井下地磁定位的适配性评价的研究
发布时间：2021-07-15 22:02
地磁定位已成为地下工程定位技术的研究热点,而地下工程的地磁适配评价是判定区域巷道是否适合地磁定位或地磁组合定位的前提,研究与之适应的井下适配特征和评价方法十分必要。选取实验矿井和金矿巷道为试验区,采用FVM-400磁力仪,测量了井下巷道的41个区块的磁总场数据,经过去噪插值后作为适配性评价的地磁基准图。通过特征分析和试验对比,确立了巷道地磁图的平均值、标准差、峰态系数、偏态系数、地磁粗糙度、粗糙方差比、地磁信息熵和相关系数7个指标,作为井下地磁图适配性的特征指标。针对传统BP网络易陷入局部最优的缺点,提出了基于贡献权因子的BP井下地磁适配性评价方法。进行了等价权分析、多元回归分析、信息熵分析和偏最小二乘原理的BP初始定权方法的试验研究。研究表明:基于信息熵权与等价权的BP网络识别准确率大致相同,但训练时间较长;偏最小二乘法BP网络结构简单且收敛迅速,但准确率较低;基于多元回归的BP的评价方法的准确率最高且训练时间较短,较适合作为地磁适配性BP评价方法初始权因子的优选方法。对于评价结果为弱适配区的井下巷道地磁图,进行了Laplace、High pass和Sobel等三种卷积算子的卷积增强...
【文章来源】：华北理工大学河北省
【文章页数】：71 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
地磁序列匹配
第3章地磁数据采集-25-第3章地磁数据采集针对煤矿、金矿等具有不同地磁特征矿井，其地磁场数据的准确获得是进行地磁匹配定位的适配性评价的关键因素之一。3.1研究区域为收集各种井下巷道地磁空间特征制作数据集，选取了三类非铁矿井的巷道条带状特征的小区域作为系统开展地磁数据采集以及特征适配性评价的研究区，三类矿井巷道内的布设均各不相同。3.1.1矿井介绍选择某实验采煤矿井、应急救援演练矿井和正在生产作业中的金矿矿井三类矿井的巷道作为研究区域，如图10所示分别为三类矿井的环境图。（a）实验采煤矿井（b）救援演练矿井（c）金矿矿井图10研究区域Fig.10Theresearchfularea如图10所示，三类矿井均为圆拱形的断面，高约2.5m，宽度为2.5~3.5m，巷道长为20m~60m不等，其中实验采煤矿井巷道内配有配电室、掘进工作面、采煤工作面、输送带、通风隧道等各种基础设施，矿井环境非常接近真实的煤矿作业巷道；救援演练矿井相对比较规整平坦，巷道内没有布设大型设备仪器；金矿矿井环境较为复杂，巷道比较崎岖，除布设的管线外几乎没有其他装置。3.1.2格网布设本文主要对井下巷道区域的地磁适配性评价进行研究，因此需要在研究区均匀布设采样点获取实测的地磁数据进行地磁特征参数的计算。对于条带状的井下巷道
第3章地磁数据采集-27-连接探头和主机。水平控制仪用于数据采集时探头姿态的精确调整与统一。图12FVM-400磁通门磁力仪Fig.12FVM-400magnetometer设备的主要参数见表8所示，FVM-400磁通门磁力仪具有较高的分辨率，其五位数显示器能够达到1nT的分辨率，因此，其可以捕捉地磁场的微小差异。该仪器不受交流电产生的磁场影响，适用于各种变化磁场的井下巷道区域的精确测量，该设备可以实现手动存储，能更方便地进行井下地磁数据的采集。表8FVM-400磁通门计的主要参数表Table8MainparametersofFVM-400magnetometer参数FVM-400主机100mmW×44mmH×193mmL探头25.4mmW×25.4mmH×100.4mmL电源2节9V可充电锂电池；连续测量可以外界输入分辨率1nT单位显示nT、μT、mG量程±100,000nT精确度±（读数的0.25%+5nT）采样频率可自由设置（最低1s）存储模式自动存储+手动存储+波形显示样本存储量远程面板3600+机身525维数3在每次数据采集中，调整水平装置后将探头置于水平且朝北指向待读数稳定后对每个点进行五次间隔约3s的连续数据采集，利用三轴磁分量观测值计算出的磁总场的结果进行比较，剔除其中异常值数据，根据其余数值计算该点位的平均磁总
【参考文献】：
期刊论文
[1]井下GRPM定位研究与地磁匹配的仿真试验[J]. 汪金花,李卫强,陈晓停,郭云飞. 煤炭学报. 2018(S1)
[2]PCA和GA-BP结合的地磁导航适配区选择方法[J]. 王晨阳. 电光与控制. 2018(06)
[3]井下小区域地磁数值的时域变化与波动分析[J]. 汪金花,郭云飞,张博,李卫强,吴兵. 云南大学学报(自然科学版). 2018(03)
[4]一种基于地磁总场梯度的匹配定位算法[J]. 李鑫,程德福,周志坚. 传感技术学报. 2017(12)
[5]基于熵权-BP神经网络模型的生态系统安全评价[J]. 杨红娟,李杰云. 昆明理工大学学报(自然科学版). 2017(05)
[6]基于并行卷积神经网络的地磁方向适配性分析[J]. 肖晶,齐晓慧,段修生,王俭臣. 中国惯性技术学报. 2017(03)
[7]一种基于地磁强度特征的室内定位方法[J]. 余秋星. 中国新通信. 2014(23)
[8]水下地磁匹配导航定位关键技术研究[J]. 王胜平. 测绘学报. 2013(01)
[9]BP神经网络用于水下地形适配区划分的方法研究[J]. 张凯,赵建虎,施闯,张海涛. 武汉大学学报(信息科学版). 2013(01)
[10]地磁匹配导航中适配区的选择[J]. 王向磊,苏牡丹,丁硕,申杰敏. 大地测量与地球动力学. 2011(06)
博士论文
[1]水下地磁导航适配性研究[D]. 王鹏.国防科学技术大学 2014
[2]地形匹配新方法及其环境适应性研究[D]. 冯庆堂.国防科学技术大学 2004
硕士论文
[1]基于FPGA的拉普拉斯图像增强算法设计与实现[D]. 章凌俊.东南大学 2017
[2]基于RFID和地磁场联合的室内定位技术研究[D]. 张文杰.南京邮电大学 2015
[3]基于PLS与神经网络的数据建模方法研究[D]. 尚昆波.华北电力大学 2014
本文编号：3286543
【文章来源】：华北理工大学河北省
【文章页数】：71 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
地磁序列匹配
第3章地磁数据采集-25-第3章地磁数据采集针对煤矿、金矿等具有不同地磁特征矿井，其地磁场数据的准确获得是进行地磁匹配定位的适配性评价的关键因素之一。3.1研究区域为收集各种井下巷道地磁空间特征制作数据集，选取了三类非铁矿井的巷道条带状特征的小区域作为系统开展地磁数据采集以及特征适配性评价的研究区，三类矿井巷道内的布设均各不相同。3.1.1矿井介绍选择某实验采煤矿井、应急救援演练矿井和正在生产作业中的金矿矿井三类矿井的巷道作为研究区域，如图10所示分别为三类矿井的环境图。（a）实验采煤矿井（b）救援演练矿井（c）金矿矿井图10研究区域Fig.10Theresearchfularea如图10所示，三类矿井均为圆拱形的断面，高约2.5m，宽度为2.5~3.5m，巷道长为20m~60m不等，其中实验采煤矿井巷道内配有配电室、掘进工作面、采煤工作面、输送带、通风隧道等各种基础设施，矿井环境非常接近真实的煤矿作业巷道；救援演练矿井相对比较规整平坦，巷道内没有布设大型设备仪器；金矿矿井环境较为复杂，巷道比较崎岖，除布设的管线外几乎没有其他装置。3.1.2格网布设本文主要对井下巷道区域的地磁适配性评价进行研究，因此需要在研究区均匀布设采样点获取实测的地磁数据进行地磁特征参数的计算。对于条带状的井下巷道
第3章地磁数据采集-27-连接探头和主机。水平控制仪用于数据采集时探头姿态的精确调整与统一。图12FVM-400磁通门磁力仪Fig.12FVM-400magnetometer设备的主要参数见表8所示，FVM-400磁通门磁力仪具有较高的分辨率，其五位数显示器能够达到1nT的分辨率，因此，其可以捕捉地磁场的微小差异。该仪器不受交流电产生的磁场影响，适用于各种变化磁场的井下巷道区域的精确测量，该设备可以实现手动存储，能更方便地进行井下地磁数据的采集。表8FVM-400磁通门计的主要参数表Table8MainparametersofFVM-400magnetometer参数FVM-400主机100mmW×44mmH×193mmL探头25.4mmW×25.4mmH×100.4mmL电源2节9V可充电锂电池；连续测量可以外界输入分辨率1nT单位显示nT、μT、mG量程±100,000nT精确度±（读数的0.25%+5nT）采样频率可自由设置（最低1s）存储模式自动存储+手动存储+波形显示样本存储量远程面板3600+机身525维数3在每次数据采集中，调整水平装置后将探头置于水平且朝北指向待读数稳定后对每个点进行五次间隔约3s的连续数据采集，利用三轴磁分量观测值计算出的磁总场的结果进行比较，剔除其中异常值数据，根据其余数值计算该点位的平均磁总
【参考文献】：
期刊论文
[1]井下GRPM定位研究与地磁匹配的仿真试验[J]. 汪金花,李卫强,陈晓停,郭云飞. 煤炭学报. 2018(S1)
[2]PCA和GA-BP结合的地磁导航适配区选择方法[J]. 王晨阳. 电光与控制. 2018(06)
[3]井下小区域地磁数值的时域变化与波动分析[J]. 汪金花,郭云飞,张博,李卫强,吴兵. 云南大学学报(自然科学版). 2018(03)
[4]一种基于地磁总场梯度的匹配定位算法[J]. 李鑫,程德福,周志坚. 传感技术学报. 2017(12)
[5]基于熵权-BP神经网络模型的生态系统安全评价[J]. 杨红娟,李杰云. 昆明理工大学学报(自然科学版). 2017(05)
[6]基于并行卷积神经网络的地磁方向适配性分析[J]. 肖晶,齐晓慧,段修生,王俭臣. 中国惯性技术学报. 2017(03)
[7]一种基于地磁强度特征的室内定位方法[J]. 余秋星. 中国新通信. 2014(23)
[8]水下地磁匹配导航定位关键技术研究[J]. 王胜平. 测绘学报. 2013(01)
[9]BP神经网络用于水下地形适配区划分的方法研究[J]. 张凯,赵建虎,施闯,张海涛. 武汉大学学报(信息科学版). 2013(01)
[10]地磁匹配导航中适配区的选择[J]. 王向磊,苏牡丹,丁硕,申杰敏. 大地测量与地球动力学. 2011(06)
博士论文
[1]水下地磁导航适配性研究[D]. 王鹏.国防科学技术大学 2014
[2]地形匹配新方法及其环境适应性研究[D]. 冯庆堂.国防科学技术大学 2004
硕士论文
[1]基于FPGA的拉普拉斯图像增强算法设计与实现[D]. 章凌俊.东南大学 2017
[2]基于RFID和地磁场联合的室内定位技术研究[D]. 张文杰.南京邮电大学 2015
[3]基于PLS与神经网络的数据建模方法研究[D]. 尚昆波.华北电力大学 2014
本文编号：3286543
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