[发明专利]基于多元素波峰的激光诱导击穿光谱岩屑类型识别方法

权利要求书

1.一种岩屑类型识别方法，其特征在于，其包括以下步骤：

S1、利用激光诱导击穿光谱仪测量出N种标准岩屑在200-950nm范围内的光谱；

S2、对N种标准岩屑光谱进行谱线识别，找出其中含量靠前的预设个数的元素的波峰谱线；

S3、选取标准岩屑中所选元素的波峰谱线组合成特征光谱作为BP神经网络的输入值，对BP神经网络进行训练，得到BP神经网络结构；

S4、利用激光诱导击穿光谱仪测量出待识别岩屑在200-950nm范围内的光谱；

S5、对待识别岩屑光谱进行谱线识别，得出与步骤S2中相同元素的谱线；

S6、选取待测岩屑中所选元素的谱线波峰组合成特征光谱作为BP神经网络的输入值，利用已得到的BP神经网络对待测岩屑进行识别，得到识别结果；

所述标准岩屑中所选元素包括Mn、Mg、Si、Fe、Al、Ti、Ca、Na、K；

所述步骤S3包括：Mn、Mg、Si、Fe、Al、Ti、Ca、Na、K元素的波峰谱线的中心波长分别取：279.482、285.213、288.158、301.898、309.271、365.350、393.367、588.995、766.490nm；波长范围分别取：279.121-279.824、284.895-285.583、287.820-288.544、301.595-302.232、308.923-309.594、365.056-365.668、393.067-393.647、588.382-589.755、765.930-767.103nm，将上述波峰谱线数据组合成特征光谱；每种岩石样品取X+Y组特征光谱数据，其中X、Y为正整数，共N×(X+Y)组特征光谱数据；取每种样品前X组数据，N种标准岩屑共N×X组，作为BP神经网络的数据训练组；每种样品后Y组数据，N种标准岩屑共N×Y组，作为BP神经网络的数据检验组，对BP神经网络进行训练、检验，得到BP神经网络结构。

2.如权利要求1所述的岩屑类型识别方法，其特征在于，步骤S6中对待测岩屑进行识别包括对待测岩屑进行分类和相互区分。

3.如权利要求2所述的岩屑类型识别方法，其特征在于，标准岩屑中含量靠前的预设个数的元素的波峰谱线组合由各个所选元素的波峰组成，根据各个所选元素的波峰的形状和大小决定每个波峰波长的取值范围。