岩性识别:方法、现状及智能化发展趋势

岩性识别是地质工作中一项基础而又重要的工作。传统的岩性识别方法过于依赖经验和地质专业知识积累,不仅耗时长、专业性强,还易受主观因素影响,导致准确率不理想。笔者等首先回顾了传统的岩性识别方法,之后总结了最新涌现的智能化识别方法,最后详细介绍了基于岩石图像、镜下图像、图像与元素信息融合等的智能识别方法。基于岩石图像的识别方法对于文中的岩石识别准确率可达90%以上,基于图像与元素融合的岩性识别方法可以降低图像相似度高、风化破坏表观特征等因素对识别准确度的影响。笔者等认为当前岩性智能化识别研究仍处于初级阶段。综合各类数据源的优势,利用机器学习深度挖掘岩石元素、矿物、光谱和表观特征间的内在关联性,有利于突破单源信息的局限性,实现岩性快速准确识别。

基于岩石矿物光谱原位测试的隧道内蚀变带快速识别方法

隧道施工遭遇蚀变带时容易发生塌方、大变形、突水突泥等地质灾害,蚀变带原位快速判识对隧道施工风险控制与灾害防控等具有重要的理论研究意义和工程应用价值.本文基于岩石矿物光谱测试技术提出了一种隧道内蚀变带原位快速判识方法:基于宏观地质特征分析,建立隧址区光谱库;在隧道内进行原位光谱数据采集,采用包络线去除法进行预处理;采用光谱角匹配法(SAM)识别蚀变矿物成分,采用全约束最小二乘法(FCLS)提取蚀变矿物含量信息,并利用所提取的蚀变矿物信息判识蚀变带类型和蚀变程度.方法成功应用于新疆YE工程,有效判识了隧道内绿帘石化和浊沸石化蚀变带.