【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及页岩中碳元素含量的测量方法，尤其涉及一种提高激光诱导击穿光谱测量页岩中碳元素精度的方法。
技术介绍
1、碳元素是石油和天然气等烃类化合物的主要构成元素。当页岩中的有机质经过热压作用，部分有机质会转变为石油和天然气，其中含有大量的碳元素。通过测量碳元素含量可以预估页岩中可能存在的石油和天然气类型及其潜在产出量。碳元素含量是评估页岩中有机质含量的重要指标，从而确定潜在的石油和天然气资源量，为资源勘探和开发提供重要数据。
2、传统的元素含量光谱技术分析主要是以实地采集样品，实验室处理检验为主，其主要的检测方法包括电感耦合等离子体原子发射光谱/质谱法以及原子荧光光谱法等，虽然这些方法具有检出限低、灵敏度高的优点，但这些方法普遍需要繁琐的样品预处理过程，并不适合快速有效的在线检测，也容易造成二次污染。x射线荧光(x-ray fluorescencespectrometry，xrf)分析仪具有便携、样品需求量较少、检测速度较快和满足元素录井要求的检出限等特点，但是基于其技术原理，xrf分析仪具有一定的辐射风险，而且对轻元素(原子序数<11)的检测效果欠佳，难以全面地获得样品的元素信息。激光诱导击穿光谱技术是一种近年来发展迅速的光谱分析技术，与传统的光谱分析技术相比，libs具有远程、快速、实时、在线、无需复杂样品预处理、可实现多元素同步快速测量的巨大优势，因此在诸多领域都大受欢迎并且极具应用潜力。
3、目前，libs光谱数据在测量过程中由于基体效应、自吸收效应、测量时间、环境气体、激光参数等因素的
技术实现思路
1、本专利技术的目的在于克服现有技术的缺点，提供一种提高激光诱导击穿光谱测量页岩中碳元素精度的方法；该方法包括：获取标准页岩岩屑样本和待测页岩岩屑样本；采集标准样本和待测样本原始光谱数据；然后进行降噪、基线校正、归一化处理，得到标准样本和待测样本预处理光谱数据；对所述标准样本和待测样本预处理光谱数据利用skb算法进行特征选择，得到特征选择数据；将所述标准样本特征选择光谱数据作为xgboost回归模型的输入变量，以碳元素含量作为该模型输出变量，训练所述xgboost回归模型；将所述待测页岩岩屑样本特征选择光谱数据输入训练好的xgboost回归模型，得到待测页岩岩屑样本的碳元素含量；本专利技术提供的方法，大大的提高了测量页岩中碳元素的精度。
2、为实现以上技术效果，采用如下技术方案：
3、一种提高激光诱导击穿光谱测量页岩中碳元素精度的方法，包括以下步骤：
4、步骤s1：获取标准页岩岩屑样本和待测页岩岩屑样本；
5、步骤s2：利用激光诱导击穿光谱仪对标准页岩岩屑样本和待测页岩岩屑样本进行光谱数据采集，得到标准样本和待测样本原始光谱数据；
6、步骤s3：对所述标准样本和待测样本原始光谱数据进行降噪、基线校正、归一化处理，得到标准样本和待测样本的预处理光谱数据；
7、步骤s4：对所述标准样本和待测样本的预处理光谱数据利用skb算法进行特征选择，得到标准样本和待测样本的特征选择光谱数据；
8、步骤s5：将所述标准样本特征选择光谱数据作为xgboost回归模型的输入变量，以碳元素含量作为该模型输出变量，训练所述xgboost回归模型，得到训练好的xgboost回归模型；
9、具体为：将所述标准样本特征选择光谱数据划分为训练集和验证集，作为xgboost回归模型的的输入变量，对xgboost回归模型进行训练，利用交叉验证确定最优参数，并保存最优模型结果，得到训练好的xgboost回归模型；
10、步骤s6：将所述待测页岩岩屑样本特征选择光谱数据输入训练好的xgboost回归模型，得到待测页岩岩屑样本的碳元素含量。
11、进一步的，所述步骤s1中获取标准页岩岩屑样本和待测页岩岩屑样本包括：
12、采集标准页岩岩屑样本和待测页岩岩屑样本，对其进行烘干压片，得到所需标准页岩岩屑样本和待测页岩岩屑样本。
13、进一步的，所述步骤s2中得到标准样本和待测样本原始光谱数据具体为：
14、随机地在样本表面m个不同的位置采集libs光谱；为了减少激光脉冲能量波动的影响，提高谱线的信噪比，通过累计采集k次光谱信号取平均值代表该位置的光谱，最终每个样本获取m张光谱数据。
15、进一步的，所述步骤s3中通过小波变换的方式进行降噪处理，得到降噪后的光谱数据。
16、进一步的，所述步骤s3中对所述降噪处理后的光谱数据采用分段特征值提取策略进行基线校正，得到基线校正后的光谱数据。
17、进一步的，所述步骤s3中对所述基线校正后的光谱数据进行最大强度归一化处理，得到预处理后的光谱数据。
18、进一步的，所述通过小波变换的方式进行降噪处理，将原始光谱数据进行小波分解，得到小波系数，通过粒子群优化算法获得最优阈值，进行阈值处理，得到去噪后的小波系数，对所述去噪后小波系数进行小波系数重构，得到降噪后的光谱数据。
19、进一步的，所述对降噪处理后的数据采用分段特征值提取策略进行基线校正对应的具体方法步骤为：
20、将所述降噪处理后的光谱数据平均分为n份，其中每份中的数据点数公式为：
21、
22、num为每份中的数据点数，wavelength表示光谱数据的波长范围；提取每组光谱数据强度的最小值：min{a(ai)}j，j＝1,2,3,…num，作为该组数据的特征点；将每组数据中的特征点连接起来，使用样条插值对曲线进行拟合，得到所述降噪处理后的光谱数据的基线函数fbaseline；利用所述基线函数fbaseline对所述降噪处理后的光谱数据进行基线校正，得到基线校正后的光谱数据；基线校正公式表示如下：
23、fcorrection＝foriginal-fbaseline
24、其中，fbaseline为拟合基线数据，foriginal为基线校正前的光谱数据，fcorrection为基线校正后的光谱数据。
25、进一步的，所述最大强度归一化处理的具体方法步骤为：
26、找到所述基线校正后的光谱数据集中的最大值max和最小值min数据；对所述基线校正后的光谱数据集中的每个数据点进行归一化处理，将所有所述基线校正后的光谱数据的每个数据点的强度范围转换成0和1之间；
27、具体为，所述最大强度归一化处理就是将所述基线校正后的光谱数据集中的最大值数据映射为1，最小值数据映射为0，而其他值则按比例映射到这个区间；
28、所述最大强度归一化处理所用到的公式：
29、
30、其中，min为所述基线校正后的光谱数据集中的最小值数据，max为所述基线校正后的光谱数据集中的最大值数据。
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【技术保护点】
1.一种提高激光诱导击穿光谱测量页岩中碳元素精度的方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：
2.如权利要求1所述的一种提高激光诱导击穿光谱测量页岩中碳元素精度的方法，其特征在于，所述步骤S1中获取标准页岩岩屑样本和待测页岩岩屑样本包括：
3.如权利要求1所述的一种提高激光诱导击穿光谱测量页岩中碳元素精度的方法，其特征在于，所述步骤S2中得到标准样本和待测样本原始光谱数据具体为：
4.如权利要求1所述的一种提高激光诱导击穿光谱测量页岩中碳元素精度的方法，其特征在于，所述步骤S3中通过小波变换的方式进行降噪处理，得到降噪后的光谱数据。
5.如权利要求1所述的一种提高激光诱导击穿光谱测量页岩中碳元素精度的方法，其特征在于，所述步骤S3中对所述降噪处理后的光谱数据采用分段特征值提取策略进行基线校正，得到基线校正后的光谱数据。
6.如权利要求1所述的一种提高激光诱导击穿光谱测量页岩中碳元素精度的方法，其特征在于，所述步骤S3中对所述基线校正后的光谱数据进行最大强度归一化处理，得到预处理后的光谱数据。
7.如权利要求4所
8.如权利要求5所述的一种提高激光诱导击穿光谱测量页岩中碳元素精度的方法，其特征在于，所述对降噪处理后的数据采用分段特征值提取策略进行基线校正对应的具体方法步骤为：
9.如权利要求6所述的一种提高激光诱导击穿光谱测量页岩中碳元素精度的方法，其特征在于，所述最大强度归一化处理的具体方法步骤为：
10.如权利要求1所述的一种提高激光诱导击穿光谱测量页岩中碳元素精度的方法，其特征在于，所述步骤S4中利用SKB算法进行特征选择的具体方法为：
...【技术特征摘要】
1.一种提高激光诱导击穿光谱测量页岩中碳元素精度的方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：
2.如权利要求1所述的一种提高激光诱导击穿光谱测量页岩中碳元素精度的方法，其特征在于，所述步骤s1中获取标准页岩岩屑样本和待测页岩岩屑样本包括：
3.如权利要求1所述的一种提高激光诱导击穿光谱测量页岩中碳元素精度的方法，其特征在于，所述步骤s2中得到标准样本和待测样本原始光谱数据具体为：
4.如权利要求1所述的一种提高激光诱导击穿光谱测量页岩中碳元素精度的方法，其特征在于，所述步骤s3中通过小波变换的方式进行降噪处理，得到降噪后的光谱数据。
5.如权利要求1所述的一种提高激光诱导击穿光谱测量页岩中碳元素精度的方法，其特征在于，所述步骤s3中对所述降噪处理后的光谱数据采用分段特征值提取策略进行基线校正，得到基线校正后的光谱数据。
6.如权利要求1所述的一种提高激光诱导击穿光谱测量页岩中碳元素精度的方法，其特征在于...
【专利技术属性】
技术研发人员：李忠兵，闫碧，梁海波，邹佳玲，杨海，
申请(专利权)人：西南石油大学，
类型：发明
国别省市：
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