海底MT的运动海水电磁噪声分离方法研究

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    41804071
  • 项目类别:
    青年科学基金项目
  • 资助金额:
    21.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    D0405.地磁学和地球电磁学
  • 结题年份:
    2021
  • 批准年份:
    2018
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2019-01-01 至2021-12-31

项目摘要

Marine magnetotelluric (MT) method is widely used in oil and gas exploration and plate construction research. The application of marine MT is influenced by the broadband noise generated by seawater (waves, tides and currents, etc.) cutting magnetic field. The present denoising method of MT data is limited when it comes to the motional seawater EM noise. While the project introduces a new denoising method based on the reconstruction algorithm of compression sensing (CS) innovatively. By the study, the noise characteristics are summarized, the CS algorithm is developed and improved, and the applied effects are tested by synthetic data and field data. Aimed at the construction of effective method for seawater noise separation, the project solves the problem of noise suppression and improves the result of preprocessing, and finally promotes the application of marine MT method in deep detection.
海底大地电磁测深(MT)方法被广泛应用于深水油气勘探、海洋岩石圈构造研究等领域。运动海水(波浪、洋流、潮汐等)切割地磁场产生的宽频强干扰电磁噪声,严重影响了海底MT方法应用效果。鉴于传统MT去噪方法在抑制运动海水电磁噪声问题上的局限性,本项目创新性引入压缩感知重构算法至海底MT数据预处理中,通过研究运动海水电磁噪声特征,发展并完善压缩感知重构算法,并借助运动海水电磁噪声的理论数据与其重构数据的对比,以及海底实测MT数据处理,检验噪声分离效果。旨在建立适用于运动海水电磁噪声的分离方法,解决运动海水电磁噪声抑制难题,提升海底MT数据预处理效果,改善海底MT方法在海底深部探测领域中的应用。

结项摘要

运动海水(波浪、洋流、潮汐等)切割地磁场产生的宽频强干扰电磁噪声,严重影响了海底MT 方法应用效果。针对这一问题,主要从噪声识别、噪声分离两个层次开展研究。噪声识别方面,开发了时频谱分析识别方法,并融合至现有的数据处理软件(OBEM_PRO)中;噪声分离方面,设计并实现了自适应消除滤波器,基于海流计数据有效抑制运动海水电磁噪声,改善了大地电磁数据处理质量。另外完成数据采集82站位,并将噪声识别、分离方法应用至实际数据处理过程中,取得较好效果。开展了小型海底电磁接收机研制工作,获取了万秒级高质量海底大地电磁数据。

项目成果

期刊论文数量(4)
专著数量(1)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(1)
Micro-ocean-bottom electromagnetic receiver for controlled-source electromagnetic and magnetotelluric data Acquisition
用于受控源电磁和大地电磁数据采集的微型海底电磁接收器
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2021
  • 期刊:
    Rev. Sci. Instrum.
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    Zhe Dong;Jing Zhang;Guoyi Yang;Zhenyu Cai;Yongjian Lu;Kai Chen
  • 通讯作者:
    Kai Chen
Seawater motion-induced electromagnetic noise reduction in marine magnetotelluric data using current meters
使用海流计减少海洋大地电磁数据中海水运动引起的电磁噪声
  • DOI:
    10.1186/s40623-019-1129-0
  • 发表时间:
    2020
  • 期刊:
    EARTH PLANETS AND SPACE
  • 影响因子:
    3
  • 作者:
    Chen Kai;Zhao Qingxian;Deng Ming;Luo Xianhu;Jing Jianen
  • 通讯作者:
    Jing Jianen
A compact ocean bottom electromagnetic receiver and seismometer
紧凑型海底电磁接收器和地震仪
  • DOI:
    10.5194/gi-9-213-2020
  • 发表时间:
    2020
  • 期刊:
    Geoscientific Instrumentation Methods and Data Systems
  • 影响因子:
    1.8
  • 作者:
    Chen Kai;Deng Ming;Wu Zhongliang;Luo Xianhu;Zhou Li
  • 通讯作者:
    Zhou Li
A full waveform current recorder for electrical prospecting
用于电法勘探的全波形电流记录仪
  • DOI:
    10.5194/gi-8-139-2019
  • 发表时间:
    2019
  • 期刊:
    Geoscientific Instrumentation Methods and Data Systems
  • 影响因子:
    1.8
  • 作者:
    Chen Kai;Jin Sheng
  • 通讯作者:
    Jin Sheng

数据更新时间:{{ journalArticles.updateTime }}

{{ item.title }}
{{ item.translation_title }}
  • DOI:
    {{ item.doi || "--"}}
  • 发表时间:
    {{ item.publish_year || "--" }}
  • 期刊:
    {{ item.journal_name }}
  • 影响因子:
    {{ item.factor || "--"}}
  • 作者:
    {{ item.authors }}
  • 通讯作者:
    {{ item.author }}

数据更新时间:{{ journalArticles.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者:
    {{ item.authors }}

数据更新时间:{{ monograph.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者:
    {{ item.authors }}

数据更新时间:{{ sciAawards.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者:
    {{ item.authors }}

数据更新时间:{{ conferencePapers.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者:
    {{ item.authors }}

数据更新时间:{{ patent.updateTime }}

其他文献

海杂波条件异方差特性分析与波动信息提取
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2022
  • 期刊:
    海军航空大学学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    孙艳丽;姜星宇;刘宁波;陈凯;王月香
  • 通讯作者:
    王月香
三维激光扫描技术在采空区群探测中的应用
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2016
  • 期刊:
    矿业研究与开发
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    战凯;陈凯;张达
  • 通讯作者:
    张达
银杏苦内醋B对脂多糖诱导的微血管内皮细胞作用的机制
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2015
  • 期刊:
    中华胰腺病杂志
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    陈凯;曹卫丽;夏时海
  • 通讯作者:
    夏时海
一种含间隙机械臂的在线校准方法
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2013
  • 期刊:
    机器人
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    王锋;陈凯;陈小平
  • 通讯作者:
    陈小平
颌面部包括咀嚼系统的数字解剖学有限元建模初步研究
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2016
  • 期刊:
    医学研究杂志(CSCD期刊)
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    叶鹏程;方一鸣;张琳琳;管建锋;陈凯;吴立军;林崇翔
  • 通讯作者:
    林崇翔

其他文献

{{ item.title }}
{{ item.translation_title }}
  • DOI:
    {{ item.doi || "--" }}
  • 发表时间:
    {{ item.publish_year || "--"}}
  • 期刊:
    {{ item.journal_name }}
  • 影响因子:
    {{ item.factor || "--" }}
  • 作者:
    {{ item.authors }}
  • 通讯作者:
    {{ item.author }}
empty
内容获取失败,请点击重试
重试联系客服
title开始分析
查看分析示例
此项目为已结题,我已根据课题信息分析并撰写以下内容,帮您拓宽课题思路:

AI项目思路

AI技术路线图

陈凯的其他基金

拖曳式海洋可控源电磁法电场运动噪声压制与信号增强方法研究
  • 批准号:
    42174081
  • 批准年份:
    2021
  • 资助金额:
    58 万元
  • 项目类别:
    面上项目

相似国自然基金

{{ item.name }}
  • 批准号:
    {{ item.ratify_no }}
  • 批准年份:
    {{ item.approval_year }}
  • 资助金额:
    {{ item.support_num }}
  • 项目类别:
    {{ item.project_type }}

相似海外基金

{{ item.name }}
{{ item.translate_name }}
  • 批准号:
    {{ item.ratify_no }}
  • 财政年份:
    {{ item.approval_year }}
  • 资助金额:
    {{ item.support_num }}
  • 项目类别:
    {{ item.project_type }}
{{ showInfoDetail.title }}

作者:{{ showInfoDetail.author }}

知道了

AI项目解读示例

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]
      
关闭
close
客服二维码