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基于混合神经网络模型的广域电磁数据去噪方法及系统: 本发明公开了一种基于混合神经网络模型的广域电磁数据去噪方法及系统，方法包括：构建大尺度噪声和有用信号训练数据，进而构建带噪和有用信号训练样本并添加标签；将训练样本和对应标签输入至基于卷积神经网络和长短时记忆神经网络的混合...; 刘业成李帝铨朱云起刘子杰张贤

基于同步阵列观测系统的人工源电磁勘探去噪方法及系统: 本发明公开了一种基于同步阵列观测系统的人工源电磁勘探去噪方法及系统，利用强干扰测站观测信号中的高信噪比数据段与同步观测的参考测站信号，求解得到时间域站间传递函数和频率域站间传递函数中的至少一种；然后对强干扰测站中含噪的观...; 李帝铨刘子杰胡艳芳朱云起李富

音频大地电磁法强干扰压制试验研究被引量：34: 2015年; 压制非相关噪声已经有多种比较成熟的技术方法,如多次叠加、远参考、Robust阻抗估计等,但这些方法对压制矿集区存在的强电磁噪声(通常属于相关噪声)基本没有效果.本文在前期提出的针对矿集区大地电磁强噪声压制的数学形态滤波基础上,开展了音频大地电磁法强干扰压制的试验研究.在四川西昌某AMT测点附近,布置了大功率电磁发送站,通过接地导线向地下供20A的方波电流,同时在供电期和间歇期用凤凰公司MTU-5A仪器观测4个水平分量的电磁场.在室内采用数学形态滤波和阈值法相结合的手段在时间域对含有人工源强干扰的电磁场数据进行处理,以视电阻率对比、频谱和极化方向等参数对处理效果进行评价.结果表明:结构元素恰当的数学形态滤波可以对人工源强干扰进行识别、去除,阈值法则可以消除形态滤波后的脉冲干扰,二者结合可以有效地压制AMT中的强干扰噪声,提高数据可靠性.本文结果对AMT实际资料处理具有重要的实用和参考价值.; 汤井田刘子杰刘峰屹肖晓李晋张林成谢勇; 关键词：阈值

一种基于电磁探测技术的评估深部地温场的方法和装置: 本申请公开了一种基于电磁探测技术的评估深部地温场的方法和装置，该方法包括：控制预先布设的场源中的发送机通过两个电极发送电流信号；在测点获取所述测点的电磁信号；根据所述电磁信号计算电阻率；根据预先获取到的电阻率与温度对应关...; 朱云起李帝铨张乔勋刘子杰; 文献传递

基于混合神经网络模型的广域电磁数据去噪方法及系统: 本发明公开了一种基于混合神经网络模型的广域电磁数据去噪方法及系统，方法包括：构建大尺度噪声和有用信号训练数据，进而构建带噪和有用信号训练样本并添加标签；将训练样本和对应标签输入至基于卷积神经网络和长短时记忆神经网络的混合...; 刘业成李帝铨朱云起刘子杰张贤

新元煤矿富水区广域电磁法精细探测: 2024年; 长期以来,矿井水害是煤矿开采的重大安全隐患之一,严重威胁着煤矿的安全高效生产,防止突水事故的发生已成为煤矿亟待解决的重要问题.因此利用新技术、新方法开展煤矿富水区精细探测具有重大意义.本文采用大功率广域电磁法,以高频率密度、多频同步收发技术对新元煤矿六采区3 km^(2)范围内进行了面积性勘探工作.通过对实测数据的处理与反演,获得了1200 m深度范围内的电性结构,并对主要目的层位进行了划分,识别断裂8条、富水异常区6处,最后通过巷道钻探验证了探测方法的有效性.该工作说明了广域电磁法可以实现煤矿富水区的精细探测,为矿区后续安全生产提供了可靠依据.; 李帝铨李帝铨刘子杰刘子杰刘最亮刘子杰; 关键词：煤矿广域电磁法

起伏地形和随机噪声对大地电磁相位张量的影响研究被引量：2: 2015年; 在大地电磁测深中,当浅地表存在小尺度的局部异常体时,在其附近的测点会产生电场畸变,导致观测阻抗和区域阻抗之间产生较大的偏差,进而给资料处理和解释带来较大的困难。各种阻抗张量分解方法的本质也就是要消除局部异常体所导致的畸变,获得准确的区域构造信息。相位张量以其不受局部电场畸变影响和无需对地下介质构造作任何假设的优点得到了广泛的应用。本文介绍了相位张量的基本理论,并利用数值模拟的方式讨论了起伏地形和随机噪声对相位张量的影响。研究结果表明:起伏地形对相位张量的影响较小,利用相位张量可以获得可靠的区域构造信息,例如地下介质的维性信息和二维区域构造走向等;而随机噪声会导致其产生较大畸变,特别是对于低频数据,此时相位张量所反映的构造信息将出现较大的偏差。; 刘子杰汤井田肖晓; 关键词：大地电磁法起伏地形随机噪声

基于优化聚类的人工源电磁法数据信噪分离方法被引量：1: 2024年; 为了降低强电磁干扰对人工源电磁法(Controlled Source Electromagnetic Method,CSEM)有效信号的影响,改善CSEM实测数据处理结果因人而异且效率低的不足,本文针对CSEM有效信号周期性特征提出了一种加权自适应带宽均值漂移聚类(Weighted Adaptive Bandwidth Mean-Shift Clustering,WAB-MSC)信噪分离方法.首先在传统均值漂移聚类(Mean-Shift Clustering,MSC)算法的基础上增加核函数,降低处理结果对带宽选择的敏感度,提高算法的稳健性;其次结合实测CSEM数据的分布特征提出了一种基于局部密度梯度的带宽估计方法,实现了自适应带宽选择;最后通过仿真数据与实测数据对本文方法进行了验证,结果表明:本文方法能有效消除强电磁干扰对CSEM数据的影响,最大程度保留受噪声影响较小或未受噪声影响的数据,提高数据信噪比,降低强干扰噪声对CSEM初始资料的影响程度,获得更为真实的地电响应模型,为后续数据处理提供保障.; 胡艳芳胡艳芳刘子杰刘子杰索光运; 关键词：自适应聚类算法

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刘子杰