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公开(公告)号：CN113504575A
公开(公告)日：2021-10-15
申请号：CN202110780990.5
申请日：2021-07-09
Applicant: 吉林大学
IPC: G01V7/00
Abstract: 本发明公开了一种基于权相交及多次交叉梯度约束的联合反演方法，包括以下步骤，依据实际地质情况，剖分地下三维空间，建立相应的核函数矩阵，确定重力及重力梯度异常与物性参数的关系，计算地面观测到的重力及重力梯度异常，设定观测点坐标及立方体单元位置，确定核函数矩阵的具体计算公式，计算得到联合反演目标函数，将联合反演目标函数在加权参数域利用共轭梯度法并在交叉梯度函数约束下求取最优解。本发明通过重力与多个重力梯度分量权相交并进行多次交叉梯度约束，最大程度挖掘重力与重力梯度数据所包含的地下信息，解决了反演的多解性问题，提高了反演的分辨率与精度。
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公开(公告)号：CN113267830A
公开(公告)日：2021-08-17
申请号：CN202110680256.1
申请日：2021-06-18
Applicant: 吉林大学
Abstract: 本发明公开了一种基于非结构网格下二维重力梯度与地震数据联合反演方法，包括如下过程：获得重力梯度异常数据；将地下半空间剖分成个若干三角形单元；实现非规则网格下二维重力梯度及地震声波数据的正演计算；然后分别获得不规则网格下二维重力梯度、地震声波数据单独反演结果；将交叉梯度约束函数引入非规则网格中，实现非规则网格下的二维重力梯度与地震声波数据的联合反演；进行多次迭代计算，检验反演拟合程度，直至得到高精度的反演结果。本发明对二维离散空间实现不规则网格剖分，更加拟合非规则目标地质体，将交叉梯度约束函数引入非结构网格中，实现非规则网格下的重力梯度与地震数据联合反演。
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公开(公告)号：CN108492204B
公开(公告)日：2021-06-01
申请号：CN201810185429.0
申请日：2018-03-07
Applicant: 吉林大学
IPC: G06Q50/02
Abstract: 本发明公开了一种高精度空地井不同空间重磁数据变换方法，所述高精度空地井不同空间重磁数据变换方法通过泰勒级数展开式证明了向下延拓计算可通过向上延拓和水平导数之和来完成，向上延拓和水平导数的计算是稳定的，受噪音影响较小，且为了弥补导数阶次为有效项造成的误差，采用一种异常向下延拓的水平导数迭代法，有效地增强了计算结果的稳定性和准确性，该发明通过泰勒级数展开式证明了向下延拓计算可通过向上延拓和水平导数之和来完成，向上延拓和水平导数的计算是稳定的，受噪音影响较小，且为了弥补导数阶次为有效项造成的误差，采用一种异常向下延拓的水平导数迭代法，有效地增强了计算结果的稳定性和准确性。
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公开(公告)号：CN112596113A
公开(公告)日：2021-04-02
申请号：CN202110025350.3
申请日：2021-01-08
Applicant: 吉林大学
Abstract: 本发明公开了一种基于重力不同阶梯度特征值交点的场源位置识别方法，包括：通过求取不同阶梯度比值的特征值连线交点获得场源的真实界线结果；采用三维不同阶垂直梯度交点成像方法，通过对数据进行向下延拓处理，并寻找向下延拓数据的不同阶梯度的交点位置，即为构造的位置。本发明的方法，利用重力不同阶垂直梯度特征值在地质体位置位置处相交的特点进行场源位置的识别，有效解决单独二阶导数特征值受埋深影响得不到准确位置的缺陷，具有更高的精度。
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公开(公告)号：CN110361788B
公开(公告)日：2020-08-21
申请号：CN201910685269.0
申请日：2019-07-27
Applicant: 吉林大学
IPC: G01V7/00
Abstract: 本发明公开了一种空‑地联合三维重力数据特征分析及密度反演方法，包括：通过寻找随着高度上升当两个异常体无法在异常上分辨出来时的高度为极限高度。设计飞行方案时无需讨论极限高度以上的飞行。本发明通过相关分析与奇异值分解方法提出最佳的三维数据获取，有效的降低了成本的损耗。并且提出三维数据密度反演方法，因为三维数据可以获取异常的垂向变化的特性，所以对于埋深较深的地质体反演结果更加收敛，具有更高的分辨率，同时针对空‑地联合测量中的地形起伏、比例尺、飞行高度等问题，提出相对应的反演计算方案，为地球物理方法转向深部勘探提供更加有效的方案。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110333548A
公开(公告)日：2019-10-15
申请号：CN201910685270.3
申请日：2019-07-27
Applicant: 吉林大学
Abstract: 本发明公开了一种基于归一化异常权函数的高分辨率密度反演方法，包括：具体反演过程将地下三维空间分为有限个密度一定的长方体单元，由地下密度分布所产生的异常近似为所有地下块体单元分别对地表观测点产生的异常的叠加，当存在n个观测点和m个长方体模型单元时，重力异常正演表达式用矩阵相乘的方式来表示。本发明提出归一化异常权和深度权相结合的密度反演方法，能有效地提高反演结果的水平和垂直分辨率，且由于在获取不同深度异常特征过程中主要依据向上延拓函数进行，因此反演过程更加稳定，能有效地压制噪声的干扰。
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公开(公告)号：CN101650877A
公开(公告)日：2010-02-17
申请号：CN200910067463.9
申请日：2009-08-31
Applicant: 吉林大学
Abstract: 本发明公开了一种采用计算机程序的交叉口自适应可变车道设置方法。旨在克服单左转车道过饱和而两条左转车道又有剩余的问题。该方法首先是安装1号触发检测器、2号触发检测器、主信号灯、预信号灯和利用现有其它硬件设备，该方法还采用下列步骤：1)判别可变车道的属性：通过不等式N≥N*是否成立判别可变车道的属性，其中N为1号/2号触发检测器的时间占有率大于临界值的连续周期数，N*为触发可变车道控制的临界值；2)信号机对可变车道信号配时方案优化的控制：(1)信号周期时长不可变时可变车道的控制，(2)信号周期时长可变时可变车道的控制；3)设置可变车道预信号：(1)可变车道属性由直行变为左转，(2)可变车道属性由左转变为直行。
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公开(公告)号：CN118245737A
公开(公告)日：2024-06-25
申请号：CN202410099222.7
申请日：2024-01-24
Applicant: 吉林大学
IPC: G06F18/15 , G06F18/214 , G06F18/20 , G06N3/088
Abstract: 本发明适用于位场数据处理技术领域，提供了一种无监督深度学习的位场数据去噪方法，包括以下步骤：步骤S1、数据集构建；步骤S2、无监督位场数据去噪网络模型的训练；步骤S3、无监督位场数据去噪网络的去噪。本发明能够在不损害地质体产生的有用信号的情况下，客观且有效地去除位场数据中的各种类型噪声。该方法可以有效回避传统滤波方法将地质体信号与噪声数据一起滤除的弊端，可以有效避免拟合方法需要凭借人为经验主观选择窗口大小的缺陷，可以避免有监督深度学习去噪网络的泛用性低的缺点，并通过数据预测与马尔科夫链循环去噪方式提高了无监督深度学习去噪网络的去噪效果，保证了方法的有效性。
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公开(公告)号：CN113486591A
公开(公告)日：2021-10-08
申请号：CN202110791821.1
申请日：2021-07-13
Applicant: 吉林大学
IPC: G06F30/27 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06K9/62 , G06F111/04
Abstract: 本发明公开了一种卷积神经网络结果的重力多参量数据密度加权反演方法，包括以下步骤：搭建深度学习的神经网络结构，并针对目标地质体构建训练集；训练普通参数；训练最优网络模型；将实测异常输入到神经网络中，并将其预测结果作为下一步反演的初始模型；采用三维正则化反演方法，并引入密度权进行约束，正则化反演问题通过寻找最小化目标函数的优化问题来解决，对参数反演结果进行正演，检验反演拟合程度，并进行多次迭代反演，直至得到高精度的反演结果，本发明通过将深度学习引入到重力数据反演当中，提出了基于深度学习结果的物性反演方法，在获得较为精确的地下地质体分布的同时，大大提高了反演的效率。
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公开(公告)号：CN110286416B
公开(公告)日：2020-12-22
申请号：CN201910393070.0
申请日：2019-05-13
Applicant: 吉林大学
IPC: G01V7/00
Abstract: 本发明公开了一种基于物性函数的快速二维密度反演方法，包括以下步骤：S1，野外实测采集重力数据；S2，依据重力数据或已有资料确定反演地区的物性函数阶次；S3，依据物性函数分布，将地下半空间中反演区域横向剖分；S4，建立相应的核函数矩阵；S5，对参数反演结果进行正演，检验反演拟合程度。本发明引入物性函数，减少了运算时的内存占用并提高了运算速度；在引入物性函数时对地下半空间密度模型的构建方式；反演速度提高；计算过程中占用更少的内存空间。
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