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基于电法的双环入渗过程监测
被引量：
3
1
作者
张中三
周启友
+2 位作者
卢德宝
宋震
庞宇峰
《水文地质工程地质》
CAS
CSCD
北大核心
2016年第4期113-117,共5页
本文应用电阻率成像法对双环入渗过程进行二维监测研究。通过在双环(内环直径25 cm,外环直径50 cm)内外以十字交叉的形式布置48个电极,获取了双环入渗过程二维剖面的视电阻率值。分析入渗过程不同深度测点视电阻率变化,得出分层饱和的...
本文应用电阻率成像法对双环入渗过程进行二维监测研究。通过在双环(内环直径25 cm,外环直径50 cm)内外以十字交叉的形式布置48个电极,获取了双环入渗过程二维剖面的视电阻率值。分析入渗过程不同深度测点视电阻率变化,得出分层饱和的时间。视电阻率成像监测双环入渗获取了水流入渗的近似形状,尤其是外环的侧向渗流,表明双环入渗促进内环的近垂向入渗。
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关键词
双环入渗
视电阻率成像
侧向入渗
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职称材料
基于MWOA-Elman神经网络的接地网瞬变电磁缺陷识别
被引量：
2
2
作者
韩欣月
邓长征
+2 位作者
付添
夏鹏雨
刘旋
《广西师范大学学报（自然科学版）》
CAS
北大核心
2023年第3期53-66,共14页
为改进当前瞬变电磁探测系统的局限,提高接地网缺陷识别的效率与精度,提出一种MWOA-Elman神经网络,完成数据由采样到成像的转化过程,快速实现视电阻率成像,精准识别接地网的不同缺陷。首先,通过理论计算完成接地网瞬变场参数样本集,构造...
为改进当前瞬变电磁探测系统的局限,提高接地网缺陷识别的效率与精度,提出一种MWOA-Elman神经网络,完成数据由采样到成像的转化过程,快速实现视电阻率成像,精准识别接地网的不同缺陷。首先,通过理论计算完成接地网瞬变场参数样本集,构造Elman神经网络的单映射关系。其次,围绕收敛因子、自适应权重与阈值对鲸鱼算法进行改进,用改进鲸鱼算法(modified whale optimization algorithm, MWOA)优化Elman神经网络的权值和阈值。测试结果表明,MWOA-Elman神经网络在第854步收敛,4项误差指标MAE、MSE、RMSE、MAPE分别为0.103 51、0.040 09、0.126 64和0.333 52%,接地网缺陷识别精度为99.678%,识别效率与精度均优于其他模型。最后,通过分析3×3接地网3种典型缺陷位置的成像结果,验证了MWOA-Elman神经网络应用于接地网缺陷识别的有效性,为嵌入瞬变电磁探测系统的智能算法提供参考。
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关键词
接地网缺陷
瞬变场参数
视电阻率成像
ELMAN神经网络
改进鲸鱼算法
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职称材料
题名
基于电法的双环入渗过程监测
被引量：
3
1
作者
张中三
周启友
卢德宝
宋震
庞宇峰
机构
南京大学地球科学与工程学院
出处
《水文地质工程地质》
CAS
CSCD
北大核心
2016年第4期113-117,共5页
基金
国家自然科学基金项目(41172208)
国防科工委核废料地质处置项目([2011]1081)
文摘
本文应用电阻率成像法对双环入渗过程进行二维监测研究。通过在双环(内环直径25 cm,外环直径50 cm)内外以十字交叉的形式布置48个电极,获取了双环入渗过程二维剖面的视电阻率值。分析入渗过程不同深度测点视电阻率变化,得出分层饱和的时间。视电阻率成像监测双环入渗获取了水流入渗的近似形状,尤其是外环的侧向渗流,表明双环入渗促进内环的近垂向入渗。
关键词
双环入渗
视电阻率成像
侧向入渗
Keywords
double-ring infiltration
ERT
lateral-flow
分类号
P631.322 [天文地球—地质矿产勘探]
P641.2 [天文地球—地质矿产勘探]
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职称材料
题名
基于MWOA-Elman神经网络的接地网瞬变电磁缺陷识别
被引量：
2
2
作者
韩欣月
邓长征
付添
夏鹏雨
刘旋
机构
三峡大学电气与新能源学院
三峡大学新能源微电网湖北省协同创新中心
出处
《广西师范大学学报（自然科学版）》
CAS
北大核心
2023年第3期53-66,共14页
基金
国家自然科学基金(51877122)
湖北省教育厅科学技术研究计划中青年人才项目(Q20151205)。
文摘
为改进当前瞬变电磁探测系统的局限,提高接地网缺陷识别的效率与精度,提出一种MWOA-Elman神经网络,完成数据由采样到成像的转化过程,快速实现视电阻率成像,精准识别接地网的不同缺陷。首先,通过理论计算完成接地网瞬变场参数样本集,构造Elman神经网络的单映射关系。其次,围绕收敛因子、自适应权重与阈值对鲸鱼算法进行改进,用改进鲸鱼算法(modified whale optimization algorithm, MWOA)优化Elman神经网络的权值和阈值。测试结果表明,MWOA-Elman神经网络在第854步收敛,4项误差指标MAE、MSE、RMSE、MAPE分别为0.103 51、0.040 09、0.126 64和0.333 52%,接地网缺陷识别精度为99.678%,识别效率与精度均优于其他模型。最后,通过分析3×3接地网3种典型缺陷位置的成像结果,验证了MWOA-Elman神经网络应用于接地网缺陷识别的有效性,为嵌入瞬变电磁探测系统的智能算法提供参考。
关键词
接地网缺陷
瞬变场参数
视电阻率成像
ELMAN神经网络
改进鲸鱼算法
Keywords
ground grid defect
transient field parameters
apparent resistivity imaging
elman neural network
modified whale optimization algorithm
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
TM862 [电气工程—高电压与绝缘技术]
TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于电法的双环入渗过程监测
张中三
周启友
卢德宝
宋震
庞宇峰
《水文地质工程地质》
CAS
CSCD
北大核心
2016
3
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下载PDF
职称材料
2
基于MWOA-Elman神经网络的接地网瞬变电磁缺陷识别
韩欣月
邓长征
付添
夏鹏雨
刘旋
《广西师范大学学报（自然科学版）》
CAS
北大核心
2023
2
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