深海钴结壳超声传播机理及测厚方法研究

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项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    51874353
  • 项目类别:
    面上项目
  • 资助金额:
    60.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    E0405.矿山开采工程
  • 结题年份:
    2022
  • 批准年份:
    2018
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2019-01-01 至2022-12-31

项目摘要

In deep sea cobalt crust mining, the mixing of bedrock will seriously affect the mining efficiency of cobalt crust. Measuring the thickness of cobalt crust is the basis of establishing accurate mining system. So the method of measuring the thickness of cobalt crust by ultrasonic echo is proposed and the micro-topography and thickness of cobalt crust of intelligent ultrasonic detection system in deep sea environment is established. The main research contents are as follow: acoustic propagation characteristics of the cobalt crust and bedrock are studied. The acoustic attenuation model of the cobalt crust and the acoustic energy distribution model of the interface between the cobalt crust and the bedrock are established. These are used to determine the ultrasonic frequency and waveform et al. The relationship between sound velocity, elastic modulus, Poisson's ratio, density and other physical and mechanical property parameters of cobalt crust was studied to determine the sound velocity calculation method for different types of cobalt crusts. The sound velocity measurement experiment was performed using cobalt crust simulation materials and the sound velocity calculation method was modified.The method of reflection echo detection is studied. Based on the theory of pattern recognition and the feature extraction , the reflection echoes of the interface between cobalt crust and bedrock are identified, and the method of accurately calculating the echo arrival time is studied. Combined with the velocity of wave in the crust, an acoustic thickness measurement model for cobalt crust is established. A cobalt-crust micro-topography and thickness intelligent ultrasonic detection system was built to solve the basic theory and key technical problems of thickness measurement of deep-sea cobalt crust through theoretical, simulation and experimental research.
深海钴结壳开采时,基岩的混入将严重影响钴结壳的采集效率,对钴结壳厚度进行测量是提高采集效率的基础。本项目提出利用超声回波法测量钴结壳厚度,并搭建深海环境下微地形与厚度智能超声探测系统。研究钴结壳内部及钴结壳—基岩分界面的声学传播特性,建立钴结壳声衰减模型及分界面声波能量分配模型,以此确定超声探测频率、波形等参数;研究钴结壳声速与弹性模量、泊松比、密度等物理力学参数的关系,确定不同类型钴结壳的声速计算方法;利用钴结壳模拟料进行声速测量实验,修正声速计算方法;研究反射回波检测方法,基于特征提取与模式识别理论对钴结壳-基岩界面回波进行识别,并研究精确计算回波到达时间的方法,结合钴结壳中的波速,建立钴结壳声学测厚模型。搭建钴结壳微地形与厚度智能超声探测系统,通过理论、仿真、实验研究,解决深海钴结壳测厚基础理论及关键技术问题。

结项摘要

为实现钴结壳精确采集,钴结壳三维重构是前提保障。针对钴结壳采矿混响环境声衰减严重问题,探究超声在钴结壳测厚环境中声传播特性,提出降低混响测厚环境声衰减方法,实现钴结壳厚度测量。首先,研究了影响钴结壳声传播特性的因素,制作了钴结壳声学方面的模拟料,解决了天然钴结壳难以制作成标准样品的难题,为后续钴结壳声学研究提供了样本支撑;其次,研究了钴结壳声传播特性,建立了钴结壳声速与声衰减预测模型,为精确测量钴结壳厚度提供理论基础;然后,研究了模拟采矿钴结壳测厚环境声衰减特性,建立了测厚环境声衰减模型,发现降低发射频率可以有效降低测厚环境的声衰减,搭建了钴结壳测厚系统,实现了钴结壳厚度精确测量,为水下孔隙介质测厚系统提供了设计方案;最后,建立了钴结壳的三维矿体重构模型,形成了钴结壳三维重构测量技术,为钴结壳精确采集提供数据与理论支持,同时,该方法还可用于其他水下资源测量与预估。

项目成果

期刊论文数量(7)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(2)
Hip Positioning and Sitting Posture Recognition Based on Human Sitting Pressure Image.
基于人体坐压图像的髋部定位与坐姿识别
  • DOI:
    10.3390/s21020426
  • 发表时间:
    2021-01-09
  • 期刊:
    Sensors (Basel, Switzerland)
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    Wan Q;Zhao H;Li J;Xu P
  • 通讯作者:
    Xu P
采矿混响环境下超声波探测信号设计
  • DOI:
    10.15949/j.cnki.0371-0025.2020.04.012
  • 发表时间:
    2020
  • 期刊:
    声学学报(中文版)
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    赵海鸣;吴志杰;郝奇;王艳丽;罗柏文
  • 通讯作者:
    罗柏文
Cobalt crust recognition based on kernel Fisher discriminant analysis and genetic algorithm in reverberation environment
混响环境下基于核Fisher判别分析和遗传算法的钴壳识别
  • DOI:
    10.1007/s11771-021-4595-z
  • 发表时间:
    2021-01
  • 期刊:
    Journal of Central South University
  • 影响因子:
    4.4
  • 作者:
    Zhao Hai-ming;Zhao Xiang;Han Feng-lin;Wang Yan-li
  • 通讯作者:
    Wang Yan-li
Recognition of cobalt-rich crusts based on multi-classifier fusion in seafloor mining environments
海底采矿环境中基于多分类器融合的富钴结壳识别
  • DOI:
    10.1080/1064119x.2020.1821846
  • 发表时间:
    2020-10
  • 期刊:
    Marine Georesources & Geotechnology
  • 影响因子:
    2.2
  • 作者:
    Hu Gang;Zhao Haiming;Han Fenglin;Wang Yanli
  • 通讯作者:
    Wang Yanli
Study on Sound Velocity and Attenuation of Underwater Cobalt-Rich Crust Based on Biot and BISQ Theories
基于Biot和BISQ理论的水下富钴结壳声速和衰减研究
  • DOI:
    10.3390/jmse10121880
  • 发表时间:
    2022-12
  • 期刊:
    Journal of Marine Science and Engineering
  • 影响因子:
    2.9
  • 作者:
    Gang Hu;Haiming Zhao;Zelin Li
  • 通讯作者:
    Zelin Li

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其他文献

模拟深海采矿混响环境实验装置研究
  • DOI:
    10.13374/j.issn2095-9389.2017.05.002
  • 发表时间:
    2017
  • 期刊:
    工程科学学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    郝奇;赵海鸣;姬雅倩;王艳丽
  • 通讯作者:
    王艳丽
一种微地形探测回波信号处理的新
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
    测绘科学,32卷 5期 2007,09
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    罗柏文;卜英勇;赵海鸣
  • 通讯作者:
    赵海鸣
天然气水合物开采管道水力提升数值仿真分析
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2015
  • 期刊:
    中南大学学报(自然科学版)
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    徐海良;谢秋敏;吴波;赵海鸣;徐绍军
  • 通讯作者:
    徐绍军
Acoustic pressure simulation and experiment design in the seafloor mining environment
海底采矿环境声压模拟及实验设计
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
    Journal of Central South University
  • 影响因子:
    4.4
  • 作者:
    赵海鸣;王艳丽;姬雅倩;罗柏文
  • 通讯作者:
    罗柏文
基于单片机的高精度超声波测距系
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
    基于单片机的高精度超声波测距系统
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    赵海鸣;卜英勇;王记婵
  • 通讯作者:
    王记婵

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AI项目思路

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赵海鸣的其他基金

采矿环境下深海钴结壳声学探测与识别方法研究
  • 批准号:
    51374245
  • 批准年份:
    2013
  • 资助金额:
    80.0 万元
  • 项目类别:
    面上项目

相似国自然基金

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课题项目:调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要:

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题,其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子,其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而,TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用,影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法,探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用,为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义,并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路:

科学问题:TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达?
前期研究:已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应,但其具体机制尚不明确。
研究创新点:本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线:包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术:TRIM2与病毒RNA的相互作用分析,IFN-β启动子活性检测。
实验模型:使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

        graph TD
          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
      
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