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強干擾區大地電磁探測技術與應用——以廬樅礦集區為例 版權信息
- ISBN：9787548740223
- 條形碼：9787548740223 ; 978-7-5487-4022-3
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
強干擾區大地電磁探測技術與應用——以廬樅礦集區為例 內容簡介
我國中東部人煙稠密、交通通信發達、工業化程度高，電磁干擾嚴重，對天然場源的大地電磁法的數據質量有巨大影響。本書以安徽廬樅礦集區的大地電磁及音頻大地電磁數據采集為例，詳細討論了強干擾區大地電磁信號及其干擾的時間域、頻率域和空間域特征，數據質量評價方法，以及提高數據質量的數據采集措施、數據處理方法，提出了一系列信號處理新方法、阻抗估計新方法和時空陣列大地電磁數據處理方法等，形成了強干擾區大地電磁探測技術體系，對我國中東部深部電磁探測具有重大意義和應用前景。 本書可作為地球物理專業相關科教從業人員的參考書，也可供研究生、工程技術人員參考。
強干擾區大地電磁探測技術與應用——以廬樅礦集區為例 目錄
第1章 長江中下游地區的大地電磁場特征
1.1 長江中下游地區電磁環境
1.2 信號總體頻譜特征
1.3 信號頻譜的時變特征
1.4 討論
1.5 本章小結
第2章 強干擾區大地電磁干擾特征與評價
2.1 強干擾區的電磁噪聲源
2.2 含噪電磁場數據的時頻域特征
2.2.1 含噪電磁場數據的時間域特征
2.2.2 含噪電磁場數據的時頻譜特征
2.2.3 含噪電磁數據的分頻帶畸變特征
2.3 強噪聲對大地電磁數據的畸變影響
2.3.1 類方波的影響
2.3.2 類三角波的影響
2.3.3 脈沖波的影響
2.4 “近源型”畸變數據的空間分布
2.4.1 典型測站的“近源型”畸變特征
2.4.2 流動測站畸變數據的頻域統計
2.4.3 流動測站畸變數據的空間域分布
2.5 強干擾區大地電磁數據質量評價
2.6 本章小結
第3章 強噪聲的時間域壓制方法
3.1 自適應濾波
3.1.1 自適應濾波基本理論
3.1.2 自適應濾波算法
3.1.3 自適應濾波理論在MT信號處理中的應用
3.2 Hilbert-Huang變換
3.2.1 Hilben-Huang變換基本原理
3.2.2 基于HHT能量譜篩選大地電磁數據時間序列
3.2.3 HHT在大地電磁測深數據處理中的應用
3.2.4 實測點大地電磁資料處理
3.3 數學形態濾波
3.3.1 廣義形態濾波器的定義與構建
3.3.2 組合廣義形態濾波去噪效果
3.3.3 實際資料分析
3.4 稀疏分解去噪
3.4.1 稀疏分解基本原理
3.4.2 冗余字典設計
3.4.3 信號重構算法
3.4.4 仿真分析
3.4.5 實測數據處理
3.5 本章小結
第4章 強噪聲的頻率域壓制方法
4.1 穩健阻抗估計
4.1.1 大地電磁阻抗估計
4.1.2 穩健阻抗估計方法原理
4.1.3 大地電磁阻抗估計仿真實驗
4.1.4 實測數據處理
4.2 頻率域數據刪選處理
4.3 遠參考處理
4.3.1 遠參考處理的基本原理
4.3.2 仿真數據的遠參考法處理效果分析
4.3.3 實測數據的遠參考法處理效果分析
4.4 互參考與電參考
4.4.1 互參考
4.4.2 電參考
4.5 本章小結
第5章 多頻點多測點數據處理
5.1 頻域視電阻率曲線畸變的相位校正
5.2 基于Rhoplus的校正方法
5.2.1 Rhoplus方法簡介
5.2.2 Rhoplus方法的適用性
5.2.3 關鍵技術
5.2.4 應用實例
5.3 剖面數據的靜態效應及校正
5.4 時空陣列數據處理技術
5.4.1 大地電磁陣列觀測系統
5.4.2 時空陣列數據處理方法原理
5.4.3 應用案例
5.5 小結與討論
第6章 強干擾區大地電磁數據采集技術
6.1 強干擾區電磁數據采集的主要難點
6.2 測點布設方案
6.2.1 單點采集時間
6.2.2 電偶極長度
6.2.3 標量或張量測量方式
6.2.4 布極方位
6.2.5 接地電阻的影響
6.3 提高質量的常規采集措施
6.3.1 重復觀測
6.3.2 優選觀測時段
6.3.3 延長采集時間
6.4 提高質量的多站同步采集措施
6.4.1 優選遠參考站
6.4.2 多參考站同步觀測
6.4.3 增大同步觀測陣列的規模
6.5 本章小結
第7章 廬樅礦集區MT／AMT探測示例
7.1 地質背景與物性特征
7.1.1 地質背景
7.1.2 物性特征
7.2 數據采集與質量評價
7.2.1 MT數據采集概述
7.2.2 AMT數據采集概述
7.2.3 數據質量評價
7.3 數據處理
7.3.1 廬樅MT數據形態濾波處理效果
7.3.2 廬樅AMT數據字典學習類方法處理結果
7.3.3 Rhoplus校正頻域畸變處理效果
7.4 數據反演
7.4.1 反演方法及流程
7.4.2 MT數據反演
7.4.3 AMT數據反演
7.5 地質解釋
7.5.1 廬樅礦集區的地殼結構
7.5.2 礬山鎮一將軍廟幅構造單元
7.5.3 礬山鎮幅典型地質體分布
7.6 本章小結
第8章 結論與建議
參考文獻
1.1 長江中下游地區電磁環境
1.2 信號總體頻譜特征
1.3 信號頻譜的時變特征
1.4 討論
1.5 本章小結
第2章 強干擾區大地電磁干擾特征與評價
2.1 強干擾區的電磁噪聲源
2.2 含噪電磁場數據的時頻域特征
2.2.1 含噪電磁場數據的時間域特征
2.2.2 含噪電磁場數據的時頻譜特征
2.2.3 含噪電磁數據的分頻帶畸變特征
2.3 強噪聲對大地電磁數據的畸變影響
2.3.1 類方波的影響
2.3.2 類三角波的影響
2.3.3 脈沖波的影響
2.4 “近源型”畸變數據的空間分布
2.4.1 典型測站的“近源型”畸變特征
2.4.2 流動測站畸變數據的頻域統計
2.4.3 流動測站畸變數據的空間域分布
2.5 強干擾區大地電磁數據質量評價
2.6 本章小結
第3章 強噪聲的時間域壓制方法
3.1 自適應濾波
3.1.1 自適應濾波基本理論
3.1.2 自適應濾波算法
3.1.3 自適應濾波理論在MT信號處理中的應用
3.2 Hilbert-Huang變換
3.2.1 Hilben-Huang變換基本原理
3.2.2 基于HHT能量譜篩選大地電磁數據時間序列
3.2.3 HHT在大地電磁測深數據處理中的應用
3.2.4 實測點大地電磁資料處理
3.3 數學形態濾波
3.3.1 廣義形態濾波器的定義與構建
3.3.2 組合廣義形態濾波去噪效果
3.3.3 實際資料分析
3.4 稀疏分解去噪
3.4.1 稀疏分解基本原理
3.4.2 冗余字典設計
3.4.3 信號重構算法
3.4.4 仿真分析
3.4.5 實測數據處理
3.5 本章小結
第4章 強噪聲的頻率域壓制方法
4.1 穩健阻抗估計
4.1.1 大地電磁阻抗估計
4.1.2 穩健阻抗估計方法原理
4.1.3 大地電磁阻抗估計仿真實驗
4.1.4 實測數據處理
4.2 頻率域數據刪選處理
4.3 遠參考處理
4.3.1 遠參考處理的基本原理
4.3.2 仿真數據的遠參考法處理效果分析
4.3.3 實測數據的遠參考法處理效果分析
4.4 互參考與電參考
4.4.1 互參考
4.4.2 電參考
4.5 本章小結
第5章 多頻點多測點數據處理
5.1 頻域視電阻率曲線畸變的相位校正
5.2 基于Rhoplus的校正方法
5.2.1 Rhoplus方法簡介
5.2.2 Rhoplus方法的適用性
5.2.3 關鍵技術
5.2.4 應用實例
5.3 剖面數據的靜態效應及校正
5.4 時空陣列數據處理技術
5.4.1 大地電磁陣列觀測系統
5.4.2 時空陣列數據處理方法原理
5.4.3 應用案例
5.5 小結與討論
第6章 強干擾區大地電磁數據采集技術
6.1 強干擾區電磁數據采集的主要難點
6.2 測點布設方案
6.2.1 單點采集時間
6.2.2 電偶極長度
6.2.3 標量或張量測量方式
6.2.4 布極方位
6.2.5 接地電阻的影響
6.3 提高質量的常規采集措施
6.3.1 重復觀測
6.3.2 優選觀測時段
6.3.3 延長采集時間
6.4 提高質量的多站同步采集措施
6.4.1 優選遠參考站
6.4.2 多參考站同步觀測
6.4.3 增大同步觀測陣列的規模
6.5 本章小結
第7章 廬樅礦集區MT／AMT探測示例
7.1 地質背景與物性特征
7.1.1 地質背景
7.1.2 物性特征
7.2 數據采集與質量評價
7.2.1 MT數據采集概述
7.2.2 AMT數據采集概述
7.2.3 數據質量評價
7.3 數據處理
7.3.1 廬樅MT數據形態濾波處理效果
7.3.2 廬樅AMT數據字典學習類方法處理結果
7.3.3 Rhoplus校正頻域畸變處理效果
7.4 數據反演
7.4.1 反演方法及流程
7.4.2 MT數據反演
7.4.3 AMT數據反演
7.5 地質解釋
7.5.1 廬樅礦集區的地殼結構
7.5.2 礬山鎮一將軍廟幅構造單元
7.5.3 礬山鎮幅典型地質體分布
7.6 本章小結
第8章 結論與建議
參考文獻
展開全部
強干擾區大地電磁探測技術與應用——以廬樅礦集區為例 作者簡介
湯井田，男，1965年出生，博士，中南大學教授，博士研究生導師。1992年畢業于中南工業大學，獲工學博士學位。1994年晉升教授，1998年被評為博士研究生導師，同年以高級訪問學者留學美國勞侖茲（伯克利）國家實驗室；中國地球物理學會會員，美國勘探地球物理學家協會（SEG）會員。主要從事電磁場理論、應用及信號處理方面的研究，已發表學術論文200余篇。主持國家科技專項、國家“863”高技術研究發展計劃、國家自然科學基金、湖南省自然科學基金等科研項目近30項。
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