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公开(公告)号：CN117872487A
公开(公告)日：2024-04-12
申请号：CN202410264266.0
申请日：2024-03-08
Applicant: 吉林大学
Abstract: 本发明涉及地下水有机污染的地球物理方法检测领域，具体来讲为一种适用于油田原油渗漏检测的磁共振移动探测方法。通过将接收线圈搭载在承托骨架上，由移动探测车牵引，在发射线圈激发区域内步进移动扫描，探测发射线圈激发区域内的地下水有机污染，再通过反演解释地下水有机污染的分布情况。在数据处理过程中，首先将采集到的实测含噪声的核磁共振移动探测信号进行整理、扩展与筛选，形成原始含噪信号与纯噪声训练集，再将扩张卷积神经网络模块与权衡器并联组成新型卷积神经网络，构建原始含噪信号与原始含噪信号中噪声数据之间复杂的非线性映射关系，将原始含噪信号中的噪声数据从原始含噪信号中剔除，实现准确率更高的智能消噪。
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公开(公告)号：CN117872487B
公开(公告)日：2024-05-24
申请号：CN202410264266.0
申请日：2024-03-08
Applicant: 吉林大学
Abstract: 本发明涉及地下水有机污染的地球物理方法检测领域，具体来讲为一种适用于油田原油渗漏检测的磁共振移动探测方法。通过将接收线圈搭载在承托骨架上，由移动探测车牵引，在发射线圈激发区域内步进移动扫描，探测发射线圈激发区域内的地下水有机污染，再通过反演解释地下水有机污染的分布情况。在数据处理过程中，首先将采集到的实测含噪声的核磁共振移动探测信号进行整理、扩展与筛选，形成原始含噪信号与纯噪声训练集，再将扩张卷积神经网络模块与权衡器并联组成新型卷积神经网络，构建原始含噪信号与原始含噪信号中噪声数据之间复杂的非线性映射关系，将原始含噪信号中的噪声数据从原始含噪信号中剔除，实现准确率更高的智能消噪。
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公开(公告)号：CN116561515A
公开(公告)日：2023-08-08
申请号：CN202310539188.6
申请日：2023-05-15
Applicant: 吉林大学
Abstract: 本发明涉及磁共振测深信号工频噪声抑制领域，为一种基于循环神经网络磁共振信号工频噪声抑制方法。采用循环层、双线性层搭建网络模型。首先将含噪信号依据信号长度分成若干段，并采用正反双向输入至网络的输入端，仿真信号作为理想输出。然后针对输入的前段含噪信号进行预处理，实现循环层状态参数初始化。接着对每一段进行端点双向延拓，采用过冗余节点进行循环层计算。再利用误差反向传播法更新全局参数，直到损失函数稳定得到降噪模型。通过构建含噪信号与工频噪声之间的复杂映射关系，从而达到降噪目的。针对磁共振信号特点，采用循环神经网络，保留信号时序上的关联性，从而更好的映射含噪信号与工频噪声之间的复杂关系，得到更高的信噪比。
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