Бесплатный автореферат и диссертация по сельскому хозяйству на тему

Планирование, моделирование и оптимизация процессов диагностики состояния почв и растений на основе автоматизированных систем

ВАК РФ 06.01.03, Агропочвоведение и агрофизика

Автореферат диссертации по теме "Планирование, моделирование и оптимизация процессов диагностики состояния почв и растений на основе автоматизированных систем"

АГРОФИЗИЧЕСКИЙ ОРДЕНА ТРУДОВОГО КРАСНОГО ЗНАМЕНИ ^УЧНО-ИССЛЕДОВАТЕЛЬСКИЙ ИНСТИТУТ_

На правах рукописи

НОВИКОВ Анатолий Иванович, кандидат физико-математических наук

планирование, моделирование и оптимизация процессов

диагностики состояния почв

и РАСТЕНИЙ НА ОСНОВЕ АВТОМАТИЗИРОВАННЫХ СИСТЕМ

(06.01.03— агропочвоведение и агрофизика)

Автореферат диссертации на соискание ученой степени доктора физико-математических наук

САНКТ-ПЕТЕРБУРГ 1994

Работа выполнена во Всероссийском научно-исследовательском институте удобрений и агропочвоведения им. Д. Н. Прянишникова в 1975—1994 гг.

Официальные оппоненты: доктор технических наук, профессор Р. А. Полуэктов; доктор технических наук, заслуженный деятель науки и техники Российской Федерации, профес-ссор Р. А. Нелепин; доктор физико-математических наук, академик Российской инженерной академии, профессор А. А. Тер-Сааков.

Ведущее предприятие — Всероссийский научно-исследовательский институт сельскохозяйственной радиологии и агроэкологии.

в часов на заседании специализированного совета

Д 020.21.01 в Агрофизическом научно-исследовательском институте по адресу: 195220, Санкт-Петербург, Гражданский пр., 14.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке Агрофизического научно-исследовательского инештута.

Автореферат разослан 1994 г.

Отзывы в двух экземплярах, заверенные гербовой печатью учреждения, просим направлять по адресу: 195220, Санкт-Петербург, Гражданский пр., д. 14, АФИ.

Защита состоится

1994 г.

Ученый секретарь специализированного совета — доктор биологических наук

М. В. Архипов

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ.

АКТУАЛЬНОСТЬ ПРОВДЕМ. Разработка рациональных технологий применения средств комплексной химизации включает взаимосвязанные задачи повышения продуктивности сельскохозяйственных культур, воспроизводства плодородия почв, экологической безопасности и максимального экономического эффекта. Принятие решений возыогно на основе анализа и обработки информации о состоянии и развитии экосистем в условиях антропогенных воздействий.

Изучение закономерностей трансформации удобрений и других средств химизации в системе "почва-растение-удобрение" вызывает необходимость проведения многофункциональной диагностики состояния почв и растений, что требует разработки современных автоматизированных аналитических систем. Научная информация, получаемая в опытах, проводимых учреждениями агрохимического профиля, дополняется аналитически* информацией результатов диагностики.

Как правило, задачи массового анализа в сельском хозяйстве сводятся к определению питательных микроэлементов в различных сельскохозяйственных обьектах. В основном это N, Р. К, Са, fig, S, Si, Na, Ре к другие. Обьекты анализа-растения, корма, почвы, удобрения. продукция животноводства.

Для выяснения генезиса и диагностики почв важное значение имеет определение содержания и соотношения в них форм Ре, А1 и Ug.

Серьезную экологическую проблему представляет утилизация больиих объемов осадков городских сточных вод (ОСВ). Основным препятствием для использования (ОСВ) в качестве органического удобре-'ния является наличие в них повышенных концентраций некоторых токсических для человека и-животных элементов, определение которых связано с преодолением.значительных аналитических трудностей..

Практически всегда требуется развитие и усовершенствование ухе имеющихся методик и создание новых, отличающихся повьшенной чувствительность» и точностью.

Аналитические методы и приборы, применяемые в настоящее время не всегда в состоянии обеспечить высокую производительность и необходимое качество при определении контролируемых параметров.

• Для решения задачи автоматизации.агрохимических исследований в ВИУА, с участием автора создан аналитико-вычислительшй комплекс в сочетании с автоматическим накоплением, обработкой и обобщением

на ЭВМ данных опытов с удобрениями, проводимых в научных учреадег ниях.

Для решения проблемы высокопроизводительного массового анализа почв и растений предложено использовать инструментальные экспресс-методы с минимальными затратами времени на подготовку образцов к анализу. К ним относятся автоматизированные комплексы ядерно-физических методов анализа (нейтронно-активационшй - НАА и рентгенофлуоресцентный - РФА анализы).

Одно из главных преимуществ НАА и РФА - возиогность иногоэлементного анализа при высокой энспрессности определения. Однако, интерферирующие реакции при проведении НАА и матричные эффекты при РФА накладывают ограничения на эту возйохность.

Оптимизация методик актипационного анализа почв и растений и обработки получаемой при этом спектрометрической инфориации недостаточно развита.

Одним из направлений повшения качества и производительности аналитических исследований является привлечение средств коыпьоте-ризации и математических методов планирования, иоделирования, оптимизации на всех ее этапах, начиная от подготовки эксперимента и кончая обработкой результатов измерений на ЭВМ,. что является важным и актуальный с научной и практической точек зрения. 1 Целья работы является разработка автоматизированных методов оперативного контроля за действие« средств комплексной химизации и многофункциональной обработки информации с целью проектирования экологически безопасных технологий их применения.

Для решения этой цели требовалось, в частности: •

- разработать модели и критерии, позволяющие оптимизировать управляемые параметры контроля и выбрать оптимальные аналитические методики;

- разработать программу ыинишзациии критериев в заданной области эксперимента;

- разработать способы минимизации основных аппаратурных погрешностей актдаационного анализа;

- разработать алгоритш и прграшное обеспечение обработки спектрометрической информации для установок массового элементного активационного анализа почв и растений с использованием быстрых нейтронов и рентгёно-флуоресцентного анализа.

- разработать алгоритш и программное обеспечения, системы

оперативной обработки агрохимической информации, обобщения и выдачи рекомендаций.

- разработать банк моделей спекггров ганца-излучения исследуемых образцов и банк регрессионных моделей, описывающий взаимосвязи в агроэкосистеме.

Научная новизна, в процессе работа над диссертацией получены следующие новые результаты, выдвигаемые для защиты:

- на основе принципов планирования эксперимента и моделирования разработаны критерии оптимизации в массовом многоэлементном активационнсм анализе почв и растений;

- разработан метод оптимизации критериев в заданной области эксперимента;

- разработаны и внедрены банк моделей спектров гамма-излуче-• кия растительных и почвенных образцов и банк регрессионных моделей

взаимосвязей в агроэкосистеие;

- разработана и внедрена автоматизированная система прогнозирования результатов многоэлементного нейтронно-активационного анализа почв и растений;

- разработаны алгоритмы обработки спектров гаша-излучения с учетом минимизации аппаратурных погрешностей;

- разработаны оптимальные методики нейтронио-активационного анализа почв и растений и определение основных токсшеских элементов в осадке сточных вод на основе рентгено-флуоресцентного анализа;

- разработаны и внедрены автоматизированные система обработки агрохимической информации и выдачи рекомендаций (пакет STAT) и моделирование агрозкосистем с обобщенными факторами;

Разработанное программное обеспечение автоматической установки нейтронно-активационного анализа реализуют оптимальные методики и алгоритмы обработки спектрометрической информации при проведении массового многоэлементного анализа почв и растений.

Разработанный банк моделей спектров гамма-излучения реализован в автоматизированной системе прогнозирования результатов акти-вационного анализа почв и растений.

Разработанный банк моделей,; описъвающий действие средств комплексной химизации позволяет проводить.оперативные расчеты по оптимизации и комплексной оценке их влияния на качество продукции, плодородие почвы и экологическую обстановку а зоне возделывания

рассматриваемой культуры.

Практическая зиачжэдсть. Впервые разработана автоыатнзированна система прогнозирования результатов активационнаго анализа почв растения, основанная но на справочных материалах, а на аппаратур них спектрах образцов известного хшического состава.

Впервые разработай критерии огтшизации в иьссозш иногоэпз иентноы RÍA с ун'стой азгаа-иога uessasqero шмядая злеиентеэ в об разце,

Впорзыо разработана и сйттшзирооана методика определения об щего азота и ряда других элементов в почве с использованием ЭЕУ.

Разработана ыотодика определения техногенная элешнтов осадках сточных вод, применяемых в качестве удобрений.

Создзн развитый пакет прогрели для а^тетюиро^эий и £октт>нс& обработки гг^а-спекггройотркчсской mtfopti&faj.

Разрабокаякае система прогнозирования результатов aimcíipsoii ного ашв почв к растений. kjotopveí sbi'opa отюгяьнозго рада экспсрнтгга. опт.ипльнко исюдикн '«• гягефша обработки спектро ::sTpiKcaíoñ t¡t$opts>ii¡st на одм-ЗЮ ксг-ут &ль кепелаегг;: .при Егксглгзе других биэлогнч&емх объ&ггоа и вида етгюшруу^эго in лучения.

Разработанная и^лпыясруко скстеп! статиспк&сюго ягиухс агрохимической ;с£орь!;£{йи'й моделирования агроэкосисгс^ с псизз абабцжш ■фшороз Чйгут бить исгольгозаш api! обрьбэтке лсбс ннфориации.

Ераат^егаг/фзаятг^

- Разработакше va базе оптимальнее нстедг-си issfri

ро![йо-а5т;т-&ц«ои»то к рзтгсио-флуороаршпгого аиасгаоа г. npoi раШзйо оЗоспечаняв обработок спекяродетричгской кк$ор£Щ>в: сиз; •pfeftí з практику аг^ахииичзаах исследований института. его лов и опыиих станций при просодоиии массовых анализов поча, тений. коршз и удобрений.

Внедрение оптшшних цстодкк позволило говаскть произеок телшость аналогических установок и увеличить число одаозрецецг определяекаа элементов. a такзе снизить себестоимость анализа существенно повысить достоверность результатов по сравнения с тр диционнши физико-хиыическши иетодаш анализа.

Аналитические результаты используется в исследованиях, прои водимых в Ш/k и в более 130 научннх учреадениях Географическ

сети опытов со средствами химизация.

- Получено авторское свидетельства на 'Спасов определения содержания азота в почве".

- Компьютерные системы статистической обработки агрохимической информации, моделирование агроэкосистеи с обобщенными факторами, прогнозирование лежкоспособности овощной продукции внедрены и успечно используются в Украинском НИИ почвоведения и агрохимии од. А.Н, Соколовского, во ВНИИ цветоводства и субтропических культур г. Сочи, в НПО по овощеводству "Россия".

Факта внедрения подтверждается актами о внедрении. Апробация работа^ Основные результаты, полученные в диссертации, докладывались на следующих конференциях и совещаниях:"Конференция по использованию ускорителей в исследованиях и производстве", Техас, СНА (1980); "Современные тенденции в активационнои анализе", Торонто. Канада (1981); "Агрохимические показатели плодородия почв". Вроцлав, Полыаа (1989); "Коордиционное совещание по проведению полевых опытов", Берлин, Германия (1990); "Вопросы разработки и применения портативных генераторов нейтронов", Москва (1987-1988); "Современные методы исследования почв", Москва (1983); "Совершенствование системы питания с/х растений". Ровно (1985); "Система управления и средства автоматизации в АПК", Киае-нев (1987); "Натематические методы и ЭВЫ в аналитической химии", Ьосква (1986); "Проблемы внедрения кибернетики в с/х проигводс-тве\ Ереван (1986); "Научные основы оптимизации прогноза и охраны Природной среда". Москва (1986); "Математические моделирования Плодородия почв с помощью ЭВМ". Волгоград (1983); Всесоюзная конференция по применению математических методов и ЭВМ в почвоведении", Пу^ино (1983); Всесоюзное совещание по актмвационному анализу и другим радиоаиалитмческш методам", Ташкент (1987); Всесоюзная конференция по с/х радиологии", Обнинск (1984); Всесоюзное совещание по применении заряженных частиц в н/х", Ленинград (1985); Всесоюзное совещание по ядерной спектроскопии и структуре атомного яйра", Ташкент (1971).' Алма-Ата (1978). Рига (1979). Ленинград (1980). Самарканд.(1981). Киев (1982), Москва (1984) Ленинград (1385), Харьков (1986), Юрмала (1987); "Ядерно-физические метода & контроле окружающей среды". Ташкент (1979). Рига (1982), Томск (1985). '

Публикации. По теме диссертации опубликовано 130 работ.

Структура и обгса работа. Диссертация состоит из введения, пяти глав, вцводов и заключения. О&ьем диссертации составляет 261 страниц машнопистного текста, оттеняя 42 таблица. 53 рисунка и список литературы из 261 названий.

Содержание работы.

В глазе I проведен обзор методов автоматизированной обрабопа: агрохимической и аналитической ин^ориации. . lía приоре иейтрон-но-активационного анализа (НАЛ) рассмотрены осшзнаг зтапн обработки спектрометрической информации.

Нейтроино-активациишый анализ основам на изиергпкн содержания элементов по наведеУЕЮй радиоактивности, создаваемой потоке:-: нейтронов. В результате ядерных реакций в анализируемся ьгцэстао возникает кэлуч creía, которые регистрируется и анализируются с пэ-нсс,м> спйпрсшярва в памяти ЗШ, как спектр ггшй-у-злучзкул. Via сравнения на основе метода нашгньаих квадратов (1Ш) зарегистри-pocajíHMX спектров образца и химических эталонов ргссчнтцгается со-дер-ание определяема элементов в исследуемом образца.

Катоды обработки спектров предполагает идентичность усл^г/л получай« всей юфэрмации. Б реальном случае споотрл иссиздукгг: образцов и эталонов получаются в различных условиях, что трабус« сведения поправок, осуществляем.« на стадии предаарктояыюй обработки спектров.

Если погреЕНоегти аппаратурных фаотороз сведена до каасцуиа. то сходимость результатов ограничивается счетной стгтпспгюй. Определение количества элемента в образце с помо^ьэ гтиагциавез методов обычно планируется таккл образом, чтобу получить требуем: характеристики анализа (предел определения, погрешность, стоямэсть и производительность анализа). В принципе это возголто благодаря разнообразив ядерных характеристик и управляем параметров гиспз-римента. Поскольку форма спектра образца существенно завдеит ал условий проведения эксперимента, - то возникает возможность iií6opí таких условий, при которых форма спектра оптимальна по тем ил иным критериям. В работе рассмотрены критерии оптимизации, используемые в настоящее время и на примере анализа смэси из трех радионуклидов с разными периодами полураспада (T,/rn.Tf2) ,

исследованы поведения следугцих критериев от времени выдерзки :

Э,/Э; 3(5)Б,+2»^ /Э).- /Б,, где - вклады

интересующего и мешающих компонент в площадь пика Э. Результата исследования при возрастании времени выдержи в различных областях. приведены в табл. 1.

Таблица 1

Поведение рассматриваешь критериев от времени выдержи

критерий Область; поведение критерия

-я» Г,<ТП возрастает Тп<Т}<Тгг £г<Т, минимум убывает

а«,) Г,<2»ГМ г*тг,<т, возрастает иинимуи

Т, <2»ТП возрастает 2*Гп<Т,<2*Тгг 2»Тг2<Т, минимум убывает

Из табл.1 видно противоречивость некоторых выводов, получяе-шх на основании различных критериев. Критерий й, представляет кн-терес при определении рекима анализа с целью лучией обработки плохо разрепенных пиков спектра, когда не стоит проблема точности выделения сигнала Б). Для минимальной погрешности анализа используют критерий 5(8,). а для максимальной чувствительности -критерий вг,.

Планирование эксперимента' возмозно тогда, когда перед началоы исследования »кино сформулировать на основании предварительных сведений математическую модель эксперимента. Для этих целей в настоящее время используется данные об ядернофизических константах детектора, облучаемого вещества и активирующего излучения. Недостатком такого подхода является существенное влияние погрешностей используемых констант на оценки критериев прогнозирования. Кроме того, в массовой миогозлементном анализе, когда основной погреа-ностью анализа является статистическая, возникают особые требования как к условиям эксперимента, связанные с обеспечением высокой производительности установки при заданной точности анализа, так и к методам обработки спектров гамма-излучения.

В настоящее время недостаточно рассмотрены вопросы разработок оптимальных аналитических методик и автоматизированной обработки спектрометрической дафориации при проведении массовых анализов почв и растений.

Оперативность получения диагностической информации является существенна условней для обеспечения оперативности принятия решений по применении средств комплексной химизации, но для этого необходима еце и разработка специализированных компьютерных средств для комплексного анализа, обработки и обобщения данных о состоянии и поведении агроэкосистем.

Во второй главе рассматривается разработанная авторш astoua-тизированиая система прогнозирования, представлявшая собой созо-куачосгь програшат, аппаратурных средств и математических што-дов на базе ш!ни-ЗБ!г„ слука^ая для разработки оптимальных ¡й"оди,ч массового НАХ почв и растений. Ин^ориациошюй базой систем слуьй-ли из справочные дангеле, а непосредственно аппаратурное спектр'- "А' гталонов элементов, вкючэнных б исследуемую матрицу и спектру стандартных образцов известного ху&мческого состава, получаайгз при различных временных условиях t измерения. Моделирование спектров ганма-иалучония. В качество мзгеи&'пмбскоЯ модели гаша-спектроэ для с^датилляционных спектршэтров гзтороа предложено сладу кг,ее выражение:

Р 2 '

A,,(t) * С Е ClkJ »I1 ^»Цц U=i 1=1

гдз î1 lk и izu - î.-унхцул, аппроксимируйте пик и ксттсшвскоэ распределение в 1-ou канале анализатора от к-го радионуклида J-ro эталонного образца; и Ш-функция временного pœvua t (сблучениа tt выдержка t2 и регистрами t3 ) ; С - параметра иодолз;, опраделг.аь» 153 условия каилучаего прнблЕе-ниа средних квадратичооащ отшшэ-кий экспериментальных и иэделарованкых спектроа.

Copia пика I1, к описывается С/ккцией Гаусса с парйаетрсы pcs-пределеши а»Д|1+з»Ек, где а.в-кснстанты используемого прибора, а -энергия излучения, соответствувцая полояениэ recta s спгктре.

Комптоновскоо распределение îzik описывалось царагениеи : t2lk » 2.+ Ei* lEi*+S)E-Ek*(Ej2 +2*Ek)3/ÎEkz»(E^ >23.

При окончательно« выборе î2,k производилась модификация этого выраления, заключающаяся в "размазывании" резкого края коштоновс-кого распределения в области, рпределяеиой разреаением используемого детектора вблизи граничной энергии коыптон-эффекта.

Использование нескольких экспериментальных спектров эталона, полученных в различных временных условиях, делало корректным зада-

■чу определения параметров модели тех эталонов, у которых наблюдалось совпадение пояснения пиков спектра, отвечающих радионуклидам с разными периода)«! полураспада. Несмотря на минимальное число параметров модели, значение хи-квадрат не превышало 2.5 для всех исследуемых спектров эталонов, что указывает на адекватность модели и возмозность ее использование в целях прогнозирования. Параметры моделей залисываютя в банк моделей спектров гамма-излучения.

По заданному элементному составу "х" облучаемого вещества рассчитывается его прогнозируемый спектр: F,(t) = Е А,, U)*Xj. Планирование эксперимента. Основная цель выбора плана - получение требуемого качества проводимых экспериментов. За план эксперимента примем временной режим t. Методы расчета пргнозируемых характеристик анализа в данной работе осношваютя на возможности такого se их расчета и в эксперименте.

Исходной базой -выбора критериев оптимизации является прогнозируемая ковариационная матрицы решения D<x(t))4AT <t)*W*A(t)3"1. 8 качестве критериев оптимизации исследуются следующие ее характеристики: ü(t) - определитель, S(t> - след, D, j Ш - диагональные элементы, v(t) - число обусловленности этой матрицы.

Эти характеристики могут слуаить критериями оптимизации ыно-гоэлементного анализа, причем управляемые параметры эксперимента, минимизирующие эти критерии соответствуют: - Dj,(t) -лучией точности определения 3-го компонента, причем Ö(x, )- yt),, Ш'/х, - относительная статистическая погреиность определения содержания 3-ой компоненты; - U(t).SU) - лучшей статистической погрешности одновременного определения всех {общей и средней) компонент образца -{ D,А-оптимальности) ; - v(t) - лучшему разрешению всех компонент образца (мера некорректности задачи).

Если P(t)- функция производительности установки, зависящая от управляемых параметров эксперимента, то задача массового многоэле-иентного анализа - выбрать такой временной режим t в пределах допустимой области Q, при которой с требуемой относительной статистической погрешностью Ô,с одновременного определения интересующих компонентов образца обеспечивается максимальная производительность установки.

Используя метод штрафных функций, решение этой задачи сводим к минимизации следующего функционала, определяющего критерий массового многоэлементного анализа:

Kt.ç) = £ e,'í6U,) - в,с ]2 - PU). gs> о. t( а .

Значения í¡¡ подбиразтся чач, чтобы при отклонениях lô(x, ) - 0}° I на i% кзьйноиия L(t,ti) составляло «. Î0%.

Яля резсния задач шэгс,<ерпоЛ сптпеацми была разработан; специальная програкиа.

t/ногоузпиая кта;иза1гля Стадии в аапаиюй области. Зздаэтся числа цт-к-юс расчета и число серий поиска в кглдои цикле. là-ïorouepïu: пони; заменяет ск шследоватсльностьи одноиаршх. В начала расчета дакгсьао по траектерка избирается в направлении атиградиевга Оуи-Kii'.ui, tvjHucrítóuoro oípasovi. При последующ сагах напра-

сг.гкнз кдалнип ссщкиуктса. а саг увеличивается в несколько раз до пер, гоуд. Ç-уккцпЯ перестает уСиаато или точка вийдзт из 2. S ote:.', егт/чао Еозгра^е^сл в предод/тфй точку, направленно даасз-ииа сЛ;«рг.этсп образе«. a tar - с учетов разцзроз п-зре-

vcviitof". в aa«osvoív сбгосла и уисньиается ь неснопъно раз в иачалз каядел серж; доелг. UocpsvKïïv траектории в качала и ш^о каждого цинла расчога использузгсл а определении 1-го tara нааого цютд з иглраздеа-.™ дка сграта.

V.:* рас. 1 Ео upoviôHHoîi nroaxcai (облучен tj, шд^ргиа t2 > жтггш шш урог.и крнтсри« (KSj ) и траектория поиска шыйьт/ка: (a)- ïçi;5ïcpv'.ri 6(S, V. (ci- доспаеьии MS, i^ô при ЬвясклльнэД про-«г.аоп!.-телькскли. т.е. г in Ut, 5) - ЬоГ - 1/tj, t( Ü . Для

наглядности. рассматривается два налагаются пика oï рздйзиукяа-Ros с ргз.т.1чнш.я периадклл полураспада (Î, =10. Tf »2.1) ика

- и -

На рис. 2-3 показаны некоторые реаимы работы автоматизированной системы. Интерпретация получяешх результатов производится в табличном или графическом видах.

Автоматизированная система прогнозирования результатов НАА

Гамма-спектр загружен Временной реяим мин

»о

облучение

выдержка

измерение

1.7 1.7

1.7 Н

1.7 1.7.

—Активные элементы банка гамма-спектров=

тип образца > фосфор

облучение, мин > 1.7

выдержка , мин > 14

измерение, мин > 1.7

23апись ЗИмпорт 4Вьбор бОбработка бРасчет 70птимизация ЮБыход

Рис. 2. Окна иена автоматизированной системы прогнозирования

'>- - .....; ~ =0ггтимизация временного резяша=1 - ■■ ........■■>;

тип образца : пшеница

: число регистрация : 2 ::

критерий оптимизации : число обусловленности с

: Временной режим, мин : ?:

; облучение : фиксируем значение = 1.7

1- выдерака : фиксируемый . значение =1.7 ~ : 2- выдергка : оптимизируемый 1.7 <=ограниченио <= 30 ■ регистрация фиксируем значение »1.7 _

2Хии. состав ЗНастройка ¿Интерпретация бРасчет 10Выхо'д

Рис. 3. Окно менв оптимизации временного реяима и интерпретации

Для увеличения производительности установки массового НАА предлозена оптимальная схема проведения анализа, с максимально совмещением всех- операций, производимых над образцом. Для 2-ух кратной регистрации спектра используется два детектора. Из рассмотрения временной диаграммы поточного продвияения образца по пневмотр&нспортному устройству вытекает равенство времен облучения и регистрации. В связи с тем, что на используемой мини-ЗВЦ спектрометрическую информацию при регистрации можно передовать последовательно в оперативную па>лять ЭВМ. минуя процессор, ее обработку

«окно производить параллельно со следующей операцией- анализа. Н время обработки информации наложим условие, чтобы оно било иеньп времени облучения. Только при такой организации работы установи массового НАА ее производительность определяется однии вредом и параметром - временем облучения.

В третьей главе1 рассматривается разработанние автором иатод обработки спектрометрической информации при проведении иассовог НАА. Минимизация аппаратурных погрешностей анализа, осуществляете на стадии предварительной обработки спектров. Учет эффектов сашэкранирования и сашпоглоцения излучения в об разце. При активационном анализе на быстрых нейтронах кьюет мест ослабление потока нейтронов а образце - самоэкранирование, а такз ослабление гамма-излучения образующихся в нем продуктов активации Влияние этих эффектов иогет слухить источником значительных погре шостей, если не вводить соответствующих поправок на результат анализа.

Погрешности анализа, обусловленные эти^м эффектами, завися от материала анализируемого образца, параметров излучения, геоаат , рии облучения и условий регистрации наведенной акткзностн. Поправ ки к результатам анализа на рассматриваемые эффекты ишиизлыы случае одинаковой плотности образцов и используеиых эталонов, агрохимических исследованиях используются различные по плотност растительные материалы- (от 0.2 Ю3 кг/м3 для образцоз солона д 0.8 103 кг/ы3 для зерна). Плотность эталонов, приготовленных н основе целлюлозы, составляет 0.1 10° кг/м3 .

Для исследования влияния рассматриваемых эффектов разработан программа расчета дифференциального спектра .гамма-излучения, гада вцего на детектор от облученного вещества.

Известно, что процесс переноса излучения описывается интегро дифференциальным уравнением с соответствую^ми граничными услови ями. Одним из методов упрощения реоения этого уравнения состоит приведении его к матричному виду: О «• О1 ♦

где Ц - дискретная плотность столкновения; .О1 - плотность стсшкно вений при первых соударениях; к -оператор, описывающий вероятност пряных переходов иа одного состояния в другое.

При реиении этого уравнения в дискретном конечном фазово пространстве методами Монте-Карло осуществляется математическо

моделирование процесса переноса излучения в среде. Для этой цели используется модель "случайных блувданий" и теория вероятностей. Частице приписывается направление полета, которое определяется путем выбора случайных чисел по распределению, описывающему механизм соударения. Длина свободного пробега частицы вычисляется с поиоцьп сечений взаимодействия излучения со средой.

Теоретически для метода Монте-Карло невагно, какой вид излучения рассматривается. Расчеты переноса гаша-излучения и нейтронов отличатся в основном типом используешх сечений взаимодействия.

Так как толщина образца значительно меньпз длины свободного пробега нейтрона в исследуемой материале, рассматриваются толысо однократные взаимодействия нейтронов с образцом.

Расчеты прямыми методами Нсше-Карло имеет слабую сходимость и тем самым требуш неприемлемо большого малинного времени. В данной работе при расчете ослабления гамма-излучения применяется методика, улучааюцая сходимость ряда Неймана и уменьиающая дисперсию репения путец использования комбинации методов аналитического осреднения и локального потока.

Суть метода аналитического осреднения заключается в том, что для каздой кратности столкновений вводится вероятность выгивания, называемая весом к-го столкновения, т.е.

где к -кратность столкновения гамма-кванта; б- полное сечение взаимодействия; б3 - сечение рассеяния гамма-кванта.

- Из физических соображений вводили "порог обрезания" траектории с,, (1=х. Я, Б, в - координата, статистический вес, энергия, число историй соответственно).

При использовании метода локального вычисления потока после каздого к-го столкновения вычисляли вероятность ^ рассеяния частицы в фиксированную точку на детекторе.

Сечения комптоновского рассеяния для гамма-квантов рассчитывали по формуле Клейна-Нишины. Сечение фотоэффекта на к-ой оболочке определяли по эмпирической формуле. Для вычисления энергии и направления рассеянных гамма-квантов использовали программу КАНН.

Полная (комбинированная) вероятность определяется как 'произведение вероятностей Суммарные статистические вклада историй определяли искомый дифференциальный спектр образца.

Предварительные результаты расчетов показали, что для оценки совместного влияния рассматриваемых эффектов достаточно учитывать только однократные взаимодействия гамма-квантов. ■ Поэтому рассматривались только такие истории, которые приводили к образованна радионуклидов от определенных элементов с энергиями гамма-излучения 0.Б11, 1.78 и 2.16 Ыэв, рассчитывались вероятности их попадания в детектор и его загрузку 0 гамма-квантами от образца.

В процессе облучения цилиндрический образец располагается торцом вплотную к дисковой мишени генератора (детектору).

На рис.4 показана рассчитанная интегральная функция распределения загрузки детектора гамма-квантами по толщине образца.

1 .о

о.с

1111' ^м" «

у 0

/ а

/

1 г о * 5 6 *

Й.2

толщина о5р»ща. см

Как видно из рисунка. 50™ загрузки детектора обусловлено толщиной образца равной 2 си, которая и принята за оптимальную.

Загрузка детектора гамма-квантами-определенно^ энергии вычислялась при различных плотностях растительного материала.

Совместный эффект самоэкранирование нейтронов и сашпоглоце-ния гамма-квантов в образце оценивался коэффициентом связи относительных изменений загрузки детектора СЦ-О^)/Ор и плотности образца (р-р0)/р0, где Оо- загрузка при фиксированной плотности р0.

Для рассматриваемых энергий рассчитанный коэффициент для растительной матрицы принимал значение - (0.09-0.11),

На рис.5 показана искомая зависимость, где "*" отмечены расчетные значения. Погрешность результатов определяется в основном точностью используемых ядернофизических констант.

Рис. 5

Для проверки результатов расчета совместное влияние этих эффектов и оценка поправки к получаемым ревенияы на используемой установке определены в данной работе экспериментально методом, основанный на возыозностм изменения плотности растительного образца известного элементного состава с помощью механического прессования!

На установке НАА были получены результаты определения содер-гхания "х" элементов в ряде однотипных образцов (солома с известно содерианиеи х^, упакованных в капсулу с различной плотностью (вес "р" образцов изменялся от 0.1 10"1 кг до 0.4 10*1 кг, а вес эталона р0 составлял 0.2 10'1 кг в заданном объеме капсулы).

По полученный результатам были рассчитаны коэффициенты связи относительных отклонений (х-х0)/хс и (р-р0)/р0, которые незначительно отличались неаду собой при определении содержания различных элементов в образце и были принята равными - 0.1. На рис. 5 сишю-лаш показаны экспериментальные значения искомой связи.

Из совпадения расчетных "и экспериментальных значений коэффициентов связи, рис. 5, заключаем об правильности рассиатриваачю-го способа расчета и возможности■его использования при различных оценках.

Учитывая, что растительная патрица состоит в основном из (С-Н -0), коррекции результатов анализа на расснатриваешэ эффекты производили окончательно из выражения :

х" = х* 11 0.1* (р - р0) /р03. для всех типов растительных образцов.

Относительная погреиюсть корректировки результатов НАА растительных образцов на рассматриваете эффекта с поуоць» этого еи-рааения составляет не более О.5%.

Вычитание Сон?.. Основные элементы, составляема растительную цат-рицу, углерод, водород и кислород (С-Н-0). Ирг. облучйвш бистрь^и нейтронами из них активируется только кислород, однако его присутствие в спектре гаша-кзлучеяия легко иснгозчается сидерэсой образца после облучения, тан как период полураспада образующегося радионуклида равен 7.4 сек. В результате упругого рассеяния бистрих нейтронов на ядрах водорода образуются протона отдачи, когорт взаимодействуют с ядрами углерода и кислорода: 13С + 1Н ' 13К + *п 160 ♦ - 13Н + 4Не. Образующийся 13Я вносит погрекность при определении азота, т.к. содерганле С-Н-0 в растительных матрицах значительно ( от S0 до 88%). Кроне того, погрешность вносится полнэтилшзгаЛ кглсуяоп, такга содераацей С-Н-О. Однако в больвшсггве случаев № С-Н-0 иэ-вет бить учтен с достаточной точностью.

В данной работе на установке НАЛ наряду с облучзнкэа образца и эталонов облучаэт образец целязлозьг, моделирущий орггиическуэ матрицу с известным весом. Затем из спектров образца н эталоне® вычитается спектра целлзлозы и фона капсулы. Для уменьшения погре-ености вычитается среднее арифметическое капсула с цзлпадозой и пустой капсулы, полученное из трех измерений.

Подсчитываэтся скорректированные спектри обргзцео F и т дисперсии^2 (F) по формулам:

Р, - Р, - Fij»11 - Pee/Pel - Р21*Рсо/Р0 б2(Р,) = F, 4 F) i»tl - Р00/Рс1 ♦ Р21*1Рсо/Р0]г. где Р1( Рг - спектры пустой капсулы и капсул с целлапозой:

Рсо " содержание целлюлоза в образце; '

Р0 - вес чистой целлюлозы.

Аналогично корректируются спектра эталсиов:

Аи » A,j - En*tl - Р00/Рс) - F*, *P0tt/P0. (3-l.n).

Коррекция на 'мертвое* время. Для повышения точности измерений в системах регистрации гамма-излучения с использованиеы 3EJ необходимо учитывать "мертвое" время (TW). Существенный вклад в TU вносят формирователи, дискриминаторы, аналого-цифровые преобразовать-

ли (АЦП) и процессоры. В работе предложен экспериментальный способ определения ТУ, основанный на определении момента скачкообразного изменения частоты выходных импульсов из-за просчетов входных, поступающих с генератора импульсов в двух реаимах.

Когда период полураспада намного превьшает время измерения активности, скорректированное число импульсов определяется вырахе-нием: РА,» р,»!/«-!«).-

В случае регистрации активности, содержащей только один компонент с периодом полураспада меньшим времени измерен!« I. показано, что скорректированное число импульсов определяется выражением:

[ехра»ТШ-П*1ехри»и-1]

р* = г*-

Л*Т?Мехра*и-е;срЦ»га)] , где х - постоянная распада.

Это выражение использовали в работе при экспрессном определении содерзания кислорода в почве. При небольших временах облучения почвы и регистрации наведенного гамма-излучения - 20 с интегральное значение Р спектра образца практически обусловлено активностью радионуклида 16Н, возникающего в результате ядерной реакции 160(п, р)18Н. Т^г^-З с, Е=й. 13 и 1.14 Изв. Вклад всех остальных не имеет значение, т.к. их периоды полураспада значительно больпе 20 с.

Расхоздение меаду известными значениями содераания кис порода в почве и результатами активационного анализа не превыаало 3%, что указывает на правильность предлозенного способа определения ГМ. Математическая коррекция гамма-спектра на дрейф нуля и усиления. Точные количественные оценки при определении элементного состава проб НАА и другуаш способами анализа, связанные с гамма-спектрометрией, невозможны без дополнительных мер по стабилизации спектрометров. В данной работе предлагается способ компенсации сдвига градуировочной характеристики слозного спектра (Я) по отношении к эталонной (5).

В случае линейной зависимости зарегистрированной энергии (Е) гамма-квантов от номера канала анализатора (к) градуировочная характеристика определяется двумя параметрами [7^,С), где - положение. соответствующее нулевой энергии в градуировочной характеристике (Е,К), а й - угловой коэффициент, причем:

% - Ъх - В!/В. ■ й - (Ег-Б!) / Ог-гх). Здесь Б1 и Б» -энергии, соогветсгвугЕрш полоквдиэд г*. пгесоз Е спектре.

Эги параметры определяйся по полозеннш пиков 0.511 и 1.7Е 1!эВ в спектре эталона фосфора (екала £) и образца (Екала Ю. Сдвм1 параметров градуировочных характеристик реального спектра по екпю-венио к эталонной (Б) определяются выражением: (Л2, = 2^ - .

1 I = С(К).

В отсутствии дрейфа ¿¿^Ц), I » 1. в

Канал "1" в эталонной шкала из-за дрейфа перейдет в подозенкг "р" в реальной скале, при этом из свойств инвариантности эяарпт г обеих вкалах шоеы: р = <1 - г0(5) г„и). В качестве скорректированного спектра р/3* принимается следующее виргседае. связывающее отсчеты спектра в обеих шкалах: Р,= 1п(р)/Г, гдз Ц,(р)-интерполяционный многочлен Лагранза. Показано, что огггюалькая коррекция спектра осуществляется по трем точкам реального сгеотра :

1з (р) =0.5*4* (4-1 )*Р,.!(*} +(1 -Ч2) »Р, < * > *0. п (в >.

где 3 - целая часть (р + 0.5); ч = р -3.

Программа коррекции требует около 1 с времени расчета на. ЗЗЛ. Для сравнения исследовался другой расчетная способ коррекц5& спектра, основанный на минимизации вырааения для хи-юзадрат: 1<Р - А*Х)*М12.

Здесь спектры образца "Р" м эталонов "к" измерена в раз>ш Ехаяа$ и для приведения юг к одной эталонной юнале Рр(К) раскладагаэтса с ряд около точки "Iм до членов первого порядка: РИв1 " Р, + 0.5«(РИ1 - Р1.1)*51 Шфагая 61 через параметры сдвига калиброаочной кривой, вгод? дополнительные переменные ХкИ, х^ и расаиряя матрицу А: { хк+1 - Г - .1 ( " ■ Лго

и,.к+1 - - Хо<3>>. 1Л.к*г * - Р1М).

получим шрааение для хм-квадрат. подлегацее мишьдаации относительно X), 3*1....(к+2). Процедура минимизации производится итерацтг окныа способом. Коррекция спектра в зависимости от сущности аш-тра занимает до 30 с времени ЭВЛ. при этой если изменение усилен«; превыаает 7%. полной коррекции спектра достигнуть не удается, несмотря на достаточное число итераций.

Результата сравнения 1-го способа со 2-ш и аппаратурным« способами коррекции спектра, приведенные в работе показкват преииуг.ество данного метода как во вреыени расчета на ЗВ!5, так и в отноиеник точности корректировки. Использование предлагаемого способа коррекции спектра в автоматизированных системах НМ на базе мини-ЗП. позволяет исключить из состава оборудования дополнительна блс- . стабилизации.

3 работе приведены методы обработки гаша-спектров. Локализация пика и определение его площади. Определение, положений Р'.гксв и их границ основано на анализе производных сглаженного спектра. Для сглагиванип спс-отра и нахождения производных используется метод Савицкого и Галая. Число точек "ш", используемых для сглаливания, определяет1 в соответствии с энергетическим разрезанием прибора в рассматриваемой области спеетра и вычисляется из выражения: га = ^тИГ/ Е,ах, где п-число каналов в спектре; Ц,а1 -ыакешлальная энергия в спектре образца, Е - энергия в точке сглаживания; 8 - константа используемого детектора.

Наховдение положения пика "г" и его границ (Ь-левой, Е1-правой) осуществлялся путей сканирования спектра и поиска каналов, где выполнятся условия:

11: (Р'к < 0) МП) <Р'ки > 0) I = к,

2: (Р'к > 0) МО (Р'ки < 0) -» г « к * р1к/(р1к-р'ки)

К: (Р1» « 0) А)® (Р1кН > 0) -» й = к +1.

Полная площадь пика 5 вычисляется суммированием отсчетов в „ каналах (от Ь до Я) несглазенного спектра. Истинная площадь пика 30 рычтеляется из выражения: , где -площадь фона, алпрокси-

1".;руе-иая линейно. Определяется статистические значения погрешности Н значимости 20.

В нас сезон НА А отрепаться к высокой производительности установки, поэтому основной погрепностьп анализа является статистическая. При слабой статистической обусловленности пика наибольший ¿клад а погрешность определения его площади вносит разброс в локализации границ, что приводит к невернйд результатам. Положительной Стороной плаваг^нх границ пика, устанавливаешх по поведенил производных сглаженного спектра является независимость площади пика от дрейфа нуля и усиления, но это не всегда коыпенсирует погрешность анализа, вносимую разбросом его границ при слабой статистической обусловленности. Использование 2-ой производной не улучшает

локализации пиков при низкой статистике.

Проведенные исследования по нестабильности спектрометрической аппаратуры на используемой установке НАЛ показали, что дрейф пика 0.511 Мэв может достигать (2-3) каналов, а пика 3.09 Нэв - (8-9) каналов. При использовании разработанной автором программы математической коррекции спектра площади пиков точнее и быстрее определяются по его фиксированным граница«.

Окончательная обработка спектров rama-излучения. Дпя окончательной обработки спектров гамма-излучения с целью определения элементного состава "Xй образца используется МНК. Задача обработки сводится к решению матричного уравнения Ax=F относительно X; эталонная матрица "А" ранга "о" считается известной; "F"-экспериментальный спектр образца. Исходной базой расчета в данной работе являлась расширенная корреляционная матрица: /-1

rjk = GjkVG,, *Ckk , (J<k=0,1,..,m). составленная из центральных моментов 2-го порядка G^UUq-q1 )*üMq-q')). a q1=U (q)- момент 1-го порядка. Здесь вектор q=( q0=F; qt=A,). Результаты обработки : х, б(х), хи-квадрат полностью определяются матрицей "г". Для исследовательских целей предусмотрена возможность оценки вкладов всех и отдельных компонент в измеренный спектр образца.

Методика МНК применима для широкого класса задач обработки спектрометрической информации, но результаты расшфровки во многом связаны со стабильностью работы спектрометрической аппаратуры м с неучетом присутствующих компонент образца. В данной работе разработан адаптивный метод фильтра Калыана (ШО в задаче разложения сложного спектра при неучете одной компоненты образца. Рекуррентные уравнения фильтра Катана для дискретного случая есть:

xi + i = x¡ + bi*i*viH

cltl - (I - Bltl*aV,)»c,. ■

где

Bl + t =c,»atM»(r,n * aV^c,»^*!)'1,

VH1 = {i»l " a l+l*Xi-

При наличии ошибок в модели F=A»x последовательность v, не есть белый . гауссовский иум. Онибки модели моано асомпенсировать, произведя адаптивную подстройку коэффициента усиления Bt +1 таким образом, чтобы оценки (Xj и .с, + 1) были менее чувствительны к последующим измерениям в случае |v1+11>6(Í,t3). В работе приведен ал-

горитм такой компенсации и на примере расшфровки сложного спектра с неучтенной компонентой показано приемлемость данного способа по сравнении с обыкновенным ННК.

Обработка спектров некоторых растительных образцов приводит г плохо обусловленным системам. В работе рассмотрена возмоаность использования метода регуляризации с расчетом параметра регулярная ции методом итерационного его уточнения из критерия невязки в фор-ие равенства. Показано, что воспроизводимость результатов значительно улучиилось по сравнению с НИК.

В четвертой главе приведены разработанные методики активацн-онного анализа почв и растений.

Выбор оптичальннх условий эксперимента при массовом 'многоэлементном НАА растений. Из поведения прогнозируемых значений В(х) некоторых элементов в растительном образце от времени выдержки получено, что их минимальность достигается при различных временах, а öoajop в присутствии ¡среиния вообще достоверно не определяется.

Анализ растений на содержание фосфора в присутствии кремния затруднен из-за того, что для определения трех элементов (N. Р,S1) кизатся только две статистически определенные гамма-линии (0.511 и 1.78 1'эв). Требуется добавочная информация. Увеличить информативность наблюдений при наличии различий в периодах полураспада образующихся при облучении радионуклидов мозно за счет использования многократных регистраций излучения (временной анализ). Для получения количественных результатов спектры (F*.кк) одного и того -а образца и соответствующих эталонов, измеренные 2-ух различных временных условиях регистрации t объединялись в один спектр (F.А): (f. А) = U (FK, А*). который и подлезал окончательной обработке. Для получения максимальной статистической информации время 1-ой выдержки должно быть минимальным, но в то se. время таким, чтобы успели распасться некоторые короткоживутре радионуклиды. Зададим время 1-ой выдержки равной времени облучения. Тогда временной ра-n&s эксперимента с 2-ух кратной регистрацией излучения определяется времена! облучения tt и временем сдвига dt=t22 -t^ меаду двумя регистрация}^! спектра.

' С по*.юдью автоматизированной системы прогнозирования резуль-' татов с использованием крипгерия оптимизации L(t, ß) был определен оптимальней вреаенной реаиы : tt=1.7 мин и dt=12 мин, при котором достигаются требуеше результаты анализа из объединенной информа-

ции (Г,А), учитывающей динамику ее изменения во времени.

На рис.б представлены поведения нормированных критериев и относительной статистической погрешности в(х) некоторых элементов в растительной матрице ог времени сдвига <3{ мекду двумя регисграция-ми спектра.

Рис.6. Поведение критериев от dt

Значения dt, получаемые из min L(t,&) и aln числа обусловленности "v" рассматриваемой системы совпадают. При этой времени минимизируется эффект взаимного влияния элементов в матрице.

Из сопоставления поведения 6Ы от временного реаша для однократной и 2-ух кратной регистраций получено, что при 2-ух краткой регистрации стало возможным не только определение $ос{юра, но и достижение одновременной минимальности погрешости определения N, Р. S1 и лучшее определение остальных элементов.

Для дальнейшего апробирования методики анализа растений в качестве объектов, исследования в работе были взяты различные растительные стандарты с известными содержаниями элементов. Хорошее согласие прогнозируемых и экспериментальных результатов с известными их значениями указывает на правильность способа прогнозирования и возмошость его использования при разработке оптимальных методик НАА различного вещества.

В работе представлены результаты анализа контрольных и стандартных растительных образцов различных культур на содержание ос-

новных питательных элементов. При этой погрешность определения !! не превосходит 3% и составляет (5-10)% для Р. К. СЬ, !'г>. 21.

Удобрения анализируются на содерхание тех ке элементов, при этом поток нейтронов снижается в 2-3 раза. Полученные результаты удовлетворят требованиям, предъявляешь к качеству массовых анализов растений.

Внедрение оптимальной методики массового Н'А растений позсс. лило значительно увелич,,п,ь производительность установки (250 образцов за 8 часов), снизить себестоимость анализа и существенно повысить достоверность результатов по сравнена с традиационниии Физико-химическими методами анализа.

ИЛА одновременного определения 51, АЬ, Ре.и в почвах. Валовое содержание Ре, 51, XI и Мб. определяемое методами, основаинши на химическом разложении почв обладает рядом су^ественних недостатков; слоеной предварительной обработкой пробы, длительностью операций и слабой возможностью автоматизации процесса. Применение Р!>А тгкзе связано с рядом трудностей вследствие ярко выразенного матричного Эффекта при анализе почв, существенно различающихся по содержания определяемых элементов. Использование НАА позволяет в значительной степени избегать указанных недостатков.

При облучении почва потоком быстрых нейтронов вклад в спектр назедегагаго гшша-иэлучения дгот в основном сильно активирующиеся атаменты 31. АЬ. Ре, Энергии основных фотопиков, по которым тгно идентифицировать 51. А1. Ре и !'й: (0.84,1.37,1.78, 2.75) КзЗ.

На рис. 7 показана гама-спектрн излучения дврновоподзолистой почвы, получипиз в дзух раалкиш. временных розииах.

0.81 11 зв

Л ПСчНз

I

14020

1 .78 Мэв

12020 .10020 0020

Б020 4020

2020

2.75 Нэв

СО

лиц.

Рис.?. Спектр иаепченпя почвы" •

Как видно из рисунка, для Й, и пики совпадает, но из-за различия в сечениях реакции и распространенности отнояения интен-сивностей этих пиков в эталонах АЬ и - Ме отличаются. Кроме того, при определении Го основной его пик (0.84 1.!эв) такие совпадает с фотопиками АЬ и Из, но отличается по периоду полураспада. Для раз,-делс-ния Ре от А1, и Мй используется временной анализ, а й и ^ разделяются из-за различий отношения интенсивностей разных пиков в эталонах М и Ме соответственно.

Для расчета оптимального временного режима использовалась автоматизированная система прогнозирования. Минимальность числа обусловленности системы, составленной из смеси А1, Ре, Ид и двух времен выдержки в широком диапазоне времени облучения Ц = (1-7) мин достигается при времени сдвига (И--65 мин. При возрастании времени облучения при фиксированном и X, »Ц < 1,(3=1,4) статистическая погрешность имеет монотонно убывающий характер типа 1 /У^. Значение ^ при (11^65 мин, начиная с которого все относительше погрешности определения искомых элементов не превосходят заданных, было принято за оптимальное и равно 3 мин.

Таким образом, оптимизация временного регима анализа с учетом ограничений, накладываемых требованием достаточной точности и производительности анализа приводит к следующей схеме эксперимента : время облучения Ц-З мин., время 1-ой выдервки Ц =11.5 мин., время 2-ой выдержки - 7б мин., время 1-ой и 2-ой регистрации 13 =3 мин.

С целью оценки правильности разработанной методики анализа по отношению к существующим методам определения указанных элементов, были проведены анализы трех почвенных стандартов СССР: СП-1 (курский чернозем), СГ!-2 (московская дерновоподзолистая). СП-3 (прикаспийская светло-каштановая). Результаты, приведенные в табл. 2 свидетельствуют о хорошей правильности метода.

Таблица 2

Результаты НАА почвенных стандартов СССР.

образец 5/02, % А^Оз.Ж РегОг.% МеО Л

НАА стандарт НАА стандарт НАА стандарт НАА стандарт

СП-1 70.09 69.55 10.56 10. 37 3. 87 3.81 0. 97 1.02

СП-2 79.03 78.33 9.5 5 е. 57 з.ое 2.98 0. 69 0.77

СП-3 64. 73 65.72 12.26 12.61 •1.92 и 4.91 1.91 1.95

Достигаемые при этом статистические погрешности определения ¿1, АЬ. Ре находятся на уровне до 1%. а Мг на уровне (5-10)% длл большинства типов почв.

Как показали результаты исследований, НАА обеспечил лучгг правильность по сравнению с результатами химического анализа пот: (разложение сплавлением со щелочами). Это позволяет с высокой с- -пенью достоверности проводить диагностическую оценку почв.

Предлагаемый автоматический метод практически пригоден для ла-бых типах' почв с шроким диапазоном изменения концентраций определяемых элементов.

Приведенные результаты позволяют рекомендовать разработанный катод как эффективное средство для экспрессного и точного определения основных почвообразуюцих элементов.

Разработка способа определения содержания азота в почве. Известен химический способ определения азота в почве по Къельдагю. Недостатком этого метода является его трудоемкость, малая производительность, зависимость результата от состава матрицы, вредные условия для обслугизащего персонала. На используемой установке НАА исследовалась возможность определения азота в почве. Основная трудность определения азота методом НАА состоит в низком его содержании в почвенных образцах, высокой концентрации метающих примесей, оиро-Кого варьирования состава матрицы. Вклад азота в аннигилляцнон-ный пик спектра наведенного гамма-излучения в этом случае трудно отделить от вклада других элементов в этой области (например,а ыеди, калия, фосфора, цинка, фтора, титана), которое часто превышает интенсивность излучения азота'./-1

Из поведения критерия 6(2,) V ¡>,+2*^ /Э, от времени выдера-ки при определении азота в почве получено, что минимальность его достигается при времени выдержки равной 19 мин. Этот критерий соответствовал бы относительной статистической погреиности определения содерзания азота в почво В(х,). если бы могли произвести оценку иеяавцего вклада ^ в области анигилляционного пика из дополнитель-:ного измерения.

? Из этого рассмотрения вытекает следующая ыетодика определения азота в почве. Анализируемый образец почвы разделят на две части, одну из которых прокаливают. В процессе прокаливания почва теряет воду, а также органическое вещество, в состав которого входит азот. Разность отсчетов й, в гамма-спектрах наведенного излучения в

исходном и прокаленном образцах почвы в области аннигилляционного пика характеризует содержание азота в почве. Эффекты сашпоглоце-ния и самоэкранирования учитываются автоматически, поскольку потери при прокаливании невелики, а изменение нейтронного потока и массы образца могут быть учтены совмещением высокоэнергетических частей спектров (с энергией, большей энергии аннигиляционного излучения) исходного и прокаленного образцов.

Задаваясь относительной статистической погресностью определения азота (3-4)55, вычислен с помощью системы прогнозирования оптимальный временной режим: (Ц =ЪЭ=3 мин.. Ц =19 мин.). который отвечает условиям поставленной задачи и подтверждается экспериментом Результаты измерения содержания азота в различных почвенных стандартах приведены в табл. 3.

Таблица 3

Результаты анализа почвенных стандартов.

образец содержание азота Кьельдаль %, мае. число пара-лельн. измер. РЕЗУЛЬТАТЫ ИЗМЕРЕНИЙ отклон. от хим. анализа % масс

среднее % масс сред. кв. отк. КОЭф. вариац

СП-1 0.280 3 0.277 0.0103 3.68 -0.003

СП-2 0.040 3 0.058 0.0025 4.31 0.018

СП-3 0.110 3 0.119 0.0064 5.82 O.OOS

Среднее квадратическое отклонение параллельных измерений не превышает 0.01% азота, отклонение от результатов химического. анализа - 0.02'% азота.

Ло сравнению с сучествуюврши способами определения содеряа-ния азота в почве разработанный способ обладает следующими преимуществами: высокой точностью, воспроизводимостью, нечувствительностью к изменению состава матрицы, возможность» полной автоматизации. Данный способ внедряется для производства массовых экспресс-анализе. почв на содержание азота для нужд ВИУА и его Геосети полевых опытов с удобрениями. Получено авторское свидетельство на : 'Способ определения содержания азота в почве" Методика определения основных токсических элементов в осадке сточных вод на основе РФА. -Принцип работы энергодисперсионного рентгеновского флуоресцентного спектрометра основан на возбуждении и последующей регистрации вторичного рентгеновского излучения, возникающего в электронных оболочках • атомов элементов анализируешп

вещества при воздействии на него возбуздащего ионизирующего излучения. Система регистрации характеристического излучения с поноцьа полупроводникового Si (LI) детектора преобразует зарегистрирован:«;-"? квглтн в электрические импульсы с амплитудой. пропорцконапьноД гнергп! рентгеновских квантов. По интенсивности г;'.ний спектра мо\ но судить о содержании элемента в веществе.

Оснсзное преимущество метода РФА состоит в воз\*огшссти ш:ого-ала'онтнпго анализа твердого образца (удобрек-.'.я, почел. растение др.) с гав^зльгед-« гатратакп на пробсподготсгку. Продел обипрупо-Ю'д в завкс-аости от состава натрици и опредолг-окого элемента чо-'.гсблстся от 10 до 500 ррм. Состав ок-дасч сго".к-:х вод <ССВ) тсргауется rawroeKasi содор-!?."ис-ч TOKCiwnaix оло'.'Ситсэ. 1С - ICO ргз их cor.epsa.w.0 п почвах и растсиклх, з езгли с :m«

пр'.-.'.'онсн'/л PJA становится оправдан«» и гкгода*«. Однако на прад-т:п<е приводится сталкиваться с сорьсэдоги нэтеличоскигн затруднениям!, свяааинкчи с эффектами •лалег.ения близко расположен! :ll.< •нкй от различных элешпез « игбиреяельдаи вогбуадением определяемого элемента присутствующим в исследуег.сч образце друг»« химическим злегентауч с больготш атемгами uouepaut (»'.атричрый gvícht). интенсивность характеристической гтлннн для опродоллешто элемента ззвнеит нз только от колтестза. этого элемента з объекте, но и ov содержания других элементов.

Для бог.эе детального исследования и обработки спектров образцов с:ткал с Si(Li) рентгеновского детектора бал зарегистрирован через соответствующий гыгштудно-цифровой преобразователь (АЦП) в память 36'i íf.0Ba-2/10, входящий в состав установки НАА.

Автором 6tiл разработан программный комплекс обработки спектрометрической информации на ЗВИ, состоящий из следующих взаимно-связгиках блоков: ^редактирование исходных данных РФА; 2.редакти-резание калибровочных матриц интенсивности J и концентрации С; 3. обработка спектра н вывод результатов в графическом или таблично« виде; 4.расчет кнтекстаностей 3 линий спектра и концентраций С йсследуензго образца; 5. расчет калибровочных зависимостей концентрация-интенсивность (С,J) с учетом мегэлементного влияния.

Для разделения налогаацихся пиков каадый из пиков, составляюсь дублёт, аппроксимировался функцией Гаусса F(x-xo) без учета ассиметрии реальных фотопиков.

Предполагая, что дублеты шещ одинаковую (известную) ширину

на половине высоты, анализируемый участок спектра представлялся в виде: F(x) = pjiFU-Xj) + p2*F(x:x2) + р3»х2 + Р4»х«*- р5.

Из минимизации среднеквадратических отклонений реального спектра от аппроксимируемого на выделенном его участке определялись параметры модели, а следовательно и площади каздого фотопика дублета.

Влияние матричного эффекта учитывается в выборе типа калибровочной зависимости, задаваемой из следующего списка: CQ = ад + a^tJo + Е .Cq = ад + а1*30»[1 +• Е bjiJS,]. Cq = ао + at *J0 »explE b, *JS, 3, где JSj = J,-<J,>.

Параметры выбранной калибровки (С.J) расчитываются из сравнения известных калибровочных матриц С, J и теоретической зависимости линейным, а для 3-го выражения из списка - нелинейным ИНК.

Для выяснения количественного соответствия интенсивности возбужденного характеристического излучения и содержания элемента в образце ОСВ были использованы два подхода: метод фиксированных добавок и метод внешних стандартов. Были изготовлены весть образцов на основе рядовой пробы ОСВ (содержание интересующих элементов в пробе было минимальным из имеющегося набора проб ОСВ). в которую внесены фиксированные дрбавки в соотношении 1:2.5:5:10:25:50. причем минимальная добавка определялась из возможности получения гош генизированного образца и минимально возможного содержания определяемых элементов в пробе, а максимальная ориентирована на 2-10 -кратное превышение максимально известного содержания этих элементов в ОСВ. Была произведена калибровка спектрометра по нести пробам с фиксированными добавками.

Чтобы получить качественные образцы сравнения, на Курьяновской станции аэрации бьти отобраны 5 проб различных видов ОСВ из разных мает (3 пробы с иловых площадок, 2 пробы из-под фильтр-прессов) . Пробы были тщательно гомогенизированы и проанализированы на общее содержание 23 элементов принятыми в геологической службе методами (атомно-абсорбционная спектрометрия, спектральный анализ). Используя полученную калибровку с фиксированными добавками, проанализированы 5 образцов ОСВ с известными содержаниями. . Результаты сравнения полученных данных оказались вполне сопоставимы.: что позволило объединить все пробы для калибровки спектрометра.

Используя полученную калибровку, проанализированы рядовые проба ОСВ, -прушенявшеся при полевых и вегетационных экспериментах в 1988 г.. табл. 4.

Таблща 4

Результаты анализа рядовых проб ОСВ.

Г,!о Сг Ш Си 7п РЬ 5г

С й.% С й.% С й.% С й.% С <1,2 С <1, % С (1.%

1 1 2 2 1 3 1 1 2 3500 4760 2454 212 £<! 50 355 1377 1124 827 3.0 2.4 4.9 9.8 3.5 8.7 ■1.1 5.6 5.8 Куры 844 П. 5 .703 4.3 374 4.6 141 9.0 637 4.0 47114.3 Г,в6( 326(0.2 286 7.0 298 5. С 7НОВ( 480 516 196 75 359 132 ш 139 ¡96 ;кая б. а 7.1 8.2 17. б. 7 24. <ая с 13. 13. 8.9 стане 933 2000 840 380 910 140 ;ганф 744 680 5 22 № ¡1.7 1.4 2.3 3.4 2.0 5.1 2.3 2.4 2.8 5505 8729 1901 830 3694 7 Ы 1737 1643 1252 0.6 0.5 1.1 1.8 0.7 1.4 1.2 1.2 1.4 453 28 0 100 22 257 122 165 150 53 2. 7 4.8 11. 30. •1. 1 9.8 6.7 7. 2 18. 840 610 193 230 355 193 290 271 334 1.2 1.6 1.6 3.8 1.4 2. 1 1.6 1.7 1.4

Здесь: С-содеряанке элемента, иг/кг; (1 -станд. откл.. %; 1-образец с нлошта плоцадок; 2-из-под фильтр-пресса; 3-образец с ¡¡ловых площадок, на которой делались фиксированные добавки.

Наилучпие условия шеэтся для 2л, Cu.gr (погрешность до 10%), несколько худннэ -.для Сг, Чп, N1, РЬ (погрешность 10-20%). Для повнзеиия точности ищется возможность либо повторных определений, либо увеличения времени анализа.

Пошита указанных элементов с ОСВ позшгш определение и других эле^ентоз: Са, Ре, Р, Т1, СЬ.

Разработангей грсгргазаыЗ комплекс для проведения РФА позволяет оперативно настроить прсграм-лу на новуп методику (почва, растение). изменять Т1Т1 калибровки. оклачить аттестованные образцы в серга калмбровочких. и. тзкиц образои, уточнить калибровочные зависимости п раннее принята! диапазоне изменений концентраций определяем элеиекгсэ, а такге по возшетосгии расширить этот диапазон.

: В пятой главе расшатривается разработанная автором- специализированная система, реализуемая комплексный анализ опытных данных.

Пользовательское меню включает следующие режиш обработки да-иных: 1. иногофакторнай дисперсионный анализ; 2.линейная и криволинейная корреляция^, каноническая корреляция, дискриминантный и факторный анализы; 4.статистический анализ: - расчет статистических

характеристик вариантов поля;- выявление существенных различий вариантов; - исправление "подозрительных" и восстановление пропущенных данных дисперсионной таблицы урожайности; - корректировка данных с целью выравнивания пестроты почвенного плодородия; -отбор данных из исходной информации по заданным критериям; - ранжирование патрицы по'столбцу;-усреднение по заданным столбцам таблицы;-арифметические операции со столбцами таблицы;- формирование новой таблицы по исходной; 5. построение многофакторных регрессионных полиномиальных моделей 2-го порядка с произвольными степенными преобразованием факторов; 6. интерпретация результатов моделирования: - табличная: Y = F(x,,x,);- графическая : Y F(x): - линии уровня (изокванты): F(х(,)-С; 7.оптимизация (вах, иin) полученной модели системы по заданному критерию (уровни урожайности, прибыли, экологии и т.п.) относительно управляемых факторов в заданной области; 8. встроенный табличный редактор, осуществляющий ввод и коррекцию обрабатываемой информации; 9.банк моделей; 10. Сервисное обеспечение.

Использование разработанной компьютерной системы статистического анализа позволяет сразу после получения аналитических данных оперативно произвести комплексный статистический анализ всей агрохимической информации, построить многофакторные модели изучаемой агросистемы, исследовать основные закономерности, оптимизировать управляемые факторы системы, расчитать уровни и сочетания средств химизации, обеспечивающие оптимальность заданного критерия. В настоящее время ВИУА и многие научные учреждения сельскохозяйственного профиля успешно используют данную систему.

Автором предложен метод расчета параметров контроля и регулирования минерального питания сельскохозяйственных культур на основе оперативной почвенной диагностики и моделирования агросистец с обобщенными факторами. В отличие от использования полиномиальных регрессионных моделей урожайности, в которых уровни питания растений выступают как усредненый показатель за вегетационный период, в данном способе вводится в рассмотрение дополнительная критическая фаза (начало активного потребления элементов питания растениями).

Оптимальные уровни минерального питания и другие параметры, необходимые для определения доз удобрений по исходным почвенным показателям определялись из следующего выражения функции урожайности: а,

Y = ГС (xsi^expC&^Us))].

где обобщенные факторы элементов питания (хз), учитывающие их трансформацию определялись.как (хэ),= <хр),+С,*х,, <3=1.3). Здесь (хр)-содераание питательных элементов в почве до внесения удобрений; х-дозы минеральных удобрений; С^ - коэффициент эквивалентности азотг удобрений азоту почвы; (52,3- коэффициенты трансформации Р205 и КР удобрений в почве; (а, &.С)- параметры, определяемые по эксперимен тальным данным содержания в почве подвижного фосфора и обменного калия к началу активного потребления элементов питания растения;.«! и наблюдаемых значений урозайностен в исследуемой схе/.е опыта.

Выводы.

1. Разработана автоматизированная система прогнозирования ос-ксекнх характеристик иногоэломентного НАА, представляющая совокупность программных. аппаратурных средств и математических методов на базе мини-ЗВ!1, служащая для разработки оптимальных методик массового НАА почв и растений. Методы расчета прогнозируемых характеристик анализа полностью соответствуют их расчету в эксперименте.

2. разработан банк моделей спектров гамма-излучения. Информационной базой кодёлзй являлись не справочные материалы, а непосредственно аппаратурные спектры эталонов элементов, входящие в исс-лодуемую матрицу и спектры стандартных образцов известного элементного состава.

3. Для ьитшзации эффекта взаимного меоаюцего влияния элементов в растотелькас и почвеных образцах предложены статистические критерии, связанные"«) свойства™ ковариационной матрицы реаения (О,Е.А - оптимальности и число обусловленности системы). С учетом производительности установки при заданной точности анализа разработан критерий оптимизации кассового многоэлементного НАА.

к. Для оптимизации критериев разработана программа многомерной минимизации функции в заданной области.'

5. Оптимизировала методика массового ыногоалементного НАА растений, основанная на спектрометрической информации, учитывающей динамику ее изменения во времени. Данная методика позволяет одновременно определять в растениях N. Р. К, СЬ, Нд, с погрешностью 3% для I! и (5-10) Ж для остальных элементов. Полученные результаты удовлетворяют требованиям, предъявляемым к качеству массовых анализов растений.

6. Внедрение оптимальной методики массового многоэлементного

НАА растений позволило значительно увеличить производительность установки (250 образцов за 8 ч.) и снизить себестоимость анализа, а также существенно повысить достоверность результатов по сравнению с традиционными физико-химическими методами анализа.

7. Предложены расчетный и экспериментальный метода учета совместного эффекта ослабления первичного и вторичного излучения в растительных образцах и эталонах из-за различий в плотности, позволяющее корректировать результаты анализа с относительной погрев-ностью не более 0.5%.

8. Разработан алгоритм математической коррекции спектров на дрейф спектрометрической аппаратуры с использованием квадратичес-кой интерполяции Лагранжа, позволивший существенно улучшить результаты анализа и исключить из состава оборудования установки НАА дополнительные блоки стабилизации. Результаты сравнения с другими способами коррекции спектра на дрейф показывают преимущество предлагаемого метода как во времени расчета на ЭВМ. так и в отношении точности корректировки.

9. разработаны программы обработки гамма-спектрометрической информации и управления всеми блоками и.узлами установки.

10. Разработан и оптимизирован автоматический нейтронно-акти-вационный метод одновременного определения 51. Ре и в почвах. Предлагаемый аналитический метод практически пригоден в любых типах почв с широким варьированием изменения концентраций определяемых элементов. Достигаемые статистические погрешности 81, А1, Ре находятся на уровне до 1%, а Щ на уровне (5-10)%.

11. Разработана и оптимизирована методика активационного анализа почвы на содержание азота. В основных типах почв точность определения азота составляет (3-10)%. Получено авторское свидетельство на: "Способ определения содержания азота в почве".

12. разработаны программный комплекс для проведения рентгено-флуоресцентногр анализа и методика для анализа осадков сточных, вод позволяющая определить Си, 2л. Бг (погрешность до 10%). Сг, Мп, N1 РЬ (погрешность 10-20%). а также другие элементы (Са. Ре, Р, Т1 С1). Программный комплекс РФА позволяет оперативно настроить программу на новую методику (почва, растение), изменять тип калибровки и включить аттестованные образцы в серию калибровочных.

13. разработана специализированная система, реализующая комплексный статистический анализ агрохимических данных, построение

ыногофакторных моделей изучаемого объекта, их оптимизацию и расчет уровней и сочетаний средств химизации, интерпретацию результатов обработки.

H. Разработан алгоритм и программа моделирования агросистен с помощью обобщенных факторов, испоьзуемая для создания сбалансированного минерального питания сельскохоэяйственних культур. Споа проверялся в опытах Оболонского филиала ВИУА. Эффективность mh:-¡, -ральньх удобрений при внесении их по рациональным плана).!, рассчитанных с.помощь» предлагаемого способа посичаетса на (15-35)%.

Предложения производству и научном учреждений».

Í. При лкбцх спектрсчзтркчосиих исследованиях, связанных с обработкой спектров на основе спс.ароз сравнения (эталонов). пс-пельзоззжк» раэработанной ásícpc ттсаагстоской коррекции спе.ч-гров на дрей$> ср.ент/.оистрическ'.'й спларьтуры позволяет не только существенно упростить алгоритма соргботки, i-!o и исютмть из состава оборудования дслолиительшо блоки стабилизации.

2. Разработгнигл оисте:а прегпогкрозгння результатов НАЛ. почв к растений изгот использоваться при массовом шогезлзмзнт.ях! анализе лзбих объектов биосфера н с применение:! не только источников йгетрых нейтронов, ко и лэбого вида гктивкрующого излучения.

3. Получение аиэл'.тмоскно результат- НАА \\ Pi-к почв, расте-í:".;¡ и осадка стсчиах вод позгоглат реиоиездегать разработай s:e-тодн анализа как элективное средство для гкспрессного и точного определения ссноснах почвообразуюцчх и питательных элементов систем почаа-растекио.

4. ;(оь:плсксиоа прг^ешя'Д »■.хи-'.еает. истодов оиашза в агро-хгсзгюася ксслздовакилх. скачнтелъ'..о г.зси-лаоТ качество и эффективность науч:шх разработок, сокращает сроки исследований, открывает

всзкогкс-сти в изучении зза:н.;одейстзня системы почва-растение-okpyaasqan среда.

Основные работы, опубликованные по теме диссертации

I. Егиазаров Б.Г.. Зюбко В;А., Новиков A.W. Выбор оптимальной аналитической методики при инструментальном активационном анализе. Атомная энергия.-1968, с. 435-437.

2. Зюбко В.А.,. Новиков А.И. Оптимизация условий измерения и

обработка информации в активацишном анализе. Сб. Радиационная техника. -1974, Вып. 10, С. 168-170.

3. Дубнова С. К., Новиков А. И. Вопросы расчета .дифференциальных и интегральных характеристик поля гамма-излучения. Сб. Радиационная техника.-1976, Вып. 13, с. 10-16.

4. Срапенянц P.A., Новиков А.И. Построение эталонной и корреляционной матриц в НАА. Доклады ВАСХНИЛ,-1977, N 6, с.14-16.

5. Столярова Е.Л., Новиков А.И. Учет дисперсии эталонной:матрицы при анализе сложных гамма-спектров. Сб.Прикладная ядерна* спектроскопия.-197В, N 8, с. 310-311. .

6. Столярова Е.Л., Новиков А.И. О корреляции решений при обработке сложных гамма-спектров. Там же, с. 312-314.

7. Столярова Е.Л., Новиков А.И. Оценка параметра регуляризации при обработке гамма-спектров. Там же, с. 315.

8. Новиков А. И. Совершенствование планирования эксперимента е НАА почв и растений. Доклады ВАСХНИЛ. -1979, Вып. 3, с. 36-38.

9. Столярова Е.Л., Новиков А.И. Планирование эксперимента £ некоторых задачах ядерной спектроскопии с помощью ЭВМ. Сб. Прикладная ядерная спектроскопия.-1979. N 9. с.229-230.

10. Столярова Е. Л., Новиков А. И. Решение экстремальных saj&s при обработке сложных гаыма-спектроэ. Там же, с.231-233.

11. Столярова Е. Л., Новикова. И. Моделирование гаыма-спектро£ и определение чувствительности анализа. Там же, с. 234-235.

12. Столярова Е.Л., Новиков А.И. Применение метода регуляризации при обработке сложных гамма-спектров. Там же. с.236- 238.

13. Срапенянц P.A.. Новиков А.И.• Классификация и оценка факторов эксперимента при создании адаптивной модели урожайности. Вестник с/х науки.-1980, N 6. с. 59-62.

14. Срапенянц Р. А. .Новиков А.И. Моделирование закономерносте! действия минеральных удобрений. Вестник с/х науки.-1980, N 12.

15 Столярова Е.Л.. Новиков А.И. Оптимизация временного рееи-ыа эксперимента в НАА путем измерения спектров гамма-излучения н; двух станциях счета. Сб. Вопросы дозиметрии и защиты от излучений, -1980, N 19. с. 15-17.

16. Столярова Е.Л., Новиков А.И. Учет самоэкранирования и са мопоглощения гамма-квантов в образцах при НАА. Там же. с. 17-20.

17. Столярова Е.Л., Новиков A.M. Применение стохаслическоп программирования в НАА. Там же, с. 21-23.

18. Столярова Е.Л., Новиков Л. И. Способы обработки сложных гаша-спектров в условиях недостаточной стабильности спектрометрического тракта. Сб. Прикладная спектроскопия. -1981, N 10, с. 148-149.

19. Столярова Е.Л., Новиков А. И. Математическая стабилизация электронного тракта с помочью 3BU в некоторых задачах ядерной спектроскопии. Там ze, с. 149-151.

20. Столярова Е.Л., Новиков А.И. Исследование метода регуляризации для целей активационного анализа. Сб. Вопросы дозиметрии и зациты от излучения.-1981, N 20, с. 8-10.

21. Столярова Е.Л., Новиков А. И. Классификация выбора параметров оптимизации при планировании эксперимента в прикладных задачах ядерной спектроскопии. Там se, с. 10-15.

22. Столярова Е.Л., Новиков А.И. Использование моделированных спектров в построении оптимального плана эксперимента. Сб.Прикладная ядерная спектроскопия. -1982, Mil, с. 138-141.

23. Srapenyants R.A., fiovlKov A.I. .Fully Coaputarlzed System for processing Gasaa-Spectra In NAA of Plants and Fodders. Nuclear Science, v. NS-28, No 2, 1980, pp. 1665-1668.

24. Srapenyants R.A., Hovlkov АЛ. Mathematical Correction oí Spectra «Ith Parameter Drlít oí the Energy Calibration Curve. Nuclear Science, V. KS-28, Ho 2. 19B0, pp.1669-1671.

i 25. Srapenyants R.A., Novikov A.I. Planning of Experiments In HAA oí Plants and Soils. 6-th Modern Treads Conference: liodern Treads is Activation Analysis. Toronts, Canada, 1981, p. 254.

• 28. Бродский E.C., Иинеев В. Г., Новиков А. И. и др. Авторское свидетельство N 967173,-1981.

27. Новиков A.M., Срапенянц P.A. и др. Сравнение эффективности способов коррекции гаша-спектров. Изотопы в СССР. -1982, N 2(64), с. 56-62/

28. Столярова Е. Л., Новиков А. И. Сравнение способов коррекции гаша-спектров в условиях нестабильности спектрометрического тракта. Сб. Прикладная ядерная спектроскопия.-1983. N 12. с.276-278.

29. Столярова Е. Л., Новиков А. И. Программа автоматической обработки слозных гамма-спектров с помощью ЗВ!А. Сб. Прикладная ядерна« спектроскопия. -1984. N 13, с. 345-348.

30. Столярова Е.Л., Новиков А.И. Сравнение некоторых методов расшифровки гамма-спектров с помощью ЭВМ. Там же, с.234-237.

•31. Столярова Е.Л., Новиков А. И. Програмирование основных ха-

рактеристик элементного анализа с помощью моделирования гамма-спектров. Там же. с. 267-270.

32. Минеев В. Г.. Вевцова Л. К., Новиков А.И. Исследование баланса гумуса в дерновоподзолистых почвах на основе метода моделирования. Доклады ВАСХШЛ. -1986, N 2, с. 7-10.

33 Savelev I.B., Novikov А. 1. Cooputer-Alded Neutron Actlva-tlon Method for SimuHaneous Analysis of Silicon, Aluminium, Iron and Magnesium in Solls. J. International Aßrophysics, 2 (1), 1986 pp. 5-13. •

34. Новиков А.И., Савельев И.Б. Оптимизация массового многоэлементного нейтронно-активационного анализа. Измерительная техника. -1987, N 1, с. 62-64.

35. Новиков А.И.. Захаров В.Н. Оптимизация минерального питания растений на основе модели урожайности.^ Бюллетень ВИУА, 1988, N 87, с. 56-61.

36. Методика определения хрома, никеля, меди, цинка, свинца и стронция в осадках городских сточных вод на основе рентгено-флуо-ресцентного анализа. ВИУА, -1990, 19 с. (коллектив авторов).

37. Новиков А.И., Цыбыктаров С.д! Оптимизация минерального питания растений на основе модели урожайности с обобщенными факторами. Сб. Проблемы развития земледелия на крайнем северо-востоке. Научно-технический бюллетень. Новосибирск.-1990, N 1/2, с. 43-46.

38. Волков Н.Г., Новиков А.И.Савельев И. Б. Некоторые вопросы оптимизации нейтронно-активационного анализа. Иетодота ядерно-физического эксперимента. Сб. научных трудов МИФИ. -1990, C.B7-98.

39. Савельев И.В., Новиков А.И. Автоматические установки ак-тивационного. анализа с использованием генераторов нейтронов. Сб. Вопроси атомной науки и техники, серия: Радиационная техника.-1990 Вып. 2(42), с. 34-36. .

40. Савельев И.Б., Новиков А.И. Использование рентгеновского спектрометра для определения макро-и микроэлементов в почвах,, растениях и органических удобрениях. Материалы конф.: Агрохимические показатели плодородия почв. Пулавы.-1990, с. 131-135.

41. Arutjunova L. V.. Novlkov А. I. Informationssystem des geographischen Versuchsnetzes auf der Grundlage eines Netzes von Personalcomputern. J. Feldversuchswesen, Berlin 7,1990, 3, pp. 59-63.

42.Захаров В. H., Новиков А.И. Метод исследования сбалансирован ного шнеральн. питания с/х культур. Агрохимия. N1,-1992, с. 129-13