 1983. С. 86−88.
Шабанова Е.В., Васильев И. Л. О выборе аналитических параметров и применении многомерной градуировки в атомно-эмиссионном анализе // В сб. «Современные проблемы геохимии», ИГХ СО РАН, Иркутск, 2000. С. 97−100.
Шабанова Е.В., Васильева И. Е. Нейросетевые технологии в прямом многоэлементном АЭА // Тез. докл. Всеросс. конф. «Актуальные проблемы аналитической химии», 11−15 марта 2002 г., Москва. Т. 1. С. 70.
Шабанова Е.В., Васильева И. Е., Непомнящих А. И. Модель аналитического параметра спектральной линии в атомно-эмиссионном анализе // Завод, лаб. 2005, Т. 71 № 1.С. 11−18.
Шабанова Е.В., Васильева И. Е., Васильев И. Л., Непомнящих А. И. Модели градуировки и оценка их применимости в многоэлементном атомно-эмиссионном анализе твердых образцов // Завод, лаб. 2005. Т. 71, № 2. С. 9−15.
Шаевич А.Б. Химический анализ как классификационная задача: к обоснованию разбиения по признакам // Журн. аналит. химии. 1993. Т. 48, № 5. С. 795−800.
Шварцман С.И., Фалькова О. Б., Курский Н. А. и др. Химико-спектральное определение золота в углеродсодержащих породах и рудах // Журн. аналит. химии. 1984. Т. 39, № 7. С. 1213−1216.
Шейнина Г. А., Шейнин А. Б. Применение ЭВМ для автоматизации массовых спектроаналитических расчетов // Журн. приклад, спектроскоп. 1967. Т. 6, № 2. С. 264−267.
Шейнина Г. А. Статистическое исследование пооперационных вкладов в случайнуюошибку полуколичественного спектрального анализа // Завод, лаб. 1969. Т. 35, № 1. С. 74−80.
Шелпакова И.Р., Гаранин В. Г., Чанышева Т. А. Аналитические возможности многоканального анализатора эмиссионных спектров (МАЭС) в спектральном анализе // Аналит. и контроль. 1998. № 1. С. 33−40.
Шелпакова И.Р., Гаранин В. Г., Лабусов В. А. Многоэлементные твердотельные детекторы и их использование в атомно-эмиссионном анализе (обзор) // Завод, лаб. 1999. Т. 65, № 10. С. 3−16.
Anderson J.M., Lincoln A. General mathematic approach to emulsion calibration in optical emission spectroscopy// Appl. Spectroscopy. 1968. V. 22, № 6. P. 753−757.
Blok H., Morse R.D., Twaites B.L. Comparison of analysis techniques for gold // J. Geochem. Explor. 1986. v. 25. № 1−2. P. 243−244.
Bosswell C.R., Berman S.S., Rassel D.S. Photographic emulsion calibration with the use of a digital computer//Appl. Spectroscopy. 1969. v. 25. № 5. P. 268−273.
Boumans P.W.J.M. Mutual spectral interferences of rare earth elements in inductively coupled plasma atomic emission spectrometry // Spectrochim. Acta. 1988. 43B, № 2. P. 173−199.
Boumans P.W.J.M. Line interferences, line selection, and true dtection limit in inductively coupled plasma emission spectrometry // Spectrochim. Acta. 1990. 45B, № 10. P. 11 211 138.
Boumans P.W.J.M. Detection limits and spectral intcrfcrcnccs in atomic emission spectrometry // Anal. Chem. 1994. V. 66, № 8. P. 459A-467A.
Brenner B. J. Introduction. Setting the scene challenges for plasma-based instrumentation // Book of Abstr. «Winter 99», Pau, 1999. P. 29.
Brereton R. Chemometrics. http://www.chem.web.com
Brushwyler K.R., Furuta N., Hieftje G.M. Characterization of a spectrally segmented photodiode-array spectrometei for inductively coupled plasma atomic-emission spectroscopy // Spectochim. Acta. 1991. V. 46B, № 1. P. 85−98.
Caylor J.D. An automatic loader and positioner for emission spectrographs. 1967. Union Carbide Corp., Y-12 Plant, Oak Ridge, Tenn. Report Y 1569.12 p.
Collar J.M., Kishi Y. Analyzing samples with the ESI PFA sample introduction system // Semiconductor News, 2001, v. 2, № 1, P. 6
Cooper J.M. Error in computer data handling // Anal. Chem. 1978. V 50, № 8. P. A801-A812.381. de Galan L. The possibility of a truly absolute method of spectrographic analysis // Analyt. Chim. Acta. 1966. V. 34. № 1. P. 2−8.
Decker R.J. Eve D.J. The use of a digital computer in d.c. arc spectrographic analysis // Spectrochim. Acta. 1970. v. 25B, № 9. P. 479−486.
EricksonB. ICP-AES remains competitive. Product review // Anal. Chem. 1998. V. 70, P. 211A-215A.
Faber K., Kovalski B.R. Propagation of measurement errors for the validation of predictions obtained by principal component regression and partial list squares // J. Chemometrics. 1997. V. 11, № 3. P. 181−238.
Frisch M.A. Reuter W. Automated evaluation of photographically recorded mass-spectra // Analyt. Chim. 1973. V. 5. № 11. P. 1889−1897.
Garanin V.G., Shelpakova I.R. Spectrum shift fitting technique for atomic emission spectrometry // Spectochim. Acta. 2001. V. 56B, № 5. P. 351−362.
Govindaraju K. // Gcostandards Newsletters. 2001. Special Issue.
Helz A.W., Walthall F.G., Berman S. Computer analysis of photographed optical emission spectra // Appl. Spectroscopy. 1969. V. 23. № 5. P. 508−518.
Helz A.W. Spectrochemical computer analysis instrumentation // J. Res. U.S. Geol. Surv. 1973. V. 1. № 4. P. 475−482.
Hoekstra R., Slooten R. Automatic-comparator measurements of the spectrum of Gd I and Gd II // Spectrochim. Acta. 1971. V. 26B. № 6. P. 341−348.
Holcombe J.L., Brinkman D.W., Sacks R.D. Fortran-based photographic emulsion calibration procedure for use in operative spectrometry // Analyt. Chem. 1975. v. 47. № 3. P. 441−447.
Horn M. Application of ICP-MS in semiconductor industry // Fresenius Journal of Analytical Chemistry, 1999, v.364, P. 385−390.
Hoskuldsson A. Variable and subset selection in PLS regression // Chemometrics and intelligent laboratory systems. 2001. v. 55. P. 23−38.
Hoskuldsson A. Analysis of latent structures in linear models // J. Chemometrics. 2003. v. 17. P. 630−635.395. http://www.Perkin-Elmer.com
Introduction to UniQuant®. V 3. ARL WD XRF Software Product Description. NL: Omega Data Systems B.V. 1990.
Kaizer II. Quantitation in elemental analysis // Anal. Chem. 1970. v. 42. № 4. P. 24A-41 A.
Kucha H. Platinum-Group Metals in the Zechstein Cupper Deposits, Poland // Econ. Geol. 1998. V. 77, № 6. P. 1578−1591.
Kylstra C.D., Schneider R.T. Computerized spectrum analysis // Appl. Spectroscopy. 1970. V. 24, № 1. P. 115−120.
Luche F.E., Seeley T.L., Tackson L.L., McKown D.M. Taggart Т.Е. Geological and Inorganic Materials//Analyt. Chim. 1987. V. 59, № 12. P. 197R-212R.
Malinek M. Calibration of emulsions using the Kaizer transformation with a digital computer//Canad. J. Spectroscopy. 1975. V. 20, № 3. P. 68−70.
Margoshes M. Data acquisition and computation in spectrochemical analysis: a forecast. //Spectrochim Acta, 1970.25B, № 3. P. 113−122.
Martherny M. Einsatz von Pechen anlgen in der emission spectrometrie definition der problem und schwarzundstranstormation // Analyt. Chim. Acta. 1979. Bd. 112. № 3. S. 277−286.
Millet E.J., Morice J.A., Clegg J.B. The computer evaluation and interpretation of photographically recording spark source mass spcctra // Int. J. of Mass Spectrom. And Ion Phys. 1974. V. 13. № 1. P. 1−24.
Mitkin V.N., Galitsky A.A., Korda T.M. Application of fluoroxidants for the decomposition and analysis of platinum metals and gold in black shale ores // Fresenius J. Anal. Chem. 1999. v. 365. № 5. P. 374−376.
Mitkin V.N., Zayakina S.B., Tsimbalist V.G., Galizky A.A. Application of potassium tetrafluorobromate to the rapid decomposition and determination of noble metals in chromites and related materials // Sectrochim. Acta. 2003. 58B. P. 297−310.
Mitkin V.N., Zayakina S.B., Anoshin G.N. New technique for the determination of trace noble metal content in geological and process materials // Sectrochim. Acta. 2003. 58B. P. 311−328.
Morales J.A., van Veen E.H., de Loos-Vollebregt M.T.C. Practical implementation of survey analysis in inductively coupled plasma optical emission spectrometry // Spectrochim. Acta. 1998. V. 53B, № 5. P. 683−697.
Ohnesorge A., Loren Z.B. Zur rechnerischen Auswertung charakateristcshes kurven // J. Signalau freichnuhgsmates. 1983. v. l 1. № 5. S. 373−384.
Okhonin S., Okhonin V., Sadeghi A. et al. Neural Network Application for Microelectronics // Book of Abstr. V Workshop «Neuroinformatics and their Applications», Krasnoyarsk, 1997. P. 137.
Spencer W.A. Full image spectral analysis of elemental emissions from an echellespectrograph // Book of Abstracts Winter 2000, Florida, USA, 2000, WP48.
Peris M. Present and future of expert systems in food analysis (review) // Analyt. Chim Acta. 2002.454. P. 1−11.
Ping C.M., Kishi Y., Kawabata K., Thomas R. Achieving high trace-metal purity levels using dynamic reaction cell ICP-MS // www. micromagazine com/archive/02/01 /
Plesko E. Zum problem des matrixefFekts bei der spectrochemischen spuranalyse geologischer materialen. Wiss. Z. Karl-Marx-Univ., Leipzig, Math-naturwiss, R. 1979, Bd. 28, H. 4, S. 401−407.
Plesko E. On the accuracy of spectrochemical analysis of geological materials. //Book of abstracts of Second Hungaro Italian Symposium on spectrochemistry, Budapest, 1985, pp. 398−405
Qiu J., Liang R,. Zou X., Mo J. Application of Wavelet fractal on the identifying positions of overlapping peaks with noise / Proceed. Intern. Conf. on Chemometrics and Bioinformatics in Asia (CCBA-2004)/ Shanghai, China, 16−20 October, 2004. P. 43.
Hall G.E.M., Bonham C.G.F. Review of methods to determine gold, platinum and palladium in production oriented geochemical laboratories with application of a statistical procedure to test for bias //J. Geochem. Explor. 1988. V. 30, № 3. P. 255−289.
Salder D.A., Littlejohn D., Riley R., Perkins C.V. // Appl. Spectrosc. 1996. V. 50, № 4. P. 504−510.
Salin E.D., Horlic G. Signal-to-noise ratio performance characteristics of an inductively coupled plasma//Anal. Chem. 1980. V. 50. P. 1578−1582.
Settembre G., Debrah E. Using VPD-ICP-MS to monitor trace metals on unpatterned wafer surfaces // www.micromagazine.com. June 1998.
Shabanova E.V., Vasilyeva I.E., Vasiliev I.L. Application of New Chemometric Technique for AEA of Geological and Environmental Samples // Book of Abst. EUROANALYSIS XI, Lisbon, Portugal, 2000. P. 125
Shabanova E., Vasilyeva I. Modeling of data structure for multivariate calibration in atomic emission spectrometry // Progress in Chemometric research. New York: NOVA Science Publishers, 2005. — P. 137−149.
Shabanova E.V., Vasilyeva I.E. Selection technique of optimal analytical parameter and kind of calibration tor atomic-emission analysis // Book of Abstr. 7-th Intern. Conf. on Chemometrics in Analyt. Chem., Antverp, 2000. P. 170.
Simpson R.W. Noise in large-aperture self-scanned diode arrays // Rev. Sci. Instrum. 1979. V. 50, № 6, P. 730−732.
Smirnova E.V., Vasilyeva I.E. True Detection Limit of Rare Earth Elements in Atomic Emission Analysis with an Arc Two-Jet Plasmatron // Fresenius' J. Anal. Chem. 1998. v. 361. № 3. P. 285−286.
Sokolnikova Yu.V., Vasilyeva I.E., Menshikov V.I. Determination of trace alkaline metals in quartz by Flame Atomic Emission and Atomic Absorption Spectrometry methods // Spectrochim. Acta B, 2003, V. 58. P. 387−391.
Spectroanalysis beyond the traditional limits / Innovation in Spectroscopy // France, Jobin Yvon- DB Graphic 42 40 82 21 / 91.
Spencer W. A. Full image spectral analysis of elemental emissions from an echelle spectrograph // Book of Abstr. «Winter 2000», Florida, 2000. WP 48.
Taylor B.L., Birks F.T. A method of processing data from automatic microphtometen> for emission spectrographic analysis // Analyst. 1972. V. 97, № 11. P. 681−690.
Thomas C.P. An integrated-intensity method for emission spectrographic computer analysis III. Res. U.S. Geol. Surv. 1975. V. 3, № 2. P. 181−185.
Thomas C.P. A minicomputer-based emission spectrographic analysis system depend on scanning microphtometry // Appl. Spectroscopy. 1979. V. 33, № 6. P. 604−612.
Thompson M., Potts P.J., Webb P. S., Kane J.S. GeoPT -A proficiency test for geoanalysis. //The Analyst. 1997. V. 122. P. 1249−1254.
Tromp J., Ying H., Murphy J. et al. Comparison for intelligent instruments // Book of Abstr. «Winter 2000», Florida, 2000. W 9.
Vanderbrought В., van Grieken R. Automated evaluation of photographically recorded spark-source mass-spectra // Analyt. Chim. Acta. 1978. V. 10. № 3. P. 223−235.
Vasil’eva I.E., Emel’yanova I.V. Methods of Correction of Semiquantitative Atomic-Emission Analytical Results of Geologic Sample by Application of an Automatic Spectra Interpretation Technique // Abstracts of XICNAS, M.: Nauka, 1990, C. 214.
Vasil’eva I.E. Database and expert systems for an automatic interpretation of atomic-emission spectra of geological samples // Book of Abstr. EUROANALYSIS VIII, Edinburg, 1993. PR 17.
Vasilyeva I.E., Shabanova E.V. Calibration model of simultaneous multielement atomic-emission analysis vising analytical line groups of each determined element // Frc3cnius' J.
Anal. Chem. 1998. V. 361, № 3. P. 280−282.
Vasilyeva I.E., Shabanova E.V., Sokolnikova Yu.V. and et al. Selection of internal standard for determination В and P by ICP-MS in silicon photovoltaic materials // J. Anal. At. Spectrometry. 1999. v. 14. № 9. P. 1521 1523.
Venkataraghavan R., McLafferty F.M. Amy J.W. Automatic reduction of high-resolution mass spectra data//Analyt. Chim. 1967. V. 39.№ 2. P. 178−185.
Walthall F.G. Spectrochemical computer analysis program description // J. Res. U.S. Geol. Surv. 1974. V. 2, № 1. P. 61−71.
Wang H., Lu L. Application of Kalman filter analysis of flow injection chemiluminescence method / Proceed. Intern. Conf. on Chemometrics and Bioinformatics in Asia (CCBA-2004)/ Shanghai, China, 16−20 October, 2004. P. 35.
Webb D.P., Salin E.D. Line selection expert system for control of scanning inductively coupled plasma atomic emission spectrometers // J. Anal. At. Spectrom. 1989. V. 4, № 12. P. 793−796.
Webb D.P., Salin E.D. Selection of spectral windows for plasma atomic-emission spectrometry // Talanta. 1990. V. 39. № 1. P. 33−38.
Wentzell P.D., Andrews D.T., Hamilton D.C. et al. Maximum likelihood principal component analysis//J. Chemometrics. 1997. № 11. P. 339−366.
Wirsz D.F., Blades M.W. A factor analysis approach to optimized line selection in inductively coupled plasma atomic-emission spectrometry H Talanta. 1990. V. 39. № 1. P. 39−52.
Witmer A.W., Jansen J.A.J., Gool G.H. van Brouwer G.T. A system for the automatic analysis of photographically recorded emission spectra // Phillips Tech. Rev. 1974. V. 34. № 11−12. P. 322−329.
Wold S. Chemometrics: what do we mean with it, and what do we want from it? // Chemometrics and intelligent laboratory systems. 1995. V. 30. P. 109−115.
Woodyard J.R., Piper B.C., Stever K.R. The functional form of the emulsion calibration curvc //Appl. Spectrometry. 1979. V. 33. № 1. P. 25−28.
ГСССД 68−84. Таблицы стандартных справочных данных. Спектр железа. Область 2320−3500 А. М.: Изд-во стандартов, 1986
Yates D., Schneider Ch., Shuttler I., Fredeen K. Solid-state detectors their role in the future of optical emission spectroscopy // Book of Abstr. «Winter 99», Pau, 1999. P. 29.

Заполнить форму текущей работой