ROV水下障碍物检测和避障技术的应用综述

全面回顾了远程操作车(ROV)在水下障碍物检测和避障技术方面的技术进展。研究集中于声呐系统、光学系统及其与机器学习和人工智能算法的结合,分析了这些技术如何提高水下作业的自主性、效率和安全性。尽管声纳和光学系统在环境适应性和障碍物检测精度方面已取得显著成果,但动态障碍物实时识别和复杂环境适应性的挑战仍待克服。此外,探讨了机器学习和人工智能技术在增强ROV自主避障能力方面的潜力和挑战,指出了这些技术在未来ROV操作中的重要性。该研究为深海探索和海洋科学提供了新的理论视角和应用实践。

走向精确地震勘探的道路

勘探地震领域已扩展到复杂地表、复杂构造、复杂油藏和深层目标等。地震数据采集技术发展到了宽方位、高密度、宽频带(“两宽一高”)地震数据采集阶段;地震波成像技术发展到了贝叶斯(Bayes)参数估计理论下的全波形反演(FWI)和最小二乘逆时深度偏移成像(LS_RTM);油藏描述发展到了综合信息利用和最佳判定阶段;地震勘探技术已经发展至全新的阶段。横向缓变的层状介质假设、地表一致性假设、射线理论波传播和Zoeppritz方程界定了上一代精确地震勘探的方法技术及其适用性,上一代精确地震勘探以高分辨率地震子波作为成像处理的核心目标,并据此开展薄层油气藏的识别、描述与评价。而描述任意介质中地震波传播的波动理论和贝叶斯参数估计理论构成了新一代高精度地震勘探的理论基础。“两宽一高”的地震数据采集技术和更高精度的子波处理;基于高维、字典基和稀疏特征表达的信号处理技术(解决去噪、数据规则化、数据压缩、去混叠等问题)、建立更精确速度和Q值模型以及估计宽带反射系数的特征波反演成像技术、宽带波阻抗成像技术和基于信息综合的人工智能油藏描述技术代表了走向精确地震勘探的未来方向。