论文摘要
采用激光诱导击穿光谱技术,结合主成分分析、偏最小二乘判别分析和对向传播人工神经网络非线性模型,对录井中的岩屑岩性进行识别.研究结果表明使用对向传播人工神经网络非线性模型对玄武岩、安山岩、泥岩、砂岩、灰岩的识别正确率均在70%以上,平均正确识别率达88%,实现了5种岩屑岩性的有效识别.
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文章来源
类型: 期刊论文
作者: 余嵘华,贾军伟,付洪波,王华东
关键词: 激光诱导击穿光谱,岩性识别,主成分分析,人工神经网络
来源: 安徽大学学报(自然科学版) 2019年01期
年度: 2019
分类: 基础科学,工程科技Ⅰ辑
专业: 化学,石油天然气工业
单位: 合肥工业大学电子科学与应用物理学院,中国科学院安徽光学精密机械研究所
基金: 国家自然科学基金资助项目(61505223)
分类号: O657.3;TE142
页码: 53-58
总页数: 6
文件大小: 2695K
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标签：激光诱导击穿光谱论文; 岩性识别论文; 主成分分析论文; 人工神经网络论文;