多波束水柱影像中三维羽流数据提取方法研究

海底气泡羽状流被公认为指示海底存在天然气水合物的有效标志之一,因此实现对海底气泡羽状流的高效探测和准确分析,具有重大的战略意义。利用羽流气泡与海水声阻抗存在差异的特性,发现并提取了多波束声呐图像中水柱影像上的声学耀斑,为海底羽流探测提供了新的思路。结合最短距离和中值滤波对含有羽流耀斑的水柱影像进行处理,从而实现羽流目标反向散射强度与背景环境噪声分离,同时采用走航式观测的方法获得测区的三维数据,通过研究羽状流声反射回波强度阈值,设计一种基于3D搜索单元的羽流气泡三维滤波器,实现了墨西哥湾三维羽流数据的提取。     

超声多普勒血流信号的非线性特征分析及应用

通过引入非线性研究方法 ,对超声多普勒血流信号的特征进行综合分析 .利用数学形态学方法提取声谱包络 ,并进行包络特征点的自动识别 .采用综合反映声谱包络形态特征的波形分类决策法和超声多普勒音频信号的分形特征表示法提取信号的新特征 ,其中波形分类决策法采用了非线性的人工神经网络分类器 .这些非线性特征的分析经临床应用 ,均取得了较为显著的效果 ,预期为胎儿宫内生长发育状况的判断和疾病的早期诊断提供更好、更灵敏的指标     

超声多谱勒血流信号的非线性特征分析及应用

通过引入非线性研究方法，对超声多普勒血流信号的特征进行综合分析，利用数学形态方法提取声谱包络，并进行包络特征点的自动识别，采用综合反映声谱包络形态特征的波形分类决策法和超声多普勒音频信号的分形特征表示法提取信号的新特征，其中波形分类决策法采用了非线性 的人工神经网络分类器，这些非线性特征的分析经临床应用，均取得了较为显著的效果，预期为胎儿宫内生长发育状况的判断和疾病的早期诊断提供了更好，更灵敏的指标。     

海底天然气水合物绞吸式开采方法研究

 根据海底天然气水合物藏特点,结合绞吸式挖泥船工作原理和大洋多金属结核开采技术,提出了一种全新的绞吸式海底天然气水合物开采方法,克服了海底天然气水合物开采依赖构筑封闭开采环境的技术瓶颈;然后根据管道输送原理和两相流理论,对绞吸式开采方法的提升系统进行了水力参数分析。由分析结果可知,将体积浓度为15%~25%天然气水合物流体从1 000 m海底提升到海面所需泵的扬程为30~50 m;将体积浓度为10%~20%天然气水合物流体从4 000 m海底提升到海面所需扬程为90~150 m,现有的矿浆泵就能满足要求;由于天然气水合物和海底沉积物硬度较低,并且其混合流体的密度与海水密度相差不大,采用矿浆泵进行直接输送其对泵的磨损不会严重,能保证系统长期稳定的工作,证明了该开采方法在理论上是可行的。     

海底天然气水合物复杂地层钻进取芯仿真岩芯扰动分析

针对海底天然气水合物赋存的复杂地层,利用有限元分析软件ABAQUS/CAE,对搭载于深海海底钻机上的金刚石钻头钻进取芯海底天然气水合物过程进行了模拟仿真,并利用Python对仿真结果进一步处理.通过对钻进过程中岩芯所受应力状态的分析,得到岩芯扰动状态随钻进参数的变化规律,获得天然气水合物储层及其上覆土层沉积物低扰动岩芯范围,以及岩芯扰动率随钻进参数的变化趋势,对获取低扰动岩芯钻进参数及其优化具有一定的参考意义.结果表明:随着钻压和转速的增加,沉积物及水合物岩芯的扰动范围都相应的增大.岩芯的扰动率呈现出先迅速增大,之后再逐渐保持稳定的趋势.扰动率稳定值的大小受钻压的影响较大,与钻头的转速无关.当在沉积层钻进时,选择较大的钻压及转速以保证高的进尺效率,而当在水合物层钻进时,适当降低钻压可以获得质量较好的岩芯,而增大转速会使进尺速度得到有效的提升     

不同类型含天然气水合物沉积物的声学特性

 针对中国南海海底浅层含天然气水合物沉积物泥质粉砂岩和粉砂岩,采用超声波探测和模拟实验,研究了不同水合物饱和度与围压条件下两类沉积物的声波响应特征及差异。结果表明,围压变化条件下,两类沉积物的声波速度随围压升高而增大,围压升高至饱和点后两类沉积物的声波速度不再变化,两者的围压饱和点相差7~10 MPa;水合物饱和度变化条件下,两类沉积物的声波速度随水合物饱和度增加而增大,增速呈"慢-快-慢"趋势,其中水合物饱和度20%~40%为声波速度较快增长区间,增幅达22%以上;水合物饱和度相同、围压相同时泥质粉砂岩的声波速度均大于粉砂岩,水合物饱和度与围压变化时对两类沉积物的声波速度影响较大,且对泥质粉砂岩的声波速度影响程度大于粉砂岩。     

天然气水合物勘探方法BSR的探讨和研究

文章对广泛用于分析和识别天然气水合物稳定带的BSR特征,即似海底反射特征进行了阐述,并讨论判识天然气水合物稳定带的优劣性,指出了BSR能够预测天然气水合物稳定带的局限性,并探讨了如何应用BSR技术与地质、测井、地球化学、地球物理等综合研究判识天然气水合物存在范围及其资源量评价。     

多方法融合的EEG信号特征提取及分类研究

在对EEG信号进行深入分析的基础上,将小波、分形和统计三种方法相结合,提出一种多方法融合的EEG信号分类特征提取方法.应用小波对EEG信号去噪,并对去噪重构后的EEG信号进行分解,提取各尺度空间上的平均高频系数作为第一部分EEG分类特征,在多尺度下对去噪重构后EEG信号进行多重分形分析,依据EEG数据的特点和分类的需要,提取相关多重分形谱参数作为第二部分EEG分类特征;根据EEG信号的特点,提取相关统计特征作为第三部分EEG分类特征;针对上述提取特征,使用BP神经网络作为分类器,结合EEG信号的自身特点和分类结果,选择确定最终的EEG分类特征,完成了EEG信号的分类.并通过比较说明了本文方法的优势,提高了EEG分类的精度.     

发现

日本首次成功从海底可燃冰中提取天然气日本政府2013年3月12日宣布成功从蕴藏于爱知和三重县海域海底的"天然气水合物"(可燃冰)中取得了天然气。这是全球首次通过在海底分解含有大量天然气成分的"可燃冰"取得天然气。自水深约1000米的海底掘进330米后即存在天然气水合物,     

天然气水合物岩石物理实验进展

天然气水合物在资源与环境领域的重要性已受到世界各国的广泛关注。目前实验室将多种检测与分析技术用于水合物的本征特性研究;并从电学、声学及力学等方面对水合物沉积物的物性特征进行研究,取得了一系列较为显著的研究成果。对实验室水合物本征特性及水合物沉积物物性特征研究成果与进展进行了梳理;并对今后的研究工作提出了展望,旨在为我国天然气水合物相关研究提供借鉴与参考。     

基于归一化尺度计盒维数的超声波分形特征研究

基于归一化尺度计盒维数方法研究了超声波分形特征．提出了将时间尺度与幅值尺度归一化的计盒维数方法来快速计算超声回波分形维数；在此基础上，对管道中缺陷超声回波的分形维数进行了计算与统计分析，得到了超声回波的分形维数的统计分布规律．研究结果表明，超声回波具有分形标度不变性，计盒维数能够反映超声回波信号波形的复杂程度和不规则程度，这种方法可以在超声自动检测中用来快速判断缺陷的有无．     

m序列编码激励超声探测技术研究

为了提高超声探测系统的信噪比和探测深度,根据编码激励超声探测原理,对m序列的编码发射方式和激励超声探测过程进行了仿真研究.结果表明,m序列编码激励超声探测方式能够在噪声淹没信号的情况下提取出有效的回波信号;m序列码长越长,抗干扰性能越强,编码激励超声探测方式可提高超声探测的深度和精度.     

降压开采下深海能源土斜坡分解区的判定及其稳定性分析

深海能源土是指含新型战略性新能源-天然气水合物的海底沉积物。降压开采天然气水合物是一种相对经济、高效的方式,开采中水合物储层分解区域的确定与能源土斜坡稳定性分析是确保天然气水合物安全有效开采的前提之一。本文归纳了水合物降压开采的基本方程,通过自主编写USDFLD子程序,在ABAQUS中实现了降压开采条件下海底斜坡水合物储层分解区域的判断,模拟了水合物饱和度以及相关物性参数的变化情况。结合一实际海底能源土斜坡,完成了降压开采条件下能源土斜坡水合物储层分解区域、有效应力及变形场的计算,并结合有限元强度折减法对深海能源土斜坡降压开采的实际工况进行了数值模拟。结果表明开采前与开采后的安全系数变化不大,单井降压开采对斜坡的稳定性影响不明显。     

海域天然气水合物开采的井中可控源电磁监测三维正演模拟

为掌握海域天然气水合物在大范围开采过程中的分解范围和分解程度,应用有限元软件COMSOL,对采用井中可控源电磁方法监测天然气水合物开采过程进行正演模拟。通过构建含高阻天然气水合物储层的三维地层模型,在比较井中垂直源监测系统相对于传统拖曳式水平源优势的基础上,分析垂直源监测系统中金属套管、垂直源深度、频率、观测误差和噪声等参数对海底电场响应的影响。模拟结果表明,金属套管、垂直源深度和电流发射频率对井中电磁监测效果的影响较大,在有套管时,垂直源的布设深度应位于天然气水合物储层之下,并采用1Hz的低频发射电流;在小收发距时,监测系统的观测误差和噪声对有套管监测系统的性能影响不大。天然气水合物开采范围扩大时,井中垂直源监测系统可以确保海底接收器探测到相应的电场信号变化,并有效地识别开采范围的横向边界。因此,采用井中可控源电磁方法对海域天然气水合物开采过程进行储层动态监测是可行的。     

基于小波包变换的超声回波信号特征提取

超声检测技术中,缺陷的定性分类这一技术难题至今尚未得以彻底解决。文章介绍了一种基于小波包变换的多尺度空间能量特征提取方法,并对实测的超声缺陷回波信号进行了特征提取;进而采用基于距离的类别可分性判据对提取结果进行了评价。结果表明:该方法提取的缺陷回波信号特征值,其可分性测度均值达91.7%,从而证明该方法对超声检测缺陷回波信号的特征提取是相当有效的。     

基于多重分形关联和深度CNN的常规雷达目标分类方法

针对传统分类方法中飞机雷达回波信号识别分类精度低、人工定义特征稳定性差的问题，提出基于多重分形关联特征和深度卷积神经网络(convolutional neural network,简称CNN)的雷达目标分类方法.首先，对输入训练数据进行多重分形关联分析，将多重分形关联谱的投影图作为输入特征图；然后，利用深度卷积神经网络对特征进行训练，得到训练模型；最后，使用训练后的模型对目标进行分类.实验结果表明：相对于其他3种方法，该文方法有更强的飞机分类性能.     

含甲烷水合物松散沉积物超声波性质的实验研究

实验模拟海域含天然气水合物松散沉积物, 并测量其声学性质变化规律, 以期为天然气水合物地震勘探和资源评价提供科学依据。采用一套改进的水合物超声波速度测量装置, 根据反应釜内部气体压力的变化, 连续监测实验过程中甲烷水合物饱和度的变化, 获得被水完全饱和的松散沉积物中甲烷水合物饱和度与声波速度的关系。模拟南海神狐海域SH-7钻孔的HY-3样品, 进行多个轮次的甲烷水合物形成?分解实验, 实测纵、横波的速度均落在水合物非胶结曲线与胶结曲线之间, 表明甲烷水合物在沉积物孔隙中同时存在胶结和非胶结多种赋存形式, 在分解和合成过程中均以呈悬浮状或作为支撑颗粒的水合物优先, 但少量起胶结作用的水合物始终存在, 并对沉积物声学性质有明显的提升作用。     

含水合物沉积物渗透率分形模型

天然气水合物是一种重要的替代能源,被国务院列为新矿种,但是现阶段的开采技术仍然难以达到商业开采标准.渗透率是判断水合物矿体是否具有开发潜力的重要指标,是水合物开采流程优化等工作的基础参数.然而,现有的渗透率理论模型在定量描述沉积物有效孔隙结构演化过程时仍有不足.因此,本文从定量描述沉积物有效孔隙结构演化过程出发,采用分形分析的方法,提出了一个含水合物沉积物渗透率理论模型;将模型预测结果与前人实验数据进行对比,以验证模型的适用性;最后分析了模型参数对渗透率演化过程的影响关系.结果表明,提出的渗透率分形模型较好地重现了水合物含量及其赋存形式对含水合物沉积物渗透率的影响过程;水合物赋存形式以及由此决定的最大孔径演化关系是影响沉积物渗透率演化过程的关键因素;本模型具有良好的工程应用潜力,为今后含水合物沉积物渗透率研究提供了新的思路.     

海域天然气水合物开采的4C-OBC时移地震动态监测模拟

为了掌控海域天然气水合物开采过程中的地质和环境风险,采用能够同时采集纵波信号和横波信号,并且满足实时性和长期性要求的四分量海底震缆(4C-OBC)技术,对天然气水合物储层进行时移地震动态监测.针对未来天然气水合物商业化开发时的水平井环境,通过射线追踪方法进行正演模拟,对地层模型进行地震照明分析,得到合理的4C-OBC布...     

常规雷达飞机目标回波多重分形特性分析

常规雷达飞机目标回波的多重分形特性提供了对产生目标回波结构动力学特征的精细描述,为常规雷达飞机目标的分类和识别提供了新的途径.在介绍多重分形的研究方法以及常规雷达飞机目标回波数学模型的基础上,利用多重分形测度分析手段,详细分析常规雷达飞机目标回波的质量指数和多重分形奇异谱等多重分形特性曲线,并定义质量指数对称度Rτ、多重分形谱宽度Δσ和非对称指数Rσ等多重分形特征参数.实验结果表明:喷气式飞机、螺旋桨飞机和直升机这3类飞机目标的常规雷达回波数据具有显著不同的多重分形特征,所定义的3种多重分形特征参数可以作为常规雷达飞机目标分类和识别的有效特征.