利用探地雷达频谱反演层状介质几何与电性参数

通过对地下层状介质探地雷达(GPR)回波广义反射系数的奇偶分解,建立了联系GPR反射系数序列频谱与介质几何参数、电性参数的代价函数,这些介质参数包括地下反射面的深度、层厚度以及各层的介电常数和电导率,从而提出了一种由GPR频谱同时估算地下介质多参数的全局优化反演方法.为了对多参数全局优化算法给出一个合理的参数初值,研究了不同参数对反射系数序列频谱属性的影响规律,提出了利用不同频谱属性分别估算不同参数的分步反演方法.以分步反演方法得到的结果作为多参数全局优化反演的初值,可以极大地提高反演计算的效率和反演结果的可靠性.用理论模型合成数据和GPR公路检测数据对本文方法进行了测试,结果表明本文方法效果良好,具有较高的分辨率,能较好的给出厚度小于调谐厚度的薄层的深度、厚度和介电常数等参数.     

磁张量梯度数据方向解析信号比值的边界识别和空间位置反演方法

磁张量梯度测量具有高分辨率、多参量的优点,能更准确地描述磁源体的分布特征,在矿产资源勘探中具有广阔的用途.磁异常解析信号具有受倾斜磁化干扰小的特点,且为了增强深部地质体的分辨能力,本文提出磁张量梯度数据的解析信号比值的均衡边界识别及空间位置反演技术.磁张量梯度数据的均衡边界识别方法为不同方向解析信号比值的反正切函数,在降低倾斜磁化干扰的同时能有效地均衡不同深度地质体的响应,提高了对较深地质体的分辨率;空间位置反演技术是建立解析信号比值与地质体位置参数的对应方程,利用解析信号比值与地质体的对应关系作为约束条件来反演获得地质体的水平位置和深度信息,具有无需已知任何先验信息的优势.通过磁性体张量异常试验表明解析信号比值的边界识别方法能清晰和准确地获得不同深度地质体的边界,所建立的反演方程能准确地计算出地质体的范围和深度,具有较高的水平分辨率和精度.将本文方法应用于实测磁张量梯度数据的解释,获得了地下铁矿的分布特征,为区域矿产资源潜力评价提供了翔实的基础资料.

     

高频电磁法检测地下管线周边地质病害体的应用研究

地下管线是城市生存和发展的基础,近年来随着城市地下空间的开发利用,管线周边形成了各种各样的地质病害体.为了有效预防这些病害体对地下管线安全运行的影响,本文在分析高频电磁波传播机理及影响因素基础上,研究了利用探地雷达检测地下管线周边病害体的技术方法.探地雷达工作参数的配置选择、干扰波的有效处理及雷达图像的精准识别是检测地质病害体的关键,重点从这三个方面进行了分析研究.天线中心频率、采样率、测点点距等工作参数最佳优化组合,确保了检测检测目标体的效果;增益调整、频率滤波、点平均等对干扰波的处理,有助于获得高信噪比,可获得高分辨率的雷达图像;根据雷达剖面图上异常波形特征来判断识别脱空、空洞、疏松体和富水体等地下病害体的位置及大小.这些问题的解决可为探地雷达检测病害体提供可靠技术支撑.最后结合工程实例,与其他方法对异常体的对比分析,验证了高频电磁法在检测地下病害体的的可行有效性,也为开展地下管线周边病害体的治理提供了科学依据.     

巷道CSAMT法的目标体分辨能力研究

目前地表矿、浅部矿越来越少,寻找深部盲矿体变得尤为重要.可控源音频大地电磁法（CSAMT）具有抗干扰能力强、分辨率高等特点,在探测矿产资源中已经取得了较好效果,但是通常CSAMT在矿区找深部矿时,由于在巷道上方的地表接收电磁信号会受到地面不同类型的强电磁干扰,同时由于该方法对深部矿体分辨率较低的缘故,大大影响了CSAMT的应用效果.本文尝试将CSAMT的接收系统置于巷道中,使得接收系统更加接近地下目标体,期望提高对于目标体识别的准确性,保证资源勘查的工作效率和成功率.基于积分方程法对不同类型地质模型进行了CSAMT正演模拟,并对不同模型不同深度接收的CSAMT响应特征进行了分析,同时以MARE2DEM软件模拟的二维模型响应加以验证积分方程结果的正确性.结果表明在无电磁干扰条件下,在巷道接收到的电磁场信号虽弱于地面,但其对于深部盲矿或目标体具有较强的识别度.

     

金属矿地震勘探进展与展望

随着浅部金属矿产资源逐渐开发殆尽,向第二深度空间(500～2000 m)找矿是未来必然的趋势.在深部找矿中,常规重、磁、电法的探地信号急速衰弱,无法满足勘探要求,而地震信号具有很好的穿透性及深层分辨率,非常适合于深部探矿.因此,地震方法在金属矿勘探领域的潜力被国内外很多专家学者看好,并做了许多相关的研究工作.本文首先通...     

全张量磁梯度数据解释的均衡边界识别及深度成像技术

全张量磁梯度数据具有高精度、高分辨率、多参量的优点,能更加清晰地刻画地质体的分布特征,综合利用磁张量梯度数据准确地获得地质体水平位置和深度信息是解释的主要目的.磁张量数据的方向解析信号具有减小倾斜磁化干扰的优点,常被用来圈定磁源体的水平位置,但解析信号强度随着地质体埋深的增加急剧衰减,难以有效识别较深的地质体.张量数据均衡边界识别技术,利用不同方向解析信号的比值函数,能有效地均衡不同深度地质体的响应,同时显示不同深度地质体的边界,提高了对较深地质体的分辨率.磁张量数据深度成像技术根据实测张量数据与假定模型张量数据的相关系数来给定地质体的深度,综合利用多参量数据联合反演提高了反演结果的准确性,且无需进行复杂的反演运算,是大数据量张量数据解释的有效方法.理论模型试验证明：磁张量数据均衡边界识别技术可清晰和准确地识别地质体的水平范围,受倾斜磁化干扰小;磁张量数据深度成像技术可准确地获得地质体的深度信息,具有较强的抗噪性.将上述方法应用于铁矿区实测航磁张量梯度数据解释,获得了铁矿体水平分布与埋深,深度结果与张量欧拉反褶积法计算结果一致.

     

浅层地震勘探方法在活动断层中的应用——以邯郸市活动断层探测为例

浅层地震勘探方法在城市活动断层探测中发挥着重要作用,实践表明,浅层地震反射波法可以获取深度十米至几十米的浅层地层反射信号,且大部分反射剖面均可较清楚地揭示出浅部断层位置和断层特征,地震数据处理是准确识别近地表活动断层的重要环节,也是提高资料分辨率和信噪比的有效途径。本文应用邯郸市活动断层浅层地震资料,运用多途径、分步骤的去噪技术和方法,压制干扰,极大地提高了资料的分辨率和信噪比,并对活动断层的典型剖面进行重点研究和验证。     

LFM信号检测混凝土缺陷研究

针对超声混凝土缺陷检测信噪比低、穿透深度浅的问题,提出利用线性调频（LFM）信号检测混凝土缺陷。通过在发射端发射时宽和带宽的积大于1的LFM信号,在接收端将回波脉冲压缩,得到主瓣较窄,信噪比较高的压缩信号。理论分析了换能器带宽对压缩效果的影响。数值计算结果表明,在一定幅度的噪声存在条件下,回波信号经过脉冲压缩后仍能够得到好的压缩效果。实际检测结果表明,压缩后的LFM信号较压缩前检测信号明显提高了信噪比。     

微重力和微动法相结合的隐伏岩溶探测效果分析——以长宁某页岩气钻井平台为例

微重力测量相较于传统重力测量方法,其观测研究的对象是在尺度规模上越来越细小、在重力信息上反应越来越微弱的密度异常体,更加突出“微”的性质与特点.利用该方法能精准识别地下岩溶的平面位置,但推测目标体的垂向埋深需结合其他先验信息进行反演;微动法采用天然源信号,具有抗电磁干扰、抗振动干扰能力强、纵向分辨率高等优点,可准确识别地下岩溶的空间位置,特别适用于强干扰环境下的地质勘察.将微重力和微动两种方法相结合进行岩溶探测,优势互补,能准确确定地下岩溶的空间位置和形态规模.本文通过微重力、微动两种测量方法在长宁页岩气区块某钻井平台场地岩溶探测的具体实例,来分析两种方法组合在工程场地隐患排查中的效果.实践证明,应用微重力、微动方法组合在探测近地表的溶洞、地下河、孔穴以及规模较小的地质构造等异常体方面有广泛的应用前景．     

探地雷达应用概述

以ASTM标准规范为基础对探地雷达（Ground Penetrating Radar 以下简称GPR）的地下探测方法的应用做了比较系统的概述,主要内容包括：部分专业术语的解释;测试过程中雷达探测深度及其中心频率、垂直分辨率、水平分辨率等的关系,测试过程中常见的天线移动方式,以及雷达波速的预测几种方法,数据显示方式;雷达数据解释和数据处理的一般过程及方法.目前我国尚没有关于GPR的国家规范或行业标准,文章对GPR的使用及规范的编制具有一定的参考意义.     

机载探地雷达数值模拟及逆时偏移成像

机载探地雷达可以用于人类无法到达的危险地区、植被严重覆盖的地下目标体探测,然而由于机载探地雷达的特殊性,影响机载探地雷达探测效果的因素包括天线的极化方向、天线的飞行高度以及地表粗糙度等.为了研究这些影响因素与探测效果之间的关系,用三维时间域有限差分模拟电磁波的传播过程,以沙漠地区地下空洞掩体的机载探地雷达探测为实例,分别模拟了不同天线极化方向、天线高度及地表粗糙度情况下的机载探地雷达剖面,分析了各因素对机载探地雷达探测地下空洞目标体的影响.天线极化方向与目标体走向垂直更有利于地下目标体探测;天线距离地表越近,可以获得更高分辨率的雷达剖面;沙漠地表起伏越大,雷达剖面中的散射杂波能量越强,浅部地下目标体信号容易被掩盖.为了消除起伏地形造成的散射杂波,提出用逆时偏移成像技术对共炮集机载探地雷达数据进行偏移成像,成像结果优于基尔霍夫偏移成像结果.     

应用加强解析信号倾斜角进行位场数据的边界检测

边界检测在地球物理位场数据解释中占有重要位置.现有的传统边界识别方法有的不能同时显示不同振幅的异常边界,有的虽然能均衡不同振幅的异常,但识别出来的边界信息中含有一些额外的错误的边界信息,尤其是当测量的异常中同时含有正异常和负异常时.目前已有的去除额外错误边界信息的方法存在着一定的人为主观性.为了解决这些问题,本文定义了加强解析信号倾斜角来进行地质体边界识别.通过模型试验证明了该方法不仅能同时清晰地识别深部和浅部地质体的边界,而且能有效地避免引入一些错误边界信息.最后将该方法应用到四川盆地的重力异常数据中,并取得了良好边界结果.     

测定堆石体密度的附加质量法数值模拟研究

在堆石体的密度检测中,附加质量法具有方便、无损等优点,近年来有较为广泛的应用.本文以糯扎渡水电站堆石坝的密度附加质量法检测为参考,对附加质量法检测密度的过程进行了有限元数值模拟.通过对6组荷载参数、7组介质参数、2组偏移距以及2组附加质量块半径等情况下堆石体参振范围、接收信号频谱以及Δm-D曲线的计算和对比分析,得到了参振体形状及深度、接收信号主频以及参振质量m0的影响因素,在此基础上对附加质量法实际应用中各测试参数的设定提出了建议.     

路基病害识别算法与应用研究

本文通过对支持向量机原理以及路基病害特征的讨论和分析,提出了基于支持向量机的探地雷达回波信号识别算法;利用所提出的算法对探地雷达实测数据进行处理,试验结果表明该算法的识别效果优于神经网络算法,并且该算法克服了神经网络的过学习和局部极小值的缺点,是一种适合路基病害识别的高效算法.     

自适应Chirplet变换及其在探地雷达目标探测中的应用(英文)

探地雷达不仅能够探测金属目标体,而且能够探测非金属目标体,而成为UX0和地雷探测的一种重要的浅部地球物理方法。但是在地雷和UX0探测中,目标体埋藏深度浅,在探地雷达数据信噪比较低情况下,地表和土壤层的反射严重干扰对目标体的拾取。本文采用自适用Chirplet变换来消除地表层和土壤层变化的干扰,并在Radon—Wigner分布的基础上,采用自适用Chirplet变换来拾取目标体的信号。通过对实际探测实验数据应用证明,本方法处理结果比传统的偏移方法具有较高的信噪比,并能清晰地提取目标体信号。     

密集台阵背景噪声双聚束成像化龙断裂精细结构

双聚束成像法(Double beamforming, 简称DBF)是利用地震背景噪声进行地下速度结构成像的新方法, 该方法通过对环境噪声场中能量相干部分的叠加达到提高信号信噪比的目的, 识别和提取不同类型的地震波信号及其入射方位角(微弱体波、反射面波等), 从而进行地下速度结构成像研究等. 特别是进行背景噪声面波成像时, DBF能通过局部慢度(方位角)搜索直接提取面波信号的相速度而无需进行层析反演. 本文对广州番禺化龙断裂浅地表结构进行一维线性阵列背景噪声成像研究, 使用DBF方法提取了0.6~1.2 s周期的基阶瑞利波相速度, 并反演获得上地壳0~1200 m深度范围的二维S波速度结构剖面. 研究结果显示: 阵列东北侧靠近珠江位置出现的低速异常一直延伸至地下600 m深处, 反映了断裂两侧不同地块的沉积层厚度、压实率及岩性成分差异; 而900 m及以下深度处的相对高速异常则与第三纪岩浆活动形成的基岩层相对应. 化龙断裂在近地表的结构特征有效地提高了我们对珠江三角洲内断层系统的认识, 为进一步研究珠江三角洲的区域构造特征、发震机制及地震风险性评估提供了参考.

     

基于GPR信号和卷积核的水泥路面脱空识别算法

脱空缺陷在水泥路面中不可避免,严重影响水泥路面的结构安全性,迫切需要建立脱空缺陷早期识别定位方法,为路面精准预养护提供依据.根据探地雷达(GPR)数据的成像原理,提出了标准化和去背景的脱空特征增强算法.依据GPR发射Ricker子波的工作特点,借鉴深度学习中卷积网络的特征提取特性,以A-Scan数据集为对象,设计了提取脱空特征的二维卷积核,并提出基于卷积核和阈值判断的脱空定位算法.采用数值模拟和室内验证相结合的方法,研究了不同卷积尺度的影响,并将设计的卷积识别算法在水泥路面进行现场验证.实验结果表明,提出的标准化和去背景的预处理算法可替换传统的GPR多步骤数据处理的算法组合,有效实现脱空区域的特征增强作用;卷积算法有效突出了脱空特征,卷积核尺度过大会降低图谱分辨率,卷积尺度过小无法突出脱空特征,合适卷积纵向尺寸为1～1.5倍f_s/f₀,横向尺寸根据检测对象一般取对应实际距离10～20 cm的采样点.实验统计方法设置了卷积核判断阈值,可有效确定脱空区域的深度以及判断脱空区域是否含水,为水泥路面病害的自动识别奠定基础.     

基于变分自动编码器的探地雷达噪声压制及双曲线识别

受仪器设备和环境的影响,使用探地雷达(GPR)进行数据采集的过程中会引入各种不同的噪声,从而干扰目标体反射信号,对数据处理及解释造成困难.由此,本文提出了一种能够同时实现GPR剖面数据噪声压制及双曲线异常识别的变分自动编码器(VAE)神经网络结构.首先,详细阐述了模型结构、数据集建立及网络参数选择;然后,通过合成数据实验验证该算法的有效性及模型的泛化能力,相比于深度卷积自动编码器(CDAE),本文算法在噪声压制能力和双曲线识别能力上均表现更优;最后,通过对隧道衬砌和管线的实测数据进行处理,验证了本文算法的实用性.     

一种新颖的探地雷达快速正演模拟及埋地目标探测机器学习方法

探地雷达正演模拟在真实雷达数据解译及全波形反演中扮演着重要的角色,针对传统探地雷达（Ground Penetrating Radar,GPR）正演模拟计算量巨大、耗时、不利于实时探测等问题,提出一种基于机器学习框架的近实时GPR正演模拟方法.以混凝土中的钢筋探测作为GPR应用场景,混凝土的含水量、钢筋半径及埋地深度作为模型参数,利用时域有限差分数值模拟散射回波信号;运用主成分分析对回波数据进行降维处理得到相应的主成分权值系数,并以此作为机器学习网络的输出;设计了一种基于随机森林的多层循环网络架构和学习策略,不仅充分挖掘学习模型参数和主成分权值系数之间的内在因果关系,也共享主成分间的相互联系,并具有对每个预测主成分完善和修正的功能,以此实现基于机器学习的探地雷达快速正演模拟,与传统机器学习相比,有效提高了正演模拟的精度.在此基础上将两个深度神经网络与随机森林相结合,以回波数据主成分系数为输入,建立了基于机器学习的场景参数预测模型,实现了近实时的埋地目标探测,预测的混凝土含水量最大误差为2%,钢筋埋地深度最大误差为6.7%.

     

基于超声导波的埋地管道损伤识别研究

为研究超声导波对充水埋地管道局部损伤识别的可行性。根据Navier空心管理论得到充液埋地管道的频散曲线,并通过压电传感器阵列激励超声导波,对具有轴向单缺陷以及双缺陷的管道进行损伤检测。根据端面回波信号得到波速,利用缺陷回波的出现时间确定损伤位置。结果表明:通过缺陷回波计算得到的单缺陷和双缺陷位置与设计值相符;缺陷回波信号峰值随着损伤程度的增大而增大,且缺陷的试验值与理论值误差均小于3%。说明基于超声导波可以实现充水埋地管道的轴向损伤定位。