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| 1 | 煤矿防治水智能化技术与装备研究现状及展望显示文摘为了解决煤矿充水条件的精准探测、有效预测、动态监测和水害的可靠治理问题,人工智能和信息化技术在我国煤矿水害防治技术和装备中获得广泛应用并取得重要进展。依据智能感知、智能判断和智能执行等智能化技术三要素,将煤矿防治水智能化定义为水害致灾因素的有效筛选、自动识别和精准控制的过程。从5个方面系统地总结了煤矿防治水智能化技术现状:即探测装备的智能化芯片应用及数据处理智能算法、含水层富水性分区的信息融合法及煤层底板突水预测的统计学习法、基于智能化传感器及智能算法的矿井水情(害)实时监测预警系统、水害治理工程的信息化设计及智能控制注浆系统、紧急避灾最优路径搜索及突水水源快速识别。结果表明:水害探测装备及解释方法的智能化提高了装备的抗干扰能力,实现了探测数据的快速准确处理;煤层底板突水预测的统计学习法使突水预测精度由82%提高到91%;网络并行电法监测仪在五沟煤矿提前2 d成功预报了工作面底板突水;智能化注浆系统形成了高度定制化的制浆-注浆数字化解决方案,实现全自动造浆30 m3/h;避灾抢险智能化为矿井灾害情景下的井下人员合理疏散和应急救援提供了辅助决策支持平台。提出随着智慧矿山、透明矿井技术的不断发展与完善,多源时空智能化探(监)测、玻璃水文地质、水害监测大数据挖掘、井下救援机器人等将会成为热点研究方向,并最终形成煤矿防治水智能化技术体系。 | 靳德武 乔伟 李鹏 樊娟 | 2019 | 煤炭科学技术2019，47，3： | 46 |
| 2 | 利用BP神经网络法对致密砂岩气藏储集层复杂岩性的识别显示文摘在岩心和录井资料较少,又非常依赖测井资料进行地质综合解释的研究区域,利用测井资料进行岩性识别是一项基础而又重要的工作.测井资料的数据种类虽然较多,但对岩性敏感的曲线较少,因此,如何优选对岩性敏感的测井曲线,然后进行网络学预测岩性,则显得尤为关键.在进行BP神经网络学习前,利用已知岩心资料,优选了本研究区对岩性较为敏感的自然伽玛和光电吸收截面指数这两种测井曲线,并做标准化与归一化处理,以消除测井系列、型号和测井曲线度量单位的不同引起的刻度和数量级误差,从而提高网络收敛速度,建立准确岩性识别模型,识别了未取芯井的岩性.研究结果表明,利用优选输入向量的BP神经网络法对苏里格气田复杂岩性进行识别,识别准确率较高,平均符合率达到了近90%.因此,通过采用该方法对岩性的识别,也为后续基础性研究工作提供了宝贵的一手资料. | 单敬福 陈欣欣 赵忠军 葛雪 张芸 | 2015 | 地球物理学进展2015，30，3： | 31 |
| 3 | 基于遗传神经网络的大地电磁反演显示文摘为进一步提高大地电磁非线性反演的稳定性、运算效率及准确度,将遗传神经网络算法引入大地电磁反演.首先针对大地电磁二维地电模型建立BP(Back Propagation)神经网络基本框架进行学习训练,网络输入为已知地电模型的视电阻率参数,输出为该地电模型参数;再利用遗传算法对神经网络学习训练过程进行优化,计算出多种地电模型网络连接权值和阈值的最优解;最后将最优连接权值和阈值对未知模型进行反演测试,网络输入为未知地电模型的视电阻率参数,输出为该地电模型参数.模型实验表明:遗传神经网络算法充分结合了遗传算法的全局寻优性和神经网络的局部寻优性,相比单一神经网络算法,在网络学习训练中提高了解的收敛成功率和计算速度,在反演测试中能更准确地逼近真实模型.将遗传神经网络算法与最小二乘正则化反演进行对比,理论模型和实测数据都验证了遗传神经网络算法在大地电磁反演中的可行性和有效性. | 王鹤 刘梦琳 席振铢 彭星亮 何航 | 2018 | 地球物理学报2018，61，4： | 19 |
| 4 | 分布式三维电法研究进展显示文摘自然界中几乎所有的地质结构都是三维的,尤其是对于矿体形态变化很大的金属矿,常规的二维电法探测很难准确刻画其三维形态,另一方面,极化率参数对硫化物金属矿的反映更为直接有效,因此开展三维电法工作获取电阻率和极化率三维形态,是深部矿产资源探测的迫切需求,也是当前电法的发展方向.本文从原理、装置、硬件系统、反演方法及软件等方面,介绍了分布式三维直流电法勘探研究进展.通过对TITAN-24、NEWDAS和IRIS分布式系统的特点及其应用实例分析,发现由于同时观测不同方向的电性参数,大大提高了横向分辨率;大功率、大极距的采集方法,有效加大了勘探深度;分布式的测站布设,提高了工作效率;采用全波形记录前提下,在干扰严重的老矿山周边,仍能采集到有效的电法数据,为危机矿山的深、边部找矿开辟了新的途径. | 张亚伟 严加永 张昆 张永谦 邵陆森 | 2015 | 地球物理学进展2015，30，4： | 16 |
| 5 | 基于IGA算法的电阻率神经网络反演成像研究显示文摘为满足地球物理资料反演解释的高精度、快速、稳定的要求,本文结合免疫遗传算法寻优速度快和BP神经网络反演不依赖初始模型等优点,设计了一种将BP神经网络和免疫遗传算法进行有机结合的全局优化反演策略,并将该策略成功地应用于二维高密度电法数据反演.利用免疫遗传算法(Immune Genetic Algorithm,简称IGA)对神经网络的反演参数进行同步优化,提高了电阻率反演的精度.仿真和实验结果验证设计的全局优化反演策略取得了较好的效果,通过与线性反演方法和BP法以及遗传神经网络法等反演方法进行比较,得出该方法具有反演精度更高,反演时间更短等显著优势的结论. | 高明亮 于生宝 郑建波 徐畅 刘伟宇 栾卉 | 2016 | 地球物理学报2016，59，11： | 12 |
| 6 | 基于GPU混合反演的隧道电阻率超前探测成像研究显示文摘隧道施工期超前探测对于避免突涌水灾害的发生具有重要作用,为满足隧道三维电阻率超前探测快速化解译与成像的要求,本文提出了一种基于GPU并行的蚁群算法与最小二乘方法相结合的混合反演算法.该方法结合线性反演与非线性反演的优点,利用蚁群算法全局搜索能力强的优点为最小二乘反演提供较优的初始模型,以克服最小二乘算法容易陷入局部最优的缺点,提高了隧道三维电阻率反演成像的精度.同时,基于蚁群算法的天然并行性,提出了CUDA环境下的GPU并行策略,实现了三维电阻率反演的快速化成像.其次,开展了基于GPU混合反演的数值算例,与传统最小二乘线性反演进行了对比,基于GPU并行计算的混合反演计算效率得到了显著提高,对含水构造的位置、形态有较好的反映,压制了三维反演的多解性.最后开展了物理模型试验,结果表明基于GPU混合反演探测的低阻异常体与实际含水构造的位置较为相符,发现基于GPU加速的混合反演方法在提高探测精度与加快反演速度方面具有显著优势,为三维电阻率混合反演方法在隧道超前探测实际工程中的应用奠定了基础. | 聂利超 张欣欣 刘斌 刘征宇 王传武 郭谦 刘海东 王厚同 | 2017 | 地球物理学报2017，60，12： | 6 |
| 7 | 广义Stein无偏风险估计与地球物理反问题正则化参数求取显示文摘地球物理反演是获取地球信息的重要手段,其求解具有严重的不适定性.为获得稳定的反问题结果,通常需要在目标泛函中加入正则化约束项.正确地估计正则化参数一直是地球物理反问题中的难点.目前存在的选取方法需要根据大量的试验来确定正则化参数,工作量十分巨大,并且存在很大的经验性,很难得到最优的正则化参数.针对这个问题,本文提出了一种基于广义Stein无偏风险估计的正则化参数求取方法.该方法的具体思路是通过求解模型参数均方误差的广义Stein无偏风险估计函数,在反问题求解过程中自动求取正则化参数.本文模型测试结果表明,相比于目前常用的方法,通过该方法得到的正则化参数是最优的. | 代荣获 尹成 刘阳 张旭东 赵虎 闫柯 张伟 | 2019 | 地球物理学报2019，62，3： | 6 |
| 8 | 基于统计分析的多协议单片机数据通信系统EFT抗扰度研究显示文摘电快速瞬变脉冲群(EFT)易通过电源线与通信线间的耦合干扰电子系统或设备正常运行,通信协议直接影响数据通信的EFT抗扰度.本文设计了包含I2C、USART、SPI和RS232四种数据通信协议的单片机数据通信系统,采用线缆耦合方式对其进行EFT抗扰度试验,基于数理统计方法分析了不同通信协议下系统EFT抗扰度.根据试验中获取的阈值电压数据,运用最大似然法估计假设模型参数,再通过卡方拟合优度检验以及汉南-奎因信息准则选取最优拟合分布模型Gamma模型,以研究不同通信协议下的EFT干扰阈值电压分布规律.对单片机通信协议而言,在一定波特率下,EFT抗扰度由低到高依次为I2C、USART、SPI、RS232. | 钟志明 谭坚文 叶方伟 刘阳 曾德平 吴明达 | 2018 | 电子学报2018，46，2： | 5 |
| 9 | 差分进化算法在MT信号激电信息提取中的应用研究显示文摘从MT信号中提取激电信息的研究对深部矿产资源和油气资源的开发具有重要的现实意义.在激电信息提取方法的研究中,过去的理论多以线性反演方法为主,主要存在三个问题:(1)依赖初始模型,(2)容易陷入局部极值,(3)多解性严重.本文通过以下方法解决上述问题:(1)采用差分进化算法对MT信号中的激电信息以反演的方式进行提取,该方法受初始模型影响小,不易陷入局部极值.(2)在差分进化算法的适应度目标函数中引入最小构造约束,并提出对极化率和电阻率分别约束来提高反演结果的稳定性.对极化层处于不同位置的不同地电类型的反演仿真结果表明,本文算法能有效获得电阻率和激电参数的光滑模型,反演结果具有较高的稳定一致性和准确性.加入噪声测试后的实验结果表明,本文算法对高斯白噪声有较强的鲁棒性.与微粒群优化算法(PSO)比较结果表明,本文算法具有更为优越的收敛速度,能够获得更好的反演效果.上述结果表明,用非线性方法提取MT信号激电信息具有积极的意义. | 董莉 李帝铨 江沸菠 | 2015 | 地球物理学进展2015，30，4： | 2 |
| 10 | 人工神经网络方法在摩擦学领域的应用研究进展显示文摘摩擦学系统具有复杂性,但传统研究方法无法精确定量求解摩擦学复杂问题。为了了解摩擦学复杂问题的解决方法,更好地开展对摩擦学复杂问题的深入研究,阐述人工神经网络方法解决磨损过程的预测、摩擦因数预测与分析和磨屑识别等摩擦学复杂问题的研究进展,并对其未来发展趋势进行展望,如建立新型神经网络模型,建立集成度高、耦合多种分析方法的平台以及创新研究对象等。 | 宋剑 王松 廖振华 刘宇宏 刘伟强 | 2016 | 润滑与密封2016，41，11： | 2 |
| 11 | 基于支持向量机回归的电阻率成像反演显示文摘以电阻率成像为应用背景,研究了在有限学习样本下,支持向量机回归在电法反演中的建模方法,对反演建模时样本划分、数据预处理、反演流程、评估指标等关键技术进行了分析,给出了一种基于交叉验证(CV)的支持向量机参数寻优方法;通过比较RBF核函数在不同的参数ε下对反演结果的影响,建立了优化的电阻率成像SVR反演模型。 | 董莉 江沸菠 戴前伟 傅宇航 | 2017 | 物探与化探2017，41，3： | 1 |
| 12 | 基于径向基神经网络的脉冲涡流缺陷轮廓重构显示文摘采用脉冲涡流技术进行检测时,为准确得到被测缺陷的轮廓,提出了一种基于径向基神经网络的缺陷轮廓重构方法。该方法为降低网络结构对重构结果的影响,采用主成分分析法对网络隐层应选择的最少节点数进行了计算,进而确定了较合理的网络结构;而后采用混合学习算法求得了网络参数,并通过引入梯度信息衰减系数对求解过程进行了优化;最后将其应用于脉冲涡流检测的缺陷轮廓重构实验,结果表明:基于径向基神经网络的缺陷轮廓重构方法不仅具有较高的重构精度而且具有较强的抗噪声干扰能力,是一种有效可行的脉冲涡流缺陷轮廓重构方法。 | 朱红运 王长龙 王建斌 江涛 | 2016 | 仪表技术与传感器2016，，6： | 1 |
| 13 | 应用长短期记忆循环神经网络的弱反射信号增强方法显示文摘由于沉积环境的特殊性和复杂性,地下介质中不同反射界面的波阻抗差可能差异巨大。如果储层的有效反射信息较弱,在地震数据中极可能被强反射信息掩盖,不易被识别,影响了储层识别效果,因此亟需一种解释性处理技术突出弱反射信息。常规方法一般是先从地震数据中分离出强反射分量,再将它削弱或删除。但如果地震子波提取不准确,减去法中强反射残留会引入虚假信号。文中提出了一种“升弱降强”的新思路,通过构建幂次反射系数映射模型缩小弱反射信号与强反射信号的相对差异。首先计算测井反射系数的幂次反射系数,将弱反射系数相对增大、强反射系数相对减小,得到拟反射系数序列;再用原始反射系数序列和拟反射系数序列分别与地震子波进行褶积运算,得到合成地震记录和拟合成地震记录,生成训练样本集;然后用该样本集训练长短期记忆(LSTM)循环神经网络,建立合成地震记录与拟合成地震记录的映射关系;最后将该网络应用于地震数据,增强了地震弱反射信号。模型和实际数据应用结果表明,该方法能有效增强地层本身引起的弱反射信号,提高地震数据的储层识别能力。 | 隋京坤 陈胜 郑晓东 胡天跃 | 2023 | 石油地球物理勘探2023，58，1： | 0 |
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