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为了检验和测试时间域航空电磁系统的测量精度和有效性,采用地面铺设闭合的异常线圈模拟地下有限导体的方法,将异常线圈的电磁响应理论值与系统实测数据进行拟合分析,来确定系统误差和飞行几何参数误差.在计算异常线圈电磁响应的基础上,研究了衰减曲线、剖面曲线与线圈的电性、几何参数关系,设计了野外测试实验方案.在长春市大鹅岛附近,采用吊车进行了系统测试,测试结果表明:单点实测数据的平均绝对误差为0.48 mV,系统相对误差小于1%,飞行高度误差为0.4 m、水平偏移误差为0.2 m.基于异常线圈进行时间域航空电磁系统的测试和标定,是一种准确、快速、经济可行的方法,具有野外施工便捷、参数调整灵活等特点,适用于任何时间域电磁测量系统的检测. 相似文献
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在时间域航空电磁系统中,采用高频伪随机序列作为激励源是实现浅层高分辨地质探测的有效途径。为了提高大地脉冲响应的辨识精度,在基本相关辨识方法的基础上,本文提出了一种基于时间域循环相关计算的高精度辨识方法,通过消除旁瓣效应影响和在时间域下求解维纳-霍夫方程获取大地脉冲响应。数值模拟仿真结果表明,辨识大地响应相对误差均方根为2.2×10-7,早期大地响应辨识误差小于10-10。该高精度辨识方法具有较好的噪声压制能力,在观测时间较短时,单周期辨识提升的信噪比为8.7 dB,优于同等条件下线性叠加降噪方法提升的信噪比6.1 dB。 相似文献
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基于主成分的时间域航空电磁数据神经网络反演仿真研究(英文) 总被引:5,自引:0,他引:5
传统上,时间域航空电磁数据通过拟合迭代反演计算得到大地模型,然而,由于航空电磁数据道间的较强相关性,导致病态反演,并引起超定问题;同时电磁数据的相关性使其与模型参数的映射关系复杂,增加了反演的复杂度。采用主成分分析法将航空电磁数据变换为正交的较少数量的主成分,不仅降低了数据道间的相关性,减小了数据量,同时压制了数据的不相关噪声。本文利用人工神经网络(ANN)逼近主成分与大地模型参数间的映射关系,避免了传统反演算法中雅克比矩阵的复杂计算。层状模型的主成分神经网络与数据神经网络的反演结果对比显示,主成分神经网络反演方法网络结构简单,训练步数少,反演结果好,特别是对于含噪数据。准二维模型的主成分ANN、数据ANN以及Zhody方法的反演结果显示了主成分神经网络具有更接近真实模型的反演效果,进一步证明了主成分神经网络反演方法适合海量航空电磁探测数据反演。 相似文献
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时间域航空电磁数据经预处理后,仍存在残余噪声,影响电磁探测对地下异常的识别能力。笔者提出一种基于最小噪声分离的去噪方法,将一组含噪电磁数据通过旋转矩阵线性变换为按照信噪比大小排列的最小噪声分离成分,利用信噪比较大的最小噪声分离成分重构电磁数据,以达到分离噪声的目的。仿真数据去噪结果表明:最小噪声分离不仅能够有效压制晚期道剖面噪声,还能准确分辨异常信息;晚期道信噪比较测线滤波提高了11.28 dB,实测数据的噪声水平也由±50 nT/s降低到±10 nT/s。 相似文献
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传统固定翼航空电磁探测采用总场dB/dt进行电导率深度成像,不仅损失多分量测量信息,dB/dt与电导率的非唯一性也影响数据的成像精度。笔者提出了一种基于磁场双分量(Bx, Bz)查表的联合电导率深度成像算法,根据固定翼电磁响应的正演计算,建立按时间道划分的Bx-Bz-电导率-飞行高度数据表,利用磁场双分量联合查表与插值算法确定视电导率,避免了由于电磁数据二值性引起的视导率不确定性问题;根据扩散深度公式得到视深度,并计算成像深度,从而得到双分量联合电导率深度成像结果。基于一维大地模型正演数据与准二维大地模型正演加噪数据,分别采用磁场双分量联合查表法、总场查表法和单分量查表法对仿真数据进行电导率深度成像,结果表明磁场双分量联合查表法优于单分量与总场查表法,较单分量电导率深成像精度提高了7%。 相似文献
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基于水文-地球物理模型的地下水污染磁电阻率异常动态监测仿真 总被引:1,自引:0,他引:1
We present a forward-modeling investigation of time-dependent ground magnetometric resistivity (MMR) anomalies associated with transient leachate transport in groundwater systems. Numerical geo-electrical models are constructed based on the hydrological simulation results of leachate plumes from a highly conceptualized landfill system and the resultant MMR responses are computed using a modified finite difference software MMR2DFD. Three transmitter configurations (i.e., single source, MMR-TE, and MMR-TM modes) and two hydrological models (i.e., uniform and faulted porous media) are considered. Our forward modeling results for the uniform porous medium indicates that the magnetic field components perpendicular to the dominant current flow contain the most information of the underground targets and the MMR-TE mode is an appropriate configuration for detecting contaminant plumes. The modeling experiments for the faulted porous medium also confirm that the MMR method is capable of mapping and monitoring the extent of contaminant plumes in aroundwater systems. 相似文献
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主成分分析方法利用低阶主成分重构航空电磁数据,解决了航空电磁探测中噪声与数据在频谱重叠情况下的噪声压制问题,但是参与重构的低阶主成分仍包含高频空间噪声,影响数据成像精度.本文提出的主成分滤波重构去噪方法,根据自适应窗宽平滑算法,设计了主成分低通滤波器组,对参与重构的低阶主成分进行测线滤波,再将滤波后的低阶主成分重构为电磁信号,不仅可以去除低阶主成分中的高频空间噪声,而且去除了高阶主成分包含的不相关噪声.仿真数据的去噪结果表明,主成分滤波重构获得较高的信噪比,较常规测线滤波与主成分重构分别提高了10.96dB和2.52dB;电导率深度成像结果证明了主成分滤波重构方法能够提高地下深部异常体的识别能力.最后通过实测数据的成像结果进一步验证了本文研究的主成分滤波重构去噪方法的有效性. 相似文献