基于中红外光谱技术的岩石分类研究

沈沐傲; 陈露; 张鸣原; 常龙飞; 李德建; 李英骏

doi:10.12452/j.fxcsxb.240818320

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基于中红外光谱技术的岩石分类研究

研究报告 | 更新时间：2025-10-14

- 基于中红外光谱技术的岩石分类研究
- The Study on Rock Classification Based on Mid-infrared Spectroscopy
- 分析测试学报 2025年44卷第7期页码：1273-1281
- 作者机构：
  
  1.地震动力学与强震预测全国重点实验室（中国地震局地质研究所），北京 100029
  2.华北科技学院应急技术与管理学院，河北三河 065201
  3.中国矿业大学（北京）深部岩土力学与地下工程国家重点实验室，北京 100083
  4.中国科学院物理研究所，北京 100190
  5.河北省多场景水害链生事故智慧应急技术创新中心，河北三河 065201
- 作者简介：
  
  李德建，博士，教授，研究方向：岩爆、岩石力学，E-mail：ldj_cumtb@163.com
  李英骏，博士，教授，研究方向：激光等离子体物理、光测力学，E-mail：li@aphxiphyac.smn
- 基金信息：
  
  国家自然科学基金专项资助项目(41941018);中国矿业大学（北京）深部地下工程科学与工程研究院项目(SKLGDUEK202216)
- DOI：10.12452/j.fxcsxb.240818320
  中图分类号： O657.3;TB9
- 收稿：2024-08-18，
  
  修回：2025-01-22，
  
  录用：2025-01-26，
  
  网络出版：2025-05-09，
  
  纸质出版：2025-07-15
- 稿件说明：
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沈沐傲,陈露,张鸣原,常龙飞,李德建,李英骏.基于中红外光谱技术的岩石分类研究[J].分析测试学报,2025,44(07):1273-1281.

SHEN Mu-ao,CHEN Lu,ZHANG Ming-yuan,CHANG Long-fei,LI De-jian,LI Ying-jun.The Study on Rock Classification Based on Mid-infrared Spectroscopy[J].Journal of Instrumental Analysis,2025,44(07):1273-1281.
沈沐傲,陈露,张鸣原,常龙飞,李德建,李英骏.基于中红外光谱技术的岩石分类研究[J].分析测试学报,2025,44(07):1273-1281. DOI： 10.12452/j.fxcsxb.240818320.

SHEN Mu-ao,CHEN Lu,ZHANG Ming-yuan,CHANG Long-fei,LI De-jian,LI Ying-jun.The Study on Rock Classification Based on Mid-infrared Spectroscopy[J].Journal of Instrumental Analysis,2025,44(07):1273-1281. DOI： 10.12452/j.fxcsxb.240818320.

摘要

该文对白砂岩、大理岩、泥岩和盐岩进行光谱采集，利用支持向量机法、BP神经网络法、分类回归决策树3种方法进行岩石分类，并通过准确率、召回率和Kappa系数量化比较模型的优劣性，以期获得最佳岩石分类光谱模型。结果表明，决策树模型分类精度最低仅为93.1%；而利用稀疏滤波结合BP神经网络的岩石分类模型效果最佳，分类准确率高达97.1%，Kappa系数为0.958。该研究可通过光谱测量方法快速识别岩石种类，从而为实际工程中不同岩石的灾害预防提供了重要的理论依据和实践应用价值。

Abstract

The mechanical properties of rocks，such as strength and deformation，vary significantly，and different methods are employed for the development of underground resources and disaster prevention related to various rock types. Therefore，accurately identifying and classifying different rocks is crucial for addressing practical issues in geotechnical engineering. This study conducted spectral acquisition on white sandstone，marble，mudstone，and salt rock，employing three classification methods：support vector machine，back propagation（BP） neural network，and classification and regression decision Tree. The models were quantitatively compared based on accuracy，recall，and Kappa coefficient to assess their effectiveness，aiming to achieve the optimal spectral model for rock classification. The results showed that the decision tree model had the lowest classification accuracy at only 93.1%，in contrast，the rock classification model utilizing sparse filtering combined with the BP neural network yielded the best results，with a classification accuracy of 97.1% and a Kappa coefficient of 0.958. This research provides a significant theoretical foundation and practical value for quickly identifying rock types through spectral measurement methods，thereby enhancing disaster prevention strategies for different rock types in actual engineering applications.

关键词

Keywords

references

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