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针对我国西南印度洋合同区热液硫化物矿快速、有效以及便捷地质勘探装备的要求,研发了由甲板控制系统、万米光电复合缆、仪器舱拖体和天线拖体组成的深海6000 m拖曳式瞬变电磁系统.为了便于拖体布放和快速发现异常,选择重叠回线收发装置类型;采用理论数值计算确定了在拖曳高度不大于50 m的前提下,观测1~100ms窗范围内的二次场响应,可以发现近海底深海热液硫化物矿堆;另外,通过不同拖延深度海上试验,研究了拖曳深度对瞬变电磁的影响规律及仪器性能.大洋第30航次第二航段在西南印度洋脊热液区,应用该系统发现了明显的瞬变电磁异常.印证了系统的有效性. 相似文献
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低阻覆盖层对高频大地电磁测深的影响 总被引:3,自引:0,他引:3
低阻覆盖层对电磁波具有屏蔽效应,会降低高频大地电磁测深的探测能力。通过一维正演模拟,对无低阻覆盖层时探测能力和有低阻覆盖层时探测能力的变化进行对比研究,表明有低阻覆盖时,探测能力普遍下降;在相同探测能力条件下,高频大地电磁测深可探测异常体上覆围岩厚度与异常体厚度的比值,和围岩与异常体电阻率比值呈线性关系。通过綦江县某铁... 相似文献
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现有的等值线图填充算法一般不能正确判断等值域填充等级,确定等值域填充顺序,因而造成填充失真;同时,边界扫描、快速搜索等常用算法不能实现矢量填充,在对等值线图进行编辑时无法实时更新.针对上述问题,本文提出并实现了基于逆生长三角网的物探等值线图自动填充算法,利用不规则三角网边界及内部网格边信息,自动获取等值域边界,排列填充顺序,判断填充等级;通过构建等值域对象,并与拓扑相关的等值线进行关联,实现对等值线图的矢量化填充效果.实例表明,该算法应用于物探等值线图的自动填充,保证了填充结果的正确性,实现了矢量化的充填效果. 相似文献
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试论HACSAMT法 总被引:3,自引:0,他引:3
HACSAMT法在不增加任何设备、工作人员、工作时间的前提下,观测基波信号的同时,采集其高次谐波的振幅和相位的数据,大大地提高了劳动效率,而且,由于运用了谐波的有用信号,加密了CSAMT法勘探的频率,从而,提高了CSANT法的纵向勘探分辨率 相似文献
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EH-4系统处理50 Hz工频干扰的方法一是在采集数据时进行硬件陷波,二是在利用标定文件标定功率谱时进行数字陷波.这两种陷波在没有工频干扰时会过度丢失有用信息,在强干扰下陷波不彻底,且没有对三次以上高次谐波进行压制.针对这两点不足,本文采用在50 Hz及其谐波影响频段范围内设置0权值的改进parzen窗加权平均法来取代IMAGEM窄带等权平均法对功率谱进行平滑估算,从而有效消除工频干扰.实例应用表明该方法简单有效,可以提高数据质量. 相似文献
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深海热液硫化物矿体瞬变电磁的正演是考虑深海环境的全空间条件下三维体的涡流电磁响应.采用全空间矢量有限元法模拟计算深海热液硫化物矿的三维瞬变电磁响应,对硫化物矿体采用矩形单元模型剖分,应用Galerkin法推导有限元方程,先计算频率域响应,再通过Fourier反变换将其转换至时间域,得出深海热液硫化物矿矿体的瞬变电磁响应.并用双半空间模型的解析解检验了全空间矢量有限元法模拟计算算法和程序的正确性,最后按照等比例缩小电磁物理实验原则,比对数值计算和物理实验结果论证了全空间3D模型数值的正确性.结果表明:对于海水、矿体以及围岩复杂电磁边界,应用全空间矢量有限元法模拟计算深海热液硫化物矿瞬变电磁响应异常与物理模拟结果一致,而且计算方法简单精确,异常幅值明显,边界清晰. 相似文献
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大地电磁正演的精度对后续反演意义重大。决定大地电磁有限元正演精度的因素,主要有插值函数、方程组的求解误差,以及网格的剖分程度。而网格剖分的合适与否,为有限元的求解提供了先决条件。因此,从边界条件和横向网格以及纵向网格三方面,讨论了网格剖分对大地电磁正演精度的影响。经研究表明,对于一维和左右对称的二维介质,左右和下边界都无需放置在无穷远处,并且横向网格对精度影响不大。而由于纵向网格与近地表的最小趋肤深度密切相关,所以地表网格不得大于1/4个趋肤深度。 相似文献
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甘肃玉山钨矿控矿因素及找矿方向 总被引:1,自引:0,他引:1
1 前言
甘肃玉山白钨矿床位于甘肃省西部之北山南带东部,属晚古生代笔架山-柳园造山带.近年来,在柳园-玉山及其南侧阿克塞-金塔等地发现了许多大中小型钨矿床,玉山、白山、塔儿沟、小柳沟等钨矿床(张新虎等,2008;刘建平等,2011;聂风军等,2002).玉山钨矿区自20世纪60年代以来经历了多次勘探与研究.施工了大量地面工程,揭露矿脉700多条,确定矿体40多个.笔者在详细研究矿区矿床特征前提下,总结钨矿成矿规律及控矿因素,指明下一步找矿方向. 相似文献
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为进一步提高大地电磁非线性反演的稳定性、运算效率及准确度,将遗传神经网络算法引入大地电磁反演.首先针对大地电磁二维地电模型建立BP(Back Propagation)神经网络基本框架进行学习训练,网络输入为已知地电模型的视电阻率参数,输出为该地电模型参数;再利用遗传算法对神经网络学习训练过程进行优化,计算出多种地电模型网络连接权值和阈值的最优解;最后将最优连接权值和阈值对未知模型进行反演测试,网络输入为未知地电模型的视电阻率参数,输出为该地电模型参数.模型实验表明:遗传神经网络算法充分结合了遗传算法的全局寻优性和神经网络的局部寻优性,相比单一神经网络算法,在网络学习训练中提高了解的收敛成功率和计算速度,在反演测试中能更准确地逼近真实模型.将遗传神经网络算法与最小二乘正则化反演进行对比,理论模型和实测数据都验证了遗传神经网络算法在大地电磁反演中的可行性和有效性. 相似文献