本文關(guān)鍵詞：基于小波方法的CSAMT靜態(tài)校正，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：電磁測量技術(shù)泛指所有采用電磁原理來獲取被測對象某些物理量參數(shù)的技術(shù)�？煽卦匆纛l大地電磁法(Controlled Source Audio-frequency Magnetotelluric,簡稱CSAMT)作為一種電磁測量技術(shù),在探測地下電性異常體方面得到廣泛應用。CSAMT基于電磁感應原理,以接地導線作為發(fā)射源,發(fā)射不同頻率的交流一次場,通過檢測經(jīng)大地感應后的二次場的水平方向的電場分量和垂直方向的磁場分量,進行地下異常體的識別。但是在CSAMT的實際應用過程中,存在一種十分嚴重的電磁干擾——靜態(tài)效應:當有小規(guī)模局部導電不均勻體靠近地面表層時,電流流過不均勻體時會在其表面形成電荷累積效應,進而產(chǎn)生一個與外電流場成一定比例關(guān)系的附加電場,使得采集到的電場分量發(fā)生畸變,最終導致計算的卡尼亞視電阻率數(shù)據(jù)較正常情況有明顯差異,從而對地下異常體的識別產(chǎn)生誤導。為此,本文提出基于小波算法的CSAMT靜態(tài)校正方法,該方法基于小波變換模極大值和閾值法實現(xiàn)CSAMT觀測數(shù)據(jù)的靜態(tài)校正。具體研究內(nèi)容如下:1)將卡尼亞視電阻率數(shù)據(jù)進行二進離散小波分解,根據(jù)每一尺度的小波變換模極大值求取李氏指數(shù),結(jié)合地下異常體與靜態(tài)效應李氏指數(shù)的不同,根據(jù)計算所得的李氏指數(shù)的正負進行靜態(tài)效應的辨別,為靜態(tài)效應的壓制奠定基礎(chǔ)。2)基于小波多尺度分析原理,將卡尼亞視電阻率數(shù)據(jù)分解為近似部分(異常體為主體)與細節(jié)部分(靜態(tài)效應為主體),即將異常體與靜態(tài)效應進行一定程度上的分離。3)不同于以往利用小波方法進行靜態(tài)校正時將小波分解后的所有細節(jié)部分設(shè)置為零,本文在每一尺度上對模極大值設(shè)置不同的閾值,然后再利用Mallat交替投影法進行信號重構(gòu),從而得到靜態(tài)校正后的卡尼亞視電阻率數(shù)據(jù)。4)基于積分方程數(shù)值模擬算法,設(shè)計仿真模型,證明本文提出的基于小波變換模極大值和閾值法的CSAMT靜態(tài)校正方法具有很強的可行性。同時利用實驗數(shù)據(jù)證明本文方法的實用性和準確性。5)基于.NET組件和類型安全接口,本文利用C#與MATLAB混合編程設(shè)計CSAMT靜態(tài)校正軟件,該軟件不僅包含本文提出的方法,還包含五點、中值、EMAP靜態(tài)校正方法,便于使用者進行不同方法的選擇和對比。
【關(guān)鍵詞】：電磁測量技術(shù) CSAMT 小波變換模極大值 閾值 Mallat交替投影法 積分方程數(shù)值模擬算法 混合編程
【學位授予單位】：吉林大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：P631.325
【目錄】：

• 摘要4-6
• Abstract6-11
• 第1章 緒論11-14
• 1.1 引言11
• 1.2 研究背景與意義11-12
• 1.3 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀12-13
• 1.4 論文研究內(nèi)容與結(jié)構(gòu)13-14
• 第2章 CSAMT工作原理14-22
• 2.1 CSAMT基本探測原理14-16
• 2.2 CSAMT實際工作情況16-18
• 2.2.1 場源和測量方式16
• 2.2.2 CSAMT測量裝置及實際工作布置16-17
• 2.2.3 卡尼亞視電阻率計算17-18
• 2.3 靜態(tài)效應產(chǎn)生原理18-20
• 2.4 本章小結(jié)20-22
• 第3章 基于小波變換模極大值與閾值法的CSAMT靜態(tài)校正22-39
• 3.1 小波變換基本理論22-24
• 3.2 靜態(tài)效應識別24-28
• 3.2.1 小波變換模極大值24
• 3.2.2 信號奇異性與李氏指數(shù)24-25
• 3.2.3 利用小波變換模極大值求解李氏指數(shù)25-28
• 3.2.4 利用李氏指數(shù)判斷靜態(tài)效應28
• 3.3 靜態(tài)效應分離28-34
• 3.3.1 二分頻濾波器28-29
• 3.3.2 空間分解29
• 3.3.3 小波多尺度分析29-32
• 3.3.4 函數(shù)正交分解32-34
• 3.4 靜態(tài)效應壓制34-38
• 3.4.1 小波基和分解尺度的確定34
• 3.4.2 自適應閾值策略34-35
• 3.4.3 Mallat交替投影法重構(gòu)卡尼亞視電阻率35-38
• 3.5 本章小結(jié)38-39
• 第4章 仿真模型與實驗驗證39-51
• 4.1 仿真模型驗證39-47
• 4.1.1 積分方程數(shù)值模擬算法39-43
• 4.1.2 仿真模型案例分析43-47
• 4.2 實驗驗證47-50
• 4.2.1 測區(qū)布置及數(shù)據(jù)采集情況47-48
• 4.2.2 實驗采集數(shù)據(jù)處理48-50
• 4.3 本章小結(jié)50-51
• 第5章 基于C#與 MATLAB 混合編程的 CSAMT 靜態(tài)校正51-60
• 5.1 線性CSAMT靜態(tài)校正方法51-53
• 5.1.1 五點靜態(tài)校正方法51-52
• 5.1.2 中值靜態(tài)校正方法52-53
• 5.1.3 EMAP靜態(tài)校正方法53
• 5.2 CSAMT靜態(tài)校正軟件設(shè)計53-56
• 5.2.1.NET組件實現(xiàn)C54
• 5.2.2 類型安全接口實現(xiàn)C54-55
• 5.2.3 界面設(shè)計55-56
• 5.3 軟件測試56-59
• 5.4 本章小結(jié)59-60
• 第6章 全文總結(jié)與展望60-62
• 6.1 工作成果總結(jié)60-61
• 6.2 進一步工作建議61-62
• 參考文獻62-66
• 作者簡介及碩士期間學術(shù)成果66-67
• 致謝67-68

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