Полнопрофильный рентгенофазовый анализ состава электролита алюминиевого производства на основе мультипопуляционного эволюционного алгоритма и данных элементного анализа

Abstract

Разработан метод количественного рентгенофазового анализа (КРФА) на основе самоконфигурируемого мультипопуляционного параллельного генетического алгоритма (СГА), который успешно применен для бесстандартного автоматического полнопрофильного анализа образцов электролита алюминиевых электролизеров. Метод позволяет избежать работы по эмпирическому выбору настроек генетического алгоритма и показывает достаточную точность автоматического КРФА по методу Ритвельда под управлением СГА (полученные значения криолитового отношения соответствуют аттестованным значениям с точностью, характеризуемой стандартным отклонением всего 0,035 ед. КО), а также возможность его использования для оперативного контроля состава электролита на алюминиевом производстве

We developed a method of self-configurable multipopulational parallel genetic algorithm (SGA) and successfully applied it to a standardless automatic full-profile X-ray phase analysis of aluminum bath samples. The method spares a user-analyst from working on the empirical choice of the genetic algorithm settings and shows the efficiency of the automatic QPA by the Rietveld method under the control of the SGA, as well as the possibility of using it for express monitoring of the bath composition in aluminum production