[发明专利]基于XRF资料数据挖掘算法的变质岩岩性识别方法

权利要求书

1.一种基于XRF资料数据挖掘算法的变质岩岩性识别方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1、按岩性分类整理薄片鉴定资料，并提取薄片对应深度的元素录井(XRF)资料，具体包括以下17种元素：Si、Fe、Al、Na、Ti、Mn、Ca、Mg、K、P、S、Cl、Ba、V、Ni、Sr、Zr；

S2、选择上述17种元素中7种常见造岩矿物中的元素Si、Al、Fe、Ca、Mg、Na、K，利用主成分分析法(PCA)对这7种常见造岩矿物的元素进行降维处理，优选与岩性相关性较高的几种元素作为敏感性元素；

S3、通过PCA选择的敏感性元素作为样本，形成样本文件；

S4、利用随机森林算法对样本文件进行训练，并生成判别森林模型；

S5、利用上述生成的判别森林模型对实际资料处理，并输出处理结果。

2.根据权利要求1所述的基于XRF资料数据挖掘算法的变质岩岩性识别方法，其特征在于，在所述步骤S1中，整理变质岩储层薄片鉴定资料，并以薄片鉴定资料中的岩性定名为标准，提取对应薄片的元素录井资料。

3.根据权利要求1所述的基于XRF资料数据挖掘算法的变质岩岩性识别方法，其特征在于，在所述步骤S5中，判别森林模型由大量判别树构成，每一棵判别树根据训练学习的结果对输入的实际资料进行岩性判别，并最终给出判别结果，最终所有树的判别结果中，数量最多的岩性作为该点最终的岩性识别结果。