油页岩含油率近红外光谱原位分析方法研究
摘要
为实现油页岩含油率的原位检测,采用便携式近红外光谱分析技术,针对吉林扶余油页岩基地2号钻井的66个岩芯样品开展了原位检测的分析建模方法研究。采用自制便携式近红外光谱仪器获得反射率、吸光度、K-M函数三种数据形式光谱数据,结合主成分-马氏距离(PCA-MD)剔除异常样品、无信息变量消除法(UVE)波长筛选及二者组合的四种建模数据优化方法,采用相同的数据预处理方法进行偏最小二乘(PLS)和反向传播神经网络(BPANN)两种方法的建模分析研究,确定最佳分析模型及方法。结果表明(1)不论是否采用四种不同的数据优化方法,两种建模方法所用建模数据库适合采用反射率或K-M函数的光谱数据形式;(2)两种建模方法,采用四种不同的数据优化方法,对相同数据库建模精度的影响不同:采用PLS建模方法、以PCA-MD和UVE+PCA-MD两种方法进行数据优化、可以提高K-M函数光谱数据形式数据库的建模分析精度,采用BPANN建模方法、以UVE、PCA-MD与UVE组合的三种方法进行数据优化、对三种数据形式数据库的建模精度均有所提高;(3)除以反射率光谱数据并进行PCA-MD数据优化外,采用BPANN方法的建模精度好于PLS法。其中采用反射率光谱数据形式、只进行UVE数据优化外的BPANN建模精度最高,预测相关系数为0.92、标准偏差为0.69%。