相位法估计信号源数

针对高频地波雷达用谐波恢复在频域进行目标检测时 ,无法有效确定信号源数的问题 ,提出了一种利用回波的相位确定信号源数的方法 .阐述了该方法的理论根据和信号的处理过程 。

华北地震和波速结构关系分类表格的数据AIC分析

用分类表格数据的ＡＩＣ分析方法，定量化地分析了华北地区强地震的发生和层析成像所得的该区速度结构的关系．所得结果为：华北下地壳、上地幔顶部的Ｐ波低速区，上地壳和下地壳Ｓ波速度的水平梯度较高区与５～６级以上地震的发生有一定的联系．这一联系可能与该区新生代岩石层减薄、地幔物质上涌的地球动力学特征有关，地壳结构和热状态横向不均匀性强的部位尤其易于孕育较强的地震．

基于TEV传感器与TOA算法的高压开关柜局部放电定位方法的研究

本文提出采用阈值法、能量法、AIC法、Gabor法提取局部放电脉冲波前时刻,基于时间差(TOA)实现局部放电点自动定位算法。采用上述算法首先在实验室进行高压开关柜的局部放电点定位,并对比上述方法的优劣。然后,在变电站现场对一面存在疑似放电的开关柜进行定位,通过查看时域波形波前时刻特征以及自动定位两种方法检测,检测结果表明,放电点位于该开关柜上部间隔的母线处,停电检修的结果印证了现场检测结论,证明了本文提出算法的有效性。

弹着点定位系统中初至信号拾取方法

对于弹丸落地后地震信号的准确拾取是利用地震信号进行弹丸落点定位的关键环节。以主频50 Hz的雷克子波为原始信号,通过引入不同的噪声分别分析长短时窗能量值比法(STA/LTA)、基于自回归模型的Akaike信息准则的AR-AIC方法和基于高阶统计量偏度和峰度的PAI-S/K法等3种拾取微震事件方法的拾取精度与可靠性。同时,分别采用这3种方法对试验数据进行识别。结果表明:对于信噪比较高的试验信号,3种方法都有很高的拾取精度,而对于微震事件,AIC法相较于另外两种方法具有更高的拾取精度与可靠性。

微地震事件不同初至拾取方法的对比分析

微地震事件初至的精确拾取是微震时空定位的关键技术之一。简述了STA/LTA(Short–Term to Long–Term Average)、AIC(Akaike Information Criteria)、分形维数3种微地震初至拾取方法的基本原理;采用理论模型数据对不同初至拾取方法进行了方法测试效果分析;并选取不同信噪比的实际数据对初至拾取精度、算法效率两个方面进行了比较。结果显示:高信噪比时,3种方法初至拾取的精度都比较高;在信噪比降低时,分形维数法初至拾取的精度仍然较高,具有较好的抗噪性;但是,分形维数法的效率较低,且受算法原理限制,并且与AIC法很难单独拾取事件初至。因此,采用STA/LTA识别微地震事件,初步确定初至范围,然后再使用AIC方法精确拾取初至,是微地震事件初至拾取的较好方法。

电缆局部放电定位波前时刻算法的对比研究

本文基于AIC法、能量法、Gabor法、相位法以及阈值法计算高频脉冲信号的波前时刻,以波形起始时刻与相对误差为指标,分析高频正弦波、方波、高斯脉冲以及锯齿波脉冲等不同脉冲波形对算法的影响。并采用不同频率的正弦波高频单脉冲,对比分析上述5种算法在不同频率下的准确性。对比实验结果表明,在上述两种对比实验的情况下,AIC法的性能较为优越。

干耦合超声波检测及波初至的自动拾取

目前岩石力学参数测定,受限于探头及数据采集设备,多在实验室环境完成,同时,传统超声收发探头对接触面平整度要求较高,需要对岩石表面打磨处理,且需要涂抹导声糊。这些都极大限制了超声测量系统的应用范围。为实现对岩石钻孔内的长效监测,对声波发射、接收机制及岩石内超声信号的频域特性进行分析,通过AIC算法拾取波前初至,利用小波去噪和改进AIC法(NAIC)求波初至到达精确时间,研究了基于干耦合岩石内部参数测量系统,在岩石内部实现了超声信号的发射接收、信号瞬态触发、高速采集,并将最终结果通过无线方式传输至数据记录仪。分别对Φ50 mm×100 mm花岗岩及砂岩岩样进行了超声波传输参数测量,Φ114mm×280mm花岗岩岩样测量距离分别为150、200mm,利用NAIC、STA/LTA、MER、ETA 4种算法对该数据进行处理,并与第三方仪器测定结果进行比较。结果表明:基于干耦合声波测速采集系统,对不同工作接触面适应性较好,数据误差在规范允许范围内。小波降噪适用于背景干扰少、频率范围集中的超声接收信号,在到时拾取方面,除STA/LTA外其余3种算法在去噪后的到时拾取精度均得到有效提高,其中尤以NAIC法最为明显,到时平均误差由1.21?s锐减至0.19?s。

煤层水力压裂微震信号P波初至的自动拾取方法

水力压裂技术是矿山领域防冲、消突以及瓦斯抽采等的绿色技术,煤层水力压裂过程的微震监测可实现对压裂裂缝追踪和效果评价。为了实现对煤层水力压裂微震信号P波初至到时的精确拾取,针对水力压裂微震信号的频域特性,提出一种基于改进小波包阈值去噪(MWPT)的和改进AIC法(IAIC)的初至到时精确拾取方法。该方法首先提出对原有WPT去噪模型进行改造,建立基于多去噪规则的多阈值去噪方法;然后对原AIC算法进行改进,提出构建联合快速搜索和精确拾取两大模块的IAIC快速、精确拾取算法。以典型煤层压裂微震数据为例,以人工拾取结果为参照,利用IAIC,ER,MER,WFM以及PAI-S/K五种算法对该数据进行处理,结果表明:MWPT算法适用于背景干扰少、频率范围集中的煤层水力压裂信号,信噪比提升至12.67 d B,信号能量特征保留高达97.15%;在到时拾取方面,除PAI-S/K外其余4种算法在去噪后的到时拾取精度均得到有效提高,其中尤以IAIC法最为明显,到时平均误差由34.17 ms锐减至7.08 ms;ER,MER,WFM算法对波形的起伏较为敏感,但由于时窗因素影响,其到时往往滞后于手动拾取值。总而言之,IAIC法对去噪结果更为敏感,在12通道波形的拾取精度(约7.08 ms)和速度(约0.124 s)远优于人工拾取和其他4类方法,误差分布方面也较理想(-10~10 ms误差范围内可达62.5%,-20~20 ms范围高达100%)。所提出方法一定程度上提升了煤层水力压裂微震信号P波初至的拾取效率和精度,可为后续的微震自动、高精定位计算提供借鉴。

基于阻尼耗散能功率的微震P波到时拾取新方法研究

现有微震P波到时拾取算法在实际应用中往往需要根据具体实际情况选择阈值和计算时窗,阈值与计算时窗设置不合理将导致拾取误差变大,基于此提出一种基于追踪阻尼耗散能量功率的方法,以克服传统方法的不足。该方法是将信号转化为具有黏性阻尼的线弹性固定基单自由度振子的响应并提出通过直方图法与AIC法联合追踪阻尼耗散能量功率来拾取P波到时。该方法具有能够识别噪声信号、无需检测阈值、检测时窗设置的优点。利用加噪后的信号测试方法的抗噪性能,结果表明,在不同的信噪比下该方法较传统方法相比具有较优的抗噪性能。应用该方法对实际中监测的40个不同信噪比波形进行P波到时拾取,以局部放大后人工拾取为标准,并将结果与长短时均值比法(STA/LTA)对比分析得到该方法误差均值为1.17 ms,误差2 ms以内占比87.5%,4 ms以内占比100%;STA/LTA法误差均值为3.46 ms,误差2 ms以内占比55%,误差4 ms以内占比82.5%,综合可见所提出该方法更好。柿竹园微震监测应用结果表明:该方法能够显著提高微震事件的定位精度,具有重要的理论与实际意义。