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1.
石志远  徐卫明  周波  孟浩 《海洋测绘》2021,(6):54-57,72
针对全波形三维激光测绘雷达(LiDAR)在数字地形测量中如何降低背景噪声问题,提出了一种基于经验模态分解(EMD)和小波阈值的自适应降噪方法。在扫测的地形信号经EMD分解后,计算内蕴模式函数(IMF)与经过2/3阶重构的扫测信号之间的互相关函数,从而改善小波阈值自适应地对IMF中的高频噪声成分进行滤除。实验结果表明,与EMD重构降噪法、小波阈值降噪法和传统的EMD-小波联合降噪法比较,这种方法在对全波形LiDAR回波信号的噪声剔除和地物信号保留方面具有明显的优势,降噪后信号的误差能缩小10%~20%,波形相关性能提升5%~20%,信噪比能提升20%~40%。  相似文献   
2.
有限差分是最常用的地震波方程数值模拟方法,但时间和空间离散会产生数值频散.正演是逆时偏移和全波形反演的基本单元,成像和反演的精度很大程度依赖于所采用的数值模拟算法.本文研究了有限差分的时间和空间频散特性及其对逆时偏移和全波形反演的影响.通过时间有限差分+伪谱法、时间频散校正+空间有限差分、时间频散校正+伪谱法获取时间频散、空间频散和无频散数据;发展了抗时间频散、抗空间频散、抗时间+空间频散的逆时偏移和全波形反演方法;采用理论模型和实际资料对提出的方法进行了测试.数值结果表明:逆时偏移同时受时间和空间频散影响,时间频散导致同相轴不聚焦、成像位置偏离,空间频散会产生高频噪声和虚假反射界面;全波形反演在低频大尺度反演中几乎不受时间和空间频散影响,高频精细反演中时间频散引起波形相移、降低反演精度,空间频散增加多解性、导致反演不收敛;抗频散方法可以有效缓解时间和空间频散影响,获得高质量的偏移剖面和反演结果.  相似文献   
3.
边界识别是重力资料解释中的一项重要任务.随着重力梯度测量技术的迅速发展,重力梯度张量数据在边界识别中的应用越来越广泛.本文重点研究了随着深度的增加,边界识别能力下降,正负异常中出现假边缘的问题.另外,有些边缘检测方法对走向不同的地质体识别能力有所差异.本文对基于重力梯度张量的水平方向Theta法进行改进,通过选择合适的阈值来减少虚假异常,提出了一种改进的重力梯度全张量数据的边界识别方法(IED).通过模型试验的对比,证明该方法不再受地质构造走向的影响,对不同深度的地质体边缘检测清晰、连续,且正负异常之间无虚假边界.最后,将该方法应用于加拿大圣乔治湾的重力梯度张量资料,其结果显示了更多的地质细节.  相似文献   
4.
微地震震相识别和初至拾取是水力压裂微地震监测资料处理中的两个关键步骤,其结果会对后续事件定位和压裂裂缝缝网解释产生重要影响.常规方法如STA/LTA法、模板匹配法、多道互相关法等需要提取有效信号与噪声间振幅、偏振、频率、波形相似性等方面的特征差异完成震相识别和拾取工作.本文基于深度学习技术的自动特征提取能力,根据井中微地震观测系统的多道数据源特点,提出基于U-Net的多道联合震相识别和初至拾取方法(MT-Net).方法采用具有"逐采样点"识别能力的U-Net模型,模型训练阶段以具有不同信号特征的多道微地震监测记录作为输入,以P波、S波及噪声的概率分布标签作为输出,通过设置二维卷积操作使得道内与道间的波形信息同时被自适应地学习,以满足对相邻道间波形记录处理结果高度一致性的要求;测试阶段将连续记录中的分段波形馈入模型,通过设定P波、S波概率分布曲线阈值完成单震相、双震相和噪声的波形分类,同时对含有效震相的微地震事件完成初至拾取.实际微地震资料处理结果显示,本文方法与同样基于U-Net的单道方法(ST-Net)相比,显著降低了震相识别中低信噪比事件漏拾与误拾发生的概率;同时有效避免了部分单道发生严重的初至拾取结果偏差及P、S震相误拾等情况.本文方法的识别与拾取结果整体上达到了与多道互相关法接近的水平,可满足微地震监测资料处理中实时性和准确性的要求.  相似文献   
5.
高精度的成像需要准确的速度场信息,波形反演被认为是目前具有最高分辨率的速度反演方法之一.计算效率是目前全波形反演需要考虑的一个主要问题.为了很好地解决计算效率的问题,本文引入了一种高效的无串扰同时源反演方法,并详细介绍了其原理与计算流程.同时,基于此多震源同时反演方法,本文拓展出实波场反演、虚波场反演及复波场反演的三种反演策略,进而分析复波场的实部和虚部对全波形反演的影响.实验表明,相比于复波场全波形反演,无论是实波场反演还是虚波场反演,反演分辨率有所降低;相比于实波场反演,虚波场反演对初始模型的依赖性较小,目标函数的非线性较弱;最后,通过使用组合反演策略,即初始阶段采用虚波场反演,中后期阶段采用复波场反演,不仅可以降低反演的非线性,而且能够保证高精度建模.  相似文献   
6.
跨海大桥系统受外界影响扰动,其变形伴有混沌现象发生。对桥梁变形监测数据实现了混沌识别,运用C-C法计算时间序列的延迟时间,用G-P方法求得最佳嵌入维数,通过求取的时间延迟和最佳嵌入维数对桥梁变形监测数据进行相空间重构,为混沌时间序列预测模型的建立奠定基础;基于RBF神经网络建立混沌时间序列预测模型,对实测数据进行桥梁变形水平位移预测,并与基于最大Lyapunov指数混沌时间序列预测结果以及实测数据进行对比分析。结果表明,基于RBF神经网络建立的混沌时间序列预测模型的预测结果比基于最大Lyapunov指数混沌时间序列预测模型的预测结果要好,且短期预测效果好。  相似文献   
7.
针对非开挖工程工勘资料缺乏,掘进地层岩性难以判别的问题,提出一种基于非开挖泥浆性能检测与弱监督机器学习结合的典型非开挖地层岩性识别方法。结合自主设计研发的非开挖泥浆性能检测系统工程现场应用,获取非开挖掘进导向段泥浆流变性能参数和密度等敏感参数的训练样本。利用部分有标签数据与K近邻(K Nearest Neighbors,KNN)算法对所有泥浆参数训练样本进行特征标签,采用核函数映射到高维空间支持向量机(Support Vector Machines,SVM)进行分类处理,建立了以上海地区典型非开挖地层分类为目标的分类模型。将该地层识别模型应用于上海地区非开挖工程,验证其有效性。结果表明,该方法能在非开挖实时钻进条件下快速识别钻进地层,识别正确率高达96%。研究成果通过采集导向段泥浆性能参数,识别非开挖掘进段地层岩性,为非开挖扩孔阶段钻具选型、泥浆设计等提供了重要地质信息保障。   相似文献   
8.
碎屑流堆积物颗粒识别和统计是碎屑流灾害的研究重点。文章基于图像处理孔隙(颗粒)及裂隙图像识别与分析系统(PCAS),以贵州纳雍普洒村崩塌-碎屑流为例,结合纳雍崩塌堆积物粒径实测结果,通过阐释识别过程中阈值、孔喉封闭半径、最小孔隙面积的参数意义,研究PCAS软件在碎屑流颗粒识别与统计中的应用,并提出了颗粒识别时这些参数的选取方法。分析结果表明:(1)PCAS能自动准确地识别碎屑流堆积物颗粒与孔隙,相比人工计数更精细,所识别堆积物各区小颗粒比重较大,0~2 m颗粒粒径各区占比都在50%以上;(2)当阈值为170(像素)时能获得精细的二值图像,颗粒与孔隙得到了准确地区分;(3)不同参数取值下获得堆积物颗粒粒径分布结果不同,碎屑流堆积物颗粒识别宜采用较大的孔喉封闭半径和较小孔隙面积,当二者比值为3/30(像素)时能更好地反应颗粒粒径分布情况;(4)PCAS具有较高的可行性,统计结果显示,各粒径含量变化趋势与人工统计相近,两种统计方法各粒径占比、分布规律基本吻合,说明利用PCAS可以实现对崩塌碎屑流颗粒粒径分布的高效便捷分析。  相似文献   
9.
层状岩体由于层理面或者结构面的存在,在力学上具有横观各向同性的特点,现有的各向同性蠕变模型难以全面反映横观各向同性岩体的蠕变力学特性。为构建能够反映横观各向同性岩体的三维蠕变模型,以能反映瞬时应变、减速蠕变和稳态蠕变特征的黏弹性Burgers模型为基础,基于常泊松比假定,在三维各向同性蠕变本构方程的基础上,按照算子替换的方法,将横观各向同性柔度矩阵代替各向同性柔度矩阵,并考虑了平行和垂直层理方向岩体蠕变力学行为的差异性,推导了横观各向同性岩体的三维蠕变本构方程。根据本构方程的特点,提出了根据平行和垂直方向岩体蠕变试验结果进行三维蠕变本构模型中蠕变参数的辨识方法。将提出的模型应用于三轴蠕变试验参数辨识,从而获得了一套完整的三维蠕变参数,并与试验结果进行对比分析,从而验证了所提模型与方法的合理性和有效性。进一步,指出了传统蠕变试验设计方案的局限性,给出了横观各向同性材料蠕变试验设计建议。研究成果为研究岩体三维蠕变机制提供了新思路,可对岩体蠕变试验设计提供相应的科研支撑。  相似文献   
10.
蝗虫是常见的害虫之一,对农作物和生态系统具有很大的危害,采用常规的方法对蝗虫进行监测存在一定局限性,为了有效应用海量野外影像数据实现对蝗虫实时监测,本文建立了一种基于深度学习网络的蝗虫自动识别模型。利用手机模拟摄像头获取的内蒙古锡林浩特附近草原的280张蝗虫的RGB图像,采用深度学习算法中的Faster R-CNN(Faster Region-based Convolutional Neural Network)网络结构建立了蝗虫识别模型。经验证该模型的精确度为0.756,可以较准确地将蝗虫从野外复杂环境中识别出来,与以往同类研究相比,在识别结果和实用性方面均有较大的进步。该模型是建立蝗虫实时监测系统的基础,可以为蝗虫的防治提供辅助信息,同时该网络结构还可以应用于其他害虫的识别,具有较强的推广性,拓宽了深度学习算法的应用领域。  相似文献   
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