采用两种常用的粒度反演方法——正则化和Chahine算法, 对90 nm与250 nm单峰分布、50 nm与200 nm双峰分布、100 nm与300 nm双峰分布的模拟动态光散射数据, 以及105 nm、300 nm标准颗粒的实测动态光散射数据进行了反演分析.结果表明: 噪声水平的高低是影响粒度分布反演准确性的关键因素之一, 反演结果的准确性随噪声水平的增加而降低, 噪声水平超过某一阈值后, 将无法得到有意义的反演结果; 不同反演方法具有不同的抗噪能力, 在低噪声水平下反演结果无显著差别, 随着噪声水平的增加, 反演结果表现出很大差异; 正则化方法通过正则参数的选择可以有效抑制噪声影响, 表现出强于Chahine算法的抗噪能力; 与Chahine算法相比, 正则化方法不需要假定初始分布, 因此, 在噪声较大的实验或生产过程中进行颗粒分布测量时, 宜采用正则化方法.

反演算法的速度、精度及稳定性一直是颗粒测量领域中的研究重点。针对传统的Chahine迭代算法在反演过程中出现毛刺、伪峰及震荡等不稳定现象，将正则化理论与Chahine迭代算法相结合的改进算法用于颗粒粒径分布的重建。通过引入正则化理论建立新的线性方程，采用L曲线法确定正则化参数，再利用Chahine迭代算法求解该线性方程。仿真及实验结果表明：改进的算法解决了Chahine迭代算法的缺点，提高了反演结果的稳定性和平滑性。利用改进的算法实现国家标准颗粒的测量，其迭代15 000次所得中值粒径D50的相对误差在2%以内，用于描述分布曲线展宽的D10、D90的相对误差均在5%以内，且反演时间小于1 min，可满足颗粒粒径在线测量的需求。