激光探针技术（又称为激光诱导击穿光谱技术）因其具有快速、样品制备简单、可现场或原位检测的优点，而被逐渐应用于小口径厚壁钢管的快速检测中。然而，目前激光探针分析小口径厚壁钢管的准确度仍需提高。针对这一问题，本论文详细研究了小口径厚壁钢管光谱采集过程中必然形成的烧蚀坑对等离子体及其光谱的影响，以及基于统计学算法的激光探针定量分析方法，并将本文提出的定量分析方法应用于厚壁钢管的检测，获得了元素含量分布检测结果。

   主要研究成果和创新点如下：1首次系统研究了小口径厚壁钢管光谱采集过程中烧蚀坑对激光诱导等离子体及其光谱的影响。结果表明：随烧蚀激光脉冲数增加，烧蚀坑逐渐变深，口径变大；由于等离子体和烧蚀坑的相互作用，随烧蚀坑变深，其中产生的等离子体初始辐射强度升高，冷却速度加快；这导致当烧蚀坑变深时，等离子体发射光谱中的离子线强度下降，原子线强度上升。2提出一种基于人工神经网络算法的多谱线比值定量分析法，提高了激光探针对小口径厚壁钢管中痕量元素的分析准确度。由于较充分地使用了等离子体光谱信息并结合了人工神经网络强大的非线性回归和容忍噪声的能力，建立的分析模型能获得更准确的光谱-元素含量对应关系，使该方法的分析准确度好于内标法。使用该方法对低合金钢样品中Cr和Ni分析结果表明，交叉验证的均方根误差分别从内标法的0.018wt.％和0.067wt.%降低到0.010wt.%和0.023wt.%预测含量的平均相对标准偏差分别从内标法的11.3%和19.5%降低到6.4%和12.9%3上述多谱线比值定量分析法的基础上，提出了遗传算法-人工神经网络定量分析法，进一步提高了激光探针进行小口径厚壁钢管分析的准确度。

 
该方法通过遗传算法更好地优化了谱线强度比值并将其作为人工神经网络的输入量建立定量分析模型，对低合金钢样品中的4种被测元素CuCrNi和V进行了分析。结果显示，上述元素采用该方法分析的预测均方根误差比内标法分别降低了85.0%67.7%60.0%和80.0%和多谱线比值定量分析法相比，也分别降低了78.6%42.9%27.3%和33.3%4提出了基于随机森林算法的激光探针定量分析法，提高了空气中检测钢样品中碳元素的准确度。该方法使用优选光谱段内的光谱变量，45#厚壁钢管对已优化过决策树数目及特征变量数的随机森林模型进行训练，获得定量分析模型。使用该定量分析模型对低合金钢样品中碳元素的分析结果表明，预测的均方根误差从内标法的0.034wt.%降低到0.023wt.%降低了32.4%5针对大型小口径厚壁钢管元素检测的需求，使用本文提出的遗传算法-人工神经网络定量分析法对北方重工业集团生产的厚壁钢管的管材样品、毛坯管及成品管中的CrMnMoNiCu和V等元素进行了分析，对管材样品的分析结果表明，以火花直读光谱仪的分析值为参考，平均相对误差分别为8.9%8.7%24.2%5.1%6.1%和7.1%对厚壁钢管及其毛坯管不同部位的上述各元素的分析结果和X射线荧光光谱分析法基本相当；使用随机森林算法建立分析模型，对管材样品中的碳元素进行了分析，预测的均方根误差为0.064wt.%结果表明，本文提出的定量分析方法能够用于小口径厚壁钢管检测。综上所述，本文首次对小口径厚壁钢管光谱采集过程中烧蚀坑对等离子体及其光谱的影响进行了系统的研究，为激光探针分析小口径厚壁钢管提供了参考；提出的基于统计学算法的多谱线比值定量分析法、遗传算法-人工神经网络定量分析法和随机森林定量分析法，显著地提高了激光探针分析小口径厚壁钢管的准确度，并且能够用于厚壁钢管等小口径厚壁钢管产品的检测。