基于T值映射的双能X射线透射识别矿石算法与分选技术研究

将与矿石原子序数相关的R值图像映射方法运用在矿物识别中能够较准确的识别矿石,但是由于R值的推导直接忽略了矿石厚度的影响,这必然会导致R值识别结果受厚度的影响较大,所以由R值算法为基础的图像映射方法必然存在一定的缺陷。而与矿石厚度及密度相关的T值算法保留了厚度和密度两个重要参数,因此使用T值识别算法得到的图像信息量将会更多。使用T值图像映射方法对采集到的双能X射线透射矿石的图像进行验证。首先,对铝和铜试件进行T值与R值曲线拟合识别算法的优劣对比,经过试验可知,R值曲线拟合的相关系数分别为0.900 24和0.880 31,而T值曲线拟合的相关系数则分别达到了0.998 4和0.991 16,因此可得出T值识别算法相对减小了厚度对物质识别的影响且T值算法相比R值算法更优。本文在此研究的基础上提出一种基于T值的图像映射方法。该方法首先利用灰度值来代替信号强度值计算出T值,得到由T值作为等大小的灰度图像,然后再先后使用数学形态学图像处理以及中值滤波技术对图像进行清晰化处理,最后使用RGB伪彩色处理得到最终的图像。经过试验对比可知,T值图像映射方法相较于R值图像映射方法不仅在运行速度上得到了提高,而且在图像清晰度以及矿石识别的准确率上都得到了较好的提升。

基于CE2-GRS数据的月表氢元素分布特征研究

为解决嫦娥二号γ射线谱仪(Chang’E-2 gamma-ray spectrometer,CE2-GRS)数据中氢(H)特征γ射线(^(2)H@2.223 MeV)微弱信息提取困难的问题,提出了衰变分支比剥谱与非线性最小二乘拟合高斯函数结合的方法,并基于全月幅铝(Al)丰度的研究结果,构建了剥离Al-H合峰中Al计数的特征函数,实现了对2.1~2.5 MeV能窗内干扰核素(^(214)Bi@2.204 MeV、^(27)Al@2.210 MeV、^(49)Ca@2.371 MeV)的特征γ射线的剥离,最终获取了全月幅氢元素特征γ射线的3 s计数空间分布。对全月14个典型月海地区内氢元素特征γ射线计数进行分析,结果表明:月球背面的艾肯盆地、智海与月球正面的雨海、风暴洋表现出高值特征,其计数达到平均值的2.6倍。将月表氢元素分布特征与月球勘探者(Lunar Prospector,LP)超热中子数据对比发现:二者在月球正面的雨海、风暴洋地区以及月球背面艾肯盆地的分布特征呈高度负相关。月表氢元素分布特征进一步预测了智海、雨海、风暴洋区域可能大量存在结构水,实现了对轨道γ能谱数据的深入挖掘和科学应用。

基于分段T值曲线拟合的双能X射线的铜矿分选研究

针对传统T值曲线拟合算法的双能X射线透射技术分选铜矿偏差较大的问题,提出了一种分段T值曲线拟合方法,该方法将厚度进行区间划分,在每个区间内进行一次T值曲线拟合来对铜矿进行分选,能更准确体现不同厚度下T值的变化趋势,减小厚度给分选带来的影响。采用高能、低能射线拟合T值曲线,再在各个区间内计算T值与曲线拟合映射值的残差,不同物质残差也存在不同,以此达到分选铜矿的目的。验证实验结果表明,对两类不同品位的铜矿进行分选,将经过分段T值曲线拟合的矿石图像放入ResNet18神经网络中进行训练,并用训练好的模型进行测试,测试准确率达到88.67%。

小样本下基于改进ACGAN数据增强的X射线矿石图像分类方法

针对工业领域利用深度学习模型对矿石进行在线分类时,矿石样本稀少导致的模型过拟合、分类准确率低的问题,提出一种结合X射线透射成像技术的矿石数据增强分类方法。该方法基于改进辅助生成对抗网络(Enhance-based Classification ACGAN-gp, EC-ACGAN-gp),采用卷积和连续残差块构建判别器和生成器,引入注意力机制捕捉矿石细节特征,生成高质量样本扩充原始数据集,同时使用带梯度惩罚的Wasserstein距离重构判别器的损失函数提高对抗训练的稳定性,避免模式崩溃。通过增加辅助分类器重建样本标签信息,最终实现矿石样本的类别预测。结果表明,该方法能实现矿石品位分类的精准预测,准确率可达89.62%,比现有传统方法提高3.98%。该模型生成的矿石样本泛化性良好,能够显著提高小样本数据集的泛化性,在SVM、LeNet5、VGGNet、ResNet上测试,精度分别提升了2.83%、2.36%、1.89%和3.74%,可进一步用于提升其他分类模型在矿石品位预测方面的性能。

铀矿区超富集植物可见及短波近红外光谱判别研究

随着各国对核能需求的剧增,铀矿勘探成为核能供给中关键环节。铀矿勘探方法主要有放射性物探测量、地球化学测量等传统方法,大都存在探测数据不准确、效率低等的不足。采用近红外光谱技术,结合化学计量学,探索铀超富集植物筛选及确定的可行性。通过铀矿区植物生长情况及特性调查挑选超富集植物,利用近红外光谱分析仪获取不同区域其叶片综合光谱,比较分析光谱响应关系。发现两种超富集植物的吸收峰位于650~700和950~1050 nm两个波段内,前一个波段为叶绿素的吸收峰主要由C—O与C—H键伸缩振动的组合频产生。后一个波段是水的吸收峰主要由O—H键弯曲振动5级倍频导致。通过PCA与SPA选择特征变量,将两种样本分别按照3∶1的比例随机划分为训练与预测两部分,结合PLS和LSSVM两种方法构建超富集植物铀富集检测模型,并对比预测效果。发现基于PLS的狗尾草铀富集检测模型效果最佳,其判别正确率高达100%,RMSEP为0.115,R^(2)为0.946。两种建模方法中狗尾草检测模型均优于辣蓼,可能是狗尾草富集系数高于辣蓼,导致其铀矿区叶片铀含量浓度高于非铀矿区。结果表明,近红外光谱技术联合偏最小二乘法建立的超富集植物铀富集检测模型效果最好,很好的对铀超富集植物进行无损识别,从而筛选并确定之是可行的。该方法为废铀矿区生态修复提供重要参考,同时为利用特异性、指示性植物寻找铀矿提供新思路。

CAN总线与以太网的核数据传输系统设计

针对核工业现场传感器数量多、传输距离远、对实时性和稳定性要求高、集中化管理手段缺乏、无法接入网络等问题,本文设计并实现了串口转CAN总线集中化管理系统,将核辐射数据封装成帧再转以太网联网传输。系统以STM32F103处理器为核心,将不同辐射数据接收放入三级FIFO邮箱中,通过轮询方式读取FIFO中的数据并进行封装,将封装好的数据帧放入环形缓冲区,最后通过移植LwIP轻量级协议栈系统的网口传输到上位机。测试CAN总线上3个设备节点的工作情况,结果表明,系统稳定、无误码,符合设计要求。

基于改进支持向量机的致密砂岩储层参数预测研究

致密砂岩储层的评价技术既是油气勘探开发的重点,也是难点。目前对致密砂岩储层的储层参数的预测与评价,依然采用传统的储层参数预测方法,结合测井曲线进行建模,用以对渗透率、孔隙度等参数进行拟合,主要运用的方法有经验公式、回归分析等,其中大部分方法都是基于线性的,无法反映致密储层特有的沉积和成岩作用所导致的非均质性强的特点,无法揭示致密储层中测井曲线与储层参数之间的复杂非线性关系。针对此问题,提出在传统储层参数预测模型的基础上,对测井曲线与储层参数的非线性关系进行分析,挖掘更多现有测井信息,进行支持向量机储层参数预测模型的建构,并采用粒子群算法、头脑风暴算法、布谷鸟算法等三种支持向量机的改进优化算法对模型参数进行测试,筛选出最优的储层参数预测模型。将该模型应用于研究区储层参数预测评价中,有效提高了预测评价精度,为致密储层精细预测评价和非常规油气田的高效开发提供了有力的技术保障。

一种多串口映射TCP端口的核数据采集系统设计

为解决多种数据类型兼容的并行采集困难、接入计算机串口资源匮乏、采集数据传输误码率高等诸多问题,设计并实现了多串口映射TCP端口(MSMTPS)的多种核辐射数据类型连续并行采集系统。采用以太网实现核辐射数据采集系统与计算机的数据交互,系统由STM32F103处理器与W5500以太网芯片构成,具有多个串口同时与以太网口交互的能力。为接收不同辐射数据的串口分配队列缓冲区,使多个串口与同一个TCP端口映射,基于TCP端口与上位机建立连接,实现多类串口与单网络端口双向快速传输。测试使用3个串口,分别以0.5 s,1 s,5 s时间间隔发送,各发送498 bytes,499 bytes,499 bytes数据,连续发送10 min。结果显示系统传输稳定,无误码,符合设计要求。

基于改进低秩矩阵恢复模型的测井数据去噪方法研究

在铀矿中子测井数据处理方面,受井液、地层孔隙度、岩性等因素的影响,测井的噪声数据不一定满足稀疏性的要求,传统的低秩矩阵恢复(LRMR)模型对于测井原始数据的去噪效果不佳。作者提出一种基于低秩矩阵恢复的改进模型,以提高对含复杂噪声的测井数据的去噪能力。同时把加权m1范数和加权核范数的思想引入到传统的LRMR模型中,使用F范数作为惩罚项,得到改进的LRMR模型,并应用表现效果较好的非精确增广拉格朗日乘子法(IALM)对模型进行求解。运用传统模型和改进的模型对某铀矿的中子测井数据进行去噪,并使用支持向量机、决策树算法对去噪后的数据进行矿层分类分析;实验结果表明,经过改进模型去噪处理后的测井数据分类准确度更高。改进的LRMR模型去噪能力比传统LRMR模型更强,为铀矿中子测井数据去噪提供了技术支撑。

多串口网络化异构辐射数据采集与实时传输系统设计

针对多类型核辐射数据采集系统中串行数据传输能力不能满足环境实时监测需求的现状,设计了多串口转以太网辐射数据传输系统。系统以ARM架构STM32F407处理器为核心,为接收不同辐射数据的串口分配队列缓冲区,将轻量级LwIP协议栈优化后移植到系统平台上,轮询读取出串口缓冲区中辐射数据并进行标识封装,将封装好的串口帧作为LwIP协议栈中应用层数据,最终实现了多个串口与单个网口双向传输的数据传输系统。经测试,其传输性能优于同等条件下RS232的数据传输,满足了设计的需求。

基于Qt/SQLite便携式谱仪放射性核素数据库设计

针对目前放射性核素基数大导致传统人工方式管理与维护核素复杂,以及核素查询与管理系统移植性差等问题,采用零配置、代码精简的SQ Lite嵌入式数据库搭配跨平台软件Qt5,设计出一种适用于X-7辐射测量的核素数据库系统。根据核素的基本组成信息及衰变体系,设计10个数据表来存储核素基本信息、衰变信息及拓展的元素基本信息及元素所对应的特征X射线能量。界面以QWidget为窗体类设计了核素信息、衰变信息、元素信息的显示窗口,详细分析了各模块功能设计与具体实现方法,调用由SQLite提供的API函数进行模块化封装后的接口连接数据库,实现了数据库检索与管理功能的可视化。并应用于嵌入式Linux平台,完成了数据库系统的移植与功能测试。结果表明,以嵌入式数据库为核心设计的核素数据库系统,具有良好的可扩展性和可维护性,用于便携式谱仪,能够提高系统的数据存储与管理效率。

基于ResNet50改进模型的图像分类研究

针对深度学习中残差网络ResNet50存在的信息丢失、特征提取不充分、网络过拟合和训练困难等问题,文中提出一种基于改进ResNet50的图像分类算法。针对残差网络ResNet50在提取特征时存在丢失输入特征映射情况,造成信息丢失的问题,对主干网络中Stage4的下采样块添加平均池化层,进一步提高网络特征提取能力;针对ResNet50训练过程中存在网络过拟合以及泛化能力差的问题,使用标签平滑方法对交叉熵损失函数进行修改,有效缓解网络损失值震荡幅度;针对ResNet50计算量大、训练困难的问题,使用混合精度和余弦退火衰减方法对模型进行训练,在加快网络收敛速度的同时提高模型的分类精度。实验结果表明,与原ResNet50网络相比,文中算法在ImageNet-1k数据集上Top1和Top5的精度分别提升3.2%和1.6%,能够更好地应用于图像分类任务。

一种双通道肌电信号采集系统的设计

为解决表面肌电原始信号电压较低且附带了高频噪声、50 Hz工频干扰、基线漂移、心电噪声等杂波,从而导致采集电压误差较大的问题,设计了一款高信噪比、高共模抑制能力的便携式肌电信号采集传输电路系统,有效地抑制了共模干扰。该系统主要由前端滤波放大电路、ADC转换电路和STM32单片机等构成。原始信号在前端电路中进行滤波放大,大部分毛刺被去除,经过医用级A/D转换芯片ADS1292,在MCU中使用50 Hz陷波器算法、滑动平均算法进行滤波,最后将数据封装成数据帧通过串口上传至上位机。经过500次连续的实际疲劳测试,数据传输正常无误码,波形的特征点明显,没有出现乱码和毛刺,且电压误差在5%以内,满足精确测量的设计要求。

一种锐化误差小波EDXRF光谱解析方法研究

在轻元素自身和实测元素间的特征X射线相互影响之下,受仪器能量分辨率的制约,实测X射线荧光光谱会产生严重重叠。以色谱分离度Rs判定谱峰重叠程度,针对Rs低于0.3的重叠峰,提出一种解析EDXRF光谱的新方法,并对模拟X射线荧光光谱进行了新方法的验证。首先,详细介绍基于四阶导的峰锐化法和提出误差小波变换。通过仿真结果发现:当Rs=0.27时,两种方法皆不能单独实现重叠谱峰的解析与识别;然而,原始信号在四阶峰锐化法处理后保留了峰位特征的同时,还出现了Rs明显增大的有利现象。因此,只需要通过调节四阶峰锐化法的权重完成对低分离度重叠峰的初步锐化处理,再对锐化后的信号进行误差小波变换,结果实现了对模拟重叠峰的分解,证明了结合后的新方法(锐化误差小波变换)针对极低分离度的重叠谱峰具有强大的分解能力。对两组重叠谱峰采用叠加的高斯函数进行模拟,分别是Mn的K_(β)能量峰与Fe的K_(α)能量峰的重叠光谱(Rs=0.19)以及Al的K_(α)能量峰与其K_(β)能量峰的重叠光谱(Rs=0.11)。用新方法对谱线进行处理,实现了重叠峰分解,结果表明针对极低分离度的重叠谱峰该方法具有可行性。通过锐化误差小波对实测的EDXRF光谱进行解析,通过对三组数据解析特定三种低分离度重叠峰进行对比实验,均成功解析与识别了低分离度的重叠谱峰。结果表明:针对极低分离度的重叠谱峰,锐化误差小波变换可以有效分解,具有突破性,实用性和创新性。

FPGA中单指数核信号梯形成形算法优化与实现

数字多道脉冲幅度分析器是核谱仪的基本器件,而梯形成形则是数字多道脉冲幅度分析器的关键部分。在实际中,核脉冲信号会掺杂噪声干扰,产生基线漂移和弹道亏损,影响测量结果,针对噪声影响,对单指数核信号梯形成形算法在FPGA进行优化与实现。首先,对理想单脉冲负指数核信号的梯形成形编写基于Z变换的算法程序进行仿真,确定出较好的成形参数;然后运用模型开发工具,设计搭建了一般核脉冲梯形成形平台和模块化级联型结构核脉冲梯形成形平台,对两种不同脉冲梯形成形平台进行比较分析,并对级联型结构平台进行了结构抗噪性改进;同时设计了一个FIR低通滤波器对噪声进行滤除,降低噪声影响;最后将算法移植到FPGA上,利用Quartus Prime和Modelsim软件仿真验证,完成了数字多道梯形成形算法在FPGA的分析改进与设计,结果表明,优化后的梯形成形算法抗噪性强,噪声滤除效果好,基线漂移减少。

Ga掺杂ZnO微米棒紫外光探测器的制备与特性

为了获得高性能和低成本的氧化锌(ZnO)基紫外光探测器,使用Ga掺杂ZnO(ZnO∶Ga)作为光敏层,采用水热法合成了不同Ga掺杂浓度ZnO∶Ga微米棒,Ga与Zn的原子比分别为0%(未掺杂),0.5%,1%,2%和4%。使用X射线衍射仪(XRD)测试所有样品的晶体结构,发现它们都为六方纤锌矿结构的ZnO。采用扫描电子显微镜(SEM)观察它们的形貌,都呈现棒状结构。进一步,制备叉指图案氟掺杂的氧化锡(FTO)导电玻璃基底,将不同Ga掺杂浓度ZnO∶Ga微米棒分别涂覆在FTO上,得到5种简单结构的紫外光探测器,系统研究了它们的性能。结果表明:所有ZnO∶Ga微米棒紫外光探测器对365 nm紫外光表现出良好的响应。其中,1%Ga掺杂ZnO∶Ga微米棒紫外光探测器性能最佳,经计算,在365 nm波长处,它的响应度、增益和比探测率分别为13.13 A/W(5 V),44.63(5 V),3.31×1012Jones,响应时间和衰减时间分别为12.3 s和36.4 s。说明在ZnO微米棒中进行合适Ga掺杂能有效提高紫外光探测器的性能。该研究有助于基于ZnO∶Ga材料的紫外光探测器及相关器件发展。

小波变换导数法X射线荧光光谱自适应寻峰研究

重峰分辨能力和弱峰识别能力是衡量X射线荧光光谱寻峰的关键性指标,常见寻峰方法难以同时满足较高的重峰分辨能力和弱峰识别能力。应用单个常见寻峰方法对复杂地质样品的X射线荧光光谱寻峰,往往难以识别出光谱中所有的特征峰。通过对导数法、小波变换法等经典寻峰方法的分析,可知:导数法具有较强的弱峰识别能力,但光谱的光滑效果影响光谱寻峰结果;小波变换法具有较强的重峰分辨能力,但小波分解尺度的选择影响光谱寻峰结果。提出了一种基于导数法和小波变换法的X射线荧光光谱自适应寻峰算法。该算法先对原始光谱进行连续小波变换,得到不同分解尺度的小波变换系数谱;然后对不同分解尺度的小波变换系数谱进行一阶导数寻峰并合并寻峰结果;最后根据X荧光分析仪的能量刻度和元素特征X射线参数表确定原始光谱中元素特征峰。该算法在寻峰过程中,无需对原始光谱进行光滑,也无需确定光谱的小波变换分解尺度。应用一阶导数法、连续小波变换法和该算法对一标准样品的X射线荧光光谱进行寻峰。实验结果表明:该算法具有较高的重峰分辨能力和弱峰识别能力,优于导数法和小波变换法在寻峰中的表现,并在实际应用生产中取得了优良效果。

塔里木盆地北部地区下寒武统吾松格尔组岩相组合、沉积特征及沉积模式

为明确塔里木盆地北部地区吾松格尔组沉积演化过程,以岩石学特征为基础,通过岩心、岩屑录井资料与测井资料分析,开展了吾松格尔组岩相类型划分与岩相组合类型识别,并结合地震响应特征分析等手段对沉积结构进行剖析。结果表明:下寒武统吾松格尔组主要发育鲕粒灰岩、内碎屑灰岩、云质灰岩、藻白云岩、内碎屑白云岩、晶粒白云岩共6种岩相,各类岩相纵向上叠置关系复杂,不同区域上差异较大,整体可识别出颗粒滩-云灰坪、颗粒滩-砂屑滩-鲕粒滩、砂屑滩-颗粒滩-云坪-藻云坪、台缘礁-台缘滩共4种岩相组合类型。在此基础上,分析了研究区的台盆沉积演化特征,建立了塔里木盆地北部地区吾松格尔组沉积期的沉积模式,该时期台地边缘建隆逐渐形成,台地范围不断扩张,发育台缘礁滩、台内滩白云岩储层与台内滩灰岩类储层,垂向上多套储层交互叠置,在区域内建设性成岩作用改造下,成储规模前景较好。研究成果为塔里木盆地寒武系勘探提供重要依据。

三维点云语义分割方法

激光雷达技术在移动设备中的广泛应用为点云数据的获取提供了更为便捷的手段。尽管如此,当前关于点云局部上下文表示的研究还存在较大的不足。在这一背景下,提出一种三维点云语义分割方法,即BiVector。该方法由Bilateral Augmentation模块(BAM)、Local Vector模块(LVM)和Dilated Residual模块(DiRes)三大组成部分构成。具体而言,BAM通过学习点云几何和特征属性之间的偏移量,有效地增强了每个点的局部上下文信息;而LVM引入了向量属性,提高了点云表示的自由度;与此同时,DiRes采用了扩张残差块,进一步提升了网络模型的分割性能。这三个模块的协同作用使得BiVector方法在语义分割任务中取得了显著成果。经实验验证,BiVector方法在S3DIS Area5数据集上取得了65.7%的分割精度,相较于其他方法有明显改进。

曲率分块自适应稀疏变换的中子信号通信研究

为加快野外测井过程中中子信号的压缩传输通信速度,以及提高获取重构中子信号的信噪比,通过稀疏变换基对中子信号稀疏表示,用硬阈值法滤波稀疏系数求取阈值-稀疏度函数曲线,以曲线最大曲率节点作为自适应阈值,求得最佳稀疏度,并构造自适应有效稀疏基,压缩稀疏系数向量分块传输稀疏信号。实验表明,压缩感知自适应有效稀疏基解决了中子稀疏系数选择难题,加快了中子通信系统传输速度,提高了信噪比。对现场脉冲中子铀定量测井仪系统提供了研究帮助。