[发明专利]一种应用于原位多组分录井气体红外光谱的定量分析方法

摘要

本发明属于录井气体分析应用，涉及一种应用于原位多组分录井气体红外光谱的定量分析方法。该方法通过分析录井气体的傅里叶红外光谱，建立基于遗传算法和径向基神经网络的预测模型，通过模型对原位录井气体进行分析，得出录井气体成分及其含量，实现快速分析岩屑含油情况，判断当前钻井深度含气量。本发明所设计的一种应用于原位多组分录井气体红外光谱的定量分析方法，优于传统的色谱分析方法，能快速、实时分析，得出结论，更加有效、快捷。

主权项

1.本发明所设计的一种应用于原位多组分录井气体红外光谱的定量分析方法，其特征是：包含如下步骤：步骤1：利用录井气体分析仪获得录井气体红外吸收谱线，选择[λ1，λ2]谱区进行预处理，所述的λ1是选择谱区的起始点，所述的λ2是选择谱区的终止点；步骤2：为了消除由测量环境、条件变化引起的光谱基线漂移，采用一阶微分方法，对步骤1所述的[λ1，λ2]谱区进行基线校正，并进行归一化处理；步骤3：将步骤1所述的[λ1，λ2]谱区均分为N(N∈[10，20])个区间，对所述的N个区间进行编码，产生的第一代种群设置为x，设置初始条件：设置种群大小为30，设置最大繁殖代数为100，设置交叉概率为0.5，设置变异概率为0.1；步骤4：将所述的第一代种群x作为输入变量建立径向基神经网络，利用建模样本建立原位多组分录井气体的分解模型，利用所述的原位多组分录井气体分解模型对预测样本进行预测，求解出预测值与实际值的相关系数r以及均方根误差RMSPE；步骤5：根据公式(1)建立所述的相关系数r和所述的均方根误差RMSPE与最佳个体判断函数Finesse的关系；步骤6：根据所述的原位多组分录井气体分解模型求解混合气体中每种单一气体浓度，所述的混合气体包含甲烷、乙烷、丙烷、异丁烷、正丁烷、异戊烷、异戊烷等气体；求解录井气体中每种单一气体浓度的定量分析方法完毕。