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 | |
张蕊3,4; 孙兰香2,3,5; 陈彤1,2,3,5; 王国栋1,2,3,5; 张鹏2,3,5; 汪为1,2,3,5 | |
刊名 | 地质学报
![]() |
2020 | |
卷号 | 94期号:3页码:991-998 |
关键词 | 激光诱导击穿光谱 支持向量机 特征提取 指纹图谱 |
ISSN号 | 0001-5717 |
其他题名 | Fingerprint analysis and classification of rock surface based on laser-induced breakdown spectroscopy |
产权排序 | 1 |
英文摘要 | 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。 |
语种 | 中文 |
CSCD记录号 | CSCD:6669865 |
资助机构 | 中国科学院前沿科学重点研究计划( 编号QYZDJ-SSW-JSC037 ) ; 中国科学院青年创新促进会 |
内容类型 | 期刊论文 |
源URL | [http://ir.sia.cn/handle/173321/26634] ![]() |
专题 | 沈阳自动化研究所_工业控制网络与系统研究室 |
通讯作者 | 孙兰香 |
作者单位 | 1.中国科学院大学 2.中国科学院网络化控制系统重点实验室 3.中国科学院沈阳自动化研究所机器人学国家重点实验室 4.东北大学信息科学与工程学院 5.中国科学院机器人与智能制造创新研究院 |
推荐引用方式 GB/T 7714 | 张蕊,孙兰香,陈彤,等. 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[J]. 地质学报,2020,94(3):991-998. |
APA | 张蕊,孙兰香,陈彤,王国栋,张鹏,&汪为.(2020).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.地质学报,94(3),991-998. |
MLA | 张蕊,et al."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".地质学报 94.3(2020):991-998. |
个性服务 |
查看访问统计 |
相关权益政策 |
暂无数据 |
收藏/分享 |
除非特别说明,本系统中所有内容都受版权保护,并保留所有权利。
修改评论