基于BEADS与SSA-VMD算法的城市地空瞬变电磁信号去噪方法研究

作     者：游萌 

作者单位：吉林大学 

学位级别：硕士

导师姓名：林君;张铭

授予年度：2024年

学科分类：081801[工学-矿产普查与勘探] 081802[工学-地球探测与信息技术] 08[工学] 081401[工学-岩土工程] 0818[工学-地质资源与地质工程] 0814[工学-土木工程] 

主      题：城市地下空间探测 地空瞬变电磁法 自适应噪声抑制方法 

摘      要：随着科技进步与经济发展,我国的城市化进程迅速推进,乡村向城市转移的趋势日益明显,城市空间的人口增长导致用地需求也在不断增加,这使得城市地下空间的有效利用成为缓解资源问题的重要途径。然而,城市地下空间存在底层不稳定性以及人为破坏带来的安全隐患,因此,在城市地下空间开发利用前,需要通过物探技术对地层结构进行探测,以减少潜在危险性。 城市地空瞬变电磁(Urban Ground-airborne Transient Electromagnetic Method)是一种探测地下电性结构的一种有效地球物理勘探方法,其通过铺设接地长导线或不接地大回线作为人工发射源,利用无人机等移动平台搭载接收线圈进行电磁场数据的采集。该方法具有勘探深度大、作业效率高等优势。但是,城市空间噪声复杂且强度大,包括来自电器设备、电缆等多种干扰源的电磁干扰,以及飞行平台运动噪声等,都会影响瞬变电磁数据质量,进而影响地下结构解释准确性。因此,针对城市地空瞬变电磁信号的有效去噪方法研究至关重要。 针对城市地空瞬变电磁噪声问题,本文主要研究基于稀疏分解理论(Baseline Estimation And Denoising with Sparsity,BEADS)、麻雀搜索算法(Sparrow Search Algorithm,SSA)和变分模态分解(Variational Mode Decomposition,VMD)的噪声抑制方法。论文的主要研究内容及主要研究成果如下: 1.进行瞬变电磁数据特性及噪声成分分析,通过分析城市地空瞬变电磁数据特征、研究城市复杂背景噪声成分,设计针对城市复杂电磁噪声的压制策略,通过工频干扰及剩余噪声的针对性处理,提高城市电磁信号处理效果。 2.研究基于BEADS的工频干扰抑制算法,利用稀疏分解理论,提升基线估计的准确性以及基线去除的有效性。通过定量对比该方法与传统方法的去噪效果,评估本文方法在瞬变电磁数据消噪方面的优势。结果表明,基于BEADS的工频干扰抑制算法与传统方法相比,信噪比提升约6d B。 3.研究基于SSA-VMD噪声压制算法,有效抑制以随机噪声为主的剩余噪声,采用自适应方法,实现基于信号特性的滤波参数自动优化调整,解决常规方法需人为设置窗口大小及滤波器参数的弊端。通过对本文算法与传统算法的消噪效果的对比与分析,验证本文方法的有效性,结果表明,基于SSA-VMD噪声压制算法与传统方法相比,信噪比提升约10d B。 4.开展基于BEADS与SSA-VMD方法的地空瞬变电磁信号去噪方法实际应用效果验证,利用该方法,对实际采集的城市地空瞬变电磁信号进行消噪处理,并与其他通用噪声抑制方法处理结果进行比对,验证本文方法的可行性、有效性及优势,进而为后续数据反演解释提供高信噪比数据。 本文的创新性工作如下: 本文结合BEADS方法和SSA-VMD方法,进行城市地空瞬变电磁数据的消噪处理,上述两种方法均属于自适应方法,无需针对各类型噪声预先人为设置并不断调整参数,有利于实现复杂种类噪声的自动化处理。具体创新点如下: 1.提出了基于SSA算法的VMD参数自适应优化策略,增强了城市地空瞬变电磁信号中的噪声抑制效果,提高了噪声抑制算法的自适应能力。 2.提出了BEADS与SSA-VMD算法结合的城市地空瞬变电磁信号去噪方法,提升了数据处理的有效性和可靠性。