[发明专利]一种岩屑类型识别方法及系统、存储介质、设备

说明书

一种岩屑类型识别方法，其特征在于：首先通过脉冲高能量激光获得标准岩屑样品的激光诱导击穿光谱小波变换系数和光声信号的频谱数据，再用其作为输入信号以构建岩屑类型的预测模型；用相同方法获得待测岩屑样品的激光诱导击穿光谱小波变换系数和光声信号的频谱数据，利用已构建的岩屑类型的预测模型，得到待测岩屑样品类型的识别结果。其优点是:充分利用了脉冲高能量激光照射到岩屑上产生的两种信号，将这两种信号相结合，能较准确地得出待测岩屑的类型，具有速度快、效率高、成本低、测试重现性好、可在线分析等特点。

技术领域

本发明涉及岩屑类型识别技术领域，具体地说是一种岩屑类型识别方法及系统、存储介质、设备。

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。

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：

第一种方法是利用激光诱导击穿光谱结合偏最小二乘判别分析，实现对岩石样品的自动识别，其采取的实验模型主要有二种：一是全谱模型，该种方法识别结果相对比较高，但需要处理的数据比较多，同时背景噪声影响较大。

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，有些识别效果虽然比较好，但仍不理想，同时数据处理比较耗费时间，而其它的方法则识别效果比较差。

发明内容

本发明提供一种克服上述问题或者至少部分地解决上述问题的岩屑类型识别方法及系统、存储介质、设备，以准确地识别岩屑类型，为后续工作提供有力支撑。

为了实现上述发明目的，本发明提供了如下技术方案：

本发明第一方面保护一种岩屑类型识别方法，包括如下步骤：

S1、将脉冲高能量激光照射到岩屑上，以测量出N种标准岩屑样品的激光诱导击穿光谱和光声信号；

其中，N大于等于5；

S2、对N种标准岩屑样品的激光诱导击穿光谱进行小波变换，得到激光诱导击穿光谱小波变换系数，同时，对N种标准岩屑样品的光声信号进行傅里叶变换，得到光声信号的频谱数据；

S3、采用N种标准岩屑样品的激光诱导击穿光谱小波变换系数和光声信号的频谱数据作为输入信号，构建岩屑类型的预测模型；

S4、在与步骤S1相同测量条件下，利用脉冲高能量激光测量出待测岩屑样品的激光诱导击穿光谱和光声信号；

S5、对待测岩屑样品的激光诱导击穿光谱进行与步骤S2相同的小波变换，得到激光诱导击穿光谱小波变换系数；对待测岩屑样品的光声信号进行与步骤S2相同的傅里叶变换，得到光声信号的频谱数据；

S6、根据待测岩屑样品的激光诱导击穿光谱小波变换系数和光声信号的频谱数据，利用已构建的岩屑类型的预测模型，得到待测岩屑样品类型的识别结果。

上述技术方案中，步骤S1中，所述脉冲高能量激光为纳秒激光、皮秒激光或飞秒激光，其激光能量使样品产生等离子体，从而发射出原子或离子光谱。

上述技术方案中，步骤S3中，预测模型的构建采用神经网络构方法、偏最小二乘法、支持向量机、主成分分析、相关分析法中的一种方法来构建。

上述技术方案中，步骤4中测量方法和使用仪器与步骤S1中使用的测量方法与仪器相同。