主成分分析法和局部互相关追踪法在地震电磁信号提取与分析中的应用

将主成分分析法和局部互相关追踪法应用于地震电磁数据的处理分析,尝试从较强干扰背景中提取相对较弱的电磁异常信息。主成分分析方法能够将不同频段的原始信号由强到弱投影到不同的轴上,使不同的信号分离开来,从而在一定程度上解决在较强干扰背景中识别相对较弱信号的难题;局部互相关追踪法相对于经典互相关方法更适用于非平稳信号的处理,该方法基于不同极低频电磁观测台站对应磁场分量之间的空间互相关性对相关系数异常进行拾取,从而达到弱信号识别的目的。以云南省景谷县2015年11月14日4.6级地震为例,分别运用主成分分析法和局部互相关追踪法对震中附近的极低频观测台观测的电磁资料进行处理分析。首先,将主成分分析方法应用于台站磁场分量数据的处理,得到各主成分及其所占能量比随时间的变化,结果表明震前1周左右与地震相关的第2主成分所占能量比显著增加;其次,利用局部互相关追踪法对该震例进行处理分析并与主成分分析法处理的结果进行对比,结果显示SN及EW向磁场分量的局部互相关结果于地震前1周左右均出现相关系数异常,与主成分分析方法的处理结果基本一致,并探讨了这些异常可能与地震活动性之间存在的关系。虽然目前电磁异常现象的产生与地震之间的确切关系尚缺乏直接的证据与理论支持,但2种方法对电磁异常信号的有效提取将有助于加深对地震电磁现象的认知、理解与进一步研究。

基于相关正交匹配追踪算法的风电机组滚动轴承稀疏故障诊断方法

针对风电机组滚动轴承故障信号的非平稳、强噪声污染等导致的有效冲击特征难以检测的问题,提出了一种基于相关正交匹配追踪(COMP)算法的稀疏故障诊断方法。基于COMP算法,在每次迭代后,首先根据内积大小依次计算原子与残差的相关系数,将相关系数最大的原子与其他符合条件的原子合并,将合并后的原子作为一个新原子;然后,利用这些新原子重新构成一个与信号相关度较强的新字典,对信号进行稀疏表示;最后,通过分析稀疏表示结果的包络谱实现滚动轴承故障的准确诊断。由于该方法重构的新原子与残差的相关性较强,因此只需较少的迭代次数就可得到较高的稀疏表示精度。仿真试验和工程应用验证了所提方法的有效性和实用性。

地震层位自动追踪技术研究

在地震勘探中,地震层位解释是地震解释的基础工作,而层位的识别和追踪是地震层位解释的一个很重要的环节。由于过去的层位追踪基本上是纯手工,既耗时又耗力,而地震层位反映在地震波形上具有同相性和相似性等,这使得依据地震波形的这些性质,研究某种算法让计算机自动追踪层位成为可能。这里介绍了两种层位自动追踪方法:波形特征追踪算法和相关追踪算法,并分别分析了这两种算法的原理。通过编程实现了这两种方法,对它们的追踪效果进行了对比分析和总结,两种方法总体上满足层位追踪要求,结合应用两种方法能够达到很好的效果。

基于全局优化地层模型的地震层位自动追踪技术及在鄂南应用效果分析

在勘探和开发中,地震层位解释是一项基础工作,而层位的识别和追踪是地震层位解释的一个重要的环节。一般情况,层位追踪基本上是手工或单剖面的自动追踪,既耗时又耗力,又受制于局限的视野。本文介绍了一种基于全局优化地层模型的地震层位自动追踪技术,该技术在多尺度建模的基础上,不断修正地层模型,能够快速且精确地完成层位追踪任务。而后在鄂南实际生产过程中,结合不同品质和构造类型的地震资料,进行了一系列的应用及效果分析。

基于TREC法以多重动态区域反演风场

基于传统的交叉相关追踪回波(TREC)算法,通过对"匹配元"所含的多普勒雷达反射率进行一定的分类来动态选择符合判定条件的"匹配元"进行交叉相关计算.为了提高反演风场的可靠性和稳定性,通过选取多重不同尺度的"匹配元"、分位法剔除风向奇异点、用椭圆型权重再插值等技术来订正反演的风场,在一定程度上弥补了传统TREC技术对较小尺度回波云团精度判定不足的缺陷,使得"匹配元"中的雷达反射率要素特征覆盖更有效.结果表明:对TREC算法进行修订后得到的反演风场,可以更好地反映雷达回波团的整体流场,同时一些回波单体的个性风场特征得到较好的保留.

FY-2红外云图中强对流云团的短时自动预报算法

目前气象预报业务中,预报员主要借助卫星云图,定性判断云团的移动趋势,缺乏形式化的定量评判方法。本文基于FY-2C与FY-2D的高时间分辨率的近红外影像(10.3—11.3μm),采用亮温和面积阈值方法进行云团识别,然后根据最大相关系数云团匹配技术进行追踪,系统地实现强对流云团的自动临近预测。实验结果表明,本文提出的最大相关系数追踪比传统的交叉相关系数法具有更高的匹配精度和运行效率,而且研究发现云团质心外推明显优于最低亮温外推,平均亮温、面积、圆形度对云团的分裂合并有较好的指示作用,经列联表法检验,本文提出的自动识别追踪技术具有较高预测精度和预测时效,并且为卫星云图业务化应用提供了定量科学依据。