井下巷道地磁匹配特征的CEA卷积增强的分析
针对井下某些巷道地磁空间变化平缓,地磁匹配概率低的问题,构建了井下巷道地磁卷积增强算子(convolution enhancement algorithms,CEA),进行地磁匹配前的目标区域和匹配向量的卷积增强预处理,去除数据噪声和增强识别特征.以Laplace、高通滤波(High Pass)、索伯尔滤波(Sobel)图像卷积算子为基础,通过列向量特征的锐化处理,建立了井下巷道地磁卷积增强的Laplace、High Pass和Sobel卷积算子模板.选取某金矿4个巷道的地磁数据,开展了 CEA算子卷积前后的均方差算法地磁匹配定位的仿真试验.试验结果表明,CEA算子卷积可以增强匹配序列和地磁图的地磁空间特征,降低了匹配数据中的噪声影响.在数据CEA卷积前后的地磁统计特征对比中发现,Laplace算子不仅保持了原有地磁图变化特征,还增大了数据空间变化的差异度,降低了相关性,效果明显.特别是600 nT的高噪声干扰匹配试验中,Laplace算子卷积能够降低噪声对地磁定位扰动影响,有效提高了地磁匹配定位的概率和精度,具有较强的鲁棒性,适合作为井下巷道地磁匹配的数据预处理模型.
井下地磁定位、Laplace卷积、卷积增强、噪声扰动
P318(大地（岩石界）物理学（固体地球物理学）)
国家自然科学基金;河北省自然科学基金;河北省博士研究生创新项目
2022-11-02（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共10页
1422-1431
