[发明专利]一种岩屑类型识别方法及系统在审

专利信息
申请号: 201810203160.4 申请日: 2018-03-13
公开(公告)号: CN108844898A 公开(公告)日: 2018-11-20
发明(设计)人: 王阳恩 申请(专利权)人: 长江大学
主分类号: G01N21/17 分类号: G01N21/17;G01N21/71
代理公司: 武汉河山金堂专利事务所(普通合伙) 42212 代理人: 胡清堂
地址: 434023 *** 国省代码: 湖北;42
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摘要:
搜索关键词: 岩屑 光声光谱 微分信号 神经网络结构 光声光谱仪 测量标准 微分处理 钻探 保证
【权利要求书】:

1.一种岩屑类型识别方法,其特征在于,包括:

S1、利用光声光谱仪测量出N种标准岩屑在预设波长范围内的光声光谱,其中N为不小于5的正整数;

S2、将所述N种标准岩屑光声光谱对波长进行微分处理,得到N种标准岩屑光声光谱的微分信号;

S3、选取所述N种标准岩屑光声光谱的微分信号作为标准BP神经网络的输入值,对BP神经网络进行训练,得到训练后的BP神经网络;

S4、通过所述训练后的BP神经网络识别待识别岩屑。

2.如权利要求1所述的方法,其特征在于,所述步骤S3包括:

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,得到训练后的BP神经网络。

3.如权利要求2所述的方法,其特征在于,所述BP神经网络由MATLAB实现。

4.如权利要求1所述的方法,其特征在于,所述步骤S4包括:

S41、利用光声光谱仪测量出待识别岩屑在预设波长范围内的光声光谱;

S42、将待识别岩屑光声光谱对波长进行微分处理,得到待识别岩屑光声光谱的微分信号;

S43、选取待识别岩屑光声光谱的微分信号作为BP神经网络的输入值,利用所述训练后的BP神经网络对待测岩屑进行识别,得到识别结果。

5.一种岩屑类型识别系统,其特征在于,包括:

采集模块:用于利用光声光谱仪测量出N种标准岩屑在预设波长范围内的光声光谱;

微分模块:用于将所述N种标准岩屑光声光谱对波长进行微分处理,得到N种标准岩屑光声光谱的微分信号;

训练模块:用于选取N种标准岩屑光声光谱的微分信号作为标准BP神经网络的输入值,对BP神经网络进行训练,得到训练后的BP神经网络;

识别模块:用于通过所述训练后的BP神经网络识别待识别岩屑。

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