基于近红外光谱技术的油页岩含油率原位分析建模方法及应用研究

发布时间：2021-04-23 17:48

　　油页岩是一种重要的补充能源（石油替代品）,主要由页岩油、水分和矿物质组成。含油率和含水量是评价油页岩质量的重要指标。而常规油页岩成分检测方法过程繁琐,效率低,严重制约了油页岩资源勘查和开采的效率。因此采用高效无损的近红外光谱技术开展油页岩含油率的原位分析建模方法及应用研究具有重要的实际意义。本文在国家潜在油气资源项目（OSR-02-04）“近红外油页岩现场含油率检测方法研究”以及省科技厅重大专项（20116014）“油页岩含油率专用近红外光谱现场检测仪研制”的资助下,开展基于近红外光谱技术的油页岩含油率原位分析建模方法及其在油页岩含水量检测的应用研究。项目组自行研制了油页岩专用便携式近红外光谱仪,并初步开展了油页岩含油率近红外光谱分析方法研究,但存在所建模型精度偏低等问题。本文以油页岩主分（含油率、水分）为研究对象,针对复杂的原位油页岩样品,采用建模方法优化对比技术,分别从光谱数据预处理、异常样品剔除、波长选择、模型优化等各个环节展开详细深入的研究,以提高原位油页岩检测精度为目的确定其建模方法。并应用于油页岩含水量。扩展油页岩成分检测的参数,为油页岩原位开采提供技术参数,从而推动我国近... 

【文章来源】：吉林大学吉林省 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校

【文章页数】：136 页

【学位级别】：博士

【文章目录】：
摘要
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第1章 绪论
    1.1 课题的研究背景和意义
    1.2 国内外研究现状
        1.2.1 油页岩含油率检测方法研究现状
        1.2.2 油页岩水分检测方法研究现状
        1.2.3 目前研究存在的问题和研究意义
    1.3 本文主要研究内容
第2章 近红外光谱分析技术及油页岩含油率数据库
    2.1 近红外光谱分析技术
        2.1.1 近红外光谱分析技术
        2.1.2 近红外光谱定量分析方法
    2.2 油页岩光谱数据库
        2.2.1 数据库1-仿油页岩样品
        2.2.2 数据库2-准格尔盆地粉末样品
        2.2.3 数据库3-扶余基地原位岩芯样品
    2.3 本章小结
第3章 油页岩近红外光谱数据分析及小波去噪方法研究
    3.1 光谱形式和特征区间对PLS模型的影响
        3.1.1 光谱数据形式对油页岩含油率光谱数据的影响
        3.1.2 特征光谱区间对油页岩含油率光谱数据的影响
        3.1.3 实验部分
        3.1.4 结果与讨论
        3.1.5 结论
    3.2 原位油页岩光谱数据与仿油页岩光谱数据的差异性
    3.3 小波变换预处理方法对油页岩含油率模型精度的影响
        3.3.1 小波变换方法的实现流程
        3.3.2 小波变换对油页岩含油率光谱数据的影响
        3.3.3 实验部分
        3.3.4 结果与讨论
        3.3.5 结论
    3.4 本章小结
第4章 基于蒙特卡罗采样法的油页岩含油率异常样本剔除方法研究
    4.1 蒙特卡罗采样原理
    4.2 异常样品剔除方法
        4.2.1 基于MCS法的异常样品剔除算法实现过程
        4.2.2 PCA-MD算法实现流程
    4.3 校正集选取方法和模型交叉校验方法对油页岩模型的影响
        4.3.1 实验部分
        4.3.2 结果与讨论
        4.3.3 结论
    4.4 不同奇异样本剔除方法对油页岩模型的影响
        4.4.1 实验部分
        4.4.2 结果与讨论
        4.4.3 结论
    4.5 本章小结
第5章 油页岩含油率光谱数据特征波长优化方法研究
    5.1 波长选择算法
        5.1.1 MCUVE算法实现过程
        5.1.2 GA算法实现过程
        5.1.3 CARS算法实现过程
        5.1.4 ACO算法实现过程
    5.2 实验部分
        5.2.1 实验数据库
        5.2.2 实验方法及步骤
    5.3 结果与讨论
        5.3.1 基于MCUVE法的波长选择结果
        5.3.2 基于GA法的波长选择结果
        5.3.3 基于CARS法的波长选择结果
        5.3.4 基于ACO法的波长选择结果
        5.3.5 油页岩含油率光谱波长选择方法PLS建模结果比较
    5.4 本章小结
第6章 基于支持向量机的油页岩含油率近红外光谱建模方法实验研究
    6.1 实验数据库
    6.2 三种建模方法预测精度和稳定性研究
        6.2.1 实验方法及步骤
        6.2.2 结果与讨论
    6.3 组合预处理方法对LSSVM模型的影响
        6.3.1 实验方法及步骤
        6.3.2 结果与讨论
    6.4 组合预处理方法+ACO+LSSVM方法对油页岩模型的影响
        6.4.1 实验方法及步骤
        6.4.2 结果与讨论
    6.5 原位油页岩样品含油率最佳建模方法
    6.6 本章小结
第7章 近红外光谱建模方法在油页岩含水量检测中的应用研究
    7.1 引言
    7.2 实验部分
        7.2.1 实验数据
        7.2.2 实验方法及步骤
    7.3 结果与讨论
        7.3.1 数据预处理
        7.3.2 波长选择
        7.3.3 油页岩水分的最佳模型
        7.3.4 油页岩水分预测结果讨论
    7.4 本章小结
第8章 油页岩含油率原位专用分析软件的开发
    8.1 样品分析模块
        8.1.1 采集样品光谱
        8.1.2 选择样品数据
        8.1.3 数据处理
        8.1.4 成分分析
        8.1.5 光谱特征分析
        8.1.6 输出分析结果
    8.2 数据库操作
        8.2.1 新建数据库
        8.2.2 修改数据库
    8.3 建立模型
        8.3.1 建模计算
        8.3.2 建模预处理方式评价
    8.4 建立模型
    8.5 本章小结
第9章 总结与展望
    9.1 完成的主要工作与结论
    9.2 本文研究的创新点及意义
    9.3 进一步研究建议
参考文献
作者简介及攻读博士学位期间取得的科研成果
致谢


【参考文献】：
期刊论文
[1]近红外高光谱的活体玉米叶片水分成像研究[J]. 杨玉清,张甜甜,李军会,鲁梦瑶,刘慧,赵龙莲,张晔晖.  光谱学与光谱分析. 2018(12)
[2]茶叶干燥过程水分含量的近红外光谱检测方法研究[J]. 吴继忠,王新宇,蓝黄博恩,谭浩东,殷思佳,陈晓宏,欧阳琴.  农产品加工. 2018(18)
[3]中国天然气开发技术进展及展望[J]. 贾爱林.  天然气工业. 2018(04)
[4]近红外光谱预测稻谷水分含量特征谱区选择及其效率分析[J]. 黄华,吴习宇,祝诗平.  光谱学与光谱分析. 2018(04)
[5]原油对外依存度增长并非来势汹汹[J]. 罗佐县.  中国石油石化. 2018(08)
[6]基于近红外光谱的猪肉水分在线检测与分级[J]. 彭彦昆,杨清华,王文秀.  农业机械学报. 2018(03)
[7]胡杨叶片水分含量的近红外光谱检测[J]. 白铁成,王亚明,张楠楠,姚娜,喻彩丽,王兴鹏.  光谱学与光谱分析. 2017(11)
[8]基于光谱和水分补偿方法的鲜枣内部品质检测[J]. 孙海霞,薛建新,张淑娟,刘蒋龙,赵旭婷.  光谱学与光谱分析. 2017(08)
[9]基于雷达和高光谱数据的表层土壤水分反演研究[J]. 马建威.  测绘学报. 2017(05)
[10]亚麻酸红外光谱定量分析模型构建方法研究[J]. 郝勇,薛龙.  中国农机化学报. 2015(03)

硕士论文
[1]近红外光谱分析中模型优化方法的初步研究[D]. 刘蓉.天津大学 2003



本文编号：3155765