一种滩浅海工程地质性质原位综合调查平台

    公开(公告)号:CN109870722A

    公开(公告)日:2019-06-11

    申请号:CN201910166960.8

    申请日:2019-03-06

    摘要: 本发明公开一种滩浅海工程地质原位综合调查平台,包括平台船、滩浅海触探单元、原位沉积物取样单元、海洋地球物理探测单元和水动力原位观测单元,所述滩浅海触探单元包括滩浅海静力触探装置和滩浅海动力触探装置;所述平台船采用特殊的结构设计,依托搭载多种海洋工程地质测试仪器的平台船,实现对指定海域工程地质性质快速测量,即可以停在水面做一个固定平台,又可以进行跑航测试测流动参数,能够短时间内对同一区域做多种工程地质参数进行测量,实现20m水深范围以浅区域内工程地质条件快速综合的调查,量测参数包括水深、地形地貌、地层结构、原位沉积物土力学参数等,可对测试区域做出更加可靠的工程地质评估,极大的提高了在不同海域测试的效率。

    一种滩浅海工程地质性质原位综合调查平台

    公开(公告)号:CN210072086U

    公开(公告)日:2020-02-14

    申请号:CN201920280263.0

    申请日:2019-03-06

    摘要: 本实用新型公开一种滩浅海工程地质性质原位综合调查平台,包括平台船、滩浅海触探单元、原位沉积物取样单元、海洋地球物理探测单元和水动力原位观测单元,滩浅海触探单元包括滩浅海静力触探装置和滩浅海动力触探装置;平台船采用特殊的结构设计,依托搭载多种海洋工程地质测试仪器,实现对指定海域工程地质性质快速测量,即可以停在水面做一个固定平台,又可以进行跑航测试测流动参数,能够短时间内对同一区域做多种工程地质参数进行测量,实现20m水深范围以浅区域内工程地质条件快速综合的调查,量测参数包括水深、地形地貌、地层结构、原位沉积物土力学参数等,对测试区域做出更加可靠的工程地质评估,极大的提高在不同海域测试的效率。(ESM)同样的发明创造已同日申请发明专利

    基于深度学习的电学监测反演深海采矿羽流浓度剖面方法

    公开(公告)号:CN118153411B

    公开(公告)日:2024-07-23

    申请号:CN202410565270.0

    申请日:2024-05-09

    摘要: 本发明提供了一种基于深度学习的电学监测反演深海采矿羽流浓度剖面方法,包括现场电学原位监测数据获取与归一化处理;构建自然电位测量结果反演悬浮颗粒浓度模型;构建模型的检验与优化;羽流颗粒浓度剖面的反演四个部分。通过本发明的技术方案,可以完成电学监测信号向悬浮颗粒浓度信号的转变,配合电学原位监测探杆、飘带等一系列装置,实现深海采矿羽流颗粒浓度剖面的准确监测。本发明考虑了海底温度、盐度、流速、多金属结核碎屑等因素的影响,采用人工神经网络训练实现原位电学监测反演深海采矿羽流浓度剖面,为深海采矿羽流电学监测提供技术支撑。

    一种海洋工程桩基侵蚀淤积原位实时监测系统的工作方法

    公开(公告)号:CN117990742A

    公开(公告)日:2024-05-07

    申请号:CN202410396278.9

    申请日:2024-04-03

    IPC分类号: G01N27/00 H02J7/35

    摘要: 本发明涉及海岸带灾害、海洋工程环境监测技术领域,提供了一种海洋工程桩基侵蚀淤积原位实时监测系统的工作方法,包括自然电位电极阵列,数据采集仪,无线传输设备以及供电装置。自然电位电极阵列采用柔性电性特征设计,结构简单,便携,选用碳材料改性的Ag/AgCl电极,通过本发明的技术方案,根据自然电位测量原理,配合无线传输设备,并采用太阳能供电装置,能够对港口淤积情况实时监测,该系统可适用于海岸侵蚀、海上风电桩基、桥梁桩基侵蚀淤积监测。

    一种百叶门转动式海洋内孤立波模拟造波方法

    公开(公告)号:CN117890080A

    公开(公告)日:2024-04-16

    申请号:CN202410295674.2

    申请日:2024-03-15

    IPC分类号: G01M10/00

    摘要: 本发明公开了一种百叶门转动式海洋内孤立波模拟造波方法,其属于海洋波模拟技术领域,包括:准备百叶门转动式造波装置;确定透明水槽中所需水体的参数;向透明水槽中注入水体;开启百叶门,形成内孤立波;百叶门的叶片的旋转轴线沿上下方向延伸且偏向于叶片的一侧,第一驱动机构驱动叶片打开时,叶片朝向左腔室转动,右腔室内的上层水体高于左腔室内的上层水体,因此右腔室为造波位置,内孤立波在左腔室传播;叶片朝向左腔室转动对右腔室的扰动很小,因此具有更高的造波质量,保证内孤立波的稳定性。

    一种滩浅海沉积物强度原位测试系统

    公开(公告)号:CN109883841B

    公开(公告)日:2024-01-02

    申请号:CN201910166857.3

    申请日:2019-03-06

    IPC分类号: G01N3/10 B63C11/52

    摘要: 本发明公开一种滩浅海沉积物强度原位测试系统,包括水上甲板单元和水下触探设备,所述水上甲板单元包括作业船及甲板监控平台,甲板监控平台用以实现对水下触探设备的状态监测与控制,并连接船载网络信号,接收GPS信号及多波速水深信号;水下触探设备用以实现对沉积物的强度测试,包括安装框架、贯入单元、控制舱、液压单元和数据采集单元。本方案利用作业船搭载测试设备,将水下触探设备搭载在特定结构的作业船上,水下动作及设备状态可实现远程监测与控制,通过采集水下触探设备的水下压力、探杆位移、姿态等数据,并将采集的数据传输至甲板监控平台,由甲板监控平台将分析处理后动作信号发送至控制舱实现对水下触探设备的实时控制,且对探杆升降控制时采用液压缸驱动滑轮组合的行程放大机构设计,触探深度可达20米,显著提高了滩浅海环境下沉积物强度检测作业的效率。

    一种海洋地质灾害远程监测预警站及监测预警方法

    公开(公告)号:CN115588276B

    公开(公告)日:2023-11-14

    申请号:CN202211093281.0

    申请日:2022-09-08

    摘要: 本发明涉及海底监测技术领域,具体涉及一种海洋地质灾害远程监测预警站及监测预警方法,包括框架,框架内设置有数据采集控制舱、压载式贯入机构和我孔隙压力探杆,还包括海底锂电池舱;数据采集控制舱内置总控系统,与海底锂电池舱电连接;压载式贯入机构包括升降座和贯入齿条,升降座安装两个贯入电机,贯入电机连接一贯入齿轮,贯入齿条竖向固定在框架内并分别与贯入齿轮啮合,升降座上还安装电机控制舱,电机控制舱内置控制模块MCU,控制模块MCU与数据采集控制舱内部的总控系统通过水密接插件和水密线缆电连接;孔隙压力探杆连接在升降座底面中心下方。本发明可实现深海海底原位长期观测,通过监测单一参数变化即可有效预警海床稳定性变化。

    一种适用于全海深的海底沉积物力学特性原位测量装置

    公开(公告)号:CN109094742B

    公开(公告)日:2023-11-14

    申请号:CN201811244538.1

    申请日:2018-10-24

    IPC分类号: B63B35/00 G01N1/04 G01N33/00

    摘要: 本发明公开了一种适用于全海深的海底沉积物力学特性原位测量装置,包括观测平台及测量机构;所述观测平台包括框架式主体以及安装在框架式主体上的浮体、翼板、浮球舱、调平机构、配重和释放机构;所述浮球舱密封系统电路,所述系统电路在框架式主体下降至距离海底达到设定高度时控制翼板展开,使平台平稳着陆,并在框架式主体到达海底时控制调平机构调节框架式主体水平立于海底;所述系统电路在测量装置完成水下作业后,控制释放机构抛弃配重实现回收。所述测量机构包括锥形贯入测量机构、球形贯入测量机构、十字板剪切测量机构和取样机构。本发明的测量装置采用无缆布放方式,不受缆绳长度的限制,可对全海深的海底沉积物实现力学特性原位测量。

    一种适用于全海深的无缆式海底观测平台

    公开(公告)号:CN109278962B

    公开(公告)日:2023-11-03

    申请号:CN201811246921.0

    申请日:2018-10-24

    IPC分类号: B63C11/52 G01C13/00

    摘要: 本发明公开了一种适用于全海深的无缆式海底观测平台,包括框架式主体以及安装在框架式主体上的浮体、翼板、高度测量器件、浮球舱、调平机构、配重和释放机构;所述浮球舱在提供浮力的同时密封系统电路;所述系统电路通过高度测量器件在检测到框架式主体下降至距离海底达到设定高度时,控制翼板展开,使平台平稳着陆,并在框架式主体到达海底时,控制调平机构调节框架式主体水平立于海底;所述系统电路在水下作业完成后,控制释放机构抛弃配重并控制翼板收回,使观测平台在浮体的浮力作用下浮出水面,实现自动回收。本发明的海底观测平台采用无缆布放方式,不受缆绳长度的限制,工作水深可以达到11000米甚至以上,能够实现全海深的海底观测。

    一种波致海床瞬态液化对再悬浮贡献率的预测方法

    公开(公告)号:CN115238602B

    公开(公告)日:2023-07-11

    申请号:CN202210766235.6

    申请日:2022-07-01

    摘要: 本发明提供了波致海床瞬态液化对再悬浮贡献率的深度学习预测方法,将多变量时间序列矩阵数据按照一定的时间步长划分为3D张量格式。1D‑CNN可以从3D张量数据中提取特征,利用CNN的输出作为LSTM的输入,发挥LSTM的输入之间有一个很长的延迟和反馈,梯度既不会爆炸也不会消失的优点,进行时间序列的预测。使用原位观测的悬沙浓度和水动力条件数据,构建拟合了基于CNN‑LSTM的混合深度学习模型的波致海床瞬态液化对再悬浮贡献率模型,对侵蚀再悬浮沉积物的来源之一波致瞬态液化导致的再悬浮量进行预测。结合1D‑CNN自动提取多变量之间特征,以及LSTM自动提侵蚀再悬浮过程中的时间序列信息,最后通过捕捉各种再悬浮发生的变量相关性和时间序列相关性以得到更高的预测准确率。