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纳米粒度仪中利用光散射数据反演粒度分布

更新时间:2018-09-20 点击数:697

纳米粒度仪中利用光散射数据反演粒度分布

基于米氏散射原理,纳米粒度仪在激光粒度仪中利用光散射数据反演粒度分布(PSD),提出了一种具有更合适算子的改进正则化算法。广义交叉验证(GCV)方法和L曲线方法用于确定正则化参数。连续过度松弛(SOR)迭代方法用于增加收敛结果的准确性和稳定性。基于改进算法的模拟结果与9种标准颗粒样品,其混合物以及3种不规则形状的天然颗粒材料的实验数据吻合良好,表明这种改进的正则化方法不仅可行而且有效。用于从相应的光散射数据模拟PSD。

Twomey非线性迭代(NLI)方法通过纳米粒度仪简单算法已知。然而,反演的性能很大程度上取决于NLI算法的参数。算法中的主要参数是初始大小分布,权重参数和迭代次数。在该研究中,我们通过激光衍射散射方法显示初始参数的值如何影响算法中的尺寸分布的结果。进行计算机模拟和实验方法,观察算法中参数的影响。通过Mie散射模型在5.0×10 -4 -2.5rad的范围内计算散射图案。实验结果测定了单分布聚苯乙烯乳胶(50μm)和聚合物分布玻璃珠(3-30μm,和10-100μm)。迭代次数是NLI算法中影响最大的参数。如果迭代次数太高而无法计算,则计算结果将失去平滑度。我们还引入了新的参数C(散射信号的残差平方和和尺寸分布的二次微分之和的组合)来监测NLI方法的合适停止标准。参数C是聚分散体样品的有用指数,以找到合适的停止标准。


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