一种沉积物粒度光谱分析方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术提供了一种沉积物粒度光谱分析方法及装置，该沉积物粒度光谱分析方法包括：采集沉积物样品；利用激光散射粒度分布分析仪获取沉积物样品的粒度分布，根据设定的尺寸范围确定沉积物样品的粒度；消除所述沉积物样品在设定波长位置的光谱跃迁，生成所述沉积物样品的反射率光谱，并对反射率光谱进行再处理，生成反射率一阶导数、反射率倒数的对数和反射率吸收深度三个衍生光谱指标；应用相关性分析方法计算所述沉积物样品的粒度与设定波长范围内的反射率、所述反射率一阶导数、反射率倒数的对数及反射率吸收深度的相关性，确定最佳光谱指标及参与建模的波长；利用偏最小二乘方法，建立沉积物粒度与最佳光谱指标之间的回归模型。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及沉积物分析技术，特别涉及一种沉积物粒度光谱分析方法及装置，属于沉积学领域。
技术介绍
沉积物的粒度特征，可以反映沉积环境、沉积相以及沉积环境的演变过程。沉积物粒度分析的方法很多，针对石油、地质行业，应用较多的有直接测量法、筛析法、沉降法、薄片粒度图像分析法和激光法。其中激光法具有分析速度快、重现性好、测量范围宽等优点，目前在沉积物粒度测量方面应用的最为广泛。上述方法有一个共同特点，就是必须将沉积物样品带回实验室，进行一系列复杂的样品预处理工作，然后才可以通过测量仪器得到沉积物粒度信息。上述实验室测量方法精度很高，但是缺点是复杂、费时，无法在野外现场直接获得，影响研究人员在野外现场对不同沉积相沉积特征的准确把握。综上所述，提供一种野外现场沉积物粒度的快速探测方法是本领域亟待解决的问题。
技术实现思路
本专利技术提供一种沉积物粒度光谱分析方法及装置，以实现基于可见光-近红外光谱的沉积物粒度的快速预测。为了实现上述目的，本专利技术提供一种沉积物粒度光谱分析方法，所述沉积物粒度光谱分析方法包括:采集各沉积相不同部位、不同深度的沉积物样品；利用激光散射粒度分布分析仪获取沉积物样品的粒度分布，根据设定的尺寸范围确定所述沉积物样品的粒度，所述沉积物样品的粒度为所述沉积物样品中黏土、粉砂和砂的百分含量；消除所述沉积物样品在设定波长位置的光谱跃迀，生成所述沉积物样品的反射率光谱，并对反射率光谱进行再处理，生成反射率一阶导数、反射率倒数的对数和反射率吸收深度三个衍生光谱指标；应用相关性分析方法计算所述沉积物样品的粒度与设定波长范围内的反射率、所述反射率一阶导数、反射率倒数的对数及反射率吸收深度的相关性，确定最佳光谱指标及参与建模的波长；利用偏最小二乘方法，建立沉积物粒度与最佳光谱指标之间的回归模型。 一实施例中，采集各沉积相不同部位、不同深度的沉积物样品，包括:横向上采集各沉积相不同部位的沉积物样品；纵向上采集探坑、探槽不同深度的沉积物样品；将同一沉积物样品分为两份，一份用于粒度分析，另一份用于光谱测量。—实施例中，横向上采集各沉积相不同部位的沉积物样品，包括:在地表选择设定边长的正方形区域，分别采集正方形四个角点和中心点的地表样，将5个位置的沉积物样品进行混合。—实施例中，利用激光散射粒度分布分析仪获取沉积物样品的粒度分布，根据设定的尺寸范围确定所述沉积物样品的粒度，包括:采用激光散射粒度分布分析仪分析沉积物样品的粒度分布特征；以〈0.0039mm为黏土、0.0039?0.0625mm为粉砂及0.0625?2mm为砂的标准，对沉积物粒度分布进行归类，确定所述沉积物样品的粒度；根据谢帕德三角分类法确定所述沉积物样品的名称。—实施例中，消除所述沉积物样品在设定波长位置的光谱跃迀，生成所述沉积物样品的反射率光谱，并对反射率光谱进行再处理，生成反射率一阶导数、反射率倒数的对数和反射率吸收深度三个衍生光谱指标，包括:对所述沉积物样品进行物理粉碎，筛除掉异常颗粒物，然后将所述沉积物样品放入容器中；在暗室环境下，采用FieldSpeC3光谱仪，应用接触式高密度反射探头进行样品的光谱测量，得到所述沉积物样品的反射率光谱；对获取的沉积物样品反射率光谱，进行连接点修正，消除100nm和1830nm波段位置的光谱跃迀，得到修正后的所述沉积物样品的反射率光谱；对修正后的所述沉积物样品的反射率光谱进行再处理，得到反射率一阶导数、反射率倒数之对数和反射率吸收深度三个衍生光谱指标。—实施例中，应用相关性分析方法计算所述沉积物样品的粒度与设定波长范围内的反射率、所述反射率一阶导数、反射率倒数的对数及反射率吸收深度的相关性，确定最佳光谱指标及参与建模的波长，包括:应用相关性分析方法计算所述沉积物样品的粒度与380?2500nm波长范围内的反射率、所述反射率一阶导数、反射率倒数的对数及反射率吸收深度的相关系数；根据所述相关系数确定建立所述回归模型的最佳光谱指标；根据所述相关系数确定参与回归模型建模的波长。—实施例中，利用偏最小二乘方法，建立沉积物粒度与最佳光谱指标之间的回归模型，包括:以沉积物粒度作为因变量，以参与回归模型建模的波长的最佳光谱指标作为自变量，应用偏最小二乘法，计算所述沉积物粒度与所述最佳光谱指标之间的回归系数，得到所述回归模型。—实施例中，所述的沉积物粒度光谱分析方法还包括:根据所述沉积物样品在参与回归模型建模的波长位置的吸收特征，判断所述回归系数的合理性。一实施例中，所述的沉积物粒度光谱分析方法还包括:应用交叉验证方法，确定所述回归模型的预测能力。未来实现上述目的，本专利技术实施例还提供一种沉积物粒度光谱分析装置，所述沉积物粒度光谱分析装置包括:样品采集单元，采集各沉积相不同部位、不同深度的沉积物样品；粒度确定单元，用于利用激光散射粒度分布分析仪获取沉积物样品的粒度分布，根据设定的尺寸范围确定所述沉积物样品的粒度，所述沉积物样品的粒度为所述沉积物样品中黏土、粉砂和砂的百分含量；指标生成单元，用于消除所述沉积物样品在设定波长位置的光谱跃迀，生成所述沉积物样品的反射率光谱，并对反射率光谱进行再处理，生成反射率一阶导数、反射率倒数的对数和反射率吸收深度三个衍生光谱指标；相关性计算单元，用于应用相关性分析方法计算所述沉积物样品的粒度与设定波长范围内的反射率、所述反射率一阶导数、反射率倒数的对数及反射率吸收深度的相关性，确定最佳光谱指标及参与建模的波长；回归模型建立单元，用于利用偏最小二乘方法，建立沉积物粒度与最佳光谱指标之间的回归模型。—实施例中，所述样品采集单元包括:横向采集模块，用于横向上采集各沉积相不同部位的沉积物样品；纵向采集模块，用于纵向上采集探坑、探槽不同深度的沉积物样品；划分模块，用于将同一沉积物样品分为两份，一份用于粒度分析，另一份用于光谱测量。一实施例中，所述横向采集模块具体用于:在地表选择设定边长的正方形区域，分别采集正方形四个角点和中心点的地表样，将5个位置的沉积物样品进行混合。—实施例中，所述粒度确定单元包括:粒度分布分析模块，用于米用激光散射粒度分布分析仪分析沉积物样品的粒度分布特征；粒度确定模块，用于以〈0.0039mm为黏土、0.0039?0.0625mm为粉砂及0.0625?2mm为砂的标准，对沉积物粒度分布进行归类，确定所述沉积物样品的粒度；命名模块，用于根据谢帕德三角分类法确定所述沉积物样品的名称。 一实施例中，所述指标生成单元包括:异物筛除模块，用于对所述沉积物样品进行物理粉碎，筛除掉异常颗粒物，然后将所述沉积物样品放入容器中；反射率光谱生成模块，用于在暗室环境下，采用FieldSpeC3光谱仪，应用接触式高密度反射探头进行样品的光谱测量，得到所述沉积物样品的反射率光谱；反射率光谱修正模块，用于对获取的沉积物样品反射率光谱，进行连接点修正，消除100nm和1830nm波段位置的光谱跃迀，得到修正后的所述沉积物样品的反射率光谱；再处理模块，用于对修正后的所述沉积物样品的反射率光谱进行再处理，得到反射率一阶导数、反射率倒数之对数和反射率吸收深度三个衍生光谱指标。—实施例中，所述相关性计算单元包括:系数计算模块，用于应用相关性分析方法计算所述沉积物样品的粒度与380?2500nm波长范围内的本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种沉积物粒度光谱分析方法，其特征在于，所述沉积物粒度光谱分析方法包括：采集各沉积相不同部位、不同深度的沉积物样品；利用激光散射粒度分布分析仪获取沉积物样品的粒度分布，根据设定的尺寸范围确定所述沉积物样品的粒度，所述沉积物样品的粒度为所述沉积物样品中黏土、粉砂和砂的百分含量；消除所述沉积物样品在设定波长位置的光谱跃迁，生成所述沉积物样品的反射率光谱，并对反射率光谱进行再处理，生成反射率一阶导数、反射率倒数的对数和反射率吸收深度三个衍生光谱指标；应用相关性分析方法计算所述沉积物样品的粒度与设定波长范围内的反射率、所述反射率一阶导数、反射率倒数的对数及反射率吸收深度的相关性，确定最佳光谱指标及参与建模的波长；利用偏最小二乘方法，建立沉积物粒度与最佳光谱指标之间的回归模型。

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员：邢学文，刘松，周红英，董文彤，谢兴，
申请(专利权)人：中国石油天然气股份有限公司，
类型：发明
国别省市：北京;11