面向海上地震资料的τ-p域保幅处理方法

AVO分析和反演需要地震资料处理时最大限度地保持振幅相对关系,然而常规处理中球面扩散补偿、拉伸畸变和多次波均会影响振幅相对关系,海上地震资料尤为严重。提出一套面向海上地震资料的τ-p域保幅处理方法。该方法通过τ-p域无需球面扩散补偿且多次波周期性增强的特点,减少球面扩散补偿与多次波对振幅相对关系的破坏,通过τ-p域拉伸因子非时空变换的特点减少动校拉伸产生的频率和能量畸变。最后通过挪威海上实际资料的处理验证了方法的合理性与可行性。     

基于水文模型的雷达监测降雨量误差传递研究

基于多普勒雷达和相应的雨量计资料,利用卡尔曼滤波校准法对分组Z~I关系估算的雷达降雨进行同化,结合新安江模型,提出采用增长模繁殖法对雷达监测降雨量资料进行扰动,定量分析了模型输入误差对径流模拟的影响。经过湖北省白莲河流域的实际应用研究表明,卡尔曼滤波校准法估算降水量的精度比Z~I关系法有了明显的提高,其相应的洪水预报效果也都优于Z~I关系;提出的增长模繁殖法对雷达监测降雨量资料产生的扰动输入误差在经过模型的传递后有增大的趋势。     

地热回灌防腐过滤器及配套技术试验

利用专题立项开凿的地热生产井和地热回灌井,对第三纪孔隙型热储层进行了加压条件下的对井同层回灌试验。通过研发地热回灌防腐过滤器及配套技术,解决了先前在回灌过程中由各种物理、化学和生物因素引起的堵塞,导致回灌量减小、回灌井早期丧失回灌能力这一技术难题。     

顾及有色噪声的光纤陀螺随机噪声自适应滤波方法

作为光纤陀螺误差的重要组成部分,随机噪声严重影响着光纤陀螺的精度,对光纤陀螺随机噪声进行准确建模和补偿是提升陀螺精度的有效方式。本文针对光纤陀螺随机噪声的复杂性,难以对其进行精确分析,ARIMA （auto-regressive moving average）模型Kalman滤波中有色噪声不能使用状态扩充法建模的问题,扩展了Harvey方程,实现有色噪声白化。同时,考虑先验噪声的不确定性以及模型参数在线更新导致的参数与状态噪声相互耦合,分析了动态Allan方差估计量测噪声的不足,使用VBAKF （variational Bayesian adaptive Kalman filter）实时修正滤波状态噪声与量测噪声。试验表明,Harvey法较传统滤波建模方式,随机噪声序列方差降低40%,Harvey法结合VBAKF使序列方差降低了54%;VBAKF较动态Allan方差,可以更好地估计量测噪声。结果表明,此方法可有效抑制随机噪声Kalman滤波中有色噪声和随机模型不准确的影响,提高随机误差补偿精度。     

移动机器人SLAM位姿估计的改进四元数无迹卡尔曼滤波EI北大核心CSCD

在全自主运动控制的移动机器人系统中,自身位姿的估计和校正对于移动机器人的运动至关重要。卡尔曼滤波是解决移动机器人同步定位与地图构建(SLAM)常用方法。相较于卡尔曼滤波,无迹卡尔曼滤波(UKF)无须对复杂的非线性函数进行雅可比矩阵运算。本文基于无迹卡尔曼滤波,根据先验协方差的平方根选择sigma点,计算协方差以及加权均值。用四元数表示姿态,将四元数矢量转换为旋转空间进行矩阵运算,在此基础上设计了一种位姿估计算法——基于四元数平方根的无迹卡尔曼滤波(QSR-UKF)算法。试验将EKF、QSR-UKF、SR-UKFEKF 3种算法的位姿估计结果进行仿真分析,并通过相关定量指标进行了描述,验证了本文算法的有效性。     

基于指数滤波法估算沟道根区土壤水分

为更加有效获取黄土高原沟道地形根区土壤水分信息,基于表层（0~20cm）土壤水分观测值,采用指数滤波法在样带和沟道尺度对根区（20~80cm）土壤水分进行估算。结果表明,指数滤波法能够较准确估算沟道根区土壤水分,但随着土层深度增加估算误差逐渐增大。当有根区土壤水分初始值时,估算精度明显提高,但主要集中在时间序列前期。指数滤波法关键参数特征时长T的最优值（T_opt）随土层深度增加而增大,呈现每增加20cm,T_opt值较20~40cm增加1倍的变化规律。对于根区某一土层,不同空间位置（样带）和尺度T_opt交换使用没有明显降低土壤水分估算精度,表明指数滤波法对T_opt的空间敏感性较弱。需注意黄土高原区域尺度土壤性质具有极强空间异质性,指数滤波法在更大尺度上对T_opt的敏感性需进一步深入研究。     

古潜山裂缝储层预测新方法

平南潜山油气藏属于"新生古储"型组合,主要为奥陶系、寒武系碳酸盐岩。裂缝是储层内油气的主要储集空间,寻找岩层内的裂缝是潜山油气藏勘探的关键。根据裂缝在几何属性上的表现,提出了用多种几何属性预测与描述储层中的裂缝体系,定量刻画裂缝的分布,取得了较好的效果,与实际钻井资料相吻合。     

磁法数据处理中的扩边和优化中值滤波方法的研究

依据地质体在地面上引起磁异常的特点,提出了三方向扩边方法,这种方法能够减小边界效应,使处理结果更可靠。在实际的测量中,磁法数据受外界的干扰比较大,干扰因素给数据处理和资料解释工作带来了影响。首次将中值滤波技术引入到磁法数据处理中,提出了一种新的滤波方法,即优化中值滤波方法,来解决这个问题,并给出了优化中值滤波的模型以及计算公式。最后利用优化中值滤波方法对实际磁测数据进行处理,取得了较好的效果。     

桥式过滤器挤毁事故原因及预防措施

桥式过滤器在供水管井及地热井工程的应用中,挤毁事故时有发生。分析了事故原理、类型、特点及影响因素,并提出了相关的预防措施,以便防止和减少桥式过滤器发生变形、挤毁事故。     

基于经验模式分解的滤波去噪法及其在GPS多路径效应中的应用

经验模式分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)是一种新的信号处理技术,它是基于数据本身的,且能在空间域中将信号进行分解,从而可以区分噪声和有用信号。根据EMD分解白噪声而得到的本征模式函数(IMF)分量的能量密度与其平均周期的乘积为一常量这一特性,建立一种新的基于EMD滤波去噪方法,并将该方法应用于GPS多路径效应的研究中。通过对模拟数据与GPS实测数据的处理分析,得出以下主要结论:①EMD滤波去噪法与小波方法都能最大限度地削弱测量的随机误差,但EMD滤波去噪法比小波方法更直接,且不受测不准原理及小波函数选择的影响;②相比小波方法,EMD能够更有效地剔除瞬时强噪声,从而能够提取更精确的多路径效应重复性误差改正模型。