10.3969/j.issn.0001-5717.2020.03.023
基于激光诱导击穿光谱技术的岩石表面指纹图谱分析及分类方法
岩石岩性识别在油气田探测开发、研究地球成因及演化发展、地质灾害分析预测等众多方面起着不可替代的导向作用,因此岩石的识别分类对于地质勘探分析来说至关重要.为了提高岩石的分类准确率,提出了一种基于激光诱导击穿光谱技术(LIBS)的岩石表面指纹图谱分析及分类方法.通过LIBS对岩石表面不同位置进行激发,获取原始光谱数据.对收集到的光谱数据进行去除异常点、归一化等预处理操作,根据岩石矿物成分确定五种含量差异较大元素(硅、铝、钾、钠、镁)的特征谱线并得到元素指纹图谱.然后选择支持向量机(SVM)作为分类器进行分类,分别建立利用光谱均值的分类模型和多维指纹图谱融合的分类模型,并对两种分类结果进行比较.利用光谱均值的分类模型准确率为59.4％,多维指纹图谱融合的模型分类准确率为96.5％.实验结果表明,元素指纹图谱展示了岩石表面元素分布,可以充分利用不同种类岩石本身的不均匀性结构信息,极大地提高了岩石的分类准确率.
激光诱导击穿光谱、支持向量机、特征提取、指纹图谱
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本文为中国科学院前沿科学重点研究计划;中国科学院青年创新促进会联合资助成果
2020-06-10（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共8页
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