雷达测井数据处理方法及其应用效果

为了高效地进行数据处理,更加完善雷达测井数据处理,笔者提出一套雷达测井数据处理方法,自主研发了一套三天线雷达测井数据处理软件。通过对陕西省榆林市某矿井实测雷达测井数据进行坏道剔除、重采样、深度校正、直流消除、带通滤波、背景消除和信号增益等一系列处理,得到高信噪比的雷达剖面。结果表明:通过波速及走时等信息推算出该方法有效径向探测距离达到11 m,并且在天线三雷达剖面的410~415 m井段处可明显识别出破碎带异常,说明了该处理方法及流程的可行性。

基于OMAGA-BP算法的高密度电阻率法反演研究

高密度电阻率法由于其高效、直观的特点,在工程勘查中得到广泛应用。然而,由于反演问题的高度非线性,传统的反演方法在刻画异常体边界时存在一定的不精确性。为了实现高精度的高密度电法二维非线性反演成像,克服BP算法损失函数参数空间存在大量鞍点影响计算精度,及普通遗传算法存在早熟收敛、难以赋予BP网络最优的权值阈值的问题,本文提出基于最佳保留策略的自适应遗传算法(optimum maintaining adaptive genetic algorithm,简称OMAGA)优化的BP神经网络进行高密度电法二维反演成像方法。该方法对仿真模型数据及实测数据的反演计算都得到了较好的结果,表明该方法具有泛化能力强、反演计算精度高的优点。该研究对未来高密度电阻率法的精确反演有一定的指导作用,有助于提高地下目标的识别精度。