本發明屬于巖石檢測技術領域,具體涉及一種LIBS與深度學習結合的巖性分類及主量元素含量檢測方法。本發明的方法包括如下步驟:(1)輸入巖石樣本的LIBS光譜數據;(2)通過CNN模型得到巖性分類和主量元素含量的結果;其中,所述CNN模型的結構包括共享部分、巖性分類部分和元素定量部分;共享部分從LIBS光譜數據中識別和提取的特征;巖性分類部分根據特征預測所述巖性分類的結果;元素定量部分對特征進行進一步提取后預測所述巖石樣本中主量元素含量的結果。本發明提供的LIBS與CNN相結合的方法能夠同時進行巖性識別和巖石樣品中7種主量元素定量分析。本發明的方法在復雜基質效應和相似化學成分的巖石巖性識別和定量分析方面均具有很好的預測性能。
聲明:
“LIBS與深度學習結合的巖性分類及主量元素含量檢測方法” 該技術專利(論文)所有權利歸屬于技術(論文)所有人。僅供學習研究,如用于商業用途,請聯系該技術所有人。
我是此專利(論文)的發明人(作者)