基于多尺度卷积注意力GRU网络与改进CARS策略的矿石XRF关键元素定量分析

本文提出了一种结合启发式优化竞争性自适应重加权采样（CARS）与多尺度卷积注意力门控循环单元（MSCA-GRU）的创新方法，用于矿石X射线荧光（XRF）光谱分析。该方法通过SMA-CARS高效筛选特征变量，结合MSCA-GRU网络提取光谱非线性关系，实现了Cu、Zn、Pb元素的高精度定量分析（R2达0.9970-0.9985），为矿产资源开发提供了智能化解决方案。

　　

亮点

本研究首次将多尺度卷积注意力（MSCA）优化的GRU网络与改进型CARS策略相结合，开创了XRF矿石元素分析的新范式。

材料与方法

矿石样本采集

实验采用TS-XH4000手持式能量色散XRF光谱仪（浙江泰尚科技），对173份标准矿石样本（含GBW(E)07等系列）进行检测。银靶单色X射线管（Newton Scientific Inc）激发样本特征荧光，通过能谱解析实现元素定性与定量。

SMA-CARS变量选择结果

针对光谱冗余信息干扰，采用黏菌算法（SMA）优化的CARS方法进行特征筛选。通过调整迭代次数t、种群规模g等参数，显著提升变量选择的稳定性与全局搜索能力，有效保留Cu、Zn、Pb的特征能谱通道。

结论

SMA-CARS与MSCA-GRU的协同优化策略成功解决了XRF矿石分析中高维数据冗余和定量精度不足的双重挑战。实验证实该方法对Cu、Zn、Pb的定量分析精度（R²>0.997）显著优于传统机器学习模型，为矿产资源智能化勘探提供了新工具。