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301.
从CSAMT信号中提取激电信息有利于提高频率域电磁法反演与解释的精度.目前的研究多以线性反演方法为主,存在依赖初始模型、易陷入局部极值的问题.针对CSAMT信号IP提取问题的非线性和非凸特征,本文提出了一种基于柯西分布和惯性权重的二阶段最小构造混合蛙跳反演方法来提取IP信息.该方法首先利用柯西算子取代随机算子来提高算法的全局搜索能力,并通过引入混沌震荡惯性权重来均衡进化过程中的个体经验和群体经验,保证算法后期的稳定收敛;然后通过引入第二阶段反演过程来强化极化率对观测数据的影响,同时将正则化参数引入混合蛙跳算法的适应度函数来改善反演的多解性问题;最后利用CPU并行计算加速了算法的模因组搜索过程.反演结果表明,上述方法能够较好地重构地电结构和提取激电信息,在加噪环境下具有较强的鲁棒性.相比其他非线性算法(标准混合蛙跳算法SFLA,差分进化算法DE和粒子群优化算法PSO)的反演结果,本文算法具有更强的全局搜索能力和更高的计算效率,适合对微弱的激电信息进行提取. 相似文献
302.
为了有效分离矿集区音频大地电磁(AMT)信号中的大尺度强干扰、抑制近源效应,本文提出利用变分模态分解(VMD)和匹配追踪(MP)联合压制AMT强干扰的方法.首先,对比了VMD与经验模态分解(EMD)、固有时间尺度分解(ITD)的处理效果,验证了VMD在避免模态混叠和端点效应方面的优势;讨论了VMD中模态个数对典型大尺度强干扰的去噪性能,并选择合适的模态初步获取待处理信号的重构信息.然后,运用MP对VMD重构信号做二次信噪分离处理,进一步滤除残余的尖脉冲干扰.通过对模拟和实测数据的分析处理,以及与远参考法结果对比,本研究能有效剔除时间域序列中的大尺度强干扰,且重构信号中保留了更多的低频缓变化信息和细节成分,近源干扰得到有效压制;视电阻率-相位曲线更为光滑、连续,低频段的数据质量得到明显改善,其结果能更为真实、可靠地反映地下电性结构信息. 相似文献
303.
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. 相似文献
304.
305.
新建池州到黄山铁路是一条致力服务于旅游业的高速铁路,全线隧道比超过60%,该铁路设计多条长大隧道,其中某隧道全长8986m,洞身距离地表的最大高差达775m,一般的勘探方法很难达到这个深度,而且隧道沿线沟壑纵横、地貌多变,断裂构造非常发育,地下暗河众多,地质情况极其复杂。音频大地电磁法勘探深度较大、施工成本低、对低阻分辨率较高,它装备轻便,通过性好,目前已成为国内外用于山区长大深埋隧道勘察的主要方法。该文介绍了音频大地电磁测深法的工作原理、野外技术方法和资料处理流程,阐述了该方法在某隧道勘察中的实际应用效果。该隧道的音频大地电磁测深工作野外数据采集精度较高,数据处理方法得当,基本查明了隧道沿线地层分布情况及断层等不良地质体特征,推断成果与钻探结果吻合较好,圆满完成了预期任务,依据物探结果对地层完整性进行了评价,对隧道围岩进行了分级划定,为下一步隧道施工提供了可靠的地球物理依据,也为今后类似工作起到了一定的借鉴作用和参考价值。 相似文献
306.
曾柏森 《成都信息工程学院学报》2009,24(6):546-548
基于内容音频检索的关键问题包括音频特征提取及特征检索算法.将LSH(Locality Sensitive Hashing)索引算法应用于基于内容的音频检索系统中,与传统的索引方法相比,该算法具有复杂度比较低、支持非常高的维数等特点.实验结果表明,将索引算法应用于基于内容的音频检索系统中,其性能优于传统的索引方法. 相似文献
307.
炒米房地区位于大兴安岭南段、沽源-红山子铀成矿带北部,区内成矿地质条件较为优越。近年来在托河盆地炒米房地区开展铀矿勘查工作,限于地表玄武岩及第四系覆盖物较厚的原因,找矿难度较大。为实现铀矿找矿突破,本次研究采用地面伽玛能谱测量、瞬时氡气测量大致确定地表放射性特征;可控源音频大地电磁测深大致查明花岗岩与花岗闪长岩的深部发育特征,确定构造深部信息;同时应用地面高精度磁测,提高了可控源音频大地电磁测深推断构造的可靠性。本文通过多种方法组合和异常综合分析、解译,圈定多处铀成矿有利部位,在铀成矿有利部位进行钻探查证,揭露到较好的工业铀矿体。总结出一套适用于较厚覆盖地区铀矿勘查的物探综合方法,为今后铀矿找矿工作提供有效技术手段。 相似文献
308.
309.
310.