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公开(公告)号：CN117706621A
公开(公告)日：2024-03-15
申请号：CN202311336869.9
申请日：2023-10-16
Applicant: 吉林大学
Abstract: 本发明属于微地震监测技术领域，具体来讲为一种基于到时补偿和虚拟场优化的地面微震监测定位方法，根据初始速度模型和均匀速度模型；计算目标事件E的位置，将检波器两两配对，建立双曲面，获取目标函数，搜索目标函数极大值，得到微地震事件的最终定位结果，利用位置已知的最初的主事件P0的定位结果对步骤G所获取的目标事件的定位结果进行修正。本发明降低了反演结果对初至到时拾取和速度模型准确性的依赖，此外，对定位过程的简化缩短了定位时间，在微地震实时监测领域具有广阔的应用前景。后续的研究将进一步改进到时补偿策略，以降低初始估计位置对定位结果的影响并使其适用于更复杂的地层结构。
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公开(公告)号：CN113052297B
公开(公告)日：2022-11-22
申请号：CN202110253991.4
申请日：2021-03-04
Applicant: 吉林大学
Abstract: 本发明公开了一种基于卷积神经网络融合EKF的拖缆姿态解算方法及系统。该融合方法包括：通过多个传感器测得原始姿态数据；将原始姿态的九轴数据解算为角度数据；构建卷积神经网络与EKF融合模型，将上述角度数据作为模型的输入；使用原始角度数据训练卷积神经网络与EKF融合模型，让模型可以根据原始数据自主调整EKF的参数，找到最优的滤波参数模型；将滤波后的姿态角度数据作为卷积神经网络与EKF融合模型的输出进行输出。本发明的融合解算方法，提高了姿态角度数据的测量精度。
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公开(公告)号：CN109409431B
公开(公告)日：2020-10-09
申请号：CN201811264585.2
申请日：2018-10-29
Applicant: 吉林大学
Abstract: 本发明公开了一种基于神经网络的多传感器姿态数据融合方法及系统。该方法包括：通过多个传感器产生原始姿态数据；将原始姿态数据作为卷积神经网络输入，经过卷积层、池化层、全连接层和第一激活函数后输出的姿态数据作为卷积神经网络输出进行输出；将卷积神经网络输出作为人工神经网络输入，根据预设的通用核结构对人工神经网络任一隐含层对应的预设节点的输入不通过第二激活函数输出,以及对任一隐含层对应的剩余节点的输入通过第二激活函数输出，将最末端隐含层的神经元节点输出的姿态角度数据作为人工神经网络输出进行输出。本发明的融合方法，通过将卷积神经网络和优化的人工神经网络有效结合，提高了姿态角度数据的测量精度。
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公开(公告)号：CN106789775B
公开(公告)日：2019-11-26
申请号：CN201710116072.6
申请日：2017-03-01
Applicant: 吉林大学
Abstract: 本发明涉及一种基于MIMO技术的测井电缆高速数据传输方法，该方法打破已有的七芯电缆只能单芯进行数据传输的格局，采用四根缆芯同时进行数据传输，每根缆芯数据采用OFDM进行调制，同时将串扰转换成有用信号，在接收端辅助信号恢复，有效的解决了传统电缆传输系统中传输速率有限、带载能力不足等问题。7000米长的电缆传输速率可达2.5Mbps，误码率低至5E‑9。在相同条件下，本方法传输速率是单芯进行数据传输的两倍，大大提高了数据传输的速率。本方法属于多路复用的高速数据传输方法，更适用于以七芯电缆为传输介质的高速传输系统中，有效提高电缆利用率的同时大大提高传输速率。
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公开(公告)号：CN107045142B
公开(公告)日：2019-04-30
申请号：CN201710181390.0
申请日：2017-07-04
Applicant: 吉林大学
Abstract: 本发明涉及一种基于压缩感知的小波域地震数据实时压缩与高精度重构方法，包括以下步骤：首先对微震信号在小波域稀疏表示；然后利用Logistic混沌序列构造混沌伯努利测量矩阵(CBMM)，并用测量矩阵对稀疏表示的微震信号压缩观测；最后采用贝叶斯小波树结构压缩感知重构算法(BTSWCS)，恢复出完整原始数据。本发明经实际对比实验结果表明：使用本方法对总采样点为28的数据压缩，压缩时间可缩短至10‑5s，也就是说，若地震仪采样率是1KSPS，CBMM测量矩阵对它采集的0.25s的数据基本可以实现实时压缩。低信噪比情况下，本发明重构算法使PSNR值至少提升5dB，相对贪婪算法，明显提高了峰值信噪比，降低了重构误差。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN107861150B
公开(公告)日：2019-04-05
申请号：CN201711082378.0
申请日：2017-11-07
Applicant: 吉林大学
IPC: G01V1/28
Abstract: 本发明涉及一种基于AHRS和检波器间相对旋转的检波器姿态识别方法，在一节三分量检波器中安装姿态参考系统作为参考检波器，通过姿态参考系统中的多种姿态传感器测量并解算其在地理坐标系下的姿态。以四元数法表示姿态数据，再利用基于四元数的最小二乘法，根据不同检波器采集的地震信号的相关性，求取检波器间的相对旋转。综合参考检波器的姿态信息和检波器间的相对旋转，依次求取所有检波器在地理坐标系中的姿态。相对于传统的三分量检波器校正方法，本方法可以在震源点位置未知或缺失其他先验信息的情况下应用，同时也能够有效克服传统硬件测量的高成本和地球物理方法运算量大的问题。
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公开(公告)号：CN106646598B
公开(公告)日：2018-09-07
申请号：CN201611223088.9
申请日：2016-12-27
Applicant: 吉林大学
Abstract: 本发明公开了一种基于FAST‑AIC法的微地震信号初至自动拾取方法：先根据水力压裂射孔信号与微地震信号传播路径相似，走时信息相近，提出了一种微地震事件识别新方法；利用水力压裂检波器布阵方式及单道信号局部极值在微地震触发时刻附近设计精确时窗；用Curvelet变换对精确时窗内数据滤波；通过FAST‑AIC算法在精确时窗内进行初至拾取。FAST‑AIC算法是将传统AIC算法优化、变换，求取离散实数序列的算术和、平方和的线性组合形式,减少重复计算,极大地提高计算效率。采用新方法对模拟数据和实际水力压裂微地震监测数据进行初至拾取，验证新方法的可行性和正确性。同时与常规微地震方法初至拾取结果对比，证明提出的新方法较常规方法具有明显的优越性。
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公开(公告)号：CN107045142A
公开(公告)日：2017-08-15
申请号：CN201710181390.0
申请日：2017-07-04
Applicant: 吉林大学
CPC classification number: G01V1/28 , G01V2210/23 , H03M7/30
Abstract: 本发明涉及一种基于压缩感知的小波域地震数据实时压缩与高精度重构方法，包括以下步骤：首先对微震信号在小波域稀疏表示；然后利用Logistic混沌序列构造混沌伯努利测量矩阵(CBMM)，并用测量矩阵对稀疏表示的微震信号压缩观测；最后采用贝叶斯小波树结构压缩感知重构算法(BTSWCS)，恢复出完整原始数据。本发明经实际对比实验结果表明：使用本方法对总采样点为28的数据压缩，压缩时间可缩短至10‑5s，也就是说，若地震仪采样率是1KSPS，CBMM测量矩阵对它采集的0.25s的数据基本可以实现实时压缩。低信噪比情况下，本发明重构算法使PSNR值至少提升5dB，相对贪婪算法，明显提高了峰值信噪比，降低了重构误差。
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公开(公告)号：CN107015269A
公开(公告)日：2017-08-04
申请号：CN201710420555.5
申请日：2017-06-07
Applicant: 吉林大学
Abstract: 本发明涉及一种基于无线网络的微地震压裂实时监测系统及监测方法，主要由服务器、无线微震数据采集站、现场手持巡检终端和无线AP构成，系统间通过WIFI互联，采用UDP和FTP协议进行通信。采集站采用STM32F207处理器做主控单元，32位的ADS1282做数据采集单元，既提高了数据的采集精度，又降低了采集站的功耗和成本；网络结构采用主、从AP拓扑的方式，且与服务器和各采集站构成一个完整的压裂监测系统，有效地解决了无线传输距离短、数据下载速度慢的问题。手持终端与采集站之间采用低功耗蓝牙的通讯方式进行数据交互，实现了以数据流形式的数据传输。系统综合各部分的优点，既能保证严格的数据同步采集、又能实时可靠的监测压裂状态，同时还具有较高的工程应用价值。
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公开(公告)号：CN106507433A
公开(公告)日：2017-03-15
申请号：CN201611083368.4
申请日：2016-11-30
Applicant: 吉林大学
IPC: H04W40/32 , H04L12/715
Abstract: 本发明公开了一种地震仪数据传输分簇路由协议设计方法，包括：依据地震仪的交互信息,计算所有邻近地震仪的平均剩余能量，完成邻近地震仪信息收集阶段；构建不同尺寸的簇群，完成簇头竞争阶段；每个簇头依据控制消息建立簇内调度列表，完成簇成员选择阶段；建立簇头到基站连接运行时间、基站等待连接时间和簇头等待连接时间函数关系式；以最小化加权算术和为目标实现簇头路由形成方法，完成从地震仪到基站无线数据传输路由协议设计。本发明使得剩余能量高的地震仪作为簇头，承担更多的中继数据责任，均衡地震仪的能量消耗，避免地震仪能量过早耗尽引起的地震数据丢失，大大的提高了地震仪工作效率，同时减少无线数据传输的多跳延迟影响。
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