在实际检测中，化学分析法虽然精度高，但流程复杂：需要酸溶、萃取、过滤、滴定等多个步骤，不仅耗时长，而且会产生化学废液，带来二次污染。

光谱分析，特别是X射线荧光光谱（XRF），具有“快、准、无损”的天然优势，但也存在一个老问题——谱线重叠与基体效应。

undefined Cu 和 Zn 的Kα谱线间距小，容易互相干扰；

undefined 样品基体中铁、硫等杂质会造成吸收与荧光增强效应，使结果偏差。

因此，传统基于经验拟合或简单线性回归的算法，难以准确反映实际元素含量，尤其在复杂矿石样品中。

为解决上述难题，课题组提出了一种新型算法模型——分层卷积神经网络与注意力激励结合模型（HCNAE, Hierarchical Convolution Network with Attention Excitation）。

这并非简单用AI去“拟合”数据，而是让模型像人类一样理解光谱特征。

核心思路包括三点：

● 分层卷积（Hierarchical Convolution）：模型通过多层卷积结构，从低层“峰形特征”到高层“元素组合”逐步提取信息。第一层识别峰位；中间层分析相对强度；高层形成“元素指纹”。

● 注意力激励机制（Attention Excitation）：模型自动聚焦重要谱线信号，过滤背景噪声，就像人眼自动聚焦关键区域。

● 端到端训练（End-to-End Learning）：无需人工设定峰位或特征提取，直接输入光谱即可输出元素浓度。

研究团队选取了170组标准矿石样本，覆盖不同类型与含量梯度的铜、锌、铅组合。每个样本均使用高精度XRF设备采集完整能谱（0–40 keV，分辨率0.01 keV）。

数据处理流程：

● 光谱平滑与归一化处理；

● 训练集与测试集比例为8:2；

● 比较模型：PLSR、SVR、BP神经网络与HCNAE。

模型参数：

● 卷积层数：6层

● 注意力模块：嵌入第2、4、6层

● 优化器：Adam，学习率0.001

● 训练轮次：300 Epoch

最终结果显示，HCNAE在测试集上的预测性能显著优于传统模型：

传统分析中，小幅度的特征峰常被背景信号淹没。HCNAE通过“通道注意力”机制，对不同波段的信号动态赋权：

● 当样品中Mo或Fe含量过高时，自动降低其峰区权重，防止干扰；

● 对于Zn、Pb等弱信号区域，则提高灵敏度以增强识别。

同时，模型引入了残差连接（Residual Connection）结构，避免深层网络出现梯度消失，使学习更加稳定。

简单来说，HCNAE能在“嘈杂”的谱线中找到真正有用的信号——它像一位经验丰富的分析师，在成百上千条曲线中精准抓住关键峰。

HCNAE的提出，不仅是学术突破，更具有工程落地潜力。未来可与手持式、便携式、在线式光谱仪结合，实现现场快速分析。

在矿产勘查、尾矿监测、金属回收等场景中，AI模型将实现：

● 实时元素监测与自动报警；

● 矿石品位自动识别与分类；

● 工业过程闭环质量控制。

研究团队目前已在多地矿区开展模型迁移实验，并计划将HCNAE嵌入泰克鑫科高端光谱分析平台，形成“算法 + 仪器 + 数据”的一体化智能检测解决方案。

这项研究的意义，不仅在于提高光谱检测精度，更在于让AI参与“理解”材料的过程。

光谱不再只是冷冰冰的数据，而是蕴含信息的语言。HCNAE的成功，标志着光谱分析从经验走向智能的跨越。

未来，当AI与便携光谱仪深度融合，当每一次检测都能实时学习与自校准，资源检测与环境监测都将进入智能化时代。

引用文章：

AL-Tameemi, Ahmed A., et al. "Quantitative analysis of Cu, Zn, and Pb elements in ores by X-ray fluorescence using a hierarchical convolutional network with attention excitation." Journal of Analytical Atomic Spectrometry 40.6 (2025): 1580-1590.

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