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相似文献
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1.
人工神经网络技术在海底沉积物声速预报中的应用   总被引:1,自引:0,他引:1  
海底沉积物物理力学若干项参数与其声学性质存在着一定的关系.用回归拟合方法获得海底沉积物声速预报方程存在不足,难以获得3参数以上的声速预报方程.采用人工神经网络智能方法,建立了多参数声速预报神经网络模型.研究表明:2参数神经网络模型的预报误差比相应的2参数回归模型小,3参数神经网络模型的预测精度要高于2参数神经网络模型.为海底沉积物的声速预报提供了一条新途径.  相似文献   

2.
海底沉积物声速经验方程的分析和研究   总被引:3,自引:7,他引:3       下载免费PDF全文
比较国内外主要研究者提出的海底沉积物声速单参数、双参数和多参数预报经验方程的物理意义和适用性,提出了孔隙度-含水量预报海底沉积物声速新的双参数公式,该式避免了单一参数预报声速经验方程和某些双参数公式中物理意义不明确以及多参数方程复杂性及对提高预报计算能力效果不显著之处.基于理论分析,改进孔隙度-含水量双参数计算公式得到的通用模型具有明确的物理意义,可以通过修改参数适用于不同海域的声速预报,提高了泛化能力,扩大了适用范围.通过对孔隙度、含水量等物理参数的权值分析研究,更加明确了孔隙度是影响海底沉积物声速大小的最关键参数.用台湾海峡北部、南海海域、珠江口大陆架三处的海域沉积物测量数据比较了不同模型,验证了本模型的优越性.  相似文献   

3.
海底沉积物纵波波速与物理-力学性质的理论关系和比较   总被引:3,自引:1,他引:2  
本文提出以密度变化比和等效弹性模量变化比为参数描述海底沉积物纵波波速,得到密度变化比是由孔隙率、海水密度和海底沉积物固相密度构成的复合参数,建立了以复合参数和等效弹性模量变化比为变量的泰勒多项式海底沉积物纵波波速公式。基于单因素分析法得出纵波波速可表示为参考声速与调制函数的乘积,沉积物的参考声速由海底底质物理性质确定,建立了复合参数-声速的近似理论模型。对该理论模型与现有的主要纵波波速经验公式的分析结果表明,孔隙率-纵波波速经验公式只是参考声速不同,但调制函数是互相等效的,验证了本文海底沉积物纵波波速理论关系的有效性。  相似文献   

4.
海底底质特性描述及分类是当今浅海声学的研究热点,海底沉积物的物理结构特性与其声学响应特征密切相关。在分析海底沉积物声传播特性的基础上,应用现代计算机信号分析技术手段,对海底沉积物声学响应波形提取了4个特征参数:声速、波幅指数、波形关联维分形指数和声波频谱的频率矩。以这4个特征参数作为输入向量,海底沉积物的结构类型作为输出向量,建立径向基概率神经网络模型。研究表明建立的神经网络模型具有较强的海底沉积物分类预报能力。  相似文献   

5.
南沙海域深水区表层沉积物声速与孔隙度相关关系   总被引:5,自引:0,他引:5  
采用同轴差距测量法对南沙海域海底沉积物取样进行甲板现场声学测量,并计算了声速,结合沉积物取样分析获得的孔隙度,研究了海底表层100 cm沉积物的声速和孔隙度之间的相互关系,分析获得了孔隙度与海底沉积物声速关系的经验公式,结果表明此海域沉积物声速的临界孔隙度为67.80%。将此公式与国内外其他学者建立的经验公式进行了对比,分析发现各预测方程之间存在着差异,说明不同海域的沉积物声学特性具有差异性,经验公式具有区域性,同时分析了其他影响声速的因素。此项工作对于建立和研究南海声场环境具有重要意义。  相似文献   

6.
对南海某海域深度100~400 m的海底浅层(约2 m埋深范围)沉积物柱状样在接近海底水压力下进行三轴应变-声学同步测量,结果表明沉积物纵波声速有两个特征:(1)从应变过程开始到结束,沉积物纵波声速不断变化;(2)平均声速随着平均静弹性模量的增加,由大变小又由小变大,存在声速最小值。这些结果与海底浅表层沉积物的物理力学性质、围压、颗粒的结合状态改变有关。此外,沉积物动弹性模量和孔隙度呈良好的负相关性,这与孔隙度增大含水量增大有关;动弹性模量是静弹性模量的10~100倍,这主要与三轴应变试验的应变数量级与声波振动产生的应变数量级的差异大有关。采用本论文实验测量的数据分别建立了双复合参数-声速和孔隙度-声速经验公式,分析结果表明双复合参数-声速公式声速预报误差约是孔隙度-声速公式的1/4,表明双复合参数-声速公式更加有效。  相似文献   

7.
海底沉积物具有质地松软、强度低的特点,其强度参数与海上平台插桩就位、导管架的安装等工程关系紧密,与海上作业安全息息相关。常规钻孔取芯与静力触探等强度参数获取方法成本较高、取样点少,且对沉积物扰动较大,利用易获取的声学资料预测海底沉积物的强度参数具有重要研究意义。本文基于Wood方程、Biot-Stoll模型、Dvorkin等效介质模型等声波传播理论,计算不同物性参数(密度、孔隙度)梯度下的理论纵波速度,结合室内模拟地层声学实验,对比了模型计算声速与实测声速的变化特征,建立了声速与物性参数关系模型。基于室内模拟地层土力学试验,揭示了沉积物物性与抗剪强度、黏聚力等参数之间的关系,建立了物性与强度参数关系模型。以物性参数为桥梁,建立基于声学特征的海底沉积物强度参数预测模型。此模型既避免了原位取样沉积物失水扰动的问题,又弥补了经验公式局限性的缺点,具有普适性与准确性,有效提高无法取样地区沉积物强度参数的精度,提高了经济效益,对浅层的勘探与开发起到了理论指导的作用。  相似文献   

8.
为研究深海海底沉积物声学特性与物理性质相关关系,于2016年11月在实验室对水深3164~5 592 m的菲律宾海深海海底沉积物柱状样品的声学特性进行测量,获取了沉积物声速、声速比、声阻抗、声阻抗指数等声学特性参数。结合沉积物的孔隙度和密度等物理性质参数,分析了海底沉积物声速、声速比、声阻抗、声阻抗指数与孔隙度、密度的相关关系,建立了该海域海底沉积物声学特性回归方程。研究结果表明:研究区深海数据与浅海回归方程符合度较差,与深海回归方程符合度较好;Hamilton校正方法有助于修正实验室测量引起的温度和压力误差,声速比与Hamilton方程符合度比声速好;声阻抗和声阻抗指数与物理性质参数的相关性优于声速和声速比。此外,研究认为由于海底沉积物的沉积环境较为复杂,其声学特性回归方程存在差异。由于上述差异的存在,在使用基于不同海域数据建立的回归方程进行海底沉积物声学特性预测时,应加以区别对待。该研究丰富了深海海底沉积物声学数据,对促进深海海底沉积物声学深入研究具有一定的借鉴意义。  相似文献   

9.
通过对海洋沉积物声速及其物理-力学参数相关性的初步分析和研究,可以找到估算沉积物压缩波速Vp和切变波速Vs的经验式,最终为海底沉积物的性质进行声学遥测、为发展海底参数声遥感服务。本文给出了7个较为理想的回归方程。沉积物的物理参数与Vp有密切的关系;力学参数对Vs的预报有较大的作用。若增加物理参数作为修正项,其效果更佳。  相似文献   

10.
海底沉积物声学物理力学性质聚类分析研究   总被引:1,自引:1,他引:0  
Stoll、Hamilton等分别从理论和实测方面出发研究海底沉积物声学与物理力学性质关系,这两类研究都是将声学性质作为独立性质从沉积物的物理性质中提取出来,以两者作为因果关系进行研究,割裂了其内在统一性.本文不试图建立声学与物理力学性质的经验方程,而是综合考虑海底沉积物声学、物理力学性质,对南海大陆坡和人陆架沉积物进行聚类研究,分析南海海底沉积物共有的性质.研究表明聚类分析方法为海底沉积物性质研究提供了一种有效的分类手段,通过聚类,得出如下结论:(1)声速与孔隙度、密度等物理力学性质存在着明显的单调相关性,可以通过某些物理力学参数来预报沉积物的声速,同时可以通过测量沉积物声速反演沉积物的某些物理力学参数;(2)海底沉积物的声速和地文单元、沉积物的颗粒成份组成有关;(3)火陆坡黏土质粉砂、粉砂、砂质粉砂和大陆架粉砂、砂质粉砂、粉砂质砂的压缩波速依次增大,切变波速依次减小;(4)海底沉积物声学与物理力学性质聚类分析研究,可以作为海底沉积物的声学探测的参考依据.  相似文献   

11.
基于时间平均的海底沉积物声速预测   总被引:2,自引:2,他引:0  
在海底沉积物声速预测中,把不同海域的物理性质完全不同的沉积物试验数据拟合出一个统一的方程存在不足,不但数据过于离散,而且方程中参量的物理意义不明确。借鉴Wyllie等建立的时间平均方程的思路,基于声传播过程中路程、时间和声速之间的基本关系,引入了表征固液双相之间的堆垒方式和耦合状态对声传播路径影响的耦合系数,建立了沉积物声速预测模型。将鹿回头外海、南海南部和北部的沉积物测量数据进行线性回归分析,分别得出适用于不同海域的沉积物声速预测模型,拟合的复相关系数较大,偏差较小,证明该模型能够反映声速随孔隙度的变化规律,且各参数物理意义明确,具有一定的研究和理论探索意义。  相似文献   

12.
基于主元分析技术的海底沉积物声速预报方程   总被引:2,自引:0,他引:2  
通过应用主元分析技术建立预报海底沉积物声速的经验方程,将前人研究报道的经验方程进行分析研究,指出其计算误差,运用南海南部大陆架和大陆坡数据,建立了主元回归计算模型。从理论上研究了如何在众多影响声速的物理参数中,排除相互关联的参数,优选出相互独立的、且对声速有显著影响的少数几个物理参数,用优选后的物理参数建立了南海南部海域大陆架及大陆坡沉积物的3参数(孔隙度n、颗粒中值粒径Ma、塑限W,)声速预报方程:Cp=1774-5.0944n+12.499Md+0.9985Wp,该方程的相对预报误差仅为-4.48%-3.77%。  相似文献   

13.
浅地层剖面测量是海洋工程勘察、灾害地质调查和大陆架海洋地质科学研究的重要手段,资料解译的准确程度将对地质调查和研究成果的可靠性造成直接影响。由于发收分置型浅地层剖面仪的激发装置与接收装置是分开的,当调查区域的水深过浅时,将其近似为自激自收的单道地震系统会导致地层的畸变,水深越浅地层畸变率越大。根据浅地层剖面仪的基本原理,推导出了浅部地层厚度畸变校正公式,为用C-View软件更准确地解译此类浅地层剖面资料提供了参考。海底沉积物的声速直接影响浅地层剖面地层厚度解译的准确性,利用卢博等建立的适用于中国东南近海的声速经验公式,在某人工岛构造调查中,根据地质钻孔获取的孔隙度参数计算各沉积层的平均声速,建立相应的声速结构剖面,对地层厚度进行校正,取得较好的效果,用孔隙度预测声速的方法参数容易获取,能够提高浅地层剖面资料的解译精度,使地层的厚度更接近于实际,具有一定的实用意义。  相似文献   

14.
主成分分析可以提取形变主要信息,BP神经网络具有很强的预测功能,提出将两者相结合用于形变监测数据处理。通过MATLAB编程实现了该算法,并用实测数据进行验证,证明此方法能够提高预测数据的精度和可靠性。结果表明:与其他方法相比,基于主成分分析的改进BP神经网络能取得更好的预测效果。  相似文献   

15.
基于改进BP神经网络的海底底质分类   总被引:2,自引:0,他引:2       下载免费PDF全文
通过采用遗传算法优化神经网络初始权值的方法,将GA算法与BP神经网络有机结合,应用于海底底质分类。基于多波束测深系统获取的反向散射强度数据,应用改进的BP神经网络分类方法,实现对海底基岩、砾石、砂、细砂和泥等底质类型的快速、准确识别。通过实验比较,GA-BP神经网络分类精度明显高于BP神经网络,证明了该方法的有效性和可靠性。  相似文献   

16.
为准确建立海底地声模型,本文探讨地声模型的基本组成和基本结构。通过样品实验室测量,分析南海海底表层沉积物的密度、孔隙度与声速随着埋深变化的关系,得出海底实际存在的低声速表面–声速缓慢变化类型、低声速表面–声速增大类型、高声速表面–声速缓慢变化类型和高声速表面–声速增大类型4种典型地声结构;对比钻探测量,分析黄海海底沉积物的密度、孔隙度与声速随埋深变化关系,得出海底地声模型分层特征与地声结构组合特征。研究表明,地声模型可以归结为4种基本地声结构的组合,通过与底层海水声速、同层内声速剖面以及与上层海底沉积物下表面声速的比较,可以建立各种海底地声模型;基于实验室测量法建立的地声模型可以作为参考地声模型,但需要考虑实际海底温度和压力梯度以及海底沉积物的频散特性等,借助于声速比校正法和频散性理论模型进行计算及修正。  相似文献   

17.
西北太平洋柔鱼中长期预测方法研究   总被引:3,自引:0,他引:3  
为了能更好预测西北太平洋柔鱼的资源量, 选择合适的预测方法及开发相应的预测系统颇为重要。利用相关性分析, 筛选出在产卵区显著影响西北太平洋柔鱼资源量的关键网格点, 并采用这些网格点的海表温度、产卵区适宜温度所占面积的比例和单位努力捕获量等数据组织样本, 然后利用线性回归、BP 神经网络、RBF 神经网络和支持向量机等预测方法进行实验。结果表明: 在西北太平洋柔鱼中长期预测中, BP 神经网络要优于其他方法。以相关性分析和BP 神经网络为基础建立的西北太平洋柔鱼资源量预测系统是有效可行的。  相似文献   

18.
Harmonic analysis, the traditional tidal forecasting method, cannot take into account the impact of noncyclical factors, and is also based on the BP neural network tidal prediction model which is easily limited by the amount of data. According to the movement of celestial bodies, and considering the insufficient tidal characteristics of historical data which are impacted by the nonperiodic weather, a tidal prediction method is designed based on support vector machine (SVM) to carry out the simulation experiment by using tidal data from Xiamen Tide Gauge, Luchaogang Tide Gauge and Weifang Tide Gauge individually. And the results show that the model satisfactorily carries out the tide prediction which is influenced by noncyclical factors. At the same time, it also proves that the proposed prediction method, which when compared with harmonic analysis method and the BP neural network method, has faster modeling speed, higher prediction precision and stronger generalization ability.  相似文献   

19.
针对目前存在的海水水质受多因素影响、评价难的现状,提出了一种基于粒子群算法(PSO)优化误差反向传播(BP)神经网络的海水水质评价模型。该模型通过PSO得到BP神经网络最优的权值和阈值,结合青岛东部海域10个监测站点的数据得到水质评价结果。实验证明,该模型和单因子评价、传统的BP神经网络评价相比较,具有训练时间短、预测精度高的特点,在海水水质评价中具有良好的应用价值。  相似文献   

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