автореферат диссертации по приборостроению, метрологии и информационно-измерительным приборам и системам, 05.11.13, диссертация на тему:Алгоритм калибровки приборов спектрального анализа материалов, инвариантный воздействию влияющих факторов

005045062

На правах рукописи

МЕШКОВА Ольга Борисовна

АЛГОРИТМ КАЛИБРОВКИ ПРИБОРОВ СПЕКТРАЛЬНОГО АНАЛИЗА МАТЕРИАЛОВ, ИНВАРИАНТНЫЙ ВОЗДЕЙСТВИЮ ВЛИЯЮЩИХ

ФАКТОРОВ

Специальность 05.11.13 - «Приборы и методы контроля природной среды, веществ, материалов и изделий»

АВТОРЕФЕРАТ диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

2 4 МАЙ 2012

Омск 2012

005045062

Работа выполнена в федеральном государственном бюджетном образовательном учреждении высшего профессионального образования «Омский государственный университет путей сообщения»

Научный руководитель: доктср технических наук, доцент

КУЗНЕЦОВ Андрей Альбертович.

Официальные оппоненты: доктср технических наук,

профессор ФГБОУ ВПО «Сибирская автомобильно-дорожная академия» (СиБАДИ) ЕПИФАНЦЕВ Борис Николаевич;

кандидат физико-математических наук, доцент ФГБОУ ВПО «Омский государственный технический университет» (ОмГГУ) ГОРБУНКОВ Владимир Иванович.

Ведущая организация: ФГБОУ ВПО «Сибирский государственный

индустриальный университет» (СибГИУ), г. Новокузнецк.

Защита состоится 07 июня 2012 г. в 15-00 часов на заседании диссертационного совета Д212.178.01 при Омском государственном техническом университете по адресу: 644050, г. Омск, пр. Мира, 11, ауд. 8-421.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке Омского государственного технического университета.

Автореферат разослан «07» мая 2012 г.

Отзыв на автореферат в двух экземплярах, заверенный гербовой печатью, просим направлять по адресу: 644050, 0мск-50, пр. Мира, 11, Омский государственный технический университет, ученому секретарю диссертационного совета Д212.178.01.

Ученый секретарь

диссертационного совета Д212.173.01 доктор технических наук, доцент

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ Актуальность темы. Приборы определения количественного состава материалов широко используются на предприятиях металлургии, машиностроения, транспорта, геологии, медицины. Значительной является роль приборов контроля в создании и исследованиях свойств новых материалов, включая наноматериалы и материалы с заданными свойствами. В Федеральной целевой программе «Исследования и разработки по приоритетным направлениям развития научно-технологического комплекса России на 2007 -2012 годы» важное место отводится развитию технических средств мониторинга и контроля объектов природной и техногенной сферы.

Атомно-эмиссионный спектральный анализ (АЭСА) является высокочувствительным, .многоэлементным методом качественного и количественного определения химических элементов в объектах контроля. Определяющим условием выбора метода контроля состава материалов является соответствие метрологических характеристик технических средств диапазонам измерения параметров объекта контроля, а также воспроизведение этих характеристик в течение длительного периода времени. К задачам дальнейшего совершенствования следует отнести повышение стабильности и устойчивости метода к внешним воздействиям.

В работе исследуются факторы, влияющие на точность средств контроля состава материалов, пути ее повышения и способы непрерывного контроля на примере автоматизированных систем АЭСА. Методы атомно-эмиссионной спектроскопии редко дают результаты с относительным стандартным отклонением менее 5%. В значительной мере это обусловлено изменением факторов, влияющих на приборное обеспечение анализа в процессе измерений, приводящего к значительным отклонениям калибровочных зависимостей от установленных. Актуальность темы диссертации вытекает из требований развития теории, методов и средств измерений количественного состава материалов, анализа влияющих факторов, их оценки, способов уменьшения влияния на конечный результат анализа и разработки алгоритма калибровки, обеспечивающего достоверность и точность проводимых измерений.

В развитие методических и аппаратных средств метода большой вклад внесли работы отечественных ученых - Г. С. Ландсберга, С. JI. Мандельштама, В. К. Прокофьева, С. М. Райского, И. В. Пейсахсона, Н. С. Свентицкого, В. В. Недлера, А. К. Русанова, В. Н. Музгина, В. Р. Огнева, В. К. Прокофьева, А. А. Пупышева, В. Н. Салмова, И. Г. Юделевкча, G. К. Harrison, С. Е. Moore, К. W. Jackson, М. S. Cresser.

Автоматизацией измерений и повышением точности приборов АЭСА занимались такие ученые, как А. Н. Зайделъ, В. В. Налимов, Ю. М. Буравлев, И. Е. Васильева, И. Р. Шелпакова, Л. Л. Петров, В. И. Мосичев.

Предлагаемые способы повышения точности и ее последующего контроля для различных приборов атомно-эмиссионной спектроскопии, как отечественного, так и импортного исполнения, представляют решение поставленной актуальной задачи.

Цель диссертационной работы: разработка алгоритма калибровки автоматизированных систем АЭСА количественного состава материалов, инвариантного к воздействию внешних изменяющихся влияющих факторов, повышение точности и достоверности контроля.

Задачи исследований:

1. провести анализ факторов, влияющих на точность определения количественного состава материалов, выделив наиболее существенные из них;

2. подобрать целевую функцию градуирования приборов АЭСА, инвариантную к внешним влияющим факторам, найти ее оптимальные параметры;

3. разработать адаптивный алгоритм устойчивого градуирования на основе предложенной функции, снижающий систематические погрешности измерений, выполненных при различных условиях;

4. установить соотношение инструментальных ошибок контроля применительно к нормативным интервалам концентраций контролируемых марок материалов;

5. доказать эффективность предложенного способа и алгоритма устойчивого градуирования при сохранении требуемой точности средствами непрерывного статистического контроля, увеличение рекалибровочнога интервала.

Методы исследования: в диссертационной работе приведены результаты теоретических исследований, полученные с использованием методов математической статистики, планирования эксперимента, решения задач оптимизации, а также результаты экспериментальных исследований, полученные путем испытаний стандартных образцов состава материалов и сплавов на автоматизированных приборах атомно-эмиссионной спектроскопии.

Научная новизна. Новыми являются следующие результаты диссертации:

1. алгоритм градуирования автоматизированных систем атомно эмиссионного спектрального анализа, инвариантный изменяющимся условиям проведения контроля;

2. математическая модель, связывающая результаты измерений концентраций искомых элементов и факторов, характеризующих влияние на проводимые контрольные испытания, положенная в основу предложенного алгоритма градуирования.

Достоверность научных положений, рекомендаций и выводов, подтверждена представительностью экспериментальных данных, использованием аттестованных методов измерений, поверенного оборудования, утвержденных стандартных образцов количественного состава, использованием методов планирования эксперимента, методов математической статистики, а также удовлетворительным согласованием расчетных и экспериментальных данных.

Положения, выносимые на защиту:

1. аналитические выражения для создания целевой функции построения устойчивых градуировочных зависимостей и определение ее параметров;

2. адаптивный алгоритм устойчивого градуирования на основе предложенной функции, снижающий систематические погрешности измерений, выполненных при различных условиях;

3. экспериментальное подтверждение длительного сохранения требуемой точности результатов определения количественного состава металлов и сплавов при использовании способа устойчивого градуирования.

Практическая значимость диссертационной работы заключается в получении технических решений для стабилизации градуировочных графиков при проведении спектрального анализа материалов и сплавов:

1. определены внешние случайные изменяющиеся факторы, влияющие на результаты спектрального анализа, указаны существенные из них, оценена погрешность и способы ее компенсации;

2. разработан алгоритм устойчивого градуирования различных автоматизированных систем спектрального анализа, реализуемый в их программном обеспечении;

3. предложен и реализован алгоритм: непрерывного контроля точности проводимых анализов в условиях промышленного производства.

Апробация работы. Положения диссертационной работы доложены на научно-технических конференциях и семинарах: УП1 Международной научно-

практической конференции «Теория, методы и средства измерений, контроля и диагностики» (г. Новочеркасск, 2007), Всероссийской научно-технической конференции «Приоритетные направления развития науки и технологий» (г.Тула, 2008), Международной научно-практической конференции «Современные проблемы и пути их решения в науке, транспорте, производстве и образовании» (г. Одесса, 2008), Всероссийской научно-практической конференции «Транспорт-2009» (г. Ростов-на-Дону, 2009). Научном семинаре «Современный атомно-эмиссионный анализ и науки о Земле». ИГХ СО РАН (г. Иркутск, 2009), VII Международной научно-технической конференции «Динамика систем, механизмов и машин» (г. Омск, 2009), II международной научно-практической конференции «Измерения в современном мире» (г. Санкт-Петербург, 2009), Международной научно-практической конференции «Инновационные технологии в машино- и приборостроении» (г. Омск, 2010), Международной научно-практической конференции «Научные исследования и их практическое применение: современное состояние и пути развития '2011» (г. Одесса: Черноморье, 2011).

Публикации. Основные положения диссертационного исследования отражены в 18 публикациях, в том числе в изданиях, рекомендованных ВАК РФ опубликовано 5 научных работ.

Структура и объем работы. Диссертационная работа состоит из введения, 5 глав, общих выводов, заключения и списка литературы. Диссертация изложена на 182 страницах основного текста, содержит 51 рисунок, 37 таблиц и 3 приложения.

ОСНОВНОЕ СОДЕРЖАНИЕ ДИССЕРТАЦИИ

Во введении дан краткий обзор состояния вопроса, обоснована актуальность темы диссертации, сформулированы задачи исследований и основные результаты, выносимые на защиту.

Первая глава посвящена анализу современного состояния методов и средств контроля количественного состава материалов методами спектрального анализа, а также состояния современных средств атомно-эмиссионного спектрального анализа.

Рассмотрены составляющие неопределенности, возникающие на каждом этапе анализа, оценен их вклад в конечный результат. Поставлена задача оценки зависимости суммарной стандартной неопределенности от содержания определяемого компонента.

На рис 1. показана структурная схема спектрального прибора с источником получения информации и факторами, влияющими на точность измерений, и указаны факторы, влияющие на устойчивость, а следовательно, и на точность выполняемых анализов. Приняты следующие обозначения: ГнИ -генератор спектра искровой; ПК - персональный компьютер; МК -микроконтроллер. Влияющие факторы: - форма сигнала; Ч'; - сила тока; — структурные особенности образца; температура.

Суммарная неопределенность анализа при учете влияющих факторов определяется с учетом неопределенностей образца, источника спектра, метода обработки данных, инструментальной пмрешности:

Таким образом, неопределенность результатов возникает как из неопределенностей нормированных входных параметров, так из-за изменчивости внешних воздействующих факторов при реализации методов измерений.

Во второй главе исследованы законы распределения многократных измерений количественного состава материалов средствами атомно-эмиссионной спектроскопии. Снижение ошибок контроля может быть осуществлено благодаря рациональному выбору средств измерений на основе учета ошибок контроля первого и второго рода.

При выдаче конечного результата предлагается дополнять его параметрами достоверности, характеризующими правильность оперший контроля и показателями воспроизводимости процесса. Варианты соотношения результирующей поірешности АС і приборов спектрального анализа по

Рис. 1. Структурная схема атомно-эмиссионного спектрометра типа «Аргон-5СФ».

обр °ист ^мет ^инстр •

(1)

отношению К Границам СгОСТтт и Сгосгтах определяемых концентраций элементов в материале представлены на рис. 2.

Результаты накопленного материала по данным спектральных лабораторий ФГУП ОМО им. П. И. Баранова, ОмПО «Радиозавод им. А. С. Попова» (РЕЛЕРО), ОАО «Омское машиностроительное конструкторское бюро», ОАО «Высокие Технологии», ОАО ПРП «Омскэнергоремонт», дают основание утверждать, что установлены законы распределения результатов в аналитических интервалах методик определения элементного состава и соответствующие доверительные вероятности Р<). Анализ статистических данных в работе выполнен в системе 8ТАТ15Т1СА 6.0.

Рис. 2. Возможные исходы результатов измерений количественного состава материалов при АЭСА.

На рис. 3 приведена типичная гистограмма исследования содержания меди (Си) в алюминиевом сплаве типа АК5М2 по результатам 99 испытаний образцов. Поскольку результаты измерений всегда искажены погрешностями, это неизменно приводит к ошибкам контроля. Очевидно, что ошибки контроля следует рассматривать как случайные события, в связи с чем для их описания необходимо использовать вероятностные методы. Автором предложен подход, соответствующий существу задач допускового контроля.

НШодпт (АК5М2-Д1НШД* 1п Д>нки« АК5№ &Ч9с)

Массовая доля С/,%

Рис 3. Гистограмма распределения результатов измерений содержания Си в алюминиевом сплаве АК5М2.

При контроле т параметров (контролируемых элементов материала) соблюдается условие

т

СР + « + )0 + ?) = П(Л+а'+А+«&) = !, (2)

тогда с учетом вьфажения (3), получим

ТТ" т т т

д = [ \(р, + а, + р, + ?,)-П(Д + +Р,)+Т\Рг (3)

1=1 м 1=1 /=1

Формулы (2) и (3) показывает вклад различных элементов сплава при формировании величин р ид- вероятностей того, что контролируемый образец соответствует или не соответствует определяемой марке материала хотя бы по одному элементу. При этом а и /3- вероятности ошибок контроля I и II рода Анализ вклада различных элементов сплава в формирование величины д позволяет управлять процессом контроля состава материалов.

В каждой аналитической программе, для каждой марки материала, по каждому определяемому элементу в нормативных документах указываются интервалы допускаемых концентраций в виде нижней границы допуска Сгост„п„ (НГД) и в виде верхней границы допуска СГОст«а» (ВГД), выраженные в процентах. Разработана методика оценки вероятностных параметров ошибок контроля I и II рода применительно к нормативным доверительным интервалам количественного состава материалов.

В третьей главе представлены данные о выявлении значимых факторов, способных изменяться от одного анализа к другому. Описана методика планирования эксперимента с целью нахождения влияния факторов на конечный результат. Уровни факторов X представляют собой границы исследуемой области по данному параметру. В данном случае изучается влияние четырех факторов Х1 на коэффициент корреляции градуировочных графиков АЭС А, при анализе алюминиевых сплавов АЛ-9 (табл. 1).

Таблица 1

Уровни факторов и параметры варьирования влияющих факторов

Фактор Значение Шифр фактора Размерность Шаг варьирования

гшп сред. шах

Код фактора -1 0 +1

Время экспозиции г 20 30 40 X, с 10

Сила тока, I 1,5 2 2,5 Х2 А 0,5

Угол заточки электрода, а 30 105 180 Х3 градусы 75

Частота поджигающих импульсов в режиме высоковольтной искры,/ 100 250 400 х< Гц 150

Разработана математическая модель, обосновывающая выбор факторов, приводящих к изменению интенсивностей спектральных линий и дрейфу градуировочных графиков при испытаниях одинаковых комплектов стандартных образцов. Согласно модели, стабильность исследуемых факторов зависит от напряжения на выходе диодной линейки (4), скорости поступления атомов в зону возбуждения спектра и интенсивностью их излучения (5), кроме того, изменение силы тока повлечет изменение температуры и как следствие интенсивности линий в спектре (6).

С С С о <- о

/ = ЛуятГ! -

\ кТ ) (5)

Т = [5040(уа - V,ь)] / {ШёА)аКЕЛ)ь} - / Яь) - 18(1а / 1Ъ)} > (6)

где 2-заряд на конденсаторе, С- емкость конденсатора, i -среднее значение фототока, /-интенсивность спектральной линии, ^-вероятность перехода атомов из одного энергетического состояния: в другое, у - доля атомов, поступающих в зону возбуждения, и-число атомов, испаряющихся в единицу времени; Е-энергии ионизации атомов, V - потенциалы возбуждения, g- статистический вес энергетического уровня; Я -длина волны.

Для минимизации числа опытов использован дробный факторный эксперимент, в котором дробные реплики р линейных эффектов из полного числа опытов к обозначены 2к'р. Разрешающая способность оценивается по числу факторов в определяющем контрасте, т.е. для данной полуреплики разрешающая способность равна 4.

Таблица 2

М-1

Матрица планирования ¿дг

Номер опыта Факторы в безразмерном масштабе

хо ХЛ Х2Х4 7

1 + + + - - + - - 2,87

2 + - - - - + + + 2,68

3 + + - - + - - + - 3,05

4 + - + - + - + - 2,40

5 + + + + + + + + 2,39

6 + - - + + + - - 3,06

7 + + - + - - + - 2,43

8 + - + + - - - + 2,56

Пользуясь матрицей планирования, представленной в табл. 2 были вычислены коэффициенты линейного уравнения регрессии (7) данной математической модели (8).

Для выявления наиболее значимых факторов использована линейная модель вида

м 1-1 1-І

(7)

гдеу-отклик, Ъ0, Ьі , ¿„-параметры модели.

Вычислив коэффициенты уравнения, получим

^=2,68+0,005^-0,125^-0,07^ +0,045х4 +0,07^ -0,205хЛ -0,01^*3 ^

После анализа полученных результатов установлено, что выбранная математическая модель зависимости внешних воздействующих факторов на интенсивность излучения адекватна. По рассчитанным величинам коэффициентов регрессии установлены факторы, имеющие наибольшее влияние на изменение интенсивностей спектральных линий определяемых элементов. Наибольший вклад в снижение точности вносят нестабильность тока спектрального генератора и сочетание времени экспозиции и формы электрода.

В четвертой главе рассмотрены причины смещения градуировочных зависимостей в координатах С = f (70), где С - определяемая концентрация элемента, /0 - измеряемая относительная интенсивность спектральных линий. Показаны пути создания градуировочных графиков, инвариантных изменяющимся условиям проведения эксперимента. На рис. 4 и 5 приведены градуировочные графики цинкового сплава типа ЦАМ 4-1, построенные в разное время (сентябрь 2008 (1), ноябрь 2008 (2) и февраль 2009 (3)).

1

3 _

'Ґ

Рис. 4. Градуировочный график А1 (308,22 нм) линия сравнения Zn (307,59 нм) Я2^ 0,782

Рис. 5. Градуировочный график Си (324,75 нм) линия сравнения 2п (307,59 нм) Д2=0,913

Данные получены с использованием квантометра типа МФС-8 и блока регистрации типа БКССБ. Для построения графиков на рис. 4 и 5 использованы аналитические линии Си (324,7:5 нм), А1 (308,22 нм), в качестве линии сравнения использована линия 2п (307,59 нм).

Все представленные линии рекомендованы ГОСТ 17261-77 и ГОСТ 23328-95 на проведение спектрального анализа цинковых сплавов.

Анализ зависимостей показывает, что график алюминия А1 (308,22 нм) со временем существенно изменяет свое положение (коэффициент детерминации Л2=0,782), в то время, как график меди Си (324,75 нм) находится в относительно стабильном состоянии (/Р=0,913).

Это можно объяснить тем, что линия сравнения не соответствует аналитической линии алюминия (аналитическая пара не является гомологичной). В то время, как линии меди Си (324,75 нм) и цинка Ъл (307,59 нм) образуют гомологичную пару. Данные об изменении измеряемых интенсивностей приведены в табл. 3.

Автором предложен алгоритм получения устойчивых градуировочных графиков, заключающийся в том, что в автоматизированных системах АЭСА предлагается измерять не одну, а несколько линий анализируемого элемента и линий сравнения, имеющих различные энергетические характеристики для компенсации изменений условий проведения эксперимента и уменьшения методической погрешности.

Рис. 6. Интенсивности линий аналитической пары (А1-2п) 674 СО ЦАМ4-1, полученные при различных условиях в ПО спектрометра БКССЮ.

Для этого предлагается использование вместо относительной интенсивности 10, функции, аргументами которой являются несколько линий анализируемого элемента и несколько линий сравнения, имеющих различные параметры яркости и потенциалов возбуждения-Щ!^, 1ш2, Лнз, Лрь ЛР2, ЛРз).

Таблица 3

Количественное изменение интенсивности при изменении условий эксперимента.

Калибровка Элем. Длина волны, нм Интенсив. 1о Ю

Сен 08 А1 2п 308,215 307,590 369,1 631,8 0,585 -

Ноя 08 А1 Хп 308,215 307,590 1512,4 820,7 1,844 310 29,7

Для снижения погрешностей от различных факторов, влияющих на интенсивности спектральных линий при построении градуировочных графиков была предложена функция вида:

р _ а\1дн\ +а21ан2 +а31ан3 ^

Ъ^срХ + +Ь31ср3

где /а1,1, Ли2> Лнз _ интенсивности спектральных линий анализируемого элемента; ЛРь /ср2, /срз - интенсивности линий сравнения, имеющие различные энергетические показатели; а\, а2, аъ, Ъ\, Ъ2, Ьз — весовые коэффициенты.

Дополнительные условия, накладываемые при осуществлении оптимизации с использованием выражения (10) —коэффициенты Ь\, Ь2, Ь3 , следует изменять, если потенциалы возбуждения линий анализируемого элемента Лнь Лн2> Лнз находятся между потенциалами линий сравнения 1Ср], 1ср2, ЛРз- Если же потенциалы возбуждения линий анализируемого элемента больше или меньше потенциалов линий сравнения, то оптимизацию следует проводить с варьированием параметров аь а2, <я3.

При вьтолнении многомерной оптимизации целевой функции была поставлена цель минимизировать коэффициент детерминации с применением следующих методов: нулевого порядка - Хука-Дживса, первого порядка -наискорейшего спуска (Коши), второго порядка — Ньютона, а также провести

сравнительный анализ методов оптимизации по количеству итераций, необходимых для поиска экстремума при фиксированной точности и начальных координатах поиска. Для решения задачи была использована программа GRG 2 (Generalized Reduced Gradient).

Оптимизация устойчивой функции по коэффициентам аи а2, <з3, Ьи Ьь ¿3 выполнялась для различных условий проведения эксперимента, при котором графики в координатах /0<-»С имеют существенное расхождение. При этом в координатах F<r>C графики будут сближаться. Условие оптимального соотношения весовых коэффициентов: R2 1.

Для расчета весовых коэффициентов использовался метод крутого восхождения по поверхности отклика. Для непрерывной однозначной функции кратчайшее направление к вершине: описывается градиентом.

Объединив выражение (10) и выражение для коэффициента детерминации,

получим систему для оптимизации: f

р = аЛ + агхг + аЛ .

b]yl+b2y2+ b}y3 '

< (iwjb.iy]2

Rl=__У"' "<-1 /-1 J_. (11)

Поскольку функции в этой системе не являются непрерывными и значения аргументов представляют наборы дискретных значений, решение системы выполнялось численными методами с регулированием шага восхождения. В результате оптимизации получены значения коэффициентов аи а2, Ьь Ьг, Ь3 для градуировочных графиков, устойчивых к изменению внешних условий проведения эксперимента.

Устойчивые градуировочные графики, соответствующие данным испытаний одного из стандартных образцов (СО) табл. 4, приведены на рис. 7 и 8. Анализ зависимостей показал, что разброс точек относительно среднего значения уменьшился в обоих случаях (i?2=0,984, Л2=0,981).

Таблица 4

Расчетные параметры функции устойчивого градуирования цинковых сплавоь (СО 262)

Элем. Длина волны, нм Потенциал возб., эВ Яркость Конц., % Щ Ъ,, Р

А1 266,039 308,215 309,271 4,67 4,02 4,02 20 320 5000 3,66 0,08 0,12 0,79 0,02 0,09 0,89 3,431

Си 224,700 324,754 327,396 8,23 3,82 3,78 40 5000 2500 2,32 -0,41 0,14 0,57 0,63 0,09 -0,49 8,741

2п 301,835 307,206 307,59 8,11 8,11 4,03 30 10 26 93,88 - - -

■ —*

Лг

\ >

\

1 У

1 >

л \ ♦ '

Рис. 7. Устойчивый градуировочньш график Л/, Д2=0,984.

Рис. 8. Устойчивый градуировочный график Си, Л2=0,981.

Из сравнения рис.4,5 и соответственно рис.7,8 сделан вывод о том, что при использовании функции устойчивого градуирования погрешности измерений снизились в среднем в 3,5 раза.

Предложенная блок-схема алгоритма устойчивого градуирования представлена на рис. 9.

Начало

БД методик

Выполнить игпытания СО при различных условиях эксперимента А'/ - сила тока, Х2 - время экспозиции, Хз—частота генератора, Л!-*—угол заточки электрода

1

Выполнить оценку дрейфа классических градуированных характеристик, в координатах ІЦ — С. Выявить элементы с изменением положения градуированных характеристик (5 сист > 5%).

Использовать Нет

традиционные

градуировочные

характеристики 10 — С

БД СЛ

Для элементов с наибольшими расхождениями подобрать параметры из условий Лн1 « Лн2 Лнз; <Ран1я<Ран2~фаяЗ /ср!< /ср2 < /срз; фср^фсргХРсрЗ

Расчет устойчиЕюй градуировочной зависимости

Дівані + °24Н2 +аз4нЭ V«?)! + 62/ср2 + і37ср3

Процедура оптимизации ОІС2 О < ( ач, аъ сії, ¿і, Ьъ Ъ3)<1; Д(а4 ¿,) = 0,001; £= 0,0001.

Рис.9. Блок-схема алгоритма устойчивого градуирования. 16

БД ВЖ

©

Выполнить калибровку с оптимальными значениями а\, аъ, Ь\, Ъъ Аз

Оценить погрешности градуирования &сист > $сл, R опт

Выполнить испытания стандартного образца для непрерывного контроля точности по картам Шухарта

Занести значения в базу данных ВЖ для данной группы материалов (методики измерений)

1

Вывести на график контрольные карты Шухарта (систематической, погрешности, размаха, С{Ж/М)

Продолжение рис.9. Блок-схема алгоритма устойчивого градуирования.

В пятой главе рассмотрены результаты исследования точности предлагаемого способа градуирования. Построены и проанализированы карты точности для процессов со стандартным градуированием спектрального прибора и с построением устойчивых градуировочных графиков.

На рис. 10 и 11 приведены контрольные карты систематических погрешностей Дс с верхней иСЬ и нижней ЬСЬ контрольными границами для стандартного и предлагаемого способов градуирования прибора.

Рис. 10. Контрольная карта систематических погрешностей (Дс), стандартная калибровка

Рис.11. Контрольная карта систематических погрешностей (Дс), устойчивая калибровка

Кроме контрольных карт систематических погрешностей, в работе исследованы карты размахов, текущих расхождений, кумулятивных сумм, а также карты средних значений, показавших эффективность предложенного алгоритма. Непрерывный внурилабораторный контроль точности (ВЛКТ) проводился путем ежедневных предварительных испытаний контрольного образца перед проведением анализов различных материалов и анализом составляющих результирующей погрешности с нормами точности.

Таким образом, при помощи инструмента контрольных карт выявлено, что показатели точности остаются в пределах нормируемых значений в случае использования устойчивых градуировочных графиков, в то время, как в случае стандартного способа градуирования, суммарная погрешность превышает предельные значения, нормируемые стандартами в среднем в 3-4 раза. Это доказывает эффективность применения разработанного алгоритма градуирования. Кроме того, снижение составляющих суммарной погрешности, уменьшает вероятности возникновения ошибок первого и второго рода, исследованных во второй главе.

ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ И ВЫВОДЫ

1. Определены оценки составляющих стабильности, воспроизводимости и неопределенности контроля количественного состава материалов средствами АЭСА по отношению к нормативным требованиям по точности результатов анализа. Использован корреляционный метод, основанный на установлении связей между интенсивностями излучения линий анализируемого элемента и линий с различными энергетическими параметрами, следящих за изменениями параметров низкотемпературной плазмы.

2. Методами планирования эксперимента количественно установлены факторы, влияющие на точность результатов количественного спектрального анализа. Наибольший вклад в снижение точности вносят нестабильность тока спектрального генератора и сочетание времени экспозиции и формы электрода.

3. Получена целевая функция градуирования, аргументами которой являются несколько линий анализируемого элемента и линий сравнения, имеющих различные параметры яркости и потенциалов возбуждения, положенная в основу алгоритма калибровки приборов спектрального анализа. Установлено, что введение данной функции повышает инвариантность градуировочных графиков к внешним влшзощим факторам. Коэффициент

детерминации увеличился в среднем с 0,675 до 0,987, что привело к снижению суммарной систематической погрешности.

4. Разработана методика оценки вероятностных параметров ошибок контроля I и II рода применительно к нормативным доверительным интервалам количественного состава материалов. Введение целевой функции позволило снизить как систематические, так и случайные погрешности, что привело к увеличению вероятностей попадания в доверительный.интервал экспертной выборки в среднем в 1,4 раза.

5. Разработана методика внутрилабораторного контроля точности результатов АЭСА. Статистическим инструментом, подтверждающим повышение различных составляющих точности спектрального анализа материалов, выбраны контрольные карты Шухарта. Экспериментально подтверждено, что использование предложенной целевой функции уменьшает погрешности контроля: контрольная карта систематических погрешностей показала, что погрешность уменьшилась в среднем в 5 раз (с 15,2 до 3,2%). Карта размахов показала, что погрешность расхождений в параллельных измерениях количественного содержания снизилась в среднем в 4 раза (с 11,3 до 2,6%).

ОСНОВНЫЕ ПУБЛИКАЦИИ ПО ТЕМЕ ДИССЕРТАЦИИ

Статьи в изданиях, рекомендованных ВАК РФ:

1. Мешкова О.Б. Об определении показателей достоверности и возможностей контроля количественного состава материалов / A.A. Кузнецов О.Б. Мешкова//Омский научный вестник. 2009. №3. С.180-184

2. Мешкова О.Б.Способ достижения инвариантности градуировочных графиков при определении количественного состава металлов и сплавов автоматизированными системами АЭСА. материалов / A.A. Кузнецов, О.Б. Мешкова, Д.Е. Зачатейский // Омский научный вестник. 2010. № 2. С.169-172.

3. Мешкова О.Б. Модернизация спектрального оборудования для диагностирования и ремонта подвижного состава / А. А. Кузнецов, О.Б. Мешкова // Транспорт Урала. 2009. № 2 (21). С.86-89.

4. Мешкова О.Б. Внутрилабораторный контроль точности результатов спектрального анализа с применением контрольных карт / A.A. Кузнецов, О.Б., Мешкова //Известия Транссиба, 4(4), 2010.С. 16-22.

5. Мешкова О.Б. Исследование факторов, влияющих на результаты измерения интенсивностей при спектральном анализе материалов/ A.A. Кузнецов О.Б., Мешкова, В.А. Слептерев// Омский научный вестник. 2011. №З.С.242-245.

Статьи в других изданиях:

6. Мешкова О.Б Вопросы повышения эффективности средств неразрушающего контроля для обеспечения безопасности и надежности железнодорожного транспорта (статья) / А.А. Кузнецов, О.Б. Мешкова// Теория, методы и средства измерений, контроля и диагностики: Материалы VIII Междунар. науч.-ггракт. конф. — Новочеркасск, 2007. - С.95-97.

7. Мешкова О. Б. Исследование эффективности средств контроля в обеспечении надежности подвижного состава железных дорог (статья). / О.Б. Мешкова, А.А.Кузнецов // Обеспечение экономически целесообразных условий работы железных дорог на основе оптимизации режимов работы электротехнических комплексов: Межвуз. тематический сб. науч. тр. — Омск, 2008. С. 48-51

8. Мешкова О.Б. К вопросу минимизации рисков принятия ошибок контроля количественного состава материалов / А.А. Кузнецов, О.Б. Мешкова// Приоритетные направления развития науки и технологий: доклады всероссийской научно-техн. конф.; под общ.ред. чл.-корр. Российской акад. наук В. П. Мешалкина. - Тула: Изд-во ТулГУ, 2008. - С. 132.

9. Meshkova О. В. Minimization of probability checking error for quantitative material composition / A. A. Kuznetsov, О. B. Meshkova // Intern. Science conf. «Contemporary problems and solutions in Science, Transport, Industry and Education», Ukraine, Odessa National Maritime University, 2008, p. 89-91.

10. Мешкова О.Б. Модернизация оборудования для диагностирования и ремонта подвижного состава/ А.А. Кузнецов, О.Б. Мешкова, В.А. Слептерев, А.В. Шахов //Материалы всероссийской научно-практической конференции «Транспорт-2009». Ростов-на-Дону. 2009.С.56-58

11.М ешкова О.Б. Способ создания устойчивых градуировочных зависимостей в автоматизированных системах спектрального анализа / А.А. Кузнецов, О.Б. Мешкова, А.В. Глазырин // Материалы научного семинара «Современный атомно-эмиссионный анализ и науки о Земле». ИГХ СО РАН. Иркутск. 2009. С. 52

12. Мешкова О.Б. О повышении точности и достоверности контроля состава материалов методами АЭСА. (тезисы доклада)/ А. А. Кузнецов, О.Б. Мешкова // Материалы научного семинара «Современный атомно-эмиссионный анализ и науки о Земле». ИГХ СО РАН. Иркутск. 2009. С. 53.

13. Мешкова О.Б. О планировании эксперимента при построении устойчивых градуировочных графиков для автоматизированных систем АЭСА / А.А. Кузнецов, О.Б. Мешкова // Материалы VII Международной научно-

технической конференции «Динамика систем, механизмов и машин». 2009. ОмГТУ. Омск. С. 394-396.

14. Мешкова О.Б. Уменьшения неопределенности в практике атомно-эмиссионного спектрального анализа / А.А. Кузнецов, О.Б. Мешкова// Материалы П международной научно-практической конференции «Измерения в современном мире-2009» СПбГПУ. Санкт-Петербург. 2009. С.126-128

15. Мешкова О.Б. Методы и средства измерений, испытаний и контроля / А.А. Кузнецов, О.Б. Мешкова., Т.А. Тигеева. Учебное пособие. Омск: изд-во ОмГУПС, 2009.138 с.

16. Мешкова О. Б. Исследование факторов, влияющих на точность регистрации спектров с использованием твердотельных детекторов излучения. Материалы международной научно-практической конференции «Инновационные технологии в машино - и приборостроении» 14 апреля 2010 ОмГТУ. Омск. С. 44-47.

17. Мешкова О. Б. Контроль точности результатов спектрального анализа материалов с применением контрольных карт (статья). Энергосберегающие технологии, контроль и управление для предприятий железнодорожного транспорта. Межвуз. тематический сб. науч. тр., ОмГУПС -Омск, 2011.- С. 54-59.

18. Meshkov а О. В. Study of factors affecting stability calibration dependencies of atomic emission spectrometers / A. A. Kuznetsov, О. B. Meshkova // Intern, conf. «Scirntific research and its practical use». Ukraine. Odessa. National Maritime University. 2011. p. 96.

Типография ОмГУПСа. 2012.Тираж 100 экз. Заказ 294. 644046, г. Омск, пр. Маркса, 35

ВВЕДЕНИЕ.

1. СРАВНИТЕЛЬНЫЙ АНАЛИЗ МЕТОДОВ И СРЕДСТВ КОНТРОЛЯ КАЧЕСТВА МАТЕРИАЛОВ С ПРИМЕНЕНИЕМ СПЕКТРАЛЬНОГО АНАЛИЗА.

1.1. Сравнительные характеристики спектральных методов элементного анализа.

1.2. Спектральные приборы для проведения АЭСА с применением дугового источника возбуждения спектра.

1.3. Спектральные приборы с фотографической и фотоэлектрической регистрацией спектров.

1.4. Автоматизация способов обработки спектральной информации.

2. ПОВЫШЕНИЕ ДОСТОВЕРНОСТИ КОНТРОЛЯ НОРМАТИВНЫХ ПАРАМЕТРОВ МАТЕРИАЛОВ

2.1. Экспериментальные исследования законов распределения измеряемых величин

2.2. Исследование влияния точности средств измерения на появление ошибок первого и второго рода.

2.3. Экспериментальные исследования точности средств контроля

2.4.0пыт использования автоматизированных систем промышленного спектрального анализа.

3. ИССЛЕДОВАНИЕ ФАКТОРОВ, ВЛИЯЮЩИХ НА ТОЧНОСТЬ РЕЗУЛЬТАТОВ АТОМНО-ЭМИССИОННОГО СПЕКТРАЛЬНОГО АНАЛИЗА

3.1. Составляющие погрешностей АЭСА.

3.2. Исследование факторов, влияющих на результаты измерения интенсивностей при спектральном анализе материалов.

3.3. Планирование эксперимента при поиске оптимальных условий

3.4. Статистический анализ экспериментальной информации и выбор метода ее обработки.

4. ПОВЫШЕНИЕ ТОЧНОСТИ И СТАБИЛЬНОСТИ МЕТОДИК СПЕКТРАЛЬНОГО АНАЛИЗА МАТЕРИАЛОВ

4.1. Метод построения градуировочных зависимостей спектральных приборов.

4.2. Критерии качества методов анализа

4.3. Влияние внешних факторов на положение градуировочных графиков.

4.4. Разработка функции и алгоритма устойчивого градуирования.

4.5. Исследование устойчивых градуировочных графиков.

5. ОБЕСПЕЧЕНИЕ НЕПРЕРЫВНОГО МЕТРОЛОГИЧЕСКОГО КОНТРОЛЯ СРЕДСТВ ИЗМЕРЕНИЙ

5.1. Внутрилабораторный контроль точности с помощью контрольных карт Шухарта по количественному признаку.

5.2. Основные показатели исполнения процесса контроля количественного состава материалов

5.3.Внутрилабораторный контроль прецизионности измерений с использованием целевой функции

5.4. Статистическое регулирование процесса контроля: численное определение вероятности брака и средней длины серии

Приборы определения количественного состава широко используются на предприятиях машиностроения, транспорта, геологии, медицины для контроля состава материалов при изготовлении и ремонте деталей и узлов технического назначения, исследованиях твердых, жидких и газообразных проб природного происхождения и полученных в результате синтеза. Велика роль приборов контроля в создании и исследованиях свойств новых материалов, включая наноматериалы и материалы с заданными свойствами. В Федеральной целевой программе «Исследования и разработки по приоритетным направлениям развития научно-технологического комплекса России на 2007 - 2012 годы» важное место отводится развитию технических средств мониторинга и контроля объектов природной и техногенной сферы.

Метод атомно-эмиссионного спектрального анализа (АЭСА) позволяет одновременно из одного спектра определять до 65 макро- и микроэлементов. Погрешность определения вследствие субъективности визуальной расшифровки и интервальной оценки содержания, а также нестабильности градуировочных графиков в системах автоматизированного контроля, как правило, составляет десятки процентов , и результат соответствуют полуколичественному анализу, что является основным недостатком метода. Поэтому улучшение метрологических характеристик результатов АЭСА за счет его компьютеризации является компромиссным способом повышения эффективности определения количественного состава материалов.

Определяющим условием выбора того или иного метода контроля состава материалов является соответствие метрологических характеристик средств контроля диапазонам изменения контролируемым параметрам объекта контроля, а так же воспроизведение этих характеристик в течение длительного времени. В работе исследуются факторы, влияющие на точность средств контроля состава материалов, пути ее повышения и способы непрерывного контроля на примере автоматизированных систем атомно-эмиссионного спектрального анализа.

Атомно-эмиссионный спектральный анализ является высокочувствительным и многоэлементным методом качественного и количественного определения химических элементов в твердых, жидких и газообразных веществах.

В настоящее время основными недостатками АЭС А являются:

1. Повышенная чувствительность к внешним влияющим факторам, что требует периодической перекалибровки спектрометра и стабилизации положения нестабильных градуировочных графиков.

2. Неоднородность структурных параметров стандартных образцов и исследуемой пробы, что приводит к проявлению дополнительных погрешностей анализа.

3. Необходимость наличия большого числа комплектов стандартных образцов для решения задач аналитического контроля неизвестных материалов.

Но прежде всего к задачам дальнейшего совершенствования метода следует отнести повышение стабильности и устойчивости метода к воздействию внешних факторов. Анализ влияющих факторов, их оценка, способы уменьшения их влияния на конечный результат является в настоящее время актуальной задачей анализа количественного состава материалов.

Предлагаемые способы повышения точности и ее последующего контроля для различных приборов как отечественного, так и импортного исполнения представляют решение данной задачи.

Цель диссертационной работы: разработка алгоритма калибровки автоматизированных систем АЭСА количественного состава материалов, инвариантного к воздействию внешних изменяющихся влияющих факторов, повышение точности и достоверности контроля.

Задачи исследований. Для достижения цели диссертационной работы были поставлены и решены следующие научно-технические задачи:

1. провести анализ факторов, влияющих на точность определения количественного состава материалов, выделив наиболее существенные из них;

2. подобрать целевую функцию градуирования приборов АЭС А, инвариантную к внешним влияющим факторам, найти ее оптимальные параметры;

3. разработать адаптивный алгоритм устойчивого градуирования на основе предложенной функции, снижающий систематические погрешности измерений, выполненных при различных условиях;

4. установить соотношение инструментальных ошибок контроля применительно к нормативным интервалам концентраций контролируемых марок материалов;

5. доказать эффективность предложенного способа и алгоритма устойчивого градуирования при сохранении требуемой точности средствами непрерывного статистического контроля, увеличение рекалибровочного интервала.

Методы исследования: в диссертационной работе приведены результаты теоретического исследования с использованием методов математической статистики, планирования эксперимента, решения задач оптимизации, а также результатов экспериментального исследования, полученные путем испытаний стандартных образцов состава на автоматизированных приборах атомно-эмиссионной спектроскопии.

Научная новизна: новыми являются следующие результаты диссертации:

1. алгоритм градуирования автоматизированных систем атомно эмиссионного спектрального анализа, инвариантный изменяющимся условиям проведения контроля;

2. математическая модель, связывающая результаты измерений концентраций искомых элементов и факторов, характеризующих влияние на проводимые контрольные испытания, положенная в основу предложенного алгоритма градуирования.

Достоверность научных положений, рекомендаций и выводов обеспечиваются: представительностью и достоверностью экспериментальных данных, использованием аттестованных методик выполнения измерений, поверенного оборудования и стандартных образцов известного количественного состава с действительными свидетельствами типов государственных стандартных образцов (ГСО), методов планирования эксперимента, а также методов математической статистики и интерпретации статистических данных, удовлетворительным согласованием расчетных и экспериментально определенных параметров.

Положения, выносимые на защиту:

1. аналитические выражения для создания целевой функции построения устойчивых градуировочных зависимостей и определение ее параметров;

2. адаптивный алгоритм устойчивого градуирования на основе предложенной функции, снижающий систематические погрешности измерений, выполненных при различных условиях;

3. экспериментальное подтверждение длительного сохранения требуемой точности результатов определения количественного состава металлов и сплавов при использовании способа устойчивого градуирования.

Практическая значимость диссертационной работы заключается в следующем:

1. определены внешние случайные изменяющиеся факторы, влияющие на результаты спектрального анализа, указаны существенные из них, оценена погрешность и способы ее компенсации;

2. разработан алгоритм устойчивого градуирования различных автоматизированных систем спектрального анализа, реализуемый в их программном обеспечении;

3. предложен и реализован алгоритм непрерывного контроля точности проводимых анализов в условиях промышленного производства.

Апробация работы. Положения диссертационной работы доложены на научно-технических конференциях и семинарах: VIII Международной научно-практической конференции «Теория, методы и средства измерений, контроля и диагностики» (г. Новочеркасск, 2007), Всероссийской научно-технической конференции «Приоритетные направления развития науки и технологий» (г. Тула, 2008), Международной научно-практической конференции «Современные проблемы и пути их решения в науке, транспорте, производстве и образовании» (г. Одесса, 2008), Всероссийской научно-практической конференции «Транспорт-2009» (г. Ростов-на-Дону, 2009), Научном семинаре «Современный атомно-эмиссионный анализ и науки о Земле» - ИГХ СО РАН (г. Иркутск, 2009), VII Международной научно-технической конференции «Динамика систем, механизмов и машин» (г. Омск, 2009), II международной научно-практической конференции «Измерения в современном мире» (г. Санкт-Петербург, 2009), Международной научно-практической конференции «Инновационные технологии в машино- и приборостроении» (г. Омск, 2010), Международной научно-практической конференции «Научные исследования и их практическое применение: современное состояние и пути развития '2011» (г. Одесса: Черноморье, 2011).

Публикации. Основные положения диссертационного исследования достаточно полно отражены в 18 публикациях, в изданиях, рекомендованных Перечнем ВАК, опубликовано 5 научных работ.

ВЫВОДЫ:

1. Предложено использование функции для градуировки приборов, объединяющей несколько линий сравнения, имеющих различные энергетические характеристики, что позволяет повысить инвариантность по отношению к условиям проведения эксперимента.

2. Показано, что уменьшение влияний от условий проведения эксперимента позволяет повысить стабильность процесса контроля и уменьшить погрешности от изменения параметров градуирования (коэффициент детерминации Я градуировочных графиков увеличился от 0,362 до 0,981), что уменьшает время проведения рекалибровок по стандартным образцам.

3. Разработана методика внутрилабораторного контроля точности результатов АЭСА. Статистическим инструментом, подтверждающим повышение различных составляющих точности спектрального анализа материалов, выбраны контрольные карты Шухарта. Экспериментально подтверждено, что использование предложенной целевой функции уменьшает погрешности контроля: контрольная карта систематических погрешностей показала, что погрешность уменьшилась в среднем в 5 раз (с 15,2 до 3,2%). Карта размахов показала, что погрешность расхождений в параллельных измерениях количественного содержания снизилась в среднем в 4 раза (с 11,3 до 2,6%).

4. Проведенные расчеты показали, что модели с логнормальным и гауссовским распределениями дают близкие результаты расчетов вероятности брака и средней длины серии выборок для разлаженного процесса, однако отказ от модели со случайной степенью разладки приводит к неверному расчету: средняя длина серии - значения средней длины серии получаются заниженными.

5. При помощи карт Шухарта показано, что для одного и того же набора данных, с использованием математической обработки в виде функции стабилизации Т7 уменьшены составляющие погрешностей, процесс стабилизируется во времени, не требуется перекалибровка спектрометров длительное время.

176

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Основными научными и практическими результатами работы является следующее:

1) Исследованы оценки составляющих стабильности, воспроизводимости и неопределенности контроля количественного состава материалов средствами АЭСА по отношению к нормативным требованиям точности. Установлено, что при оценивании показателей составляющих неопределенности необходимо использовать корреляционный метод, который основан на установлении корреляционных связей между интенсивностями излучения линий анализируемого элемента и линий, с различными энергетическими параметрами, следящих за изменениями параметров низкотемпературной плазмы.

2) Методами планирования эксперимента количественно установлены, факторы, влияющие на точность результатов количественного спектрального анализа. Наибольшим влияющим фактором на устойчивость модели эксперимента при проведении исследования состава материалов является стабилизация силы тока и комбинация данного фактора с площадью рабочей поверхности электрода. Такой подход позволил на следующем этапе выполнить оптимизацию условий проведения многоэлементного спектрального анализа. Исследовалась многопараметровая модель, позволившая снизить влияние негативных факторов.

3) Получена целевая функция градуирования, аргументами которой, кроме линии анализируемого элемента, являются несколько линий сравнения, имеющих различные параметры яркости и потенциалов возбуждения. Установлено, что введение данной функции повышает инвариантность градуировочных графиков к внешним влияющим факторам. Изменение коэффициента детерминации снижено в среднем от 0,675 до 0,987, что привело к снижению систематической погрешности в среднем в 45 раз.

4) Разработана методика оценки вероятностных параметров ошибок контроля I и II рода применительно к нормативным доверительным интервалам количественного состава материалов. Предложено введение вероятностных оценок ошибок контроля в результат анализа. При превышении расчетного значения вероятности ошибки по одному элементу более 0,1 рекомендуется повторить анализ. Введение целевой функции позволило снизить как систематические, так и случайные погрешности, что привело к увеличению вероятностей попадания в доверительный интервал экспертной выборки в среднем в 1,4 раза.

5) Разработана методика внутрилабораторного контроля качества результатов АЭСА. Инструментом, подтверждающим повышение различных составляющих точности спектрального анализа материалов методов атомно-эмиссионной спектроскопии, выбраны контрольные карты Шухарта. Экспериментально подтверждено, что использование предложенной целевой функции уменьшает погрешности контроля: контрольная карта систематических погрешностей показала, что погрешность уменьшилась в среднем в 5 раз (с 15,2 до 3,2%). Карта размахов показала, что погрешность расхождений в параллельных измерениях количественного содержания снизилась в среднем в 4 раза (с 11,3 до 2,6%).

1. ПР 50.2011-94 «Порядок ведения государственного реестра средств измерений». М.: Издательство стандартов. 1995.

2. Королев H. В. Опыт применения эмиссионного спектрального микроанализа для повышения надежности конструкционных материалов/ Н.В.Королев, Г.Г.Колчин, Б.С.Ермаков . Л.: ЛДНТП, 1987, 28 с.

3. С. В. Boss, К. J. Fredeen Concepts, Instrumentation and Techniques in inductively Coupled Plasma Optical Emission Spectrometry. Perkin Elmer Instruments, 1997. 116p.

4. ГОСТ 27809-95. Чугун и сталь. Методы спектрографического анализа. М.: Издательство стандартов. 1995.

5. ГОСТ 18895-97 Сталь. Метод фотоэлектрического спектрального анализа. М.: Издательство стандартов. 1997.

6. ГОСТ 27611-88 Чугун. Метод фотоэлектрического спектрального анализа. М.: Издательство стандартов. 1988.

7. Заякина С. Б. Высокая информативность прямого атомно-эмис'сионного спектрального анализа при применении МАЭС / С. Б.

8. Заякина, Г. H. Аношин, Л. М. Левченко, В. Н. Митькин, А. Н. Путьмаков // Аналитика и контроль. 2004. Т8. №3. с. 236-247

9. Vasilyeva I. Е. Calibration model of simultaneous multielement atomicemission analysis using analytical line groups of each determined element/

10. E. Vasilyeva, E. V. Shabanova //Fresenius J. Anal. Chem. 1998. V. 361. №3. P. 280-282.

11. Орлов А.И. Непараметрическое точечное и интервальное оценивание характеристик распределения / Журнал «Заводская лаборатория». 2004. Т.70. (5). с.65-70.

12. Пчелинцев А. М. Экспертное исследование свинцовых сплавов методом количественного безэталонного эмиссионного спектрального анализа/А. М. Пчелинцев, В. А. Корнеев. Методическое пособие для экспертов. М.: ВНИСЭ. 1983. 21 с.

13. Б. И. Заксас Многоканальный анализатор атомно-эмиссионных спектров / Б. И. Заксас, А. Б. Корякин, В. А. Лабусов, В. И. Попов, Н. П. Рязанцева, И. Р. Шелпакова //Заводская лаборатория. №9, 1994. с. 20-22.

14. Неразрушающий контроль. В 5 кн., Кн. 4 Контроль излучениями / Б. Н. Епифанцев, Е. А. Гусев, В. И. Матвеев, Ф. Р. Соснин;Под ред. В. В. Сухорукова. -М.: Высш. шк., 1992. 321 с.

15. Taylor P., Schuster Р. / Spectrochim. Acta. 1986. V41B. P. 81-103.

16. Sullivan J. J., QuimbyB. /Analyt. Chem. 1990. V62. P. 1034-1043.

17. Лившиц A. M. Разработка спектральной аппаратуры на базе приборов с зарядовой связью // Оптика и спектроскопия. 1994. Т.76, №2. с. 363-368.

18. Лабусов В. А. Многоэлементные твердотельные детекторы излучения большого размера для атомно-эмиссионного спектрального анализа / В.А. Лабусов ,В.И.Попов, А.В. Бехтерев, А.Н. Путьмаков , А.С. Пак. Аналитика и контроль №2, Т.9, 2005. С.104-109.

19. Пейс ах сон И. В. Оптика спектральных приборов. Ленинград. Машиностроение, 1970. 270 с.

20. Шелпакова И. Р. Многоэлементные твердотельные детекторы и их использование в атомно-эмиссионном анализе. / И.Р. Шелпакова, В.Г.Гаранин, В.А. Лабусов / Заводская лаборатория. 1999. №10. С. 3-16.

21. Cho J. H., Gemperline P. J., Walker D. / Appl. Spectrosc. 1995. V. 49. №12. P. 1841-1845.Sadler D. A., Littlejohn D. / J. Anal. Atom. Spectrom. 1995. V. 10. №3. P.253-257.

22. Sadler D. A., Littlejohn D., Riley R, Perkins С. V. / Appl. Spectrosc. 1996. V. 50. №4. P. 504-510.

23. V. G. Garanin, I. R. Shelpakova Spectrum shift fitting technique for atomic emission spectrometry / Spectrochimica Acta Part В 56 (2001) P.351-362.

24. Райхбаум Я. Д. Физические основы спектрального анализа. M.: Наука. 1980. 158 с.

25. Нагибина И. М. Фотографические и фотоэлектрические спектральные приборы и техника спектроскопии./ И.М.Нагибина., Ю. К. Михайловский / JL Машиностроение. 1981.246 с.

26. Faber К., Kovalski В. R. / Journal of Chemometrics. 1997. №11. P. 181-238.

27. Айвазян С. А. Прикладная статистика. Основы моделирования и первичная обработка данных/ С. А.Айвазян, И. С.Енюхов, Л.Д. Мешалкин М.: Финансы и статистика. 1983. 471 с.

28. Айвазян С. А. Прикладная статистика. Исследование зависимостей/ С. А.Айвазян, И. С. Енюхов, Л.Д. Мешалкин./ М.: Финансы и статистика. 1985. 487 с.

29. Айвазян С. А. Прикладная статистика. Классификация и снижение размерностей/ С. А.Айвазян, И. С.Енюхов, Л.Д. Мешалкин /М.: Финансы и статистика. 1989. 607 с.

30. Гаранин В. Г. Аналитические возможности многоканального анализатора эмиссионных спектров (МАЭС): дисс. канд. хим. наук. -Новосибирск. 2000. 120с.

31. Болынов М.А. Некоторые современные методы элементного спектрального анализа и тенденции их развития (обзор) // Заводская лаборатория. Диагностика материалов. №9. Т.70. 2004. С. 3-13.

32. Морозов И.А. Автоматизированные системы оптического спектрального анализа металлов и сплавов. / И.А. Морозов., В.А. Мельников, А.П. Никольский / Заводская лаборатория. №6,1986, С. 20.

33. С ал мов В. Н. Об алгоритме построения градуировочных графиков в автоматизированных системах обработки результатов спектрального анализа. /

34. B.Н. Салмов, Е.Б. Цой, К.К. Коваль / Заводская лаборатория. №6, 1986,1. C. 27-29.

35. Морозов Н. А. Совершенствование методов атомно-эмиссионного спектрального анализа металлов и сплавов с помощью ЭВМ. /Заводская лаборатория. № 8, 1991, С. 22.

36. Петров JI. JI. Закономерности распределения результатов в аналитических интервалах методик выполнения измерений при количественных методах элементного анализа / Заводская лаборатория 2001, №12, С.49

37. Кусельман И. И. Алгоритм использования спектральной информации при аттестации стандартных образцов состава сплавов / И . И. Кусельман, JI.A. Малыхина / Заводская лаборатория, 1983, №2, С. 34-35.

38. Салмов В.Н. Система автоматизированной обработки результатов спектрального анализа проб металлов/В.Н. Салмов, А.И. Косенко А. И., В.А. Усов, В.Б. Джураев / Заводская лаборатория, 1986, №2, С. 22-24.

39. Коваленко М. Н.Разработка методики анализа алюминия с использованием атомно-эмиссионного спектрометра "Эмас-200Д" / М.Н. Коваленко, В. А. Чекан, JI.B. Маркова, В.В. Коледа, А.Ф. Ту рутин/ Заводская лаборатория. Диагностика материалов, 2000, №1, с.22

40. Козлов JI. П. Оптимизация параметров градуировочных функций для квантометров фирмы ARL.I Л.П. Козлов, В.А. Шеверда/ Заводская лаборатория. 1988, №2, С. 40.

41. Борбат А. М. Количественный эмиссионный спектральный анализ без сопровождающих эталонов. /А. М. Борбат, В.И. Слабеняк/ Журнал прикладной спектроскопии. 1984, Т. 40, №5, с. 718-720

42. Vasilyeva I. Е., Shabanova Е. V. / Fresenius Journal of Analytical Chemistry. 1998. V. 361. №3.P.280-282.

43. Morales J. A., van Veen E. H., de Los-Vollebregt M.T.C.f Spectrochimica acta. 1998. V.53 B. №5. P.683-697.

44. Шабанова E. В. Модели градуировки и оценка их применимости в многоэлементном атомно-эмиссионном анализе твердых образцов. / Е. В. Шабанова, И. Е. Васильева, И. JI. Васильев, А. И.

45. Непомнящих. Заводская лаборатория. Диагностика материалов. №2. 2005 С. 9-15.

46. Буравлев Ю. М. Влияние структуры на результаты спектрального анализа сплавов. М.: Металлургиздат, 1963, 152 с.

47. Никольский А. П. Автоматизированный экспресс-контроль состава материалов в черной металлургии/ А.П. Никольский,В.П. Замараев,Г.В. Бердичевский/М.: Металлургия, 1985. 104 с.

48. Верховский Б. И. Автоматизация аналитического контроля в металлургии // Заводская лаборатория, 1982, №2, С. 37-40.

49. Юровицкая М. И. Спектрографический метод определения химического состава алюминиевых сплавов / М. И. Юровицкая, Т.М. Ковалева/ Заводская лаборатория, 1985, №11, С. 93.

50. Кабанова О. В.Нетрадиционный метод поиска параметров нелинейных моделей. / О.В. Кабанова, Р.И.Слободчикова/Заводская лаборатория. 1978, 44, №3, С. 334-338.

51. Карих Ф. Г. Сопоставление возможностей экспрессных фотографических методов анализа сплавов / Ф.Г. Карих,В.И. Лякишева/ Заводская лаборатория, 1985, №3

52. Automated multicomponent analysis with corrections for inferences and mattrix effects / J. H. Kalivas, B. R. Kowalski //Analytical chemistry, 1983, №55, p. 532-535.

53. Пат. 2035718 Россия, МКИ G01N21/67. Бюллетень. Способ определения массовых долей элементов в материалах и сплавах / Никитенко Б. Ф., Одинец А. И., Казаков Н. С., Кузнецов В. П., Кузнецов А. А. 1995. Бюллетень №14.

54. Никитенко Б. Ф., Казаков Н. С., Кузнецов А. А. Разработка и использование автоматизированных измерительных систем в спектральном анализе/Б.Ф. Никитенко, Н.С.Казаков, A.A. Кузнецов/ М., НТЦ "Информтехника", 1990. 80 с.

55. Зайдель А.Н. Таблицы спектральных линий/ А.Н. Зайдель, В.К. Прокофьев, С.М. Райский,В.А. Славный, Е.Я. Шрейдер/ М.-Наука, 1969.784 с.

56. Еханин М. В. Применение математического планирования эксперимента при моделировании процессов цветной металлургии/ М.В. Еханин, О. В. Кабанова/ М.: ЦНИИ цветмет экономики и информации, 1984, вып. 4. 48 с.

57. Дуймакаев Ш. И. Использование рассеянного, первичного излучения при РСА методом теоретических поправок. // Заводская лаборатория 1984. №11. С. 20-23.

58. Никитенко Б.Ф. Информационно-измерительные системы в атомно-эмиссионном спектральном анализе, 4.1, «Автоматизированный метод контрольного эталона для всего диапазона анализа» / Б.Ф. Никитенко, Н.С. Казаков/Дефектоскопия, № 10, 1998, с. 64-88.

59. Никитенко Б.Ф. Информационно-измерительные системы в атомно-эмиссионном спектральном анализе, ч.2, «Автоматизированный метод контрольного эталона для всего диапазона анализа» / Б.Ф. Никитенко, Н.С. Казаков/ / Дефектоскопия, № 11, 1998, с. 58-78.

60. Пат. 18286966 Россия, МКИ G01N21/67. Способ определения массовых долей элементов в материалах и сплавах / Б.Ф. Никитенко, Н.С. Казаков, А. И. Одинец, В. П. Кузнецов, A.A. Кузнецов // Бюллетень. 1994. №4.

61. Пат. 2035718 Россия, МКИ G01N21/67. Способ определения массовых долей элементов в материалах и сплавах / Б.Ф. Никитенко, Н.С. Казаков, А. И. Одинец, В. П. Кузнецов, A.A. Кузнецов // Бюллетень. 1995. №14.

62. Арнаутов JI В. Квантометрический анализ металлов и сплавов/ JI.B. Арнаутов, А. Д. Кире ев/Новосибирск: Наука, 1990. 164 с.

63. Малышев В. И. Введение в экспериментальную спектроскопию. М.: Наука, 1979. 420 с.

64. Буравлев Ю. М. Фотоэлектрические методы спектрального анализа металлов и сплавов. М.: Металлургия, 1984. 225 с.

65. Ротман А. Е. Методы спектрального анализа. JI: Машиностроение, 1975. 330 с.

66. Дрейзин В. Э. О статистическом подходе к решению многопараметрических задач неразрушающего контроля. // Дефектоскопия 1984. №3. С. 5-14.

67. Ибрагимов X. И. Работа выхода электрона в физико-химических исследованиях расплавов и твердых фаз на металлической основе. / X. И. Ибрагимов, В.А. Корольков /М.: Металлургия. 1995. 272 с.

68. Арсеньев П. П. Металлические расплавы и их свойства/ П.П. Арсеньев, JI.A. Ко л е дов/М. Металлургия. 1976.375 с.

69. Одинец А. И. Разработка новых способов определения структурных особенностей материалов спектральными методами анализа / А.И. Одинец, A.A. Кузнецов, Д.С. Шишкин / Омский научный вестник №1. 2005. С. 100 104.

70. Кузнецов А. А. Комплексные методы диагностирования промышленных изделий и узлов подвижного состава средствами атомно-эмиссионной спектроскопии. М.: Спутник +, 2005. 198 с.

71. Пытьев Ю. П. Математические методы интерпретации эксперимента. М.: Изд-во МГУ, 1990. 352 с.

72. Жиглинский А. Г. Оптимальные условия наблюдения корреляционных связей в спектре искрового разряда // Журнал прикладной спектроскопии 1978, т. 28. С. 381 387.

73. Петров А. А. Корреляционный спектральный анализ веществ./ A.A. Петров, Е.А. Пуш к ар ев а/С.-Петербург. Химия. 1993. 343 с.

74. Алтынцев М. П. Новые методы автоматизированного спектрального анализа: Тезисы докл. 15-й Российской н.-т. конф. "Неразрушающий контроль и диагностика" / М.П. Алтынцев, Ю.М. Вешкурцев, A.A. Кузнецов/Росс. общ. неразр. конт. М., 1999.

75. Борбат А. М.Количественный спектральный анализ без сопровождающих эталонов / A.M. Борбат, В.И. Слабеняк/ Журнал прикладной спектроскопии. 1984. Т.40. №11. С. 718 722.

76. Морозов Н. А. Методы оптического спектрального анализа алюминиевых сплавов с применением ЭВМ.- Заводская лаборатория, 1986, №9. С.21 -28.

77. Поль Р. В. Оптика и атомная физика. М., 1966. - 552 с.

78. Райхбаум Я. Д. Физические основы спектрального анализа. -М.: Наука, 1980, 158 с.

79. Жуковский Ю. М. Автоматизированная обработка результатов эмиссионного спектрального анализа // Заводская лаборатория. 1988. №9. С. 47-48.

80. Карманов Н. С. Автоматизированная система обработки фотографических спектров: тез. докл. III региональной конференции "Аналитика сибири-90" / Н.С. Карманов, С.Ф. Перелыгин, Т.И. Казанцева/Иркутск, 1990. с. 278.

81. Йорданов Ю. X. Автоматизированная система обработки спектрограмм при спектральном анализе / Ю. X. Йорданов, С.М. Беличев,И.В. Цапов, Р.К. Злажев/ Заводская лаборатория. 1987. № 8. С. 30-32.

82. Taylor B.L., Birks F. //Analyst. 1972. V. 97, №1158, P. 681-690.

83. С ал mob В. H. Система автоматизированной обработки результатов спектрального анализа проб металлов / В. Н. Салмов , А. И. Косенко , В. А. Усов, В. Б. Джураев //Заводская лаборатория. 1986. - №2. - С. 22-24.

84. Львовский Е. Н. Статистические методы построения эмпирических формул. М.: Высшая школа, 1988. 239 с.

85. Новицкий П. В. Оценка погрешностей результатов измерений./ П.В. Новицкий, И.А. Зограф/Л.: Энергоатомиздат. 1985.248 с.

86. Михеев B.C. Точностный расчет при проектировании измерительных приборов.//Измерительная техника. №12, 2000

87. Кондратов С. В. Многоканальные фотоэлектрические системы SKCCD : Тезисы докл. XVI Уральской конф. по спектроскопии / С.В. Кондратов, A.M. Жадобин, В.Л. Мусихин, В.И. Власов/ Уральский гос. техн. ун-т. Екатеринбург, 2003. С. 221 222.

88. V. G. Garanin, I. R. Shelpakova. Spectrum shift fitting technique for atomic emission spectrometry / Spectrochimica Acta Part В 56 (2001) 351—362

89. Gilbert Strang & Truong Nguyen. Wavelets and Filter Banks. Wellesley: Cambridge Press, 1996.

90. Бендат Дж., Пирсол А. Прикладной анализ случайных данных. М.: Мир, 1989.

91. Бендат Дж., Пирсол А. Приложения корреляционного и спектрального анализа . М.: Мир, 1982.

92. David Livingstone A practical scientific data analysis/John Willy &Sons.LTD ,2001

93. Бендат Дж., Пирсол А. Измерение и анализ случайных процессов. М.: Мир, 1974.101.3айдель А. Н. Погрешности измерения физических величин. Л.: Наука, 1986. 431 с.

94. ГОСТ Р ИСО/МЭК 17025-2006. Общие требования к компетентности испытательных и калибровочных лабораторий.

95. МИ 2335-95. Внутренний контроль качества результатов химического анализа.

96. Shewhart W.A. (Deming W.E., ed.). Statistical method for the view point of quality control. Pennsylvania: Lancaster Press, 1999.

97. Налимов В.В. Статистические методы планирования экстремальных экспериментов/ В.В. Налимов, Н.Л. Чернова М.: Физматгиз, 1965. - 340 с.106. 1Уе51ёагс13.О., вгоЛ Т. //СИп.Скет. 1981. V. 27. Р. 1536-1545.

98. Дворкин В.И. Метрология и обеспечение качества химического анализа. М.: Химия. 2001 г. 263 с.

99. Мердок Дж. Контрольные карты. М.: ФиС, 1986. 150 с.

100. Дворкин В. И. Внутрилабораторный контроль точности результатов измерений по стандартам ГОСТ Р ИСО 5725-1 и ГОСТ Р ИСО 5725-6-2002 //Партнеры и конкуренты, 2003 г., № 1. С. 26-39

101. ГОСТ Р ИСО 5725-1-2002. Точность (правильность и прецизионность) методов и результатов измерений. Часть 1. Основные положения и определения.

102. ГОСТ Р ИСО 5725-2-2002 Точность (правильность и прецизионность) методов и результатов измерений. Часть 2. Основной метод определения повторяемости и воспроизводимости стандартного метода измерений.

103. ГОСТ Р ИСО 5725-3-2002 Точность (правильность и прецизионность) методов и результатов измерений. Часть 3. Промежуточные показатели прецизионности стандартного метода измерений.

104. ГОСТ Р ИСО 5725-4-2002 Точность (правильность и прецизионность) методов и результатов измерений. Часть 4. Основные методы определения правильности стандартного метода измерений.

105. ГОСТ Р ИСО 5725-5-2002 Точность (правильность и прецизионность) методов и результатов измерений. Часть 5. Альтернативные методы определения прецизионности стандартного метода измерений

106. ГОСТ Р ИСО 5725-6-2002 Точность (правильность и прецизионность) методов и результатов измерений. Часть 6. Использование значений точности на практике.

107. Голубев Э. А. Стандарт 5725 изложение и комментарии // Заводская лаборатория. Диагностика материалов, 2003, №№ 6-10.

108. Панева В. И.Внедрение лабораторно-информационной системы путь к повышению достоверности аналитических измерений / В.И. Панева, И. В. Дюмаева/ Заводская лаборатория. Диагностика материалов. 2004, №2, С. 58-66.

109. Нежиховский Г. Р. Опыт метрологической экспертизы методик количественного химического анализа // Заводская лаборатория. Диагностика материалов. 1999, №12, С. 50.

110. Абраменко Ю. М. Метрологическая экспертиза методик количественного химического анализд. Опыт проведения и проблемы / Ю.М. Абраменко, H.H. Здориков, О.В. Карпов, С.Д.Успенский / Заводская лаборатория. Диагностика материалов. 1999, №12, С. 51-55.

111. Р 50.2.003-2000. Рекомендации по метрологии. ГСИ. Внутренний контроль качества результатов измерений. Пакет программ QControl. ИПК Издательство стандартов, 2000.

112. ГОСТ 8.315-97. ГСИ. Стандартные образцы состава и свойств веществ и материалов. Основные положения.

113. Буйташ П. Обеспечение качества результатов химического анализа/П. Буйташ, Н.М. Кузьмин, JI. Лейстнер/М:Наука. 1993.С.42.

114. Семенко Н. Г. Нормативная база по созданию и применению стандартных образцов // Измерительная техника, №7, 2003. С. 63-65.

115. ГОСТ 8.532-2002. ГСИ. Стандартные образцы состава веществ и материалов. Межлабораторная метрологическая аттестация. Содержание и порядок проведения работ.

116. Пономарева О. Б. Межлабораторные сравнительные испытания форма проверки технической компетентности лабораторий / ОБ. Пономарева, СБ. Шпаков/Заводская лаборатория. Диагностика материалов. 2005, №4, С. 56-61.

117. Калмановский В. И. Проблемы аттестации методик количественного химического анализа // Заводская лаборатория. Диагностика материалов. 2004, №12, С.59-62.

118. Нуцков В. Ю. Лабораторно-информационные системы. Критерии выбора. /В. Ю. Нуцков, И. В. Дюмаева/ Заводская лаборатория. Диагностика материалов. 2004, №10 С.55-59.

119. Смагунова А. Н. Алгоритмы получения оценок систематической составляющей погрешности результатов анализа проб / А.Н. Смагунова, Л.И. Белых, E.H. Коржова, В.А. Козлов/ Заводская лаборатория. Диагностика материалов. 2003, №4, С. 56.

120. Васильева И. Е. Оптимизационные задачи при выборе методических условий анализа вещества / И.Е. Васильева, Е.В.Шабанова, И.Л. Васильев/ Заводская лаборатория. Диагностика материалов. 2001, №5, С. 60-64.

121. Онищенко А. М. Анализ погрешностей приборов контроля состава и свойств веществ / А. М. Онищенко, А.Ю. Онищенко/ Автометрия. №2,2001 С. 112-114.

122. Булатицкий К. К. Особенности метрологических характеристик методик количественного химического анализа как методик выполнения косвенных измерений // Заводская лаборатория. Диагностика материалов. 2001, №6, С. 59.

123. Тришкина М. В. Методы контроля качества результатов испытаний продукции, применяемые в ОАО «Уралэлектромедь» // Сб. трудов XVII Уральской конференции по спектроскопии. Екатеринбург. 2005. С. 173-175.

124. РД 153-34.0-11.117-2001 «Основные положения. Информационно -измерительные системы. Метрологическое обеспечение».

125. Маркова Е. В. Метрологические особенности количественного химического анализа / Е.В. Маркова, Ю.В. Грановский/ Заводская лаборатория/, 1999, №12, С. 48-49.

126. Калмановский В. И. Единство измерений и количественный химический анализ / Заводская лаборатория, 1999, №12, С. 49-52.

127. Бегунов А. А. Особенности разработки и метрологической аттестации аналитических методик / A.A. Бегунов, А.П. Пацовский/ Заводская лаборатория, 1999, №12, С. 52-53.

128. Зажирко /В.Ф. Капустьян,А. А.Кузнецов/Омская гос. акад. путей сообщения. Омск, 1996 / Омский ин-т инж. ж-д. транспорта. Омск.

129. Адлер Ю. П. Планирование эксперимента при поиске оптимальных условий/Ю.П.Адлер, Е.В. Маркова, Ю.В.Грановский, М.: Издательство «Наука», 1976. 279 с.

130. Рожков Н.Ф. Планирование и организация измерительного эксперимента/ Н.Ф.Рожков Омск. ОмГТУ. 2009.106 с.

131. МЗ.Ахназарова C.JI. Методы оптимизации эксперимента в химической технологии/ C.JI. Ахназарова, В.В. Кафаров/М.: Издательство «Высшая школа», 1985. 328 с.

132. Карпов Ю.А. Метрологические проблемы сертификации партий веществ и материалов по химическому составу (обзор)/ Ю.А. Карпов, И. А. Майоров, JT.H. Филимонов/ Заводская лаборатория. Диагностика материалов. 2001. №2. С. 52-64.

133. Каплан Б.Я. Метрология аналитического контроля производства в цветной металлургии./ Б.Я. Каплан, JI.H. Филимонов , И. А. Майоров/ М.: Металлургия, 1989. 196 с.

134. Рубичев Н. А. Достоверность допускового контроля качества / Н. А. Рубичев, В.Д. Фрумкин/М.: Издательство стандартов, 1990.171 с.

135. Скворцов А. В. Расчет надежности, достоверности диагностирования и контроля технических систем с несколькими контролируемыми параметрами/ A.B. Скворцов, М.С. Уколов / Измерительная техника. 2006. №6. С.9:11

136. ГОСТ Р 50779.42-99 «Статистические методы. Контрольные карты Шухарта». М., 2004. 36 с. (ИПК Издательство стандартов)

137. ГОСТ 1583-93 «Сплавы алюминиевые литейные. Технические условия».

138. Jose А. С. Broekaert. Analytical Atomic Spectrometry with Flames and Plasmas. Wiley-VCH Verlag GmbH & Co. 2002. 347p.

139. Лабусов В. А., Попов В. И., Путьмаков А. Н., Бехтерев А. В. Анализаторы МАЭС и их использование в качестве систем регистрации и обработки атомно-эмиссионных спектров / Аналитика и контроль. Т.9. №2. 2005. С. 110-115.

140. Лабусов В. А., Попов В. И., Бехтерев А. В., Путьмаков А. Н., Пак А. С. Многоэлементные твердотельные детекторы излучения большого размера для атомно-эмиссионного спектрального анализа / Аналитика и контроль. Т.9. №2. 2005. С. 104-109.

141. Универсальный генератор с электронным управлением УГЭ-4. М.: Машприборинторг. 1990. 133 с.

142. Змитревич А. Г., Пупышев А. А. Атомно-эмиссионный анализ спектральный анализ ферросплавов: монография / Екатеринбург: УГТУ-УПИ, 2009. С.134-143.

143. Орлов А.И. Современная прикладная статистика. Журнал «Заводская лаборатория». 1998. Т.64. No.3. с. 52-60.

144. Мешкова О.Б Minimization of probability checking error for quantitative material composition. (Минимизация вероятностей ошибок контроля количественного состава материалов) / А. А. Кузнецов, О.Б.

145. Мешкова // Материалы международной научно-практической конференции «Современные проблемы и пути их решения в науке, транспорте, производстве и образовании 2008»: том-I. Транспорт. Одесса:2008-С. 100-102.

146. Мешкова О.Б. Модернизация спектрального оборудования для диагностирования и ремонта подвижного состава / А. А. Кузнецов, О.Б. Мешкова // Транспорт Урала. 2009. № 2 (21). С. 86-89.

147. Мешкова О.Б. Об определении показателей достоверности и возможностей контроля количественного состава материалов / А. А. Кузнецов, О.Б. Мешкова// Омский научный вестник. 2009. №3. С.180-184

148. Мешкова О.Б. Методы и средства измерений, испытаний и контроля / A.A. Кузнецов, О.Б. Мешкова, Т.А. Тигеева/ Учебное пособие. Омск: изд-во ОмГУПС, 2009. 138 с.

149. МешковаО.Б. О возможностях уменьшения неопределенности в практике атомно-эмиссионного спектрального анализа / A.A.

150. Кузнецов, О.Б. Мешкова /Материалы II международной научно-практической конференции «Измерения в современном мире-2009» / СПбГПУ, Санкт-Петербург. 2009.С. 126-128

151. Мешкова О.Б. Внутрилабораторный контроль точности результатов спектрального анализа с применением контрольных карт / А. А. Кузнецов, О.Б. Мешкова // Известия Транссиба, 4(4), 2010.С.16-22.

152. Analytical Atomic Spectrometry with Flames and Plasmas. Jose A. C. Broekaert Copyright 2002 Wiley-VCH Verlag GmbH & Co. KGA ISBN: 3-52730146-1 (Hardback); 3-527-60062-0 (Electronic).

153. Applied Chemometrics for Scientists Richard G. Brereton University of Bristol, UKCopyright John Wiley & Sons Ltd, The Atrium, Southern Gate, Chichester, West Sussex P019 8SQ, England 2007.

154. Pure component spectral recovery and constrained matrix factorizations: concepts and applications Klaus Neymeyra, Mathias Saw alia and Dieter Hessb Published online in Wiley Interscience: 8 January 2010 Journal of Chemometrics.

155. MODERN SPECTROSCOPY Fourth Edition J. Michael Hollas University of ReadingCopyright by John Wiley & Sons Ltd, The Atrium, Southern Gate, Chichester, West Sussex P019 8SQ, England 2004.

156. Inductively Coupled Plasma Spectrometry and its Applications Edited by Steve J. Hill School of Earth, Ocean and Environmental Sciences University of Plymouth Plymouth, UK.

157. A Practical Guide to Scientific Data Analysis David Livingstone ChemQuest, Sandown, Isle of Wight, UK This edition first published 2009 John Wiley & Sons, Ltd.

158. R. Hippler, H. Kersten, M. Schmidt, K.H. Schoenbach (Eds.) Low Temperature Plasmas Fundamentals, Technologies and Techniques 2008 ISBN: 978-3-527-40673-9.

159. R. d'Agostino, P. Favia, Y. Kawai, H. Ikegami, N. Sato, F. Arefi-Khonsari (Eds.) Advanced Plasma Technology 2008 ISBN: 978-3-527-40591-6.

160. B.M. Smirnov Physics of Ionized 2001 ISBN: 978-0-471-17594-0.

161. Vladimir N. Ochkin Spectroscopy of Low Temperature Plasma WILEY-VCH Verlag GmbH & Co. KGaA, 2009 WILEY-VCH Verlag GmbH & Co. KGaA, Weinheim.

162. Van Veen, E.H. Quantitative survey analysis by using the full inductively coupled plasma emission spectra taken from a segmented charge coupled device detector: feasibility study. Spectrochimica Acta Part B Atomic Spectroscopy 52(3) (1997).

163. Andrade, J. M. (2008) A tutorial on multivariate calibration in atomic spectrometry techniques. Journal of Analytical Atomic Spectrometry 23(1).

164. Министерство транспорта России Федеральное агентство железнодорожного транспорта Омский государственный университет путей сообщения

165. ТЕХНИЧЕСКИЙ ОТЧЕТ по Договору № 88/09на тему: «Внедрение и методическое сопровождение эмиссионного спектрометра «АРГОН-5СФ».1. СОГЛАСОВАНО:

166. Главный инженер ОАО «Омское машиностр инструкторское бю.

167. РАЗРАБОТАНО: Проректор по научной работе Омского государственного 1верситета путей сообщения

168. Т. Черемисин « С¿¿геТк^ 2009 г.1. Омск 2009

169. Руководитель работы -д-р техн. наук, доцент

170. Исполнители; Ст. преподаватель Аспирант1. СПИСОК ИСПОЛНИТЕЛЕН1. А. А. Кузнецов1. Л^'^ о. Б. Мешкова1. А. В. Глазырин1. Заключение

171. В отчете приводятся данные по внедрению и методическому сопровождению спектрометра эмиссионного типа «Аргон-5СФ», выпускаемого ООО «Спектрософт», г. Троицк, Московской обл.

172. Методическое обеспечение содержит пять методик для контроля низколегированных и хромоникелевых сплавов, медных, алюминиевых и титановых сплавов в широком диапазоне изменения легирующих элементов.

173. Методики входят в состав программного обеспечения спектрометра «Аргон-5СФ» № 058, установленного в спектральной лаборатории ОАО «Омское машиностроительное конструкторское бюро».