發(fā)布時間：2018-04-09 13:31

  本文選題：偽隨機　切入點：監(jiān)測數(shù)據(jù)　出處：《西安科技大學(xué)》2017年碩士論文

【摘要】：目前,煤礦井下電法勘探儀器主要采用單頻人工場源供電,利用換頻方式實現(xiàn)多頻采集,其施工效率低、采集誤差大;多頻點視電阻率監(jiān)測系統(tǒng)結(jié)合了偽隨機多頻信號和網(wǎng)絡(luò)并行電法的優(yōu)勢,實現(xiàn)了信號多頻點同時發(fā)射和接收,可以提高施工效率和采集精度。由于煤礦井下電磁干擾較大,發(fā)射功率受煤安限制,采集的信號比較微弱,因此監(jiān)測數(shù)據(jù)的噪聲干擾對視電阻率反演結(jié)果有很大影響。HHT(Hilbert-Huang-Transform,希爾伯特-黃變換)是一種處理非平穩(wěn)信號的時頻分析方法,在隨機噪聲壓制和工頻干擾處理等方面具有獨特的優(yōu)勢。本文介紹了多頻點視電阻率監(jiān)測系統(tǒng)的技術(shù)原理,分析了多頻偽隨機發(fā)射信號的生成方法及特點,對硬件系統(tǒng)進行了概述;通過對采集信號的噪聲頻譜分析,總結(jié)了隨機噪聲和工頻干擾的特征,采用小波分析、相關(guān)檢測以及HHT方法對偽隨機多頻信號進行了理論數(shù)據(jù)、實驗數(shù)據(jù)和試驗數(shù)據(jù)的對比處理,認為HHT濾波方法可以較好地濾除工頻干擾和隨機噪聲;對HHT方法和相關(guān)算法分別進行野外試驗數(shù)據(jù)的處理,發(fā)現(xiàn)本文HHT提取技術(shù)對于低信噪比環(huán)境下的多頻微弱信號提取具有一定的優(yōu)勢。研究結(jié)果表明:HHT在視電阻率監(jiān)測數(shù)據(jù)的處理中可以提高信噪比,高保真地提取有用信號,尤其是在煤礦井下噪聲環(huán)境復(fù)雜,信號發(fā)射功率受限的條件下,對于視電阻率監(jiān)測數(shù)據(jù)的提取具有獨特優(yōu)勢。由于HHT存在一定的模態(tài)混疊問題,影響了對噪聲分辨能力,如何有效抑制模態(tài)混疊,提高濾波質(zhì)量和效率,是下一步要研究的方向。
[Abstract]:At present, the electric exploration instrument in coal mine mainly uses single frequency artificial field source to supply power, and realizes multi-frequency acquisition by means of changing frequency. Its construction efficiency is low, and the acquisition error is large.The multi-frequency apparent resistivity monitoring system combines the advantages of pseudo-random multi-frequency signal and network parallel electrical method to realize the simultaneous transmission and reception of multi-frequency signals, which can improve the construction efficiency and acquisition accuracy.Because of the large electromagnetic interference in the underground coal mine, the emission power is limited by the coal safety, and the collected signal is relatively weak.Therefore, the noise interference of monitoring data has a great influence on the inversion results of apparent resistivity. Hilbert-Huang transform (Hilbert-Huang transform) is a time-frequency analysis method for processing non-stationary signals.It has unique advantages in random noise suppression and power frequency interference processing.This paper introduces the technical principle of the multi-frequency point apparent resistivity monitoring system, analyzes the generating method and characteristics of the multi-frequency pseudo-random transmission signal, summarizes the hardware system, and analyzes the noise spectrum of the collected signal.The characteristics of random noise and power frequency interference are summarized. The theoretical data, experimental data and experimental data of pseudo-random multi-frequency signal are processed by wavelet analysis, correlation detection and HHT method.It is considered that the HHT filtering method can remove the power frequency interference and random noise, and the field test data are processed by the HHT method and the related algorithms, respectively.It is found that the HHT extraction technique in this paper has some advantages for multi-frequency weak signal extraction in low SNR environment.The results show that in the processing of apparent resistivity monitoring data, the ratio of signal to noise (SNR) can be improved, and useful signals can be extracted with high fidelity, especially under the condition of complex noise environment and limited power of signal transmission.It has a unique advantage for the extraction of apparent resistivity monitoring data.Due to the existence of modal aliasing problem in HHT, the ability of noise resolution is affected. How to effectively suppress mode aliasing and improve the quality and efficiency of filtering is the next step to be studied.
【學(xué)位授予單位】：西安科技大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號】：P631.3

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本文編號：1726638