针对白云鄂博矿Nb元素识别的全数字化EDXRF仿真
江杰+王龙+杜永兴+赵德胜
摘 要： 铌元素是我国诸多行业的战略性元素，但目前铌元素过分依赖进口，究其主要原因是国内的铌矿品位过低，批量开采经济效益低下，同时化学分选对环境造成了严重的不可逆破坏。为了从源头提高铌矿的品位，设计了一种全新的X射线荧光信号处理方法，从而更加适用于快速地识别矿石中的铌元素含量，单块配制样品在0.05～0.5 s的时间内即可检测出铌元素的含量。并且解决了传统荧光仪利用模拟系统进行信号处理，而过分依赖电阻与电容导致的稳定性，可重复性差、吞吐量低、弹道亏损严重、基线偏移较大等问题。提出一种运用全数字化方式进行信号处理的思路，将荧光探测器发出的信号首先进行数字化，保证信号的完整性，通过对数字信号进行滤波、微分与量化等处理，可以得到准确的谱线信号。通过对成分及含量已知的样品进行测试，证明结果准确，各项指标得到优化。
关键词： X荧光； 高速数据采集； 数字信号处理； 谱线成形
中图分类号： TN911.72?34； TP274 文献标识码： A 文章编号： 1004?373X（2017）18?0168?03
All?digital EDXRF simulation for Nb element identification in Bayan Obo
JIANG Jie1， WANG Long1， DU Yongxing1， ZHAO Desheng2
（1. School of Information Engineering， Inner Mongolia University of Science and Technology， Baotou 014000， China；
2. Key Laboratory of Integrated Exploitation of Bayan Obo Multi?Metal Resources， Baotou 014010， China）
Abstract： Niobium is a strategic element in numerous industries of China， and depends on imports excessively. The main reason of the above?mentioned phenomenon is that the grade of niobium ore in China and economic benefit of batch exploitation are low， and the chemical separation causes serious irreversible damage to environment. In order to improve the grade of Nb ore essentially， a new X?ray fluorescence signal processing method was designed to identify the content of niobium element in ore rapidly， with which the content of niobium element in single?block prepared sample can be detected within 0.05?0.5 s. The problems of poor stability and repeatability， low throughput， severe ballistic losses and big baseline shift are solved， which is caused by over?reliance on resistance and capacitance while the analog system of the traditional luminoscope is used for signal processing. A thought of all?digital signal processing is proposed to digitize the signal emitted by fluorescence detector to ensure signal integrity. The digital signal is processed with filtering， differential and quantization to get the accurate spectral line signal. The samples with known composition and content were tested. The result proves that it is accurate and all the indicators have been optimized.
Keywords： X?ray fluorescence； high?speed data acquisition； digital signal processing； spectral line forming
0 引 言
铌元素（Nb）因其独特的化学性质，被广泛应用于超导、高温合金、医疗等领域。位于内蒙古的白云鄂博矿[1]是世界上最大的Fe?REE?Nb矿[2]，其合理开发与综合利用问题亟待解决。利用白云鄂博框中的铌元素的分布不均匀这一特点，可以将Nb品位较高的矿石利用非化学手段分离并富集，那么铌元素[3]的识别是其中的重要一环。X射线荧光是近年来发展起来的新型选矿手段，它可以无损地识别矿石中的元素种类以及含量，但传统的荧光识别技术主要依赖于传统模拟电路，基线偏移较大，且稳定性、分辨率以及速度等关键指标受到严重制约。运用数字化的信号处理[4]方式可以消除基线[5]漂移的影响，显著提高系统的稳定性、可重复性以及抗干扰能力，相比模拟方式具有较大的优势。本文以探测器输出的原始信号为基础，建立数字化信号处理的模型，进行了铌元素识别的算法仿真，验证了该思路的可行性。
1 测试方法
1.1 测试模型
当X射线管产生原级射线照射到矿石上后，受激发后的样品中每一种元素都会放射出X射线（次级射线），因为不同元素产生的射线能量不同，所以这些射线被探测器接收并转化为电阶梯信号时其幅值会有相应的差异，信号进入A/D转换模块实现信号的数字化。随后对数字信号进行存储、滤波、成形、幅值量化[6?15]、谱线绘制等一系列的处理分析。最后以幅值大小为特征变量分辨出元素种类信息，以同幅值信号数目为特征变量分辨出某一元素的含量。数据采集与处理的模型搭建如图1所示。
图1 数据采集及处理模型
1.2 测试样品
（1） 五氧化二铌分析纯。
（2） 五氧化二铌与三氧化二铁混合样品。
1.3 数据处理方法
进行数据采集时，阶梯信号的跳变时间在100 ns左右，所以要求采样频率至少应为20 MHz，此处为了减少数据丢失，用40 MHz的采样频率一次性存储2×106个数字量。因为X荧光探测器的输出中高频噪声影响非常明显，并不适合直接做后期处理，存储的数据首先需要进行滤波处理，利用快速傅里叶变换（FFT）计算出有效信号与噪声的频率范围。利用Matlab的Filter Design & Analysis Tool工具箱依据FFT计算结果设计出参数适宜的FIR滤波器，通过对信号进行滤波，可以有效去除噪声干扰，使信号变得易于处理。
探測器输出的信号为连续阶梯信号，如果直接获取阶梯幅值信息，则会因测量基准不统一，使实现难度增大且造成一定的误差。因为已知每个阶梯的上升时间是固定的，所以通过对信号进行微分处理，可以保证幅值差异及大小规律保持不变且所有信号的基准点都会落在横轴上。微分运算表达式为：
[H=kdUdt] （1）
式中：dU为阶梯幅值；dt为阶梯上升时间；k为比例系数；H为不同阶梯对应的微分值。因dt为定值，所以H（微分结果）可以完整保存原来阶梯的幅值信息，且所有微分结果都排布在横轴，便于处理。
信号经过微分后的结果在方波的顶端依然存在波动，这对幅值量化产生较大的影响。因为方波的高度H等于方波面积S除以方波宽度，所以计算出方波的面积S可以对方波顶端的波纹求平均，降低了测量误差。此处用到了线性卷积的方法。通过调节卷积区间的大小可以得到等腰梯形，梯形的高度就是方波的面积。
幅值量化的过程即卷积结果的峰值检测过程，经过微分以及卷积处理后的信号在横轴上离散排列，只需逐点检测其大小，并认为大于设定阈值的连续点中的最大值为有效信号的峰值，该峰值直接反映探测器输出梯度信号的幅值。
随后即可以把不同幅值的信号区分开来，设最大幅值为Vmax，最小幅值为Vmin，则幅值区间为Vmin～Vmax，将此区间均分为2n个小的幅值区间，并在x轴上标定0～2n的坐标，则有：
[d=Vmax-Vmin2n] （2）
第i个区间内的幅值大小为：
[Vmin+d?（i-1）<v<vmin+d?i， 1≤i≤2n]=""
当某一信号的高度位于第i个区间内，则在横坐标x为i处y值（光子计数）加1，根据这一原则，则可将检测到的元素依次归入相应的区间内。以0～2n作为横坐标，各区间信号数目为纵坐标，即可以绘制元素的谱线。
2 测试结果验证
本次测试中，采用的探测器型号为KETEK公司的VIAMP H7，X射线管为MOXTEK公司的50 kV MAGNUM系列，管电压设置为35 kV，管电流为2 μA。
2.1 信号滤波处理
滤波效果的好坏是数字化EDXRF实现的关键。由数据分析可知，噪声干扰的频率远大于有效信号，所以Response Type（滤波器类型）选择Lowpass（低通），Design Method（设计方法）选择FIR的equiripple法，采样频率为40 MHz，通带截止频率为140 kHz，阻带截止频率为2 MHz，通带衰减为0.1 dB，阻带衰减为60 dB。根据以上参数设计出的滤波器Order（滤波器阶数）为102。
运用该滤波器对采集到的信号进行处理，得到的滤波及成形效果如图2所示。从图2中可以看到，滤波后的信号阶梯分辨效果理想，高频噪声信号得到了很好的抑制，信号成形结果明显。成形效果细节如图3所示。图中就是将台阶信号处理成为梯形的结果。不仅去除了基线上的噪声，同时得到了光子能量的相对大小（梯形高度）。
2.2 能量标定
在滤波及信号成形效果理想的前提下，在此进行了谱线绘制。横坐标0～2n取n=8，则横坐标被分为256个通道，采样时间设置为0.5 s，绘制10组采样数据的谱线累加效果图，结果如图4所示。
从图4中可以看出，铌元素的Kα与Kβ特征峰绘制明显，通过与传统标准谱线（256道址）进行对比，可以确定铌元素特征峰所在的横坐标位置是正确的。据此可以认定利用该方法进行铌元素的识别是可行的。
2.3 含量标定
为了验证该方法能否正确反映铌元素含量的定量关系，使用粉末压片法配制了铌元素含量分数分别为1%，2%，…，10%的铌铁混合样品，分别绘制采样时间为0.5 s的谱线，计算出特征峰半峰宽（FWHM）面积。绘制半峰宽（FWHM）面积与质量分数之间的相关性曲线，如图5所示。由图5可知，元素含量与半峰宽面积之间具有很好的相关性。
图5中的直线方程为y=2.690 91x+5.4，其线性相关系数是0.971，实际工作中要求R值大于0.8。认定利用该方法进行元素定量识别是可行的。随着Nb元素品位的增加，相对测量误差降低，与识别高品位矿石目标相匹配。 </v
3 结 论
利用数字化的处理方式代替传统模拟电路进行元素识别，可以摆脱模拟器件对成形时间的束缚，极大提高测量效率，同时消除了弹道亏损与基线漂移的影响，通过对实测样品进行定性与定量分析，证明了该方法的可行性。通过迅速地分析矿石中的Nb元素，从而在源头提高Nb元素的品位，不仅对后续的富集过程提供了高品位原料，也对环境保护做出了积极的贡献，有效地避免大量化学药剂带来的生态问题。
本文的思路与方法为研制适用于白云鄂博矿的全数字化新型荧光矿石分选机奠定了基础。
参考文献
[1] 程建忠，侯运炳，车丽萍.白云鄂博矿床稀土资源的合理开发及综合利用[J].稀土，2007，28（1）：70?74.
[2] 赵德胜.白云鄂博矿有价元素的X荧光快速测量[D].包头：内蒙古科技大学，2015.
[3] 郭财胜，李梅，柳召刚，等.白云鄂博稀土、铌资源综合利用现状及新思路[J].稀土，2014，35（1）：96?100.
[4] 陶海军，张一鸣，曾志辉.基于AD7606的多通道数据采集系统设计[J].工矿自动化，2013，39（12）：110?113.
[5] 戴振麟，葛良全，邹德慧.能量色散X射线荧光分析基本參数法研究[J].核电子学与探测技术，2008，28（1）：146?149.
[6] 周翟和，汪丽群，沈超，等.基于CPLD的磁致伸缩高精度时间测量系统设计[J].仪器仪表学报，2014，35（1）：103?108.
[7] 王晓帆，任家富，操礼志，等.基于FPGA的数字多道梯形成形算法的实现[J].电子测试，2015（19）：28?30.
[8] 王敏，方方，曹建宇，等.基于FPGA的数字脉冲成形技术的研究[J].电子技术应用，2013，39（7）：87?88.
[9] 夏宇闻.Verilog数字系统设计教程[M].北京：北京航空航天大学出版社，2013.
[10] 张松，李筠.FPGA的模块化设计方法[J].电子测量与仪器学报，2014，28（5）：560?565.
[11] 陈晓燕，程志江，姜波，等.基于多传感器信号融合的数字滤波方法[J].电气传动，2015，45（2）：54?57.
[12] 王飞.基于FPGA的全数字化峰值时刻检测技术[J].电子测量与仪器学报，2015，29（6）：914?919.
[13] 吴明，宋博，王锋，等.基于高斯过程分类的调制识别方法[J].计算机仿真，2015，32（10）：14?18.
[14] 陈世国，吉世印，刘万松.基于小波分析的指数衰减信号高斯脉冲成形[J].物理学报，2008，57（5）：2882?2887.
[15] 张软玉，罗小兵，许祖润.参数最优化数字核能谱获取系统研究[J].原子能科学技术，2009，43（1）：77?80.
摘 要： 铌元素是我国诸多行业的战略性元素，但目前铌元素过分依赖进口，究其主要原因是国内的铌矿品位过低，批量开采经济效益低下，同时化学分选对环境造成了严重的不可逆破坏。为了从源头提高铌矿的品位，设计了一种全新的X射线荧光信号处理方法，从而更加适用于快速地识别矿石中的铌元素含量，单块配制样品在0.05～0.5 s的时间内即可检测出铌元素的含量。并且解决了传统荧光仪利用模拟系统进行信号处理，而过分依赖电阻与电容导致的稳定性，可重复性差、吞吐量低、弹道亏损严重、基线偏移较大等问题。提出一种运用全数字化方式进行信号处理的思路，将荧光探测器发出的信号首先进行数字化，保证信号的完整性，通过对数字信号进行滤波、微分与量化等处理，可以得到准确的谱线信号。通过对成分及含量已知的样品进行测试，证明结果准确，各项指标得到优化。
关键词： X荧光； 高速数据采集； 数字信号处理； 谱线成形
中图分类号： TN911.72?34； TP274 文献标识码： A 文章编号： 1004?373X（2017）18?0168?03
All?digital EDXRF simulation for Nb element identification in Bayan Obo
JIANG Jie1， WANG Long1， DU Yongxing1， ZHAO Desheng2
（1. School of Information Engineering， Inner Mongolia University of Science and Technology， Baotou 014000， China；
2. Key Laboratory of Integrated Exploitation of Bayan Obo Multi?Metal Resources， Baotou 014010， China）
Abstract： Niobium is a strategic element in numerous industries of China， and depends on imports excessively. The main reason of the above?mentioned phenomenon is that the grade of niobium ore in China and economic benefit of batch exploitation are low， and the chemical separation causes serious irreversible damage to environment. In order to improve the grade of Nb ore essentially， a new X?ray fluorescence signal processing method was designed to identify the content of niobium element in ore rapidly， with which the content of niobium element in single?block prepared sample can be detected within 0.05?0.5 s. The problems of poor stability and repeatability， low throughput， severe ballistic losses and big baseline shift are solved， which is caused by over?reliance on resistance and capacitance while the analog system of the traditional luminoscope is used for signal processing. A thought of all?digital signal processing is proposed to digitize the signal emitted by fluorescence detector to ensure signal integrity. The digital signal is processed with filtering， differential and quantization to get the accurate spectral line signal. The samples with known composition and content were tested. The result proves that it is accurate and all the indicators have been optimized.
Keywords： X?ray fluorescence； high?speed data acquisition； digital signal processing； spectral line forming
0 引 言
铌元素（Nb）因其独特的化学性质，被广泛应用于超导、高温合金、医疗等领域。位于内蒙古的白云鄂博矿[1]是世界上最大的Fe?REE?Nb矿[2]，其合理开发与综合利用问题亟待解决。利用白云鄂博框中的铌元素的分布不均匀这一特点，可以将Nb品位较高的矿石利用非化学手段分离并富集，那么铌元素[3]的识别是其中的重要一环。X射线荧光是近年来发展起来的新型选矿手段，它可以无损地识别矿石中的元素种类以及含量，但传统的荧光识别技术主要依赖于传统模拟电路，基线偏移较大，且稳定性、分辨率以及速度等关键指标受到严重制约。运用数字化的信号处理[4]方式可以消除基线[5]漂移的影响，显著提高系统的稳定性、可重复性以及抗干扰能力，相比模拟方式具有较大的优势。本文以探测器输出的原始信号为基础，建立数字化信号处理的模型，进行了铌元素识别的算法仿真，验证了该思路的可行性。
1 测试方法
1.1 测试模型
当X射线管产生原级射线照射到矿石上后，受激发后的样品中每一种元素都会放射出X射线（次级射线），因为不同元素产生的射线能量不同，所以这些射线被探测器接收并转化为电阶梯信号时其幅值会有相应的差异，信号进入A/D转换模块实现信号的数字化。随后对数字信号进行存储、滤波、成形、幅值量化[6?15]、谱线绘制等一系列的处理分析。最后以幅值大小为特征变量分辨出元素种类信息，以同幅值信号数目为特征变量分辨出某一元素的含量。数据采集与处理的模型搭建如图1所示。
图1 数据采集及处理模型
1.2 测试样品
（1） 五氧化二铌分析纯。
（2） 五氧化二铌与三氧化二铁混合样品。
1.3 数据处理方法
进行数据采集时，阶梯信号的跳变时间在100 ns左右，所以要求采样频率至少应为20 MHz，此处为了减少数据丢失，用40 MHz的采样频率一次性存储2×106个数字量。因为X荧光探测器的输出中高频噪声影响非常明显，并不适合直接做后期处理，存储的数据首先需要进行滤波处理，利用快速傅里叶变换（FFT）计算出有效信号与噪声的频率范围。利用Matlab的Filter Design & Analysis Tool工具箱依据FFT计算结果设计出参数适宜的FIR滤波器，通过对信号进行滤波，可以有效去除噪声干扰，使信号变得易于处理。
探測器输出的信号为连续阶梯信号，如果直接获取阶梯幅值信息，则会因测量基准不统一，使实现难度增大且造成一定的误差。因为已知每个阶梯的上升时间是固定的，所以通过对信号进行微分处理，可以保证幅值差异及大小规律保持不变且所有信号的基准点都会落在横轴上。微分运算表达式为：
[H=kdUdt] （1）
式中：dU为阶梯幅值；dt为阶梯上升时间；k为比例系数；H为不同阶梯对应的微分值。因dt为定值，所以H（微分结果）可以完整保存原来阶梯的幅值信息，且所有微分结果都排布在横轴，便于处理。
信号经过微分后的结果在方波的顶端依然存在波动，这对幅值量化产生较大的影响。因为方波的高度H等于方波面积S除以方波宽度，所以计算出方波的面积S可以对方波顶端的波纹求平均，降低了测量误差。此处用到了线性卷积的方法。通过调节卷积区间的大小可以得到等腰梯形，梯形的高度就是方波的面积。
幅值量化的过程即卷积结果的峰值检测过程，经过微分以及卷积处理后的信号在横轴上离散排列，只需逐点检测其大小，并认为大于设定阈值的连续点中的最大值为有效信号的峰值，该峰值直接反映探测器输出梯度信号的幅值。
随后即可以把不同幅值的信号区分开来，设最大幅值为Vmax，最小幅值为Vmin，则幅值区间为Vmin～Vmax，将此区间均分为2n个小的幅值区间，并在x轴上标定0～2n的坐标，则有：
[d=Vmax-Vmin2n] （2）
第i个区间内的幅值大小为：
[Vmin+d?（i-1）<v<vmin+d?i， 1≤i≤2n]=""
当某一信号的高度位于第i个区间内，则在横坐标x为i处y值（光子计数）加1，根据这一原则，则可将检测到的元素依次归入相应的区间内。以0～2n作为横坐标，各区间信号数目为纵坐标，即可以绘制元素的谱线。
2 测试结果验证
本次测试中，采用的探测器型号为KETEK公司的VIAMP H7，X射线管为MOXTEK公司的50 kV MAGNUM系列，管电压设置为35 kV，管电流为2 μA。
2.1 信号滤波处理
滤波效果的好坏是数字化EDXRF实现的关键。由数据分析可知，噪声干扰的频率远大于有效信号，所以Response Type（滤波器类型）选择Lowpass（低通），Design Method（设计方法）选择FIR的equiripple法，采样频率为40 MHz，通带截止频率为140 kHz，阻带截止频率为2 MHz，通带衰减为0.1 dB，阻带衰减为60 dB。根据以上参数设计出的滤波器Order（滤波器阶数）为102。
运用该滤波器对采集到的信号进行处理，得到的滤波及成形效果如图2所示。从图2中可以看到，滤波后的信号阶梯分辨效果理想，高频噪声信号得到了很好的抑制，信号成形结果明显。成形效果细节如图3所示。图中就是将台阶信号处理成为梯形的结果。不仅去除了基线上的噪声，同时得到了光子能量的相对大小（梯形高度）。
2.2 能量标定
在滤波及信号成形效果理想的前提下，在此进行了谱线绘制。横坐标0～2n取n=8，则横坐标被分为256个通道，采样时间设置为0.5 s，绘制10组采样数据的谱线累加效果图，结果如图4所示。
从图4中可以看出，铌元素的Kα与Kβ特征峰绘制明显，通过与传统标准谱线（256道址）进行对比，可以确定铌元素特征峰所在的横坐标位置是正确的。据此可以认定利用该方法进行铌元素的识别是可行的。
2.3 含量标定
为了验证该方法能否正确反映铌元素含量的定量关系，使用粉末压片法配制了铌元素含量分数分别为1%，2%，…，10%的铌铁混合样品，分别绘制采样时间为0.5 s的谱线，计算出特征峰半峰宽（FWHM）面积。绘制半峰宽（FWHM）面积与质量分数之间的相关性曲线，如图5所示。由图5可知，元素含量与半峰宽面积之间具有很好的相关性。
图5中的直线方程为y=2.690 91x+5.4，其线性相关系数是0.971，实际工作中要求R值大于0.8。认定利用该方法进行元素定量识别是可行的。随着Nb元素品位的增加，相对测量误差降低，与识别高品位矿石目标相匹配。 </v
3 结 论
利用数字化的处理方式代替传统模拟电路进行元素识别，可以摆脱模拟器件对成形时间的束缚，极大提高测量效率，同时消除了弹道亏损与基线漂移的影响，通过对实测样品进行定性与定量分析，证明了该方法的可行性。通过迅速地分析矿石中的Nb元素，从而在源头提高Nb元素的品位，不仅对后续的富集过程提供了高品位原料，也对环境保护做出了积极的贡献，有效地避免大量化学药剂带来的生态问题。
本文的思路与方法为研制适用于白云鄂博矿的全数字化新型荧光矿石分选机奠定了基础。
参考文献
[1] 程建忠，侯运炳，车丽萍.白云鄂博矿床稀土资源的合理开发及综合利用[J].稀土，2007，28（1）：70?74.
[2] 赵德胜.白云鄂博矿有价元素的X荧光快速测量[D].包头：内蒙古科技大学，2015.
[3] 郭财胜，李梅，柳召刚，等.白云鄂博稀土、铌资源综合利用现状及新思路[J].稀土，2014，35（1）：96?100.
[4] 陶海军，张一鸣，曾志辉.基于AD7606的多通道数据采集系统设计[J].工矿自动化，2013，39（12）：110?113.
[5] 戴振麟，葛良全，邹德慧.能量色散X射线荧光分析基本參数法研究[J].核电子学与探测技术，2008，28（1）：146?149.
[6] 周翟和，汪丽群，沈超，等.基于CPLD的磁致伸缩高精度时间测量系统设计[J].仪器仪表学报，2014，35（1）：103?108.
[7] 王晓帆，任家富，操礼志，等.基于FPGA的数字多道梯形成形算法的实现[J].电子测试，2015（19）：28?30.
[8] 王敏，方方，曹建宇，等.基于FPGA的数字脉冲成形技术的研究[J].电子技术应用，2013，39（7）：87?88.
[9] 夏宇闻.Verilog数字系统设计教程[M].北京：北京航空航天大学出版社，2013.
[10] 张松，李筠.FPGA的模块化设计方法[J].电子测量与仪器学报，2014，28（5）：560?565.
[11] 陈晓燕，程志江，姜波，等.基于多传感器信号融合的数字滤波方法[J].电气传动，2015，45（2）：54?57.
[12] 王飞.基于FPGA的全数字化峰值时刻检测技术[J].电子测量与仪器学报，2015，29（6）：914?919.
[13] 吴明，宋博，王锋，等.基于高斯过程分类的调制识别方法[J].计算机仿真，2015，32（10）：14?18.
[14] 陈世国，吉世印，刘万松.基于小波分析的指数衰减信号高斯脉冲成形[J].物理学报，2008，57（5）：2882?2887.
[15] 张软玉，罗小兵，许祖润.参数最优化数字核能谱获取系统研究[J].原子能科学技术，2009，43（1）：77?80.
