沉积物粒度次级分布提取方法、装置、设备及存储介质

技术特征：
1.一种沉积物粒度次级分布提取方法，其特征在于，包括：根据所述沉积物粒度分布的频率数据，建立融合两种概率密度函数的沉积物粒度分布模型；根据所述融合两种概率密度函数的沉积物粒度分布模型，获取沉积物粒度分布模型参数；根据所述沉积物粒度分布模型参数，确定粒度次级分布统计参数。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述两种概率密度函数包括偏正态分布概率密度函数和威布尔分布概率密度函数；所述偏正态分布概率密度函数为：所述偏正态分布概率密度函数为：其中，f
sn
表示偏正态分布概率密度函数，x表示粒径，μ1表示第一位置参数，σ1≥0表示第一尺度参数，λ1表示第一形状参数，t为便于计算而引入的参数，无实际物理含义；所述威布尔分布概率密度函数为：其中，f
w
表示威布尔分布概率密度函数，x表示粒径，σ2≥0表示第二尺度参数，λ2表示第二形状参数。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，融合偏正态分布概率密度函数和威布尔分布概率密度函数的沉积物粒度分布模型为：f＝c1f
sn
c2f
w
，其中，f表示沉积物粒度分布模型，c1表示服从偏正态分布的粒度次级分布所占第一百分比，c2表示服从威布尔分布的粒度次级分布所占第二百分比，并且c1 c2＝1，c1≥0、c2≥0。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述沉积物粒度分布模型参数包括：偏正态分布概率密度函数的第一位置参数，第一尺度参数、第一形状参数和服从偏正态分布的粒度次级分布所占第一百分比；威布尔分布概率密度函数的第二尺度参数、第二形状参数和服从威布尔分布的粒度次级分布所占第二百分比。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据所述融合两种概率密度函数的沉积物粒度分布模型，获取沉积物粒度分布模型参数，包括：利用最小二乘法求解所述沉积物粒度分布模型参数，所述最小二乘法的数学形式为：其中，f(x
i
)表示目标函数第i个粒径的理论值，y(x
i
)表示目标函数第i个粒径的实际测量值，n表示粒度间隔数，i＝1,2
…
n。6.根据权利要求5所述的方法，所述粒度次级分布统计参数包括服从偏正态分布的粒度次级分布的第一均值、第一方差、第一偏度和第一峰度，所述根据所述沉积物粒度分布模型参数，确定粒度次级分布统计参数，包括：确定服从偏正态分布的粒度次级分布的第一均值、第一方差、第一偏度和第一峰度，计
算方法为：其中，m1、v1、s1、k1分别表示服从偏正态分布的粒度次级分布的第一均值、第一方差、第一偏度和第一峰度,γ为便于计算而引入的参数，无实际物理含义。7.根据权利要求5所述的方法，所述粒度次级分布统计参数还包括服从威布尔分布的粒度次级分布的第二均值、第二方差、第二偏度和第二峰度，所述根据所述沉积物粒度分布模型参数，确定粒度次级分布统计参数，还包括：确定服从威布尔分布的粒度次级分布的第二均值、第二方差、第二偏度和第二峰度，计算方法为：其中，m2、v2、s2、k2分别表示服从威布尔分布的粒度次级分布的第二均值、第二方差、第二偏度和第二峰度，γ表示伽马函数。8.一种沉积物粒度次级分布提取的装置，其特征在于，包括：建立模块，用于根据所述沉积物粒度分布的频率数据，建立融合两种概率密度函数的沉积物粒度分布模型；获取模块，用于根据所述融合两种概率密度函数的沉积物粒度分布模型，获取沉积物粒度分布模型参数；确定模块，用于根据所述沉积物粒度分布模型参数，确定粒度次级分布统计参数。9.一种计算机设备，其特征在于，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1至7任一项所述沉积物粒度次级分布提取方法的步骤。10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至7任一项所述沉积物粒度次级分布提取方法的步骤。

技术总结
本发明涉及一种沉积物粒度次级分布提取方法、装置、设备及存储介质，其包括：根据沉积物粒度分布的频率数据，建立融合两种概率密度函数的沉积物粒度分布模型；根据融合两种概率密度函数的沉积物粒度分布模型，获取沉积物粒度分布模型参数；根据沉积物粒度分布模型参数，确定粒度次级分布统计参数。本发明解决了现有技术中碎屑沉积物粒度次级分布的提取问题，提高了粒度次级分布提取的准确性和有效性。性。性。


技术研发人员：袁瑞 许锐
受保护的技术使用者：长江大学
技术研发日：2022.01.20
技术公布日：2022/11/10