准确认识不同种类的岩石特征对地质构造、 结构与年代的判断至关重要。 常规光学显微手段虽然可以对岩石的颜色与表面形貌进行直接观测, 但是对岩石种类的判断往往凭靠经验, 一些颜色相近的矿物容易混淆, 所得结果并不准确。 光谱方法能够在不同频段给出样品的多个光学参数信息, 通过建立光学参数与样品自身物性的联系, 可以从多个维度确定样品的性质, 从而有望实现对不同矿物成分与含量定性、 定量评价。 太赫兹光谱具备一定的穿透能力, 能够透过一定厚度的岩石, 是研究岩石物理性质的合理手段。 基于太赫兹光谱技术, 对取自不同地区的花岗岩、 灰岩、 砂岩和油页岩样品进行测试, 分别计算得到每个样品的等效折射率n、 衰减系数a, 并以a为横坐标、 n为纵坐标作图, 结果表明, 相同岩性岩石的n与a基本呈线性相关关系, 而对于不同类型的岩石, 其n随a的线性变化趋势存在明显区别。 进而研究了岩石中的组成、 结构等信息与其太赫兹光谱响应的联系, 分析了不同岩性岩石的光谱响应机制, 结果表明: 花岗岩与灰岩的结构较为致密, 其矿物组成是影响太赫兹光谱响应的主要因素, 利用太赫兹参数能够估算岩石中铁、 镁元素的相对含量; 砂岩的成分较为单一, 太赫兹光谱响应受孔隙度的影响; 而对于油页岩来说, 由于有机质具有强吸收、 低折射率的特点, 其有机质含量越高, 折射率越低, 对太赫兹吸收越强。 结果表明, 太赫兹光谱技术有望成为岩石物理性质现有研究手段的合理补充, 为其评价、 分析提供新技术、 新指标, 有着极其光明的应用前景。

为实现油页岩含油率的快速单点测量, 研究了基于近红外波长组合的油页岩含油率快速检测方法。以高岭土与机油混合的模拟样品为研究对象, 利用便携式近红外光谱分析技术, 研究了近红外波长组合选择方法。该方法采用自制的便携式光谱仪获得全光谱反射率数据, 结合微分和多元散射校正数据处理及相关系数法进行波长初步筛选, 将组合生成算法与留一交互校验多元线性回归(MLR)建模相结合, 确定最佳波长组合, 并用MLR建模对单点测量获得的最佳波长组合光谱数据进行了实验验证。结果表明: 最佳波长组合为1 644, 1 720, 2 210, 2 260 nm, 30个建模样品的校正集和预测集的决定系数为0.995 4和0.997 7, 11个验证样品的验证集的决定系数为0.990 1。该方法为研制基于单点测量的油页岩含油率快速检测光谱仪提供了基础。

为实现油页岩含油率的原位检测, 采用便携式近红外光谱分析技术, 针对吉林扶余油页岩基地2号钻井的66个岩芯样品开展了原位检测的分析建模方法研究。 采用自制便携式近红外光谱仪器获得反射率、 吸光度、 K-M函数三种数据形式光谱数据, 结合主成分-马氏距离(PCA-MD)剔除异常样品、 无信息变量消除法(UVE)波长筛选及二者组合的四种建模数据优化方法, 采用相同的数据预处理方法进行偏最小二乘(PLS)和反向传播神经网络(BPANN)两种方法的建模分析研究, 确定最佳分析模型及方法。 结果表明(1)不论是否采用四种不同的数据优化方法, 两种建模方法所用建模数据库适合采用反射率或K-M函数的光谱数据形式; (2)两种建模方法, 采用四种不同的数据优化方法, 对相同数据库建模精度的影响不同: 采用PLS建模方法、 以PCA-MD和UVE+ PCA-MD两种方法进行数据优化、 可以提高K-M函数光谱数据形式数据库的建模分析精度, 采用BPANN建模方法、 以UVE、 PCA-MD 与UVE组合的 三种方法进行数据优化、 对三种数据形式数据库的建模精度均有所提高; (3)除以反射率光谱数据并进行PCA-MD数据优化外, 采用BPANN方法的建模精度好于PLS法。 其中采用反射率光谱数据形式、 只进行UVE数据优化外的BPANN建模精度最高, 预测相关系数为0.92、 标准偏差为0.69%。

研究了漫反射近红外(NIR)光谱法分析油页岩含油率过程中异常样品的识别和剔除方法。 在近红外光谱定量分析中, 环境变化和操作失误等都会产生异常样品, 异常样品的存在会导致模型的预测能力下降, 因此异常样品的剔除是建模过程中的关键步骤。 分别采用主成分分析—马氏距离（PCA-MD）法和半数重采样（RHM）法识别油页岩光谱数据中的异常样品, 通过剔除异常样品后所建的偏最小二乘（PLS）分析模型的性能来评价PCA-MD与RHM方法对异常样品的识别能力。 实验中考察了不同MD阈值和RHM置信度对异常样品剔除结果的影响, 比较了单独和同时应用PCA-MD及RHM法识别并剔除异常样品后所得PLS模型的预测能力。 结果表明: 与所有样品参与建模时预测偏差均方根（RMSEP）相比, 采用PCA-MD法时阈值取平均值与标准偏差之和时RMSEP降低了48.3%; 采用RHM法时置信度取85%时RMSEP降低了27.5%; 同时采用PCA-MD法和RHM法时RMSEP降低了44.8%, 研究内容有效地提高了分析模型的预测能力。

目前油页岩关键的评价参数——含油率的检测方法均无法实现原位测量, 无法满足油页岩资源的勘查和开采中样品检测的要求。 便携式近红外光谱分析技术, 为实现油页岩含油率的原位检测提供了可能性。 由于光谱数据的不同形式与样品的成分含量值之间有不同的相关关系, 样品不同成分的吸收特性表现在不同的近红外波段上, 因此利用合成样品, 针对反射率、 吸光度、 K-M函数等三种不同的光谱数据表示形式和四种不同的建模区间, 研究它们对油页岩含油率PLS模型精度的影响情况。 结果表明: 对于合成样品, 进行PLS建模的最佳光谱数据形式是反射率, 最佳建模区间是组合特征区间, 即适当的光谱数据形式及建模区间可提高模型的精度。