地磁台站观测异常识别与数据重构技术研究

发布时间：2017-05-25 19:01

  本文关键词：地磁台站观测异常识别与数据重构技术研究，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：地磁学是一门以观测为基础的学科。完整的高精度地磁数据不仅服务于地磁学本身更是地震研究、地质构造研究、地球深部研究和矿产勘探等研究领域的基础。自2008年我国数字化地磁观测台网建成以来,虽然大批量高精度的数据得以积累,但同时观测台网中大部分地磁台站正受到外界人工电磁干扰源的干扰。由于干扰形态复杂,干扰时间不规律和干扰与正常磁扰叠加给数据处理造成了困难,截止目前未形成统一的观测异常辨识和处理方法,导致产出的地磁观测数据质量下降,应用效能降低。本文系统分析了各种典型观测异常时间特征,在对变化磁场时间域和频率域特征分析的基础上,提出了基于时频的观测异常识别方法,将观测异常区别于正常磁扰进行识别,并针对受干扰观测数据和数据记录中造成的缺失数据进行数据重构,保障数据的完整性及可用性。论文的主要研究内容包括：1.秒采样数据(以下简称秒数据)频谱分析。秒数据因其采样最高,覆盖频段最宽,是本文研究所用数据。将短时快速傅里叶变换方法应用于地磁秒采样数据,系统分析了秒数据频谱的时空分布特征。2.变化磁场时、空及频率分布特征研究。系统分析了变化磁场在时间、空间和频率域内固有的变化特征。变化磁场每日随时间呈现出规律的日变形态,不同地方时磁场活动程度不同,在同时还存在显著的27天重现性和季节变化。空间上随纬度增加,振幅增大,随经度呈现双峰双谷变化特征。变化磁场在频率域内呈现出固有的低频能量集中且高于高频的特点。基于时域和频域的变化特征,本文提出将时间和频率共同考量的观测异常辨识方法。3.观测异常识别方法中的参数确定。通过数据仿真,模拟不同信噪比情况下不同幅度的观测异常所对应阈值及异常参数的变化,结合台网观测异常现状,确定异常提取算法中的各项参数。对异常提取算法进行检验后将该方法用于所选秒数据台站,并按时间和频率进行遍历,将观测异常区别于正常变化磁场提取出来。根据识别结果分析了台网中由于环境干扰、仪器故障和震动异常等原因造成的典型观测异常。4.数据重构方法研究。将空间加权法和误差反向传播神经网络训练法(Back-Propagation Network)用于观测异常和记录缺失的数据重构,通过数据仿真,重构数据和原始记录数据吻合程度较高,重构残差较小。从时域和频域验证了空间加权法和BP神经网络法在重构地磁数据上的有效性。并将其运用于实际干扰数据和缺失数据重构,取得较好效果。
【关键词】：秒数据 快速傅里叶变换 观测异常 数据仿真 数据重构
【学位授予单位】：中国地震局地球物理研究所
【学位级别】：博士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：P318.6
【目录】：

• 摘要8-10
• Abstract10-12
• 第一章 引言12-22
• 1.1 研究目的和意义12-13
• 1.2 研究现状13-19
• 1.2.1 秒数据观测现状13-15
• 1.2.2 观测异常现状15-16
• 1.2.3 观测异常识别和处理现状16-18
• 1.2.4 数据重构技术研究现状18-19
• 1.3 本文研究内容19-22
• 第二章 地磁观测异常概述22-42
• 2.1 地磁观测原理22-24
• 2.2 观测异常24-25
• 2.3 观测异常特征25-40
• 2.3.1 环境干扰异常25-36
• 2.3.1.1 直流供电轨道交通和地电干扰26-27
• 2.3.1.2 高压直流输电干扰27-35
• 2.3.1.3 车辆与基建干扰35-36
• 2.3.2 仪器状态异常36-40
• 2.4 本章小结40-42
• 第三章 变化磁场时频特征分析42-56
• 3.1 变化磁场时间分布特征42-44
• 3.2 变化磁场频谱特征分析44-54
• 3.2.1 FFT变换原理及其在地磁学中的应用44-47
• 3.2.2 秒数据FFT处理47-49
• 3.2.3 秒数据频谱正常变化特征49-54
• 3.2.3.1 振幅随频率的变化特征49-50
• 3.2.3.2 时间变化特征50-52
• 3.2.3.3 空间变化特征52-54
• 3.3 本章小结54-56
• 第四章 观测异常识别算法研究56-71
• 4.1 观测异常识别算法56-58
• 4.2 数据仿真58-67
• 4.3 算法检验67-70
• 4.3.1 正检验67-69
• 4.3.2 逆检验69-70
• 4.4 本章小结70-71
• 第五章 典型观测异常事件特征分析71-88
• 5.1 环境干扰异常71-79
• 5.1.1 高压直流输干扰71-74
• 5.1.2 车辆和基建干扰74-79
• 5.2 仪器状态异常79-86
• 5.2.1 仪器采样不足79-84
• 5.2.2 震动异常84-86
• 5.3 本章小结86-88
• 第六章 数据重构方法研究88-114
• 6.1 空间加权法88-99
• 6.1.1 地磁空间相关性88-89
• 6.1.2 空间加权方法原理89-92
• 6.1.3 台阶改正92
• 6.1.4 数据仿真92-97
• 6.1.5 重构数据检验97-99
• 6.2 BP神经网络法99-110
• 6.2.1 BP神经网络算法99-104
• 6.2.2 数据预处理104
• 6.2.3 数据仿真104-108
• 6.2.4 重构数据检验108-110
• 6.3 空间加权法与BP神经网络法对比110-113
• 6.4 本章小结113-114
• 第七章 观测异常识别与数据重构案例114-121
• 7.1 观测异常识别与数据重构114-119
• 7.1.1 车辆和基建干扰114-116
• 7.1.2 高压直流输电异常116-117
• 7.1.3 震动异常117-119
• 7.2 缺失数据重构119-120
• 7.3 本章小结120-121
• 第八章 总结与展望121-124
• 8.1 研究总结121-122
• 8.2 进一步研究设想122-124
• 参考文献124-130
• 致谢130-131
• 作者简历和发表文章131

【参考文献】

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本文编号：394668