[发明专利]一种基于激光诱导击穿光谱微分信号的岩屑类型识别方法及系统

说明书

本发明提供一种基于激光诱导击穿光谱微分信号的岩屑类型识别方法及系统，所述系统将激光诱导击穿光谱对波长进行微分处理，并将岩屑激光诱导击穿光谱的微分信号作为BP神经网络的输入值，对岩屑进行类型识别，此方法能将激光诱导击穿光谱中对类型识别有用的信息提炼出来，并减少大量干扰信息，从而提高岩屑类型识别的效果。

技术领域

本发明涉及岩屑类型识别技术领域，特别涉及一种基于激光诱导击穿光谱微分信号的岩屑类型识别方法及系统。

背景技术

近年来，随着石油钻井新工艺的飞速发展，由井底返出的岩屑已经非常细碎，甚至成粉末状，使得传统的岩屑描述工作变得十分困难。

激光诱导击穿光谱可用于岩屑的类型识别。目前，激光诱导击穿光谱应用于岩石类型识别的方法主要有：第一种方法是激光诱导击穿光谱全谱模型：这种模型需要处理的数据比较多，同时背景噪声影响较大，识别结果相对比较高。第二种方法是峰值强度与比率模型(特征模型)，这种方法数据处理比较简单，但识别正确率有所下降。第三种方法是选取Si、Al、Ca、Fe等主要元素，根据这些元素发射谱线强度构造特征变量，再结合神经网络进行岩屑类型识别。第四种是对全谱先进行主成分分析，再利用神经网络进行岩屑类型识别。这些方法中，数据处理的耗费时间有长有短，但其识别效果都不是很好。

发明内容

有鉴于此，本发明提供一种识别结果准确性很好的基于激光诱导击穿光谱微分信号的岩屑类型识别方法及系统。

本发明公开一种基于激光诱导击穿光谱微分信号的岩屑类型识别方法，所述方法包括以下步骤：

S1、利用激光诱导击穿光谱仪测量出N种标准岩屑在一定波长范围的激光诱导击穿光谱，其中N不小于5；

S2、将N种标准岩屑激光诱导击穿光谱对波长进行微分处理，得到N种标准岩屑激光诱导击穿光谱的微分信号；

S3、选取N种标准岩屑激光诱导击穿光谱的微分信号作为 BP神经网络的输入值，对BP神经网络进行训练，得到BP 神经网络结构；

S4、利用激光诱导击穿光谱仪测量出待识别岩屑在一定波长范围内的激光诱导击穿光谱；

S5、将待识别岩屑激光诱导击穿光谱对波长进行微分处理，得到待识别岩屑激光诱导击穿光谱的微分信号；

S6、选取待识别岩屑激光诱导击穿光谱的微分信号作为 BP神经网络的输入值，利用已得到的BP神经网络对待测岩屑进行识别，得到识别结果。

上述技术方案中，所述步骤S1中波长范围与所述步骤 S4中波长范围相同，为200-950nm。

上述技术方案中，所述步骤S3包括以下分步骤：

S31、每种岩石样品取(X+Y)组激光诱导击穿光谱微分信号数据，其中X、Y为正整数，共N×(X+Y)组激光诱导击穿光谱微分信号数据；

S32、取每种样品前X组激光诱导击穿光谱微分信号数据， N种标准岩屑共N×X组，作为BP神经网络的数据训练组；

S33、每种样品后Y组激光诱导击穿光谱微分信号数据， N种标准岩屑共N×Y组，作为BP神经网络的数据检验组；

S34、两组数据对BP神经网络进行训练、检验，得到BP 神经网络结构。

在上述技术方案中，所述BP神经网络由MATLAB实现。

本发明还公开一种基于激光诱导击穿光谱微分信号的岩屑类型识别系统，所述系统包括测量模块，微分处理模块，训练模块，识别模块；

测试模块，激光诱导击穿光谱仪测量N种标准岩屑及识别岩屑在一定波长范围内的激光诱导击穿光谱；