中国地震科学实验场三维断层模型Web展示原型系统

活动断层的三维结构和模型是地震危险性研究的基础参数和重要数据。随着对接近真实形态的活动断层三维模型的应用需求不断增加,对这类模型数据的共享及研究的需求也日益增加。数据共享课题的一个重要议题是如何构建基于Web的三维断层模型展示平台,提高数据共享水平和用户体验。中国地震科学实验场(川滇地区)三维断层模型Web展示原型系统①是基于Arc GIS 10.6企业版的Web App Builder工具构建的一个实验性系统。该系统实现了基于Web GIS的三维展示系统的基本功能,并成功测试了更适用于地震行业标准的用户交互方式、基本功能、场景数据迁移方案和三维场景设计方案。场景数据从三维断层建模平台到GIS平台的迁移,是实现基于Web GIS三维展示系统的基础。场景中展示的三维数据采用与二维数据标准一致且视觉上融合度高的可视化方案。实践结果表明,三维数据从建模平台迁出后,应结合数据可视化方案,在属性层面上与二维数据相融合,以保证二维和三维数据在视觉上较好地融合。

THREE-DIMENSIONAL DEFORMATION ALONG THE ALTYN TAGH FAULT ZONE AND UPLIFT OF THE ALTYN MOUNTAIN, NORTHERN TIBET

he convergence between India and Eurasia is partly accommodated by motion of a few large blocks along strike\|slip faults. About 1800km long Altyn Tagh fault strikes in N60～80°E and allows the northeastward displacement of the Tibet plateau relative to the Tarim. The Altyn Tagh fault zone is a typical transpressional fault zone, characterized by blocks rotation and crustal shortening and vertical extrusion of blocks within the Altyn Tagh strike\|slip system. Differences of three\|dimensional deformation and configuration of the active structures are recognized at different segment of the Altyn Tagh fault zone.1\ Structural configuration of the Altyn Tagh fault zone\;In the Altyn Tagh strike\|slip fault zone, the assemblage pattern of the (active) faults is in the form of parallel plumes, especially in the eastern and the western segments of the Altyn Tagh fault zone. These plumes structures in the eastern segment are assembled by string\|like left lateral strike\|slip fault and broom\|like thrusting faults, and in the western segment by arc\|like left lateral strike\|slip faults along with thrusting faults and normal faults. In the middle segment of the Altyn Tagh fault zone, the structures are characterized by the string\|like left lateral strike\|slip faults in the center and reverse thrusting faults on the two sides.

基于三维特征构建和扩张残差网络的机械故障音频识别方法

已有的基于音频的机械故障识别方法,大多是使用二维神经网络和音频信号的某个单一特征(如功率谱)进行故障检测,然而单一的音频特征在提取过程中可能会存在关键信息丢失的现象,且往往只能提取音频特征的单一维度(如空间上)信息,这极大限制了现有设备故障音频算法的有效性.为了探究解决上述问题的方法,本文提出一种包含不同音频特征的三维特征构建方式,利用不同的音频特征弥补特征提取过程中的关键信息;并且构建了三维扩张残差网络模型(DR-3DCNN),采用空洞卷积的方式增大模型对全局的关注,同时获取不同尺度的特征信息;充分利用不同特征之间的相关性,建立特征与原始音频数据的深层次关联;最后,采用公开的故障工业机器调查和检查数据集(MIMII)进行实验.实验结果表明,三维特征和DR-3DCNN相组合的方式,其机械故障识别分类效果有了显著提升,分类准确率好于以往单一音频特征的识别算法.

基于改进Hough变换的消弧线圈接地配电网故障选线新方法

针对配电网在电压过零点和高阻故障时刻选线不准确的问题,提出一种适用于谐振接地系统单相接地故障的选线新方法,利用优化后的变分模态分解对各馈线零序功率进行处理,遴选出与原始零序功率相关强度最高的本征模态函数IMF(k),将IMF(k)转换为JPG格式的二维图像,再利用Hough变换检测技术,得到故障起始阶段IMF(k)的拟合直线及夹角;对各支路模态量拟合直线夹角进行比对处理,将最小综合相关系数值对应的馈线确定为故障馈线;仿真结果表明:该方法不受接地电阻、故障相角、噪声干扰、数据缺失等因素的影响,验证了所提方法的有效性。

四川盆地中部资阳地区张扭断裂三维构造模型、构造演化与油气地质意义

基于钻井和地震数据,通过平面-剖面构造解析、三维断层构造建模、垂向断距分析及平衡剖面恢复,对四川盆地资阳地区张扭(走滑)断裂系统进行研究。结果表明,资阳三维地震工区张扭断裂系统由北东走向、伸展变形主导的F_(Ⅰ)19和F_(Ⅰ)20断裂带以及北西走向、右旋剪切变形的3组雁列正断层构成。其中,F_(Ⅰ)19、F_(Ⅰ)20断裂带贯穿新元古界—中下三叠统嘉陵江组,表现出“S”形丝带状的三维结构,在二叠系沉积前及早三叠世至少经历两期构造叠加改造;北西向的3组雁列正断层由两两成对、倾向相反、部分左阶排列的小型正断层构成,在二叠系沉积前基本定型,对F_(Ⅰ)19断裂带向东的生长和扩展造成限制。F_(Ⅰ)19、F_(Ⅰ)20断裂带自深往浅沟通多套烃源岩和储层,断层活动时间与生烃高峰期匹配良好;在F_(Ⅰ)19、F_(Ⅰ)20断裂带两侧的局部低幅背斜带上,若叠加发育寒武系—三叠系有利沉积相带和储层,则该区有望成为天然气聚集有利区。

基于MGCD的转子故障数据集降维方法

针对由于特征维数过高导致故障数据集分类困难及故障模式辨识精度偏低的问题,提出一种基于多图协同决策(multi graph collaborative decision-making,简称MGCD)的转子故障数据集降维算法。首先,在边缘Fisher分析(marginal Fisher analysis,简称MFA)算法框架基础上,通过建立近邻图和远邻图解决因单一图结构导致的故障类别局部不可分问题;其次,采用最大化散度加权差分方式去削弱小样本问题造成的影响;最后,利用两个不同结构型式的转子系统故障模拟数据集对算法性能进行了验证。结果表明,使用本算法对故障数据集进行降维得到的敏感故障数据集使故障类别之间的差异性更加突出,能够提高故障模式识别准确率,为提高旋转机械智能故障诊断技术水平提供一定的研究参考依据。

基于BS-1DCNN的海缆振动信号识别

光纤振动信号是非线性的,传统的非线性振动信号识别方法通常需要信号分析和特征选择,既耗时又复杂。本文提出一种光纤振动信号识别新方法,可以直接提取特征,对原始信号进行分类,简化识别过程。本方法用支持向量机代替Softmax分类器,优化一维卷积神经网络(one-dimensional convolution neural network,1DCNN),以提高1DCNN结果在小样本条件下的稳定性。采用鸟群算法(bird swarm algorithm,BSA)对支持向量机(support vector machine,SVM)参数进行了优化,有效地提高识别精度。将本文提出的BS-1DCNN方法与1DCNN、VMD-GA-SVM、VMD-PSO-SVM、VMD-BSA-SVM共4种方法进行比较,结果表明,BS-1DCNN在识别准确率和测试时间方面性能表现良好。该算法能有效提高海缆振动信号识别率,且在不同样本比例下均能达到较好的识别效果。

断控缝洞型碳酸盐岩立式板状油藏注采井网构建

断控缝洞型碳酸盐岩油藏缝洞结构和连通关系复杂,传统井网部署易产生低产能井,需构建立体注采井网以提高产能。通过油藏数值模拟研究了不同因素对塔里木富满油田满深3和满深4井区立体注采井网波及系数的影响,并设计了先导试验方案预测产能。结果表明,满深3井区注气井与采油井单个交错排状分布时波及系数最大;采油井纵向深度越大,波及系数越大;平面注采井距在500~1000m波及系数相对稳定,井距增至1500m时,波及系数大幅度减小。满深4井区注气井、注水井与采油井单个交错排状分布时波及系数最大。先导试验中,满深3和满深4井区分别采取“浅部注N_(2),深部采油”和“顶部注N_(2),底部注水,中部采油”的井网构建方案,阶段末采出程度分别达到21.3%与22.4%,相比于基础衰竭式开发和注水开发方案有了显著提升。

大规模电化学储能系统故障监测与诊断研究综述

随着电化学储能系统规模增大,电压等级不断提高,提高储能系统故障监测与诊断的灵敏度和精确性,实现故障早期预警和隔离,成为国内外众多学者的研究热点。该文围绕大规模电化学储能系统的状态监测与故障诊断,从典型故障及其状态变量响应特性、在线监测与多维传感、故障诊断与辨识方法等3方面对国内外电化学储能系统的故障监测与诊断研究现状进行总结分析。首先,对热失控和绝缘故障等典型故障特征进行梳理。随后,分析气体传感器和光纤光栅传感等多种原位在线监测方法在电化学储能系统中的应用现状和优缺点,探究多维传感应用于大规模电化学储能系统的可行性。总结基于模型方法和数据驱动等非模型方法的多种故障诊断方法及其局限性。最后,对当前研究面临挑战、需要解决的关键问题进行分析。

基于HOG图像处理的滚动轴承故障诊断方法

对于滚动轴承的智能故障诊断问题,文章提出一种基于梯度直方图(histogram of oriented gradient,HOG)图像处理的轴承故障诊断方法。首先将传感器采集到的原始时域振动信号经变分模态分解(variational mode decomposition,VMD)后得到二维图像;再利用HOG数字图像处理算法对上述图像提取特征信息;使用多维尺度分析(multi-dimensional scaling,MDS)方法对特征数据进行降维处理,得到低维空间下的故障特征数据并对故障特征数据添加标签构建数据集,该数据集被划分为训练集和测试集;然后引入遗传算法(genetic algorithm,GA)优化支持向量机(support vector machine,SVM)中的惩罚因子和核函数关键参数,用训练集进行训练得到最优故障分类模型;最后对测试集的数据进行处理,得到分类结果。对比分析结果表明,该文方法能快速提取轴承故障有效特征,提高故障诊断准确率。

基于全局-局部图嵌入的轴承故障诊断

传统基于图的故障诊断框架通常是利用高维数据某种结构关系构造相似图以揭示样本间的几何结构,造成数据其他结构信息丢失,无法准确提取出表征轴承运行状态的低维特征。提出了一种新的基于图的无监督特征提取方法,该方法在构造图的过程中同时考虑了高维数据的全局和局部结构,称为全局–局部图嵌入,该方法首先利用数据的全局结构信息构造一个无向图。然后,通过构造局部结构信息赋予无向图中边相应的权重,得到一个全局–局部图联合表示凸优化问题,并根据得到权重评估样本间的相似性。最后,通过在低维空间中保持样本间的相似性不变计算低维嵌入结果。相较于单一的图结构表示法,构造的全局–局部联合图充分利用了高维数据固有的全局和局部结构信息。此外,通过保持样本间的相似性能有效提取出高维轴承数据的本质特征,实验结果表明,提出的基于全局–局部图嵌入的特征提取方法较现有的方法具有明显优势。

InSAR技术用于甘孜-玉树与鲜水河断裂带三维运动研究

以我国四川西部甘孜-玉树与鲜水河断裂带为研究对象,基于欧洲COMET机构提供的LiCSAR产品,包括合成孔径雷达干涉测量技术(InSAR)解缠图和相干图等,采用LiCSBAS软件得到断裂带升降轨视线向形变速率结果,并联合GNSS形变监测结果进行基准改正,分解得到断裂带三维形变场。结果表明,甘孜-玉树与鲜水河断裂带具有左旋走滑特征,最大水平形变速率超过20 mm/a;InSAR结果与GNSS所得水平形变速率均方根误差为1.4 mm/a,水平方向均方根误差为4.8°。基于水平形变场计算得到的剪应变率集中分布在沿鲜水河断裂带附近,最大值超过150×10^(-9)/a。本文研究可为区域孕震机制、地震风险性评估和构造滑坡分布规律研究提供重要参考。

煤层反射槽波三维正演模拟

煤炭资源是我国重要的基础能源。我国煤矿开采地质条件较为复杂,随着煤田开采深度及强度不断加大,对煤田微幅构造精细探测的需求日益增加。槽波勘探技术因其探测精度高、抗干扰能力强、波形特征易于识别等优点,是目前获取煤层工作面精细地质构造信息的有效勘探手段。但井下煤层中的波场复杂,反射槽波的波场特征尚待深入研究。本文对煤矿井下三维槽波数值模拟技术进行研究,设计不同类型的含断层三维煤层地质模型,采用三维交错网格高阶有限差分算法模拟反射槽波,分析了反射槽波的波场特征,探讨了不同倾角以及不同断距断层对反射槽波的影响。通过切除干扰波技术,获得有效反射槽波,进而对反射槽波的同相轴进行包络叠加处理,较好地压制了槽波的频散,同相轴明显收敛,能量更为集中,为后续成像处理提供了良好的数据基础。

基于序列-图像映射的航天器智能故障诊断方法

卫星组网是未来航天的发展大趋势,要保证众星在轨安全可靠稳定运行,要求单星具备高精度的在轨自主故障诊断能力。针对航天器控制系统故障闭环传播和数据维数高的特点,结合某航天器的地面测试数据,首先对高维耦合序列数据进行处理,实现序列到灰度图像的映射,然后采用卷积神经网络完成高精度同一故障部件的故障诊断。通过将所提方法与K邻近算法、基于主成分分析的K邻近算法等非图像化机器学习算法进行对比验证,说明了所提方法的有效性。

基于1D-CNN-PSO-SVM的电力变压器故障诊断

针对变压器故障诊断过程中人工提取特征泛化性差,诊断正确率低的问题,提出了一种基于一维卷积神经网络(1D-CNN)和粒子群优化支持向量机(PSO-SVM)的故障诊断模型。首先构建一个1D-CNN作为特征提取器,以变压器油中溶解气体原始数据作为输入进行训练,逐层自适应的学习与故障类型相关性更高的深层抽象特征。训练完成后,用分类性能更优的PSO-SVM代替传统1D-CNN中的Softmax分类器实现变压器故障类型的识别。仿真结果表明,经1D-CNN提取特征后,不同故障类型的样本间具有很高的区分度;利用PSO-SVM对提取得到的特征进行分类识别,相比于采用Softmax分类器时,诊断准确率得到了进一步提高,验证了所提方法的有效性。

2022年青海门源M_(W)6.6地震InSAR三维同震形变估计及断层滑动分布反演

采用覆盖门源地区的C波段Sentinel-1卫星与L波段ALOS-2卫星遥感数据,运用差分干涉(D-InSAR)、像素偏移量追踪(POT)以及多孔径InSAR(MAI)技术,获取2022年青海门源M_(W)6.6地震同震视线向和方位向地表形变场。结合地表应力应变模型与方差分量估计(SM-VCE)方法,推导出地震三维同震位移。采用非线性和线性方法反演断层倾角、走向等几何参数和同震滑动分布特征。结果表明,该地震为左旋走滑型地震,断层自震中向北西-南东方向延伸,最大水平位移达1.58 m,且主要滑动集中在地下0~8 km范围内,最大滑动量为3.54 m,反演的矩震级为M_(W)6.67。

基于一维卷积网络的工业设备故障智能诊断系统设计

为了对工业设备进行在线、离线软故障诊断,提出了一种基于数据驱动的方法,该方法是基于周期性突发注入和非侵入式电容耦合的一维卷积网络故障诊断新方法。使用非侵入式电容耦合提取软故障特征,利用不同脉冲序列作为周期入射信号,使用一维卷积网络模型学习高级特征,根据合成信号来消除盲点问题。实验结果表明,提出的故障智能诊断系统可以在在线和离线状态下进行故障诊断,模型搭建简单,易于实现,并且平均分类准确率均较高,适用于在实际生产,符合工业自动化发展需求。

基于GADF-CWT-GCNN的滚动轴承故障诊断方法研究

针对滚动轴承故障诊断在小样本环境下引起的模型泛化能力差、诊断精度低的问题,提出一种基于格拉姆角分场(GADF)和连续小波变化(continuous wavelet transform,CWT)与并行二维组归一化卷积神经网络(parallel convolutional neural network,P2D-GCNN)的滚动轴承故障诊断方法。对采集的数据进行预处理,采用格拉姆角场和连续小波变换将一维振动信号转换成二维图像作为模型输入,再选用数据增强技术扩充样本子图,满足网络输入要求,并将其导入搭建的组归一化卷积神经网络中进行诊断检测。结果表明:文中数据处理方法与搭建模型在小样本环境下泛化能力远高于SVM和1D-CNN等其他网络模型。为进一步验证模型在小样本数据下的识别能力,取数据集的70%,40%和20%样本量进行多次实验,所对应的训练准确率及测试准确率分为99.38%,99.02%,99.47%,98.29%,99.05%,97.08%。结果证明,文中模型在小样本环境下对轴承故障诊断具有很高的准确率。

基于改进激活函数的一维卷积神经网络电机轴承故障诊断的研究

提出了一种基于改进激活函数的一维卷积神经网络的电机轴承故障诊断的方法,该方法首先介绍了一维卷积神经网络的结构,然后详细说明了激活函数的改进点,最后通过仿真试验依次采用三种一维卷积神经网络对电机轴承故障进行分类,通过对比发现,此方法具有诊断准确率高、收敛速度快、无需人为提取故障特征等优点。

基于三维建模的水电机组故障检修系统设计

在当今社会资源日益短缺、污染日渐严重的情况下,水电因其清洁无污染、能耗较低的特点受到大众的青睐,水电机组的发展规模也迅速壮大,如何做好其故障诊断工作是目前水力发电行业面临的重要问题之一,文章在简要介绍了水电机组三维建模原则的基础上,采用PRO-E(Pro/Engineer)对水电机组三维模型进行了构造,并基于三维可视化模型对水电机组故障检修系统进行了设计,提高了水电机组故障处理效率和设备运行品质,对未来基于三维建模的水电机组故障检修系统设计研究具有一定的借鉴意义。