典型文献
砂岩的近红外光谱特征及其含水量反演
文献摘要：
沉积岩石的强度往往会受到水的影响,含水量不同其影响程度也不相同.因此,沉积岩石的含水量测定对于后续评估其物理力学特性具有重要的价值.在岩石含水量测定方面,传统的方法往往费时、费力,而且破坏了工程结构的完整性.近红外光谱分析技术是一种非常有潜力的方法,具有实时、无损等优点.基于近红外光谱分析技术对砂岩的光谱特征以及含水量的反演进行了研究.首先,通过室内试验获取了砂岩试样不同饱和度的近红外光谱曲线;然后,对原始光谱曲线进行了异常曲线剔除以及一阶导数预处理,消除噪声、环境等因素的影响;其次,对R1(1400 nm)和R2(1900 nm)附近的两个吸收峰进行光谱特征变量提取以及归一化处理,消除量纲和域值的影响;接着,基于最大信息系数对提取的光谱特征变量进行分析和筛选;最后,基于筛选后的光谱特征变量采用自行搭建的BP神经网分类器对砂岩的含水量进行了反演.结果表明:(1)含水砂岩的近红外光谱吸收曲线在1400和1900 nm附近有着明显的吸收峰,位于1400 nm附近的吸收峰,谱带比较宽缓,位于1900 nm附近的吸收峰,谱带比较尖锐;随着含水量的增加,近红外光谱曲线在1400和1900 nm附近吸收峰的吸收强度也在增加,具有明显的正相关性,可作为砂岩含水量分析、反演的主要谱段.(2)根据计算的最大信息系数值,1400 nm附近的峰高与含水量的相关性最强,同样1900 nm附近的峰高与含水量的相关性最强;1400 nm附近的峰面积、峰高和1900 nm附近的峰高、峰面积、半高宽、右肩宽,共6个光谱特征变量,其最大信息系数值>0.9,可作为BP神经网络反演砂岩含水量的特征变量.(3)利用最大信息系数筛选出1400和1900 nm附近两个吸收峰的特征变量进行BP神经网络建模,所建立的砂岩含水量反演模型训练集准确率为90.3％,测试集的准确率为83.9％,说明基于近红外光谱分析技术砂石含水量的反演方法是可行的.
文献关键词：
岩石;含水量;近红外光谱;光谱特征;人工神经网络
中图分类号：
作者姓名：
王东升;王海龙;张芳;韩林芳;李运
作者机构：
中国矿业大学(北京)力学与建筑工程学院 ,北京 100083;河北省土木工程诊断、改造与抗灾重点实验室 ,河北 张家口 075000;中国矿业大学(北京)深部岩土力学与地下工程国家重点实验室 ,北京 100083
文献出处：
引用格式：
[1]王东升;王海龙;张芳;韩林芳;李运-.砂岩的近红外光谱特征及其含水量反演)[J].光谱学与光谱分析,2022(11):3368-3372
A类：
B类：
红外光谱特征,沉积岩,物理力学特性,费时,费力,工程结构,近红外光谱分析技术,室内试验,光谱曲线,除以,一阶导数,消除噪声,R1,吸收峰,特征变量,变量提取,归一化处理,量纲,最大信息系数,分类器,含水砂岩,红外光谱吸收,宽缓,尖锐,水量分析,系数值,峰高,峰面积,半高宽,右肩,肩宽,神经网络反演,网络建模,反演模型,模型训练,训练集,测试集,砂石,反演方法,人工神经网络
AB值：
0.211723
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