基于X射线光谱的矿物分析方法、电子设备和存储介质与流程

本发明涉及矿物分析，具体涉及一种基于x射线光谱的矿物分析方法、电子设备和存储介质。

背景技术：

1、岩石是地质学最主要的研究对象。能源开发、矿产勘探、环境保护、工程测量、以及最近被视为重点的行星科学都离不开对岩石样本的分析与表征。岩石有许多可以被研究的特征，包括产地、结构、矿物、主量元素、微量元素、同位素等。了解这些特征对于分析岩石的成因，寻找有价值的资源，探究地球及行星的内部构造等至关重要。我们的技术主要关注岩石的矿物类型和矿物成分这两个方面。

2、岩石是矿物的集合体。为了确定岩石中包含的矿物种类，量化每种矿物的占比，研究人员以往采用的方法包括：

3、(1)光学点计数法：将岩石切割成透光的薄片，然后在显微镜下以一定的间隔，对在薄片中观察到的矿物进行定名和计数。当观察点累积到一定数量后，将每种矿物的计数除以总的计数，即得到整块岩石中每种矿物含量的估计。

4、(2)粉末x射线衍射法：将岩石研磨为具有一定粒度的粉末，然后用相干x射线照射得到粉末的衍射图样。对比样品的衍射图样与标准矿物粉末的衍射图样，将样品的衍射峰分解为标准矿物的衍射峰，即可计算出样品中每种矿物的占比。

5、(3)理论计算法：首先测定岩石的化学组成。由于每种理想矿物具有一定且已知的化学组成，因此根据初步的观察来选取适当种类的理想矿物，采用解方程组的方式得到每种矿物在岩石样品中的理论含量。

6、另一方面，许多矿物的成分可以在一定范围内变化，这种变化能有效反映岩石的成因。因此，研究人员通常需要确定样品中矿物的具体成分，并探究这些成分在单个矿物颗粒内部，以及在颗粒间的变化规律。现有的常规技术手段包括：

7、(1)波长色散x射线光谱法：将高能电子束聚焦后轰击样品表面，收集矿物表面的原子受激发后放出的x射线。利用旋转的晶体作为光栅，区分不同波长的x射线以获得矿物的x射线光谱，从而确定相应位置的元素种类及占比。

8、(2)能量色散x射线光谱法：其x射线的产生原理与波长色散x射线光谱法的相似，但用半导体元件一次性收集所有波长的x射线，将它们统一转化为电信号并加以分析。相比于前一种方法速度较快，但精度低。

9、(3)激光/二次离子质谱法：用高能激光/离子束轰击矿物表面的指定位置，使之分解为相应的离子。将它们收集起来并加速到指定的能量，利用电场和磁场来分离荷质比不同的离子，从而获得样品表面的元素组成。

10、上述方法被广泛应用于地球样品的表征。然而在行星科学领域，它们都遇到了难以克服的障碍，这是由于行星样品的特殊性所导致的。

11、行星样品指的是地球以外的岩石样品。它们可以来源于太阳系的类地行星、小行星、卫星、以及目前未知的天体。行星样品主要分为两大类：返回样品和陨石。其中，返回样品指的是由人类发射的探测器在其他星球上采样，然后返回地表的样品。陨石则是由地外天体、或是它们相互碰撞产生的碎片坠落到地表，被人发现后收集得到的样品。

12、针对行星样品的分析须同时满足微量、无损、准确的要求。然而上文所述及的、也是目前常用的分析技术都建立在地球样品的基础之上，难以满足行星科学的需要，具体如下：

13、(1)光学点计数法：对研究者的素质要求过高，识别与计数结果不一定准确，不确定因素多，难以给出误差估计，且需要消耗大量时间和人力。

14、(2)粉末x射线衍射法：需要繁琐的校准才能定量获取样品的矿物组成，无法分析样品中的玻璃和次要矿物，在制样的过程中丢失了岩石的结构信息。

15、(3)理论计算法：只能给出样品的理想矿物组成，与实际情况出入较大。且为了获得全岩成分还需要消耗一定量的样品，不能实现无损分析。

16、(4)波长色散x射线光谱法：能相对准确、无损地获取原位成分信息，但耗时长、价格贵，通常只能用于样品表面极少数点位的化学分析，无法涵盖整个样品。

17、(5)能量色散x射线光谱法：能快速、无损地扫描整个样品的表面化学组成，但其结果误差范围大，量化困难，通常只用于岩石和矿物的定性分析。

18、(6)激光/二次离子质谱法：其优点与波长色散x射线光谱法相似，且精度更高，分析范围更宽。但其造价也更高，国内只有极少数科研单位拥有此仪器，可用性有限。

19、参考文献：

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技术实现思路

1、本发明提供一种基于x射线光谱的矿物分析方法、电子设备和存储介质，以解决现有技术难以满足行星科学的上述技术问题。

2、根据本发明的第一方面，提供了一种基于x射线光谱的矿物分析方法，包括：

3、数字化处理样品中主要元素的大致分布图，获得元素分布表，其中，所述主要元素的大致分布图由能量色散x射线光谱扫描获得；

4、选择合适的分类器及其参数进行测试，获得最优的矿物分类结果；

5、利用训练集和分类器测试得到的最佳分类器，对所述元素分布表的数据执行分类，并输出分类结果，其中，所述训练集在分类器测试中选取；

6、根据所述主要元素的大致分布图的特点与用户需求，对所述分类结果进行处理；

7、对所述元素分布表降噪，并输出结果；

8、利用少数点位的高精度成分信息，对降噪后的所述元素分布表执行标定与拟合，并输出结果；

9、统计数据并输出。

10、优选地，所述数字化处理样品中主要元素的大致分布图中，读取所述主要元素的大致分布图的分布及色尺文件，将所述色尺表示的颜色-数值映射关系应用于大致分布图中的每一个像素。

11、优选地，所述选择合适的分类器及其参数进行测试，获得最优的矿物分类结果中，在所述元素分布表中选择每种矿物的典型作为训练集，测试每种所述分类器在对应参数下的性能，输出分类结果的准确度及混淆矩阵；和/或

12、所述对所述分类结果进行处理的操作方式包括清除指定的矿物、合并指定的矿物、去除分类结果中噪点中的至少一项。

13、优选地，所述对所述元素分布表降噪中，选择合适的降噪模型及其参数对所述元素分布表降噪，其中，所述选择基于数值降噪与成分拟合测试的结果。

14、优选地，所述统计数据并输出中，统计结果包括矿物的空间分布、整个样品的矿物丰度、指定矿物的指定组分在空间中的分布、指定矿物的指定组分在数轴上的分布中的至少一项。

15、优选地，所述基于x射线光谱的矿物分析方法还包括：

16、对降噪模型与参数的组合进行测试，输出每个所述降噪模型在每种成分上的拟合优度；其中，基于测试结果，选择合适的所述降噪模型来获得最优的拟合结果。

17、根据本发明的第二方面，提供了一种基于x射线光谱的矿物分析装置，包括：

18、图像数字化处理模块，用于数字化处理样品中主要元素的大致分布图，获得元素分布表，其中，所述主要元素的大致分布图由能量色散x射线光谱扫描获得；

19、分类器测试模块，用于选择合适的分类器及其参数进行测试，获得最优的矿物分类结果；

20、矿物分类模块，用于利用训练集和分类器测试得到的最佳分类器，对所述元素分布表的数据执行分类，并输出分类结果，其中，所述训练集在分类器测试中选取；

21、分类后处理模块，用于根据所述主要元素的大致分布图的特点与用户需求，对所述分类结果进行处理；

22、数值降噪模块，用于对所述元素分布表降噪，并输出结果；

23、成分拟合模块，用于利用少数点位的高精度成分信息，对降噪后的所述元素分布表执行标定与拟合，并输出结果；和

24、数据统计与展示模块，用于统计数据并输出。

25、优选地，所述基于x射线光谱的矿物分析装置，还包括：

26、数值降噪与成分拟合测试模块，用于对降噪模型与参数的组合进行测试，输出每个所述降噪模型在每种成分上的拟合优度；其中，基于测试结果，选择合适的所述降噪模型来获得最优的拟合结果。

27、根据本发明的第三方面，提供了一种电子设备，包括：

28、存储器；和

29、处理器；

30、其中，所述存储器用于存储一条或多条计算机指令；所述一条或多条计算机指令被所述处理器执行以实现如上任意一项所述的方法。

31、根据本发明的第四方面，提供了一种可读存储介质，所述可读存储介质上存储有计算机指令；其中，所述计算机指令被处理器执行时，实现如上任意一项所述的方法。

32、本发明综合了数学与计算机科学的研究成果，可服务于地质学中的岩石学、矿物学和行星科学领域。

33、本发明的技术方案，基于机器学习与数字图像处理方法，利用能量色散x射线光谱给出的元素分布图来精确计算岩石样品中的矿物化学信息。进一步的，本发明基于提供的岩石样品表面少量点位的精确化学组成，还能将其应用于整个样品表面成分的拟合，从而得到大面积、高精度的矿物化学信息。总的来说，本发明实现了微量、无损、准确、高效、自动化的岩石学与矿物学分析，为行星样品的研究提供方法基础。