LIBS光谱识别典型岩石水风化物方法研究

论文摘要

岩石水风化物形成于水体对岩石矿物的溶解、水解、水合等一系列的风化作用,典型水风化物的准确识别可为相关水岩作用过程提供直接证据,对行星可能的水环境研究和地球资源勘探都具有重要价值。激光诱导击穿光谱(Laser Induced Breakdown Spectroscopy,LIBS)技术以高能量脉冲激光烧蚀、激发实验样品至等离子状态,通过采集等离子体的发射光谱可对样品的元素组成成分进行原位、快速、多成分、非接触的分析。将激光诱导击穿光谱数据与多种分类识别算法有效结合,可实现天然地质矿物样品分类,对行星探测、地质矿物现场分析等都具有重要应用价值。本文在开展天然岩石水风化物及相关矿物样品的LIBS光谱实验采集和光谱特性研究基础上,重点研究LIBS光谱数据的预处理、分类识别和决策融合方法,寻求建立一套有效的典型岩石水风化物识别方法。本文首先介绍了 LIBS光谱的采集实验装置,重点针对天然地质矿物样品LIBS光谱数据的非均匀性特点进行了归一化、多谱平均、小波降噪等预处理操作,以增加后续分类识别的稳定性。为提高后续分类识别方法模型的运行效率,在元素谱线归属基础上进行了特征谱段提取,将2万多维的原始LIBS光谱数据降维至1614维特征谱。将支持向量机、卷积神经网络方法分别应用于天然地质矿物的分类研究中,通过参数优化,对16种天然矿物样品分别实现了 95.625%、94.375%的识别准确率;在经典的相关分析基础上,结合元素LIBS谱峰强度比例信息,提出了改进的相关分析法,对16种天然矿物样品达到了 98.125%的识别准确率;在自组织特征映射神经网络方法基础上,结合传统相关分析提出了改进的自组织特征映射神经网络方法模型,对16种天然矿物样品的分类识别准确率为96.25%。相关结果证明了文中的分类方法本身及光谱预处理、光谱特征提取等工作的有效性。由于天然矿物元素组成和结构极其复杂,相近矿物样品之间存在着元素成份的高度相似性,单一分类器难以完全正确识别样品。本文以多分类器自适应加权投票的决策层融合方法,将改进的相关分析方法、支持向量机和卷积神经网络三种分类识别方法融合到一起。借助不同分类器之间的信息互补,对16种天然矿物样品实现了 100%的识别准确度。本文的融合方法研究证明,多分类器融合可获得准确性、鲁棒性、稳定性更为理想的天然地质矿物的识别结果,这对LIBS技术在矿物分类领域的应用具有指引作用。

论文目录

• 摘要
• ABSTRACT
• 第1章 绪论
•   1.1 研究背景及意义
•   1.2 国内外研究现状
•     1.2.1 激光诱导击穿光谱技术发展现状
•     1.2.2 激光诱导击穿光谱应用于地质方面的研究现状
•   1.3 论文的主要研究内容
•   1.4 论文的组织结构
• 第2章 光谱预处理方法及光谱特征库
•   2.1 实验样品与数据
•   2.2 光谱预处理算法
•     2.2.1 归一化和平均
•     2.2.2 小波降噪
•   2.3 元素特征谱线库的建立
•   2.4 本章小结
• 第3章 LIBS光谱分类方法研究
•   3.1 模式识别方法概述
•   3.2 支持向量机
•     3.2.1 支持向量机分类建模方法
•     3.2.2 结果分析
•   3.3 改进的相关分析方法
•     3.3.1 改进的相关分析方法原理
•     3.3.2 结果分析
•   3.4 卷积神经网络
•     3.4.1 深度学习框架
•     3.4.2 卷积神经网络方法模型
•     3.4.3 结果分析
•   3.5 改进的自组织特征映射神经网络
•     3.5.1 自组织特征映射神经网络
•     3.5.2 结果分析
•     3.5.3 改进的自组织特征映射神经网络结合相关分析方法
•     3.5.4 结果分析
•   3.6 本章小结
• 第4章 LIBS光谱融合分类
•   4.1 信息融合基本概念
•   4.2 决策层融合原理
•     4.2.1 多分类器融合分类
•     4.2.2 自适应加权投票融合算法
•     4.2.3 融合分类实现
•   4.3 本章小结
• 第5章 总结与展望
•   5.1 总结
•   5.2 不足与展望
• 参考文献
• 致谢
• 攻读学位期间发表学术论文和参加科研情况
• 学位论文评阅及答辩情况表

文章来源

类型: 硕士论文

作者: 闫梦鸽

导师: 毕云峰

关键词: 激光诱导击穿光谱,岩石水风化物,特征提取,分类识别,决策融合

来源: 山东大学

年度: 2019

分类: 基础科学

专业: 物理学,地质学

单位: 山东大学

分类号: O433;P575

总页数: 59

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