论文部分内容阅读
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)波长筛选及两者组合的4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)和前馈神经网络(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，采用不同的光谱数据形式、数据优化方法和建模方法，对所建模型的分析精度影响不同，其中采用反射率光谱数据形式、UVE波长筛选、BPANN所建模型的分析精度最高。