JPH0721453B2 - Scanning optical emission spectrometer - Google Patents
Scanning optical emission spectrometerInfo
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- JPH0721453B2 JPH0721453B2 JP6950190A JP6950190A JPH0721453B2 JP H0721453 B2 JPH0721453 B2 JP H0721453B2 JP 6950190 A JP6950190 A JP 6950190A JP 6950190 A JP6950190 A JP 6950190A JP H0721453 B2 JPH0721453 B2 JP H0721453B2
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Description
【発明の詳細な説明】 〔産業上の利用分野〕 本発明は走査形モノクロメータを備えた発光分光分析装
置に係り、特に被測定元素の精度良い定量分析を行うた
めの最適分析線を決定する技術に関する。Description: TECHNICAL FIELD The present invention relates to an optical emission spectrometer equipped with a scanning monochromator, and in particular, determines an optimum analysis line for performing accurate quantitative analysis of elements to be measured. Regarding technology.
例えば、ICP（Inductively Coupled Plasma）発光分光
分析装置等においては、高温プラズマ雰囲気に霧化した
液体試料を導入して発光させ、その発光スペクトルを走
査形モノクロメータを用いて分光分析を行っている。走
査形発光分光分析装置に関する技術は、例えば特開昭59
−99335号，特開昭62−105036号公報等に開示されたも
のがある。For example, in an ICP (Inductively Coupled Plasma) emission spectroscopic analyzer or the like, an atomized liquid sample is introduced into a high-temperature plasma atmosphere to cause it to emit light, and its emission spectrum is analyzed by a scanning monochromator. A technique relating to a scanning emission spectroscopic analyzer is disclosed in, for example, Japanese Patent Laid-Open No.
-99335, JP-A-62-105036 and the like.
上記分光分析は、モノクロメータで被測定元素に適した
分析線を設定する。ところで、最適分析線は、被測定元
素が同一であっても、試料が変わる（換言すれば共存元
素の組成や量等が変わる）ことで変化する。これは試料
が変わると、近接線（被測定元素の測定波長に近接する
共存元素の波長）などの分光干渉の態様も変わるためで
ある。In the spectroscopic analysis, an analysis line suitable for the element to be measured is set with a monochromator. By the way, the optimum analysis line changes when the sample changes (in other words, the composition and amount of coexisting elements change) even if the elements to be measured are the same. This is because when the sample changes, the mode of spectral interference such as the proximity line (the wavelength of the coexisting element close to the measurement wavelength of the element to be measured) also changes.
従って精度良い定量分析を行うためには、共存元素の分
光干渉が最小となるように装置の測定条件、すなわち最
適分析線を適切に選択することが重要である。Therefore, in order to perform accurate quantitative analysis, it is important to properly select the measurement conditions of the apparatus, that is, the optimum analysis line so that the spectral interference of coexisting elements is minimized.
そのため従来は、試料に含まれる被測定元素ごとに複数
の分析線候補を用意し、各分析線候補の近傍波長域（分
析線候補自身の波長を含む）を走査して試料（サンプ
ル）の発光スペクトルを実測し、そのプロファイルから
熟練分析者が専門的な経験則，ノウハウ等を用いて共存
元素の分光干渉等の影響度を検討して、最適分析線を選
択していた。Therefore, conventionally, a plurality of analysis line candidates are prepared for each element to be measured contained in the sample, and the wavelength region (including the wavelength of the analysis line candidate itself) in the vicinity of each analysis line candidate is scanned to emit light from the sample (sample). The spectrum was measured, and an expert analyst selected the optimum analysis line from the profile by examining the degree of influence such as spectral interference of coexisting elements by using specialized empirical rules and know-how.
〔発明が解決しようとする課題〕 上記したような最適分析線の選択は、熟練分析者の高度
な経験とノウハウが必要なため、初心者が分析線を選択
して精度良い分析を行うことは困難であった。また、熟
練分析者が最適分析線の選択を行う場合であっても、そ
の作業は分析者がマニュアルで波長表等を参照しつつ行
うために多大な時間を費やしていた。[Problems to be Solved by the Invention] It is difficult for beginners to select an analysis line and perform accurate analysis because the selection of the optimum analysis line as described above requires advanced experience and know-how of a skilled analyst. Met. Even when a skilled analyst selects the optimum analysis line, the analyst spends a great deal of time because the operator manually refers to the wavelength table and the like.
本発明は以上の点に鑑みてなされたもので、その目的と
するところは、熟練分析者によらなくとも精度良い分析
を行うための最適分析線を自動的に、短時間で設定でき
る走査形発光分光分析装置を提供することにる。The present invention has been made in view of the above points, and it is an object of the present invention to automatically set an optimum analysis line for performing accurate analysis without a skilled analyst in a short time. An emission spectroscopic analyzer is provided.
本発明は上記目的を達成するために、基本的な課題解決
手段として次のものを提案する。In order to achieve the above object, the present invention proposes the following as a basic problem solving means.
すなわち、測定波長を走査可能にするモノクロメータを
備え、試料中の被測定元素に適した分析線を設定して定
量分析を行うコンピュータ制御の走査形発光分光分析装
置において、 被測定元素ごとに複数の分析線候補が用意され、これら
の分析線候補の中から最適分析線を選択するのに必要な
専門家の経験則やノウハウ等を記憶する手段と、 前記モノクロメータの走査制御により得られる試料の発
光スペクトルのうち、被測定元素における各分析線候補
の近傍波長域（分析線候補自身の波長を含む）の発光ス
ペクトルを最適分析線の選択判断データとして取り込む
手段と、 前記選択判断データとして取り込まれた発光スペクトル
の実測プロファイルから各分析線候補における共存元素
の分光干渉度合を前記記憶手段のノウハウ，経験則等に
基づきファジィ推論により演算して、被測定元素ごとに
分光干渉が最小となる定量分析に最適な分析線を決定す
る手段とを、装置に備えさせてなる。That is, in a computer-controlled scanning emission spectroscopic analyzer equipped with a monochromator that can scan the measurement wavelength and performing quantitative analysis by setting an analysis line suitable for the element to be measured in the sample, Analysis line candidates are prepared, means for storing the empirical rules and know-how of experts necessary for selecting the optimum analysis line from these analysis line candidates, and the sample obtained by scanning control of the monochromator. Of the emission spectrum in the vicinity of each analysis line candidate in the element to be measured (including the wavelength of the analysis line candidate itself) as means for selecting optimum analysis line selection data, and as the selection determination data. The spectral interference degree of coexisting elements in each analytical line candidate from the measured profile of the emitted emission spectrum to the know-how and empirical rule of the storage means. Hazuki was computed by fuzzy inference, and means for determining the optimum analytical line quantitative analysis spectral interference for each element to be measured is minimized, composed let provided in the apparatus.
上記基本的課題解決手段の具体例（第２の課題解決手
段）として、前記記憶手段に記憶すべき経験則やノウハ
ウとして、次のようなものを提案する。As a concrete example of the above-mentioned basic problem solving means (second problem solving means), the following things are proposed as experience rules and know-how to be stored in the storage means.
すなわち、コンピュータには、前記選択判断データとし
て取り込まれた発光スペクトルの実測プロファイルか
ら、各被測定元素の分析線候補のS/B比、近傍線の影響
度、ベースライン傾斜角、分析線ピークが近接線ピーク
より受ける影響度、シグナル強度の少なくとも５項目を
ファジィ推論によって評価するためのアルゴリズムを設
定する。またこのファジィ推論を実行して各分析線候補
の評価値を求めて、被測定元素ごとに分光干渉が最小と
なる定量分析に最適な分析線を決定する演算手段を設け
る。That is, the computer, from the measured profile of the emission spectrum captured as the selection determination data, S / B ratio of the analysis line candidate of each element to be measured, the degree of influence of the neighboring line, the baseline inclination angle, the analysis line peak An algorithm for evaluating at least 5 items of the degree of influence and the signal intensity affected by the near line peak by fuzzy inference is set. Further, there is provided arithmetic means for executing the fuzzy inference to obtain the evaluation value of each analysis line candidate and determining the optimum analysis line for the quantitative analysis that minimizes the spectral interference for each element to be measured.
第１の課題解決手段の作用…各被測定元素の定量分析に
必要な最適分析線を決定するに際し、試料中の元素が未
知である場合には、前提として、走査形発光分光分析装
置を用い標準の測定条件で試料（サンプル）の定性分析
が行われる。この定性分析で試料に含まれている元素名
とおおよその濃度が判明する。Operation of the first problem solving means: When determining the optimum analysis line necessary for quantitative analysis of each element to be measured, when the element in the sample is unknown, a scanning emission spectroscopic analyzer is used as a premise. A qualitative analysis of the sample is performed under standard measurement conditions. This qualitative analysis reveals the element names contained in the sample and their approximate concentrations.
そして、本課題解決手段では、試料中の元素が判明する
と、測定すべき元素（被測定元素）ごとに複数の分析線
候補を用意し、これらの中から最適分析線を次のように
して選択する。Then, in this problem solving means, when the element in the sample is determined, a plurality of analysis line candidates are prepared for each element to be measured (element to be measured), and the optimum analysis line is selected from these as follows. To do.
まず、各被測定元素ごとに複数の分析線候補が記憶手段
から呼び出される。次いで、定性分析時等のモノクロメ
ータの走査制御により得られた試料の発光スペクトルデ
ータから、各分析線候補の近傍波長域の発光スペクトル
を最適分析線の選択判断データとして取り込む。First, a plurality of analysis line candidates are called from the storage means for each element to be measured. Then, from the emission spectrum data of the sample obtained by scanning control of the monochromator at the time of qualitative analysis, the emission spectrum in the wavelength region near each analysis line candidate is fetched as the optimum analysis line selection determination data.
そして、コンピュータによって、これらの選択判断デー
タの発光スペクトルデータの実測プロファイルから、フ
ァジィ推論を用いて被測定元素ごとに最適分析線を自動
的に決定する。Then, the computer automatically determines the optimum analysis line for each element to be measured from the measured profile of the emission spectrum data of these selection judgment data by using fuzzy reasoning.
第１図は、この最適分析線決定のアルゴリズムを示す。
第１図の（１），（２），（３）に示すスペクトルは、
一例として或る被測定元素に対し複数の（図では３つ）
分析線候補の近傍波長域を走査した時の発光スペクトル
データを示す。FIG. 1 shows an algorithm for determining the optimum analysis line.
The spectra shown in (1), (2), and (3) of FIG.
For example, a plurality of elements (three in the figure) for a certain element to be measured
The emission spectrum data at the time of scanning the wavelength region near the analysis line candidate is shown.
コンピュータの演算手段は、これらの発光スペクトルデ
ータを読み込み、それらの実測プロファイルから被測定
元素に対する共存元素の分光干渉度合を、記憶手段（メ
モリ部）に記憶されたノウハウ，経験則等に基づきファ
ジィ推論により演算する。ここで、経験則（ノウハウを
含む）とは、例えば各分析線候補の近傍線の波長や強度
など近接線が及ぼす影響に関する情報や、ファジィ推論
に用いるメンバシップ関数やその重み係数等がある。The computing means of the computer reads these emission spectrum data, and based on their measured profiles, the spectral interference degree of the coexisting element with respect to the element to be measured is fuzzy inferred based on the know-how and empirical rules stored in the storage means (memory section). Calculate with. Here, the empirical rule (including know-how) includes, for example, information on the influence of adjacent lines such as the wavelength and intensity of the adjacent lines of each analysis line candidate, the membership function used for fuzzy inference, and its weighting coefficient.
そして、ファジィ推論におけるメンバシップ関数や重み
係数を用いた演算により、各分析線候補の評価を行い、
評価値の高いものが分光干渉が最小なものとして、これ
を最適分析線として決定する。第１図では、評価値を点
数として表しており、発光スペクトルデータ（２），
（３），（１）の順に評価してある。Then, each analysis line candidate is evaluated by the calculation using the membership function and the weighting factor in the fuzzy reasoning.
The one with a high evaluation value has the minimum spectral interference, and this is determined as the optimum analysis line. In FIG. 1, the evaluation value is expressed as a score, and the emission spectrum data (2),
Evaluation is made in the order of (3) and (1).
第２の課題解決手段の作用…本課題解決手段は、各分析
線候補をファジィ推論により評価を行う場合の項目を例
示する。Operation of Second Problem Solving Means ... This problem solving means exemplifies items in the case of evaluating each analysis line candidate by fuzzy inference.
これらの項目により、分析線候補の感度はS/B（シグナ
ル／バックグランド）比により例えば第４図に示すよう
なメンバシップ関数で評価される。メンパシップ関数の
台形a,b,cは、それぞれ低，中，高に対応し、横軸が項
目入力値（ここではS/Bの入力値）、縦軸が確度であ
る。メンバシップ関数の台形a,b,cには、総合評価する
ための重み係数Wa,Wb,Wcが付けられている。With these items, the sensitivity of the analysis line candidate is evaluated by the S / B (signal / background) ratio, for example, by a membership function as shown in FIG. The trapezoids a, b, and c of the mentality function correspond to low, middle, and high, respectively, and the horizontal axis is the item input value (here, the S / B input value) and the vertical axis is the accuracy. The trapezoids a, b, and c of the membership function are provided with weighting factors Wa, Wb, and Wc for comprehensive evaluation.
近接線の影響度は、次のようにして評価される。まず評
価に先立ち、近接線の影響度の概念について説明する。
第６図に例示するように分析線λ近傍の実測スペクトル
（合成スペクトル）60は、分析線λが測定しようとする
被測定元素のスペクトル61と、共存元素の近傍スペクト
ル62,63…とからなる。この近接スペクトル62,63の一部
が分析線λにかかる度合が近接線の影響度である。近接
線影響度の算出式は次にとおりである。The degree of influence of the near line is evaluated as follows. First, prior to the evaluation, the concept of the influence degree of the near line will be described.
As illustrated in FIG. 6, the measured spectrum (combined spectrum) 60 near the analysis line λ is composed of the spectrum 61 of the element to be measured which the analysis line λ measures, and the neighborhood spectra 62, 63 ... Of the coexisting elements. . The degree to which the analysis lines λ partially cover the proximity spectra 62 and 63 is the influence of the proximity lines. The formula for calculating the degree of influence of adjacent lines is as follows.
Ni:被測定元素の分析線における、発光線データベース
より求めた近接線元素の感度 So:発光線データベースより求めた被測定元素の感度 上式により算出した近接線の影響度は、第４図と同様の
メンバシップ関数で評価される。重み係数は、Wd,We,Wf
とする。 Ni: Sensitivity of the element of the adjacent line obtained from the emission line database in the analysis line of the element to be measured So: Sensitivity of the element to be measured obtained from the database of the emission line The influence degree of the adjacent line calculated by the above equation is as shown in Fig. 4. It is evaluated with the same membership function. Weighting factors are Wd, We, Wf
And
ベースライン傾斜角θ（第３図参照）も第４図と同様の
メンバシップ関数により評価される。重み係数は、Wg,W
h,Wiとする。The baseline inclination angle θ (see FIG. 3) is also evaluated by the membership function similar to that in FIG. The weighting factor is Wg, W
h and Wi.
分析線ピークが近接線ピークより受ける影響度は、第３
図に示すように近接線元素のスペクトルピーク31の一部
が被測定元素にスペクトル30に影響を及ぼすことを意味
し、例えば第３図のようなプロファイルが得られた場合
には、次式により求められる。The influence of the analysis line peak from the near line peak is 3rd.
As shown in the figure, a part of the spectrum peak 31 of the near line element affects the spectrum of the element to be measured 30. For example, when the profile as shown in FIG. 3 is obtained, Desired.
λo:分析線波長 λi:近接線波長 So :分析線波長のシグナル強度 Si :近接線波長のシグナル強度 Ho :半値幅 上式により求めた、分析線ピークが近接線ピークより受
ける影響度も、第４図と同様のメンバシップ関数により
評価し、その重み係数をWj,Wk,Wlとする。 λo: Analysis line wavelength λi: Proximity line wavelength So: Analysis line wavelength signal intensity Si: Proximity line wavelength signal intensity Ho: Half-width Width The membership functions are evaluated in the same manner as in FIG. 4, and the weighting factors are Wj, Wk, and Wl.
また、各分析線強度から求めたシグナル強度も、第４図
と同様のメンバシップ関数より評価し、その重み係数を
Wm,Wn,Woとする。In addition, the signal intensity obtained from each analysis line intensity is also evaluated by the membership function similar to that shown in FIG.
Wm, Wn, Wo.
最後にこれらを総合評価するが、次のようにして行う。Finally, these are comprehensively evaluated, but it is performed as follows.
上述の５つのメンバシップ関数の項目入力値に対する確
度に、対応するそれぞれのメンバシップ関数の重み係数
を乗じ、その結果を５つのメンバシップ関数の入力値に
対する確度の和で除算する。５つのメンバシップ関数の
台形の確度をSa,Sb,…So,補正係数をK1，K2としたと
き、総合評価点Ｅは次式で現わされる。The above-mentioned accuracy for the item input values of the five membership functions is multiplied by the weighting coefficient of each corresponding membership function, and the result is divided by the sum of the accuracy for the input values of the five membership functions. When the trapezoidal accuracies of the five membership functions are Sa, Sb, ... So and the correction coefficients are K 1 and K 2 , the total evaluation point E is represented by the following equation.
〔実施例〕 本発明の一実施例を図面に基づき説明する。 [Embodiment] An embodiment of the present invention will be described with reference to the drawings.
まず、第２図により走査形発光分光分析装置の概要を説
明する。First, the outline of the scanning emission spectrum analyzer will be described with reference to FIG.
１は分析対象となる液体試料で、試料１はネブライザ２
により霧化されつつ光源部（例えばICP）３に導入さ
れ、発光する。その発光は、分光器（モノクロメータ）
４により単色光にされて光検知器６に到達する。1 is a liquid sample to be analyzed, and sample 1 is a nebulizer 2
The light is introduced into the light source unit (for example, ICP) 3 while being atomized by, and emits light. The emitted light is a spectrometer (monochromator)
It is converted into monochromatic light by 4 and reaches the photodetector 6.
分光器４は、モータ５により変位して分析線の設定がな
され、またモータ５により波長を走査可能にしてある。
モータ５は、コンピュータ７からの指令信号、例えば分
析線の設定或いは走査範囲に関する指令信号により駆動
制御される。The spectroscope 4 is displaced by a motor 5 to set an analysis line, and the motor 5 can scan the wavelength.
The motor 5 is driven and controlled by a command signal from the computer 7, for example, a command signal relating to the setting of the analysis line or the scanning range.
分光器４により選ばれた波長の光は、検知器６で光強度
に比例した電気信号に変換されてコンピュータ７に取り
込まれ、コンピュータ７にて、キーボード８で設定した
条件によりデータ処理がなされ、CRT表示器９やプリン
タ10へ出力される。データ処理の内容は、試料１に含ま
れている元素名とその濃度の出力を最終目的とする。The light of the wavelength selected by the spectroscope 4 is converted into an electric signal proportional to the light intensity by the detector 6 and taken into the computer 7, where the computer 7 performs data processing according to the conditions set by the keyboard 8. It is output to the CRT display 9 and the printer 10. The purpose of the data processing is to output the element names contained in the sample 1 and their concentrations.
本実施例では、最適な分析線を自動的に決定するため
に、コンピュータ７には、各被測定元素につき予め５本
の分析線候補を発光線データベース（メモリ）11に格納
してある。これらの分析線候補は、被測定元素に対し予
め定量下限の低いもの（発光強度の大きいもの）を選ん
である。In the present embodiment, in order to automatically determine the optimum analysis line, the computer 7 stores five analysis line candidates for each element to be measured in advance in the emission line database (memory) 11. As these analysis line candidates, those having a low lower limit of quantification (those having a large emission intensity) are selected in advance for the element to be measured.
また、試料１の定量分析に先立ち分光器４を走査制御し
て、試料１の定性分析に関する実測プロファイルをデー
タ入力するように設定してある。Further, the spectroscope 4 is scan-controlled prior to the quantitative analysis of the sample 1 so as to input the actual measurement profile regarding the qualitative analysis of the sample 1.
さらに、コンピュータ７には、定性分析の結果試料１に
含まれる元素が判明すると、各被測定元素の５本の分析
線候補を呼び出し、それらの近傍波長域の発光スペクト
ルを最適分析線の選択判断データとして取り込む機能を
有する。また選択判断データとなる発光スペクトルの実
測プロファイルから各分析線候補のS/B比、近接線の影
響度、ベースライン傾斜角、分析線ピークが近接線ピー
クより受ける影響度、シグナル強度の少なくとも５項目
をファジィ推論によって評価するためのアルゴリズムを
記憶してある。この５項目は、最適分析線を決定するた
めの経験則として採用されたものである。最適分析線を
決定するためのアルゴリズムに用いる要素としては、近
接線情報やファジィ推論に用いるメンバシップ関数やそ
の重み係数等があり、これらも発光線データベース11に
記憶されている。Further, when the element contained in the sample 1 is found as a result of the qualitative analysis, the computer 7 calls up five analysis line candidates for each element to be measured, and determines the emission spectrum in the wavelength region in the vicinity of them to select the optimum analysis line. It has a function to capture as data. At least 5 of the S / B ratio of each analysis line candidate, the degree of influence of the near line, the inclination angle of the baseline, the influence of the analysis line peak from the peak of the near line, and the signal intensity from the measured profile of the emission spectrum that is the selection judgment data. Stores an algorithm for evaluating items by fuzzy reasoning. These 5 items are adopted as empirical rules for determining the optimum analysis line. Elements used in the algorithm for determining the optimum analysis line include proximity line information, membership functions used for fuzzy inference, weighting factors thereof, and the like, which are also stored in the emission line database 11.
ここで、最適分析線決定の仕方について第５図のフロー
チャートを参照しつつ説明する。第５図の201〜215はス
テップを示す。Here, a method of determining the optimum analysis line will be described with reference to the flowchart of FIG. Reference numerals 201 to 215 in FIG. 5 indicate steps.
201:まず、試料サンプルを用いて標準の測定条件で定性
分析を行う。この定性分析で試料に含まれている元素名
と概略の濃度が判明する。201: First, a qualitative analysis is performed under standard measurement conditions using a sample sample. This qualitative analysis reveals the element names and approximate concentrations contained in the sample.
定性分析は、分光器４を走査制御して行うため、同時
に、走査形発光分析装置では、試料に含まれている元素
がもつ各分析線候補の近傍の波長域も走査制御可能とな
る。これにより試料中の各被測定元素ごとに対応の複数
（ここでは５本）の分析線候補の近傍波長域の発光スペ
クトルデータが分析線選択判断データとしてコンピュー
タ７に取り込まれる。Since the qualitative analysis is performed by scanning and controlling the spectroscope 4, at the same time, the scanning emission analyzer can also scan and control the wavelength range in the vicinity of each analysis line candidate of the element contained in the sample. As a result, the emission spectrum data in the wavelength region in the vicinity of a plurality (here, five) of analysis line candidates corresponding to each element to be measured in the sample is loaded into the computer 7 as analysis line selection determination data.
そして、この発光スペクトルデータの実測プロファイル
を読み込み、各プロファイルがどの元素によるものであ
るか同定する。その方法は、上記発光線データベース11
に記憶された分析線波長、その感度、近接線、その感度
より、定性分析結果の含有元素と概略濃度を考慮して所
定のプロファイルを想定し、この想定プロファイルと実
測プロファイルの比較により、各実測プロファイルのピ
ークが被測定元素のものであるか同定する。そして、実
測プロファイルに分析線候補のピークがある場合は、以
下に説明するステップ202以降のように、それらの分析
線候補の実測プロファイルを全て被測定元素ごとに読み
込み、最終的には、それらの分析線候補の中から感度が
あり、且つ分光干渉が最小となる分析線を選ぶ。Then, the measured profile of the emission spectrum data is read to identify which element each profile belongs to. The method is based on the above-mentioned emission line database 11
Based on the analysis line wavelength, its sensitivity, proximity line, and its sensitivity stored in the table, a predetermined profile is assumed by considering the contained element and the approximate concentration of the qualitative analysis result, and each actual measurement is made by comparing this assumed profile with the actual measurement profile. The peak of the profile is identified whether it belongs to the element to be measured. Then, when there is a peak of the analysis line candidate in the actual measurement profile, as in step 202 and subsequent steps described below, all the actual measurement profiles of the analysis line candidate are read for each element to be measured, and finally, those From the analysis line candidates, select an analysis line that has sensitivity and minimizes spectral interference.
本実施例では、前述したように選択判断データとして取
り込まれた発光スペクトルの実測プロファイルから、各
被測定元素の分析線候補のS/B比、近接線の影響度、ベ
ースライン傾斜角、分析線ピークが近接線ピークより受
ける影響度、シグナル強度の少なくとも５項目をファジ
ィ推論によって評価して行うが、この計算式に用いる要
素の定義については、発明の作用の項に説明してあるの
で、これを参照されたい。In this example, from the measured profile of the emission spectrum captured as selection determination data as described above, the S / B ratio of the analysis line candidate of each element to be measured, the degree of influence of the proximity line, the baseline inclination angle, the analysis line. At least 5 items of the degree of influence of peaks from near line peaks and signal intensity are evaluated by fuzzy reasoning. The definition of the elements used in this calculation formula is explained in the section of the action of the invention. Please refer to.
202:定性分析測定の結果得られる各元素の５本の分析線
候補のプロファイルの中で、測定目的元素（被測定元
素）にピークがある分析線候補の全プロファイルをメモ
リに取り込む。202: In the profiles of the five analysis line candidates of each element obtained as a result of the qualitative analysis measurement, all the profiles of the analysis line candidates having the peaks in the measurement target element (element to be measured) are stored in the memory.
203:プロファイルから分析線候補におけるS/B比を求め
る。203: Obtain the S / B ratio in the analysis line candidate from the profile.
204:求めたS/B比を入力して、第４図のようなメンバシ
ップ関数により、出力として各台形a,b,cにおける確度S
a,Sb,Scを求め、これらの確度に重み係数Wa,Wb,Wcを乗
じて評価を行う。204: Input the calculated S / B ratio and use the membership function as shown in Fig. 4 to output the accuracy S for each trapezoid a, b, c.
Then, a, Sb, Sc are obtained, and these accuracies are multiplied by weighting factors Wa, Wb, Wc for evaluation.
205:次に、 に従って発光線データベース11から算出した近接線の影
響度を求める。205: Next, Then, the degree of influence of the near line calculated from the emission line database 11 is obtained.
206:204を同様に、発光線データベース11から算出した
近接線の影響度を入力値として、メンバシップ関数によ
り確度Sd,Se,Sfを求め、重み係数Wd,We,Wfを乗じる。Similarly, at 206: 204, the degrees of influence S of the proximity lines calculated from the emission line database 11 are used as input values, the accuracies Sd, Se, Sf are obtained by the membership function, and the weighting factors Wd, We, Wf are multiplied.
207:プロファイルの分析線ピークにおけるベースライン
傾斜角度θを求める。207: Obtain the baseline inclination angle θ at the analysis line peak of the profile.
208:204と同様に、求めたベースライン傾斜角度θを入
力値として、メンバシップ関数により、角度Sg,Sh,Siを
求め、重み係数Wg,Wh,Wiを乗じる。Similar to 208: 204, using the calculated baseline tilt angle θ as an input value, the angles Sg, Sh, Si are calculated by the membership function and multiplied by the weighting factors Wg, Wh, Wi.
209:プロファイルより、分析線ピークが近接線ピークよ
り受ける影響度を、 より求める。209: From the profile, the degree of influence that the analysis line peak receives from the near line peak, Ask more.
210:204と同様に、求めた分析線ピークが近接線ピーク
より受ける影響度を入力値として、メンバシップ関数に
より、確度Sj,Sk,Slを求め、重み係数Wj,Wk,Wlを乗じ
る。Similar to 210: 204, the accuracy Sj, Sk, Sl is obtained by the membership function using the degree of influence of the obtained analysis line peak from the proximity line peak as an input value, and the weighting factors Wj, Wk, Wl are multiplied.
211:プロファイルから分析線におけるシグナル強度を求
める。211: Obtain the signal intensity at the analysis line from the profile.
212:204と同様に、求めたシグナル強度を入力値とし
て、メンバシップ関数により、確度Sm,Sn,Soを求め、重
み係数Wm,Wn,Woを乗じる。Similar to 212: 204, the accuracy Sm, Sn, So is calculated by the membership function using the calculated signal strength as an input value, and the weighting factors Wm, Wn, Wo are multiplied.
213:203〜212で求めた確度と重み係数の積Sa×Wa、Sb×
Wb、…So×Woと補正係数K1，K2を評価式 に代入して、各分析線候補の共存元素に対する分光干渉
の度合を評価し、評価点をつける。213: 203-212 Product of accuracy and weighting coefficient Sa × Wa, Sb ×
Wb, ... So × Wo and correction coefficients K 1 and K 2 , And the degree of spectral interference with the coexisting element of each analysis line candidate is evaluated and an evaluation point is given.
214:評価した分析線の中から最も評価点の高い分析線候
補を被測定元素ごとに検索し、検索した分析線候補を最
適分析線とする。214: An analysis line candidate having the highest evaluation point is searched for from the evaluated analysis lines for each element to be measured, and the searched analysis line candidate is set as the optimum analysis line.
215:検索した最適分析線に基づいて試料の定数分析測定
が行われる。215: The constant analysis measurement of the sample is performed based on the retrieved optimum analysis line.
しかして、本実施例によれば、標準的な測定条件で定性
分析を行えば、試料に含まれている元素ごとに定量分析
に最適な分析線をコンピュータが自動的に案内するの
で、分析線を選ぶ出す時間の短縮化（従来の1/20）、分
析者の省力化の効果があるとともに、初心者でも精度良
い定量分析が可能となる。Therefore, according to the present embodiment, if qualitative analysis is performed under standard measurement conditions, the computer automatically guides the optimum analytical line for quantitative analysis for each element contained in the sample. This has the effect of shortening the time to select (1/20 of the conventional method) and labor saving of the analyst, and enables beginners to perform accurate quantitative analysis.
なお、本実施例では、５つの評価項目をファジィ推論す
るが、この評価項目にさらに新たな評価項目や、前記評
価項目に代わる項目を用いて最適分析線の決定を行うこ
とも可能である。In this embodiment, five evaluation items are fuzzy inferred, but it is also possible to determine the optimum analysis line by using a new evaluation item or an item replacing the evaluation item.
以上のように本発明によれば、走査形発光分光分析を行
う場合において、従来、熟練分析者に頼っていた最適分
析線の選択を、コンピュータが自動的に行うので、初心
者でも精度良い定量分析を可能にし、しかも最適分析線
を選択する作業時間を従来に較べ大幅に短縮できる。As described above, according to the present invention, when performing scanning emission spectral analysis, the computer automatically selects the optimum analysis line, which has conventionally relied on a skilled analyst, so that even a beginner can perform accurate quantitative analysis. In addition, the work time for selecting the optimum analysis line can be significantly reduced compared to the conventional method.
第１図は、本発明の動作原理を示す説明図、第２図は、
本発明の一実施例を示すブロック構成図、第３図は、発
光スペクトルのプロファイルの一例を示す説明図、第４
図は、メンバシップ関数例を示す説明図、第５図は、最
適分析線の決定の過程を示すフローチャート、第６図
は、発光スペクトルの合成プロファイルの一例を示す説
明図である。 １……試料、３……光源、４……モノクロメータ、５…
…波長走査用モータ、６……検知器、７……コンピュー
タ、11……記憶部（発光線データベース）。FIG. 1 is an explanatory view showing the operating principle of the present invention, and FIG. 2 is
FIG. 3 is a block diagram showing an embodiment of the present invention, FIG. 3 is an explanatory view showing an example of an emission spectrum profile, and FIG.
FIG. 5 is an explanatory diagram showing an example of a membership function, FIG. 5 is a flowchart showing a process of determining an optimum analysis line, and FIG. 6 is an explanatory diagram showing an example of a combined profile of emission spectra. 1 ... Sample, 3 ... Light source, 4 ... Monochromator, 5 ...
... Wavelength scanning motor, 6 ... Detector, 7 ... Computer, 11 ... Storage unit (light emission line database).
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者 古賀 正太佳 茨城県勝田市市毛882番地 株式会社日立 製作所那珂工場内 (72)発明者 山本 和子 茨城県勝田市市毛882番地 日立計測エン ジニアリング株式会社内 (72)発明者 米谷 明 茨城県勝田市市毛882番地 日立計測エン ジニアリング株式会社内 (56)参考文献 特開 昭59−99334（ＪＰ，Ａ) 特開 平２−226050（ＪＰ，Ａ) 特開 平２−90092（ＪＰ，Ａ) 特開 平２−309232（ＪＰ，Ａ) 実開 平１−173661（ＪＰ，Ｕ) ─────────────────────────────────────────────────── ─── Continuation of front page (72) Inventor Shota Koga 882 Ichimo, Katsuta-shi, Ibaraki Hitachi Ltd. Naka factory (72) Inventor Kazuko Yamamoto 882, Ichige, Katsuta-shi, Ibaraki Hitachi Instrument Engineering Co., Ltd. Incorporated (72) Inventor Akira Yoneya 882, Ige, Katsuta-shi, Ibaraki Hitachi Measurement Engineering Co., Ltd. (56) Reference JP-A-59-99334 (JP, A) JP-A-2-226050 (JP) , A) Japanese Unexamined Patent Publication No. 2-90092 (JP, A) Japanese Unexamined Patent Publication No. 2-309232 (JP, A) Actual Kaihei No. 1-173661 (JP, U)
Claims (3)
を備え、定性分析機能と、試料中の被測定元素に適した
分析線（測定波長）を設定して定量分析を行う機能とを
有するコンピュータ制御の走査形発光分光分析装置にお
いて、 被測定元素ごとに複数の分析線候補が用意され、これら
の分析線候補の中から最適分析線を選択するのに必要な
専門家の経験則やノウハウ等を記憶する手段と、 前記モノクロメータの走査制御により得られる試料の発
光スペクトルのうち、被測定元素における各分析線候補
の近傍波長域（分析線候補自身の波長を含む）の発光ス
ペクトルを最適分析線の選択判断データとして取り込む
手段と、 前記選択判断データとして取り込まれた発光スペクトル
の実測プロファイルから各分析線候補における共存元素
の分光干渉度合を前記記憶手段のノウハウ，経験則等に
基づきファジィ推論により演算して、被測定元素ごとに
分光干渉が最小となる定量分析に最適な分析線を決定す
る手段とを備えてなることを特徴とする走査形発光分光
分析装置。1. A computer provided with a monochromator capable of scanning a measurement wavelength, having a qualitative analysis function and a function for setting an analysis line (measurement wavelength) suitable for an element to be measured in a sample and performing a quantitative analysis. In a controlled scanning emission spectrophotometer, multiple analysis line candidates are prepared for each element to be measured, and the empirical rules and know-how of experts required to select the optimum analysis line from these analysis line candidates. Of the sample emission spectrum obtained by the scanning control of the monochromator, the emission spectrum in the wavelength range in the vicinity of each analysis line candidate in the element to be measured (including the wavelength of the analysis line candidate itself) is optimally analyzed. Means for capturing line selection determination data, and spectrum of coexisting elements in each analysis line candidate from the measured profile of the emission spectrum captured as the selection determination data And a means for calculating an optimum analysis line for quantitative analysis in which spectral interference is minimized for each element to be measured, by calculating the degree of interference by fuzzy inference based on the know-how of the storage means, the rule of thumb, etc. Characteristic scanning emission spectroscopic analyzer.
を備え、定性分析機能と、試料中の被測定元素に適した
分析線を設定して定量分析を行う機能とを有するコンピ
ュータ制御の走査形発光分光分析装置において、 被測定元素ごとに複数の分析線候補が用意され、前記モ
ノクロメータの走査制御により得られる試料の発光スペ
クトルのうち、被測定元素における各分析線候補の近傍
波長域（分析線候補自身の波長を含む）の発光スペクト
ルを最適分析線の選択判断データとして取り込む手段を
有し、 且つ前記コンピュータには、前記選択判断データとして
取り込まれた発光スペクトルの実測プロファイルから、
各被測定元素の分析線候補のS/B比、近接線の影響度、
ベースライン傾斜角、分析線ピークが近接線ピークより
受ける影響度、シグナル強度の少なくとも５項目をファ
ジィ推論によって評価するためのアルゴリズムを記憶さ
せると共に、このファジィ推論を実行して各分析線候補
の評価値を求めて、被測定元素ごとに共存元素の分光干
渉が最小となる定量分析に最適な分析線を決定する演算
手段を設けてなることを特徴とする走査形発光分光分析
装置。2. A computer-controlled scanning type having a monochromator capable of scanning a measurement wavelength and having a qualitative analysis function and a function for setting an analysis line suitable for an element to be measured in a sample to perform a quantitative analysis. In the emission spectroscopic analyzer, a plurality of analysis line candidates are prepared for each element to be measured, and in the emission spectrum of the sample obtained by the scanning control of the monochromator, the wavelength range near each analysis line candidate (analysis (Including the wavelength of the line candidate itself) has a means for capturing the emission spectrum of the optimum analysis line as selection determination data, and the computer, from the measured profile of the emission spectrum captured as the selection determination data,
S / B ratio of analysis line candidate of each element to be measured, influence of proximity line,
An algorithm for evaluating at least 5 items of baseline tilt angle, influence of analysis line peak from near line peak, and signal strength by fuzzy inference is stored, and this fuzzy inference is executed to evaluate each analysis line candidate. A scanning emission spectroscopic analyzer characterized by comprising calculation means for obtaining a value and determining an optimum analysis line for quantitative analysis in which spectral interference of coexisting elements is minimized for each element to be measured.
ファジィ推論より被測定元素の各分析線候補の評価値を
求める場合には、その評価値を点数で表し、分光干渉の
度合が大きくなるほど評価点が小さくなるようにして、
評価点が最大となる分析線候補を被測定元素ごとに検索
することで、最適分析線を決定するように設定してある
走査形発光分光分析装置。3. In the first or second aspect, when the evaluation value of each analysis line candidate of the element to be measured is obtained from the fuzzy inference, the evaluation value is expressed by a score, and the degree of spectral interference is calculated. The higher the score, the smaller the score,
A scanning emission spectroscopic analyzer which is set to determine an optimum analysis line by searching for an analysis line candidate having the maximum evaluation point for each element to be measured.
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP6950190A JPH0721453B2 (en) | 1990-03-19 | 1990-03-19 | Scanning optical emission spectrometer |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP6950190A JPH0721453B2 (en) | 1990-03-19 | 1990-03-19 | Scanning optical emission spectrometer |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH03269244A JPH03269244A (en) | 1991-11-29 |
| JPH0721453B2 true JPH0721453B2 (en) | 1995-03-08 |
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ID=13404538
Family Applications (1)
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| JP6950190A Expired - Fee Related JPH0721453B2 (en) | 1990-03-19 | 1990-03-19 | Scanning optical emission spectrometer |
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Families Citing this family (2)
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| CN114585889A (en) * | 2019-10-22 | 2022-06-03 | 安捷伦科技有限公司 | Method and system for element identification by optical emission spectroscopy |
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1990
- 1990-03-19 JP JP6950190A patent/JPH0721453B2/en not_active Expired - Fee Related
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| JPH03269244A (en) | 1991-11-29 |
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