基于深度学习的隧道衬砌结构物探地雷达图像自动识别

传统探地雷达图像识别方法中存在识别准确率不高,复杂目标体识别难度大,识别流程较为繁琐,不能实现端到端识别等问题,不能准确的识别实测数据.本文将深度学习中Faster R-CNN、YOLOv3这两种具有代表性的目标检测算法运用到探地雷达的图像识别当中.选择隧道的衬砌结构作为探测识别研究目标,制作了包含钢拱架、钢筋网、施工缝三类结构物标注的实测数据集.从准确率、召回率、平均准确率,准确率-召回率曲线等评价指标,分析了这两种算法在实测数据集上的表现.并对照典型的识别结果,结合这两种算法的原理说明了其运用到探地雷达图像自动识别上的特点.在测试集上,Faster R-CNN在钢拱架、钢筋网、施工缝三类结构物的识别中分别取得了95.5%、90.5%、96.8%平均准确率,YOLOv3则分别取得了90.0%、16.6%、95.3%平均准确率.实验结果表明两种深度学习目标检测方法在隧道衬砌探地雷达图像的识别上取得了良好的效果,其中Faster R-CNN整体效果更好,但会将多次波误识别为有效信号,YOLOv3较少误识别多次波,但是对钢筋网识别效果不好,两种方法搭配使用会形成优势互补.     

基于深度学习的空间尘埃碰撞实时自动检测

准确快速地检测航天器上发生的尘埃碰撞事件能帮助我们更好地了解空间环境的尘埃分布以及减少航天器因尘埃碰撞受到的破坏.现有人工识别或基于尘埃碰撞引起的电势差信号波形特征的机器识别尘埃碰撞事件的方法虽然有较高精度,但效率低下,迫切需要高精度且自动化方法识别航天器收集的海量电势差信号.深度学习模型在信号分类和识别具有较强能力,本文把空间尘埃碰撞引起的电势差信号检测问题建模成信号分类问题,构建了一个卷积神经网络模型,该模型可以自动提取信号特征并根据特征对信号分类,同时为了训练模型和测试模型预测准确率,构建了一个由尘埃碰撞引起的电势差信号和非尘埃碰撞引起的电势差信号组成的数据集,模型在训练集上准确率为99.46%,在测试集上准确率达到98.68%,查全率为99.44%,查准率为97.95%,threat score为97.41%.实现了高精度且自动化的尘埃碰撞事件检测.     

基于卷积神经网络的天然地震与人工爆破识别研究

地震台网记录的人工爆破事件波形特征与天然地震有相似之处,如果不能及时的予以识别和筛选,会混淆依此记录所建立的地震目录,影响日后地震学的研究工作.因此连续地震信号中的天然地震和人工爆破的识别分离有助于破坏性构造地震的监测预警.同时,随着地震仪的大规模部署以及建设行业活动的持续增强,记录的爆破事件增多,增大了识别的难度和工作强度.为了解决人工识别天然地震与爆破存在的问题,本研究基于卷积神经网络,设计了一个具有13层深度的网络模型(CNN-Epq13),选用福建数字地震台网历史地震记录和人工爆破记录,利用TensorFlow深度学习框架,采用TFrecord文件形式作为训练集,训练得出事件类别识别模型.此模型在训练中识别准确率为98.438％,损失为0.0646.用新的数据进行测试,模型能准确识别事件类别,区分天然地震和人工爆破,可以进一步在日常工作中进行应用.     

基于深度学习网络的地震地质灾害识别研究

遥感影像识别方法是破坏性地震震后地质灾害快速、准确获取的重要方法之一,传统的遥感影像识别方法主要以人工目视识别方法和半自动识别方法为主,需投入大量的人力和时间。针对破坏性地震震后地质灾害解译时间长、投入人力多等问题,以2017年8月8日四川九寨沟7.0级地震震后高分辨率无人机遥感影像为研究样本,提出基于深度学习网络的地震地质灾害识别方法。首先结合震后遥感影像解译资料和现场调查资料,提取九寨沟地震地质灾害无人机遥感影像特征,并构建研究区地震地质灾害解译指标和分类数据集;然后采用DeepLabv3+网络结构及softmax损失函数,建立基于深度学习网络的地震地质灾害遥感影像图像语义分割模型方法;最后采用半监督学习方法进行结果验证。研究结果表明,基于深度学习网络的地震地质灾害识别方法可有效识别九寨沟地震地质灾害分布信息,整体分类识别准确率为94.22%,F₁分数值为0.77,结果具有较好的一致性和准确性,可提升地震现场灾情获取和重点地震隐患识别等工作效率及服务能力。     

基于改进U-Net的多属性地震相识别方法

地震相识别技术是进行沉积环境分析与储层预测的有力工具.传统的人工地震相识别方法不仅工作量大,而且效率非常低.目前利用深度学习方法可以大幅度提高地震相识别的效率,但是受限于有限的数据集和网络提取特征能力,对样本数量少的地震相识别效果较差.针对上述问题,本文提出了基于改进U-Net的多属性地震相识别方法.首先通过弹性形变算法来扩增数据集,将经过属性选择后的多属性数据体作为输入数据,提高输入数据的数量和质量;其次通过引入注意力机制对网络提取的特征添加权重,提高U-Net网络提取特征的能力;并在损失函数中引入Dice指数,解决了样本不均衡问题.经过数值实验表明,基于改进U-Net模型可有效提高地震相预测准确率.     

基于像素差分神经网络的断层识别方法

断层识别是地震解释的一项重要任务.相对传统的基于人工或半人工的断层检测方法,基于深度学习的断层检测方法具有自动化程度高等特点,近年来已经吸引了业界广泛兴趣.目前,大多数利用深度学习的断层识别方法都是基于语义分割或图像分类,但基于语义分割或图像分类的方法预测出的断层噪声较多.而边缘检测网络可以通过学习断层在地震剖面中不连续的特征,从而提高网络的抗噪能力.为了利用边缘检测网络的抗噪优点并提升其性能,本文采用基于像素差分的卷积运算构建出像素差分网络模型(Pixel Difference Networks, Pidinet).相较于传统的边缘检测网络,Pidinet将传统的边缘检测算子与深度学习网络结合,有效地提升了边缘检测的效果.为了使Pidinet网络更好地预测断层,本文对原始Pidinet网络进行了优化,去掉了相对断层识别任务而言多余的分支结构和卷积层.相对于传统的卷积运算,基于像素差分的卷积运算可以让神经网络更好地学习断层信息.为了让网络充分学习数据中的断层特征,本文将真实地震样本与合成地震样本混合得到训练所用数据集.实验证明Pidinet在交并比(Intersection over ...     

基于深度学习U-net网络的重力数据界面反演方法

重力数据的密度界面反演是位场数据解释中的一项主要工作,在区域构造演化、深部莫霍面确定等领域的研究中发挥重要作用.近年来,数据驱动的深度学习方法广泛地应用在地球物理数据处理与反演中,本文提出一种基于深度学习U-net网络的重力数据密度界面反演方法.首先,对半椭球体界面模型进行随机抽取和组合进而形成地下起伏界面数据集,并基于Parker正演理论对界面数据集进行重力异常正演计算,为深度学习网络模型的训练提供特征完备的数据源;其次,设计了基于U-net网络模型的深度学习界面反演算法,在传统的损失函数基础上增加光滑损失项和过拟合抑制项,提高重力界面反演结果的光滑性和收敛效率;最后通过测试样本集进行反演预测,验证建立深度学习网络模型的泛化性.本文通过理论模型和实际数据试验分析了本文方法在密度界面反演中的有效性和实用性,基于改进损失函数约束的深度学习界面反演方法有效地提高了密度界面反演的收敛效率和计算稳定性.     

基于深度神经网络的地磁观测数据高压直流输电干扰事件识别

随着越来越多高压直流输电线路的投入运行,地磁观测数据质量受到了严重影响.现有以人工或半人工方法识别高压直流输电干扰事件的工作量也随着受干扰范围的不断扩大和地磁观测仪器的增多而成倍增加.为了高效、准确地识别地磁观测数据中的高压直流干扰事件,本文基于卷积神经网络和长短期记忆神经网络,提出了一种高压直流输电干扰事件自动识别深度学习模型.利用2012年1月1日至2014年12月31日地磁台站原始观测数据,结合专家标注的持续时间在2 h内的高压直流输电干扰事件记录,制作高压直流输电干扰样本34360条,正常样本34360条.模型在训练集上的准确率达到了94.12%,验证集上的准确率达到了92.94%,测试集上的准确率达到了92.86%.初步研究表明深度学习方法在识别地磁观测数据中的高压直流输电干扰事件中具有较高的准确率,为下一步自动识别地磁观测数据中的车辆干扰、基建工程干扰、轻轨干扰等其他干扰事件提供了一种新的思路.     

基于深度残差网络与MVMD的多通道地磁信号处理

地磁数据在地震预报、空间天气监测、矿产资源勘查、地球深部构造探索等领域具有重要价值.但现有的地磁台站观测数据受到人文噪声污染的问题日益严重,给地球内部高精度成像带来了极大困难.为此,我们将深度残差网络(residual network, ResNet)与多元变分模态分解(multivariate variational mode decomposition, MVMD)引入到地磁信号的处理,提出一种新颖的多通道地磁信号处理方法.首先,利用深度残差网络对大量人工标记的数据集进行训练,得到基于残差网络的地磁信噪识别模型;然后,利用训练好的模型识别出观测信号中的含噪片段;之后,利用MVMD对含噪片段进行多通道的信噪分离,得到去噪后的片段;最后,用去噪后的片段代替原始观测信号中的含噪片段,得到完整的高质量信号.为验证方法的有效性,我们设计了仿真实验,结果表明所提方法可以将观测信号的信噪比提高约15 dB,相对于变分模态分解(variational mode decomposition, VMD)、互补集合经验模态分解(complementary ensemble empirical mode ...     

基于双频高动态探地雷达技术的道路地下病害检测研究

探地雷达(Ground Penetrating Radar, GPR)以其快速、无损和高分辨率等优势已被广泛应用于道路地下病害体的排查应用.针对传统时域单主频天线GPR在勘探深度和分辨率上的局限性,本文提出了一种基于双主频高动态GPR检测系统的道路地下病害检测方法,通过二维正演,模拟道路地下典型病害体的电磁响应,获得病害体的典型GPR特征图谱,为实际病害的客观判读和科学解译提供理论依据.并以某区道路地下病害的实测GPR数据为例,给出了双主频高动态GPR采集的参数设置及数据分析流程.钻探验证结果表明,高频回波信号对浅部薄层具有较高分辨率,能较清晰地识别3 m以上浅部病害体,低频回波信号具有较高信噪比,能有效识别3 m以下深部病害体,兼顾了探测深度和纵向分辨率的双主频GPR检测系统,能较好地识别地下病害类型、位置、埋深及影响范围,可为城市道路病害排查与防治提供技术支持.     

湖泊藻类动态模拟

以过程模拟研究为主线,从藻类生长与吸收,生态过程,尺度与空间异质性等方面阐述了湖泊藻类动物模拟研究的发展态势与存在问题,认为结构动力学模型、生态与水动力耦合模型、面向对象模型和神经网络模型等具有良好的发展前景。     

基于VTK的医学图像系统研究

医学三维数据场可视化是当前科学计算可视化应用的重点。本文论述了可视化工具包VisualizationToolkit(VTK)的主要特点,介绍了三维医学可视化系统实现的原理和方法。根据一系列人体断面图像,应用VTK实现了三维医学图像重构,对重构后的三维图像进行解剖分析;并实现对人体的二维图像逐帧浏览及柱状统计。实验结果表明,VTK具有使用灵活,功能强大的优点,是医学三维数据场可视化的有力工具。     

有关钢结构地震作用的讨论

简要介绍了6本国内标准(TJ11-74、TJ11-78、GB J11-89、GB50011-2001、JG J99-98、CECS160:2004)有关钢结构地震作用的计算方法,包括荷载组合方法和底部剪力法。通过归一化后的结果比较,评价了各本标准地震作用的大小。分析表明,除JG J99-98和GB50011-2001 2本标准由于考虑钢结构的阻尼比为0.02或0.035后,其地震作用有显著增大外,其它4本标准的地震作用处于接近的水平。考虑到钢筋混凝土和砖石结构等的地震作用水平在新旧抗震规范中并无多大变化,过分提高抗震性能较优的钢结构的地震作用水平显然是不合理的。     

基于Lg波识别判据的特性分析

Lg波是检测、识别地下核爆炸的重要震相.通常情况下,地下核爆炸的低频段Lg波能量相对较强,基于Lg波的识别判据在高频段表现较好.然而在低频范围内却表现出难以用球对称爆炸源模式解释的现象,如Lg/Pg判据在1 Hz附近失效等现象.本文利用理论地震图方法,分析了伴随层裂过程产生的重要辅助源——CLVD源对Lg波低频成分的调...     

断层错动对隧道的影响分析

隧道通过潜在地震地区时.存在活动断层的错动形成的重大工程地质问题的威胁.基于断裂儿何学和震源的运动学特征,以广州地区活动断裂为研究背景,通过在断层左右盘施加一定的速度荷载,模拟了断层错动达到0.28 m时对隧道的影响.得出隧道结构在断层错动影响下的位移和应力的变化规律.分别建立隧道结构距离断层50 m、100 m、150 m三个模型,比较了三种情况下的位移和应力状况.归纳出隧道与断层之间的安全距离.     

Occurrence of water ponding on soil surfaces depending on infiltration rates on Mongolian rangeland

The occurrence of water ponding on soil surfaces during and after heavy rainfall produces surface run‐off or surface water accumulation in low‐lying areas, which might reduce the water supply to soils and result in a reduction of the soil water that plants can use, especially in arid climates. On Mongolian rangeland, we observed ponded water on the surface of a specific soil condition subjected to a heavy rainfall of 30 mm/hr. By contrast, ponded water was not observed for the same type of soil where livestock grazing had been removed for 6–8 years via a fence or for nearby soil containing less clay. We measured the infiltration rate (the saturated hydraulic conductivity of the surface soil, K_s) of the three sites by applying ponded water on the soil surface (an intake rate test). The results showed that K_s in the rangeland was lower than the rainfall intensity in the site where water ponded on the soil surface; however, K_s of the soil inside of the fence has recovered to 3 times that of the soil outside of the fence to exceed the rainfall intensity. Heavy rainfall that exceeds the infiltration rate occurs several times a year at the livestock grazing site where we observed ponded water. Slight water repellency of the soil reduces rain infiltration to increase the possibility of surface ponding for the soil.     

基于地震动参数的建筑物震害研究

本文介绍了多步简化的push—over(MSP)方法,引导出求解单体建筑物易损性指数和群体建筑物易损性指数的办法,并通过建筑物平均易损性指数曲线,来评价城市的总体抗震性能。本文不采用过去以烈度为地震输入的易损性评定方法,采用地震动参数作为城市建筑物易损性的评定标准。给出的易损性指数曲线,可用来查找不同地震动参数下各类建筑物的易损性结果,比较城市各类建筑物的抗震性能。本文研究可望在城市建筑物震害评估中有好的应用前景。     

基于ActiveMQ平台的地震消息服务探讨

重点介绍了ActiveMQ消息平台的特点和功能,并对遥测台网中速报、台站参数共享、标定信息等部分应用进行了探讨和阐述,并给出了部分相关代码和应用实例流程图。     

New results on radiation effects on human health

Humans are exposed to ionizing radiation all the time, and it is known that it can induce a variety of harmful biological effects. Consequently, it is necessary to quantitatively assess the level of exposure to this radiation as the basis for estimating risks due to ionization radiation. During the Work Package 2400 of the COST-724/WG-2 action, a number of spacecraft and aircraft experiments have been performed with both active and passive detectors. A large data base has been created. In this contribution we would like to stress the results obtained and their importance in three particular directions: (i) Simultaneous investigation of galactic cosmic rays on aircraft and on the International Space Station (ISS); (ii) Onboard spacecraft neutron contribution as estimated on the basis of the comparison of results measured with MDU/Liulin equipment onboard ISS, foton capsule and a commercial aircraft flying at subsonic altitudes; (iii) Complex analysis of the results of long term measurements onboard a Czech Airlines aircraft. The results obtained are presented, analyzed, and discussed, and their complementary nature is underlined. The contribution represents a version of the Final Report of the Work Package 2400 of the COST-724/WG-2: Radiation Environment of the Earth.     

基于合成孔径技术CSAMT成像研究

可控源音频大地电磁测深(CSAMT)在实际生产中具有广泛的应用,但依然存在着一些急需解决的问题,需引进新技术和方法,提高其探测、解释精度.根据CSAMT中同一目标体相邻的回波信号具有很强的相关性,借助合成孔径思想,对CSAMT数据进行相关叠加合成,进而提高其探测精度.本文首先解决了把应用于波动场的合成孔径技术应用到频率域扩散场中,再通过模型算例表明合成孔径技术可以有效的增强弱信号、提高分辨率、减小场源效应、提高信噪比等,通过噪声加载,也进一步证实了合成孔径成像技术在CSAMT的有效性.