量子电子学报, 2018, 35 (3): 264, 网络出版: 2018-06-09   

基于激光诱导击穿光谱技术的岩性识别方法研究

Lithology identification methods based on laser-induced breakdown spectroscopy technology
作者单位
1 中国科学院安徽光学精密机械研究所,安徽省光子器件与材料重点实验室, 安徽 合肥 230031
2 中国科学技术大学, 安徽 合肥 230026
摘要
岩屑录井是地层岩性及含油性等的直接鉴别方式,岩性的正确描述是岩屑录井的 重要内容。选择Mg、Si、Al、Fe、Ca、Na、K七种元素的激光诱导击穿光谱(LIBS)作为分 析线,结合主成分分析(PCA)、软独立建模分类法(SIMCA)、有监督Kohonen神经网 络(SKNs)三种化学计量学方法,对泥质灰岩、泥岩、页岩、砂岩四种岩屑岩性进行了识别。SKNs、SIMCA模型的平均正确识别率分别 为93.75%、78.75%。结果表明利用LIBS技术结合PCA和非线性SKNs方法可以实现物理 特性、化学组成较为相似的岩屑岩性的有效识别。
Abstract
Cuttings logging is a direct identification of stratigraphic lithology and oil content. The proper description of lithology plays an important role in cuttings logging. The laser-induced breakdown spectroscopy (LIBS) of seven elements including Mg, Si, Al, Fe, Ca, Na and K are selected as the analysis lines, and the four kinds of cuttings lithology of marlite, mudstone, shale and sandstone are identified combining with three chemometric methods including principal component analysis (PCA), soft independent modeling of class analogy (SIMCA), supervised Kohonen networks (SKNs). The average correct recognition rates of SKNs and SIMCA models are 93.75% and 78.75%, respectively. Results show that the combination of LIBS technology, PCA and nonlinear SKNs methods can realize the effective lithology identification of cuttings having similar physical properties and chemical composition.

贾军伟, 付洪波, 王华东, 倪志波, 董凤忠. 基于激光诱导击穿光谱技术的岩性识别方法研究[J]. 量子电子学报, 2018, 35(3): 264. JIA Junwei, FU Hongbo, WANG Huadong, NI Zhibo, DONG Fengzhong. Lithology identification methods based on laser-induced breakdown spectroscopy technology[J]. Chinese Journal of Quantum Electronics, 2018, 35(3): 264.

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