结合不确定度与密度聚类算法的多波束异常值自动滤波算法

本文在复现CUBE滤波算法的基础上,借鉴其网格节点可吸收水深点选取模型,提出了一种结合不确定度与密度聚类算法的多波束异常值自动滤波算法。本文使用DBSCAN密度聚类算法对水深值加以聚类,使用卡尔曼滤波推估节点水深值,选取具有最小不确定的水深假设作为节点水深值,实现对多波束测深数据异常值的有效清理。实测数据和仿真试验结果表明:CUBE滤波算法不能将连续异常值完全剔除,而本文算法能够较好地去除连续异常值。本文算法流程明晰、参数简单、性能可靠,对数据质量较差的情况下较多异常值也能够进行清理,具有实际的工程应用价值。

青藏高原布格重力异常匹配滤波分析及其构造意义

利用匹配滤波的方法处理了青藏高原布格重力异常数据。基于重力异常一阶垂直导数的径向平均对数能谱曲线,青藏高原布格重力异常场可分为三层异常场。其中龙木错—双湖构造带在中部重力异常场和深部重力异常场图中都有显现;革吉—改则—错勤—申扎隐伏断裂在浅部和中部重力异常场中都存在。另一个明显的特征是藏北都显示有巨大且平缓的低重力异常圈闭,这与藏北Pn波速较低和Sn波缺失的特征吻合;在藏南存在一系列近东西向展布的重力异常断块。

子区异常下限衬值滤波在西藏江达地区的应用

江达地区地处西藏自治区东部、昌都地区东北部,地质背景及表生地球化学环境复杂,找矿标志不明显,找矿难度大。目前圈定的区域地球化学异常,没有考虑地质背景,采用传统化探方法可能漏掉部分强度不大而可能致矿的异常;或者是矿体有一定埋藏深度而异常较弱,由于未引起足够的重视而影响到找矿效果。子区异常下限衬值滤波方法解决了地质背景了复杂,低背景区和高背景区弱小异常的识别问题,克服了采用全区统一异常下限给异常识别带来的困难,具有处理复杂地质背景的能力。

改进调节因子的GPS/SINS组合导航自适应滤波算法

针对传统卡尔曼滤波在复杂、高动态条件下滤波不稳定的问题,提出一种改进调节因子的Sage-Husa自适应滤波算法。该算法利用全球定位系统(GPS)三维速度信息对滤波异常判定条件中的调节因子进行实时优化,动态估计量测噪声的协方差阵,提高组合导航系统的自适应性。仿真结果表明,改进的Sage-Husa自适应滤波算法计算量明显降低,与传统卡尔曼滤波相比,能够保持较高的自适应性,明显改善定位精度。

多波束异常测深数据检测方法实践

由于现有的交互式滤波和自动滤波不能满足大区域、高密度多波束测深数据滤波的需要,为此,本文给出了易于改善自动化滤波的趋势面法和基于抗差M估计的选权迭代加权平均法。前者适合于显著粗差的探测,对小粗差不敏感;后者由于对被检测点邻域内的观测点具有选择性,加之采用迭代实现推值,因而对于粗差具有较强的探测能力,检测和滤波结果较趋势面法更为合理。

西昆仑地区水系沉积物地球化学异常识别

采用子区中位数衬值滤波法和异常下限衬值滤波法对西昆仑地区1∶20万水系沉积物测量数据进行处理,分别圈定了各元素的衬值异常,并在此基础上将两种方法所获衬值异常的叠合部分作为新的异常边界,重新圈定单元素异常和多元素组合异常。研究表明,该方法能更好地识别异常,根据异常区元素浓集特征并结合区域地质背景,认为区内Au、Ag、Cu、Pb、Zn、Sb、Sn、W具有较明显的成矿潜力与找矿前景,在找矿方面应重点寻找热液型铜多金属矿、热液型铅锌矿、热液型锑矿、花岗岩型钨锡矿、斑岩型铜矿以及岩金矿床。

基于改进随机森林算法的水文监测数据异常识别研究

为了提高水文监测的准确性,提出基于改进随机森林算法的水文监测数据异常识别方法。采用全局数据模式建立水文监测数据库管理模型,通过水文监测数据源之间的异构性参数,结合数据源的结构化特征分析,采用水文变化语义约束的特征分析方法,建立水文监测数据异常滤波模型;通过改进随机森林算法,进行水文监测数据异常特征提取,根据观测数据流的模式变化实现对水文监测数据的异常数据特征聚类分析和模式识别;通过构建动态水文观测数据与水文的时空分布模型,采用高层语义特征分析方法,根据实时水位数据流的量化参数分析,采用语义相似性度量方法,通过在线观测数据清洗,实现对水文监测数据异常特征识别和聚类分析,提高水文动态监测能力。仿真结果表明,采用该方法进行水文监测数据异常识别的可靠性较高,对水文变化的动态分析和识别能力较强,可提高水文监测的质量水平。

两起消弧线圈系统故障案例分析

文中对发生在消弧线圈系统中的两起故障案例进行了分析。针对某随调式高短路阻抗型消弧线圈在现场运行时出现的异常故障现象,参考厂家给出的故障信息判据,通过相关电气试验项目对该消弧线圈的故障原因进行了分析,最终发现该消弧线圈出现了匝间短路故障。在另一起消弧系统故障中,控制板的误触发和继电保护的不合理配置导致了接地变压器继电保护装置动作,并且对相关保护定值数据进行了计算,证明了开关动作的正确性,指出在保护配置方面应进行相应的调整。

子区异常下限衬值滤波法在云南德钦地区的应用

德钦县位于云南省西北部,属于青藏高原南延部位横断山纵谷地带,区内河流深切,山高谷深,冰峰林立,雪山纵横,地形陡峻。地层岩性复杂,岩石破碎,节理裂隙发育,浅层岩石风化强烈,侵入岩体较发育,地貌条件特殊,表生地球化学环境复杂多样,梯度差距小,找矿标志不明显,传统的化探方法可能遗漏部分异常强度小但可能成矿的异常;或者是矿体埋藏较深导致异常较弱,没有引起足够的重视而影响找矿效果。子区异常下限衬值滤波方法解决了低背景区和高背景区弱小异常的识别问题,克服了采用全区统一异常下限给异常识别带来的困难,具有处理复杂地质背景的能力。

多波束数据内业处理方法研究

多波束数据内业处理主要依靠CARIS软件进行,其自动滤波结果中往往包含较多异常数据点,传统的处理方式是依靠人工编辑剔除异常数据,导致内业处理时间较长、效率很低。针对这一问题,本文提出了利用自研点云滤波工具提高多波束数据内业处理效率的方法。首先对传统的多波束数据处理流程进行了介绍,分析了影响总体处理时间的主要问题;其次对自研的点云滤波工具进行了介绍,并借助于该工具对传统的多波束数据处理流程进行改进;最后通过对实测数据进行处理来验证本文提出的方法。实验结果表明,本文方法处理结果与人工编辑结果水深差值中误差仅为0.083 m,但处理时间极大缩短,内业处理效率得到了很大提升。