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基于光声光谱积分信号的岩屑类型识别方法及系统

摘要

本发明公开了一种基于光声光谱积分信号的岩屑类型识别方法及系统,用于识别钻探得到的岩屑。本发明提供的方法包括:利用光声光谱仪测量标准岩屑的光声光谱;对光声光谱积分处理后,得到标准岩屑光声光谱的积分信号;用标准岩屑光声光谱的积分信号对BP神经网络进行训练,得到BP神经网络结构;通过所述BP神经网络识别待识别岩屑。在本发明中利用光声光谱能够简化操作难度,通过BP神经网络识别能节省识别的时间,通过采用光声光谱积分信号对岩屑进行类型识别能提高岩屑识别的准确性。

著录项

  • 公开/公告号CN109709045A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2019-05-03

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 长江大学;

    申请/专利号CN201910071235.2

  • 发明设计人 王阳恩;

    申请日2019-01-25

  • 分类号G01N21/17(20060101);

  • 代理机构42212 武汉河山金堂专利事务所(普通合伙);

  • 代理人胡清堂;陈懿

  • 地址 434023 湖北省荆州市荆州区南环路1号

  • 入库时间 2024-02-19 09:31:11

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2019-05-28

    实质审查的生效 IPC(主分类):G01N21/17 申请日:20190125

    实质审查的生效

  • 2019-05-03

    公开

    公开

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