[发明专利]一种基于煤岩高光谱反射特性的煤岩界面识别方法

权利要求书

1.一种基于煤岩高光谱反射特性的煤岩界面识别方法，其特征在于：所述的煤岩界面识别方法是基于煤岩矿物组成的不同在相同波段光谱吸收程度不同所引起的高光谱反射率曲线的差异进行煤岩界面的识别；

选用的煤岩高光谱反射率曲线全波形的波段范围为350-2500nm，光谱分辨率在λ/100范围内，光谱数据波长间隔为1nm，λ为波长；

具体步骤如下：

a：对我国不同煤系矿区的具有代表性的煤层顶底板岩石样本和煤炭样本进行高光谱反射率数据采集，建立我国煤层顶底板岩石和煤炭的高光谱数据库，设数据库中煤岩样本数为N；

b：采集未知类型煤岩样本高光谱反射率数据，获取a中的数据库中的同类型数据；

c：以步骤a中数据库的N个煤岩样本数据作为训练集，以未知类型样本的同类型数据为预测集，采用识别模型对未知样本进行类型预测；

d：根据c中识别模型判别结果得出未知样本类型；

a中，数据库中每个煤岩样本数据包括：样本数据1：差异吸收谷反射率曲线全波形101×1维数据；样本数据2：煤岩类型，使用数字“1”代表岩，“0”代表煤；

煤岩界面识别方法为：取数据库中所有样本数据，设某一样本在波长区间[2150，2250]光谱反射率最小值所处波长点为λ_M，分别求此样本在[2150，λ_M]和[λ_M，2250]区间的光谱坡向指数，设煤、岩在这两个相应区间的光谱坡向指数为K_1M、K_1Y和K_2M、K_2Y，区间[2150，λ_M]的分类阀值Th₁取K_1M中的最小值与K_1Y中的最大值的平均值，区间[λ_M，2250]的分类阀值Th₂取K_2M中的最大值与K_2Y中的最小值的平均值，求未知类型样本的光谱坡向指数K_1MY、K_2MY，与Th₁、Th₂对比判别未知类型样本的类型。

2.根据权利要求1所述的一种基于煤岩高光谱反射特性的煤岩界面识别方法，其特征在于：a中，数据库中每个煤岩样本数据包括：样本数据1：煤岩高光谱反射率曲线全波形经包络线去除法预处理后的2151×1维数据；样本数据2：煤岩类型，使用数字“1”代表岩，“0”代表煤；

煤岩界面识别方法为：取样本数据1构成2151×N维矩阵数据为网络输入向量，取样本数据2构成竞争类型的2×N维矩阵为网络目标向量，神经网络的径向基函数采用高斯径向基核函数，进行网络训练，利用训练过的径向基函数神经网络对未知类型样本的同类数据进行预测，得到未知类型样本的类型。

3.根据权利要求1所述的一种基于煤岩高光谱反射特性的煤岩界面识别方法，其特征在于：a中，数据库中每个煤岩样本数据包括：样本数据1：差异吸收谷反射率曲线中的M个特征参数构成的M×1维数据；样本数据2：煤岩类型，使用数字“1”代表岩，“0”代表煤；

煤岩界面识别方法为：取样本数据1构成M×N维矩阵数据为网络输入向量，取样本数据2构成竞争类型的2×N维矩阵为网络目标向量，神经网络的径向基函数采用高斯径向基核函数，进行网络训练，利用训练过的径向基函数神经网络对未知类型样本的同类数据进行预测，得到未知类型样本的类型。

4.根据权利要求3所述的一种基于煤岩高光谱反射特性的煤岩界面识别方法，其特征在于：所述的差异吸收谷反射率曲线中提取的M个特征参数为：特征参数1：吸收位置AP；特征参数2：吸收深度AD；特征参数3：吸收宽度AW；特征参数4：吸收面积AA；特征参数5：吸收对称性AS；特征参数6：光谱吸收指数SAI。

5.根据权利要求4所述的一种基于煤岩高光谱反射特性的煤岩界面识别方法，其特征在于：其中特征参数1-5为差异吸收谷反射率曲线经包络线去除法预处理后提取，特征参数6为差异吸收谷反射率曲线直接提取。