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TEM正演响应计算的几种频-时域转换方法对比 总被引:1,自引:0,他引:1
在瞬变电磁的一维正演响应模拟中,常用的方法是先在频率域中求解,之后将结果转换到时间域。但该方法在晚期的计算精度通常不高,因此,使用5种频-时域转换方法(正、余弦变换的数值滤波算法,G-S逆拉普拉斯算法、正、余弦变换的折线逼近法)进行了计算,与解析解对比,得出余弦变换的数值滤波算法在晚期计算中精度最高的结论,并对这五种转换方法产生误差问题的原因进行了讨论和分析。本研究有利于瞬变电磁一维正演响应的高精度计算,使其在多维计算中得到更好的应用。 相似文献
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为在射孔时间未知条件下达到微震速度模型矫正的目的,采用遗传算法交叉互换搜索最优初值和 Levenberg-Marquardt 算法局部锁定最优解的方式来构建微震速度模型。通过 6 层层状模型及井下不同数量检波器进行试算,随着检波器数量增加,构建的速度模型准确度越高,当检波器数量增加到 20 个时,误差约 13. 4 ×10 -3 ,目的层检波器数量越多,构建目的层速度误差越小,第 5 层检波器由 1 增加到 3 个时,精度提高 9. 1 ×10 -3 ,并且反演震源与实际震源距离相差 10 m,说明此方法在射孔时间未知条件下可以良好构建速度模型。 相似文献
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由于潮汐和波浪的周期相差甚远,对实时海面高程数据进行相应的低通和带通滤波即可提取潮位和波浪信息。通过对仿真的实时海面高程数据进行平滑滤波、中值滤波、小波滤波等低通滤波,以及椭圆、巴特沃斯等带通滤波结果分析表明:近岸GPS RTK技术可用于潮位和波浪同步测量;对于潮位信息的提取方面,平滑、中值、小波等低通滤波均能很好的提取出潮位信息,其中平滑滤波最佳,且工程中易于实现;对于波浪信息的提取方面,椭圆滤波、巴特沃斯、切比雪夫Ⅰ型等带通滤波均能很好提取出波浪信息。 相似文献
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利用Weaver海浪模型,对拖曳式Overhauser海洋磁场传感器海浪磁噪声与深度、波幅等之间的关系进行了理论分析,证明了在极端海况条件下对海浪磁噪声进行抑制的必要性.为提高海洋磁测灵敏度,提出了一种基于改进的Sage-Husa自适应Kalman算法的海浪磁场噪声抑制方法.仿真结果表明,该方法能在不需要先验的噪声统计或实时参考噪声的情况下,实现磁场噪声协方差的快速收敛;且与常规的Sage-Husa算法相比,改进后的Sage-Husa算法降低了对初始参数的依赖性.另外,设计了一种拖曳式Overhauser海洋磁场传感器测试仪来测试上述算法.对比结果表明该方法不仅实现了磁场噪声统计参数的自适应估计,而且比经典Kalman滤波具有更好的滤波效果;此外,海浪磁噪声的功率谱密度由50 pT/Hz1/2@1Hz下降到6 pT/Hz1/2@1Hz. 相似文献
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把地质大数据和人工智能技术引入矿产资源定量评价及成矿预测体系中,提高了海量地质数据的有效信息挖掘,弥补了传统方法的不足。本文基于白象山矿区基础地质资料和物化探成果资料,利用三维地质体建模技术和三维空间分析技术,量化三维控矿因素,建立了一种基于CART 算法的三维成矿预测模型。通过在白象山矿区的实验表明:该模型能较好的定位已知矿体,并且预测出在已知矿体北部、东部、东北部、西部、南部和东南部具有较高的成矿概率,可圈定找矿靶区。该模型将地质大数据应用于找矿勘探工作,具有纯数据驱动、预测精度高、预测结果可靠等优点。研究发现,该模型的预测效果与训练数据集的数量、矿控因素提取、决策树深度等有关。 相似文献
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基于岩石图像深度学习的岩性自动识别与分类方法 总被引:8,自引:3,他引:5
岩石岩性的识别与分类对于地质分析极为重要,采用机器学习的方法建立识别模型进行自动分类是一条新的途径。基于Inception-v3深度卷积神经网络模型,建立了岩石图像集分析的深度学习迁移模型,运用迁移学习方法实现了岩石岩性的自动识别与分类。采用此方法对所采集的173张花岗岩图像、152张千枚岩图像和246张角砾岩图像进行了学习和识别分类研究,通过训练学习建立岩石图像深度学习迁移模型,并分别采用训练集和测试集中的岩石图像对模型进行了检验分析。对于训练集中的岩石图像,每组岩石分别用3张图像测试,三种岩石的岩性分类均正确,且分类概率值均达到90%以上,显示了模型良好的鲁棒性;对于测试集中的岩石图像,每组岩石分别采用9张图像进行识别分析,三种岩石的岩性分类均正确,并且千枚岩组图像分类概率均高于90%,但是花岗岩组2张图像和角砾岩组的1张图像分类概率值不足70%,概率值较其他岩石图像低,推测其原因是训练集中相同模式的岩石图像较少,导致模型的泛化能力减小。为了提高识别精确度,对准确率较低的岩石图像进行截取,分别取其中的3张图像加入训练集进行再训练,增加与测试图像具有相同模式的训练样本;在新的模型中,对3张图像进行二次检验,测试概率值均达到85%以上,说明在数据足够的状况下模型具有良好的学习能力。与传统的机器学习方法相比,所提出的岩石图像深度学习方法具有以下优点:第一,模型通过搜索图像像素点提取物体特征,不需要手动提取待分类物体特征;第二,对于图像像素大小,成像距离及光照要求低;第三,采用适当的训练集可获得较好的识别分类效果,并具有良好鲁棒性和泛化能力。 相似文献