摘要：以金矿石中的金元素为研究对象,基于灰色关联度和RSM模型提出原子吸收光谱法分析Au测定条件参数的多目标优化模型。选取泡塑预处理方式、振荡时间、王水浓度和硫脲浓度为优化目标,确定测量结果相对误差的绝对值为质量指标;建立基于信噪比的正交设计试验,分析试验结果的质量指标及对应的信噪比并进行量纲化处理,计算灰色关联系数和关联度;确定优化目标的极差分别为0.026、0.116、0.176、0.375,定性判断泡塑处理方式目标最不显著。根据RSM模型确定王水浓度、振荡时间、硫脲浓度为单因素的Box-Behnken方法试验,采用三因素三水平曲面设计对测定结果相对误差的绝对值进行分析,制作显著水平表并完成响应曲面试验;建立二次多项式回归方程的预测模型并进行显著性分析,其F=217.24,p<0.0001表明该模型具有高度的显著性,模型的相关系数为0.9969,校正决定系数为0.9924,表明该模型可以解释超过99%的响应值变化;绘制响应曲面图和等高线图对试验数据进行回归拟合,通过响应曲面的形状和等高线的陡峭程度进行判定分析,最终寻找最优化目标参数为王水浓度、振荡时间、硫脲浓度分别为11.33%、27.39 min和0.97%时,样品测量结果的相对误差最小。模型验证结果表明,在最优化目标参数条件组合下选择不同质量浓度的金矿石国家标准物质进行样品制备,测定结果的正确度和精密度均符合DZ/T 0130.3—2006(地质矿产实验室测试质量管理规范),表明基于灰色关联度-RSM模型对原子吸收光谱法分析金矿石中金元素的多目标优化参数准确可靠,验证了该方法的科学性和正确性,能够被应用于实际的生产中去。该方法对于定性判断各条件参数间的主次关系,定量计算各条件参数的最佳组合水平具有独特优势,有望在寻找多目标优化设计参数领域的平台上发挥作用,更加有效地确定最佳目标组合。

摘要：年径流形成过程受到很多因素的影响,对其未来的精确描述十分困难,常用的成因预测法和统计预测法都有其一定局限性.以年径流作为自回归因子,降水、气温和用水做为回归因子,建立了年径流预测的混合回归模型,并以黄河三门峡站为例,对黄河三门峡站天然年径流未来变化进行了6种方案下的预测.研究表明,混合回归模型既能较好地模拟气温、降水及耗水变化对年径流量的影响,也能体现年径流自身的演变规律.