紧凑型地波雷达是专属经济区内海上船只目标监测预警的重要手段。由于其发射功率低、目标回波信噪比低,在对海上船只目标检测过程中较低的检测概率极易导致目标漏检,采用序贯类方法难以及时起始航迹。对此,本文通过分析杂波和目标的地...紧凑型地波雷达是专属经济区内海上船只目标监测预警的重要手段。由于其发射功率低、目标回波信噪比低,在对海上船只目标检测过程中较低的检测概率极易导致目标漏检,采用序贯类方法难以及时起始航迹。对此,本文通过分析杂波和目标的地理位置以及径向速度随时间变化的特点,提出了一种基于多帧聚类的紧凑型地波雷达海上目标航迹起始方法。该方法利用目标和杂波在连续多帧内运动特征的差异,在具有噪声的基于密度的空间聚类算法(Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise, DBSCAN)求解聚类ε邻域的过程中增加运动特征约束,将各船只目标在多帧内的点迹聚类为不同的簇,实现海上船只目标点迹与杂波点的区分,将簇内点迹按时间顺序顺次连接得到起始航迹。利用仿真与实测紧凑型地波雷达数据开展了航迹起始实验,结果表明,与逻辑法相比,本文方法得到的航迹起始时间平均提前了5.95 min,丢点率平均降低了12.68%,解决了海上弱目标航迹起始时间滞后的问题,适用于杂波区目标与雷达远端船只目标的航迹起始。展开更多
钻井过程中发生钻井液漏失时,现有的井漏智能监测方法,难以获取长时数据序列特征,无法实现对微量漏失的及时监测和预警,进而容易导致更为严重的漏失发生。为此,提出了一种结合扩张因果卷积网络(Dilated and Causal Convolution,DCC)特...钻井过程中发生钻井液漏失时,现有的井漏智能监测方法,难以获取长时数据序列特征,无法实现对微量漏失的及时监测和预警,进而容易导致更为严重的漏失发生。为此,提出了一种结合扩张因果卷积网络(Dilated and Causal Convolution,DCC)特征映射能力和长短期记忆网络(Long Short-Term Memory,LSTM)时序特征提取能力的DCC-LSTM钻井液微量漏失智能监测方法,弥补长短期记忆网络对于长期记忆衰减的不足,实现了对钻井液微量漏失的准确监测和预测。研究结果表明:①DCC-LSTM井漏智能监测模型利用扩张因果卷积网络提取监测参数的长时特征,并将其映射为短序列表示,利用长短期记忆网络处理特征短序列获取监测数据的长时变化趋势,实现了微量漏失的准确监测;②扩张因果卷积网络层数确定方法可以获得最佳网络层数,得到的DCC网络结构使LSTM对长时序列趋势信息的遗忘减少24%;③与其他井漏监测方法相比,DCC-LSTM网络能够准确监测早期微量漏失,井漏预警时间最长可提前26 min,监测准确率由96.9%提升至99.4%,漏报率由6.4%降低为1.1%。结论认为,该方法能够获取监测参数的长时趋势变化特征,经矿场试验验证与其他方法相比有明显优势,为微量漏失监测和预测提供一种可行的方法,对油气钻井井漏风险的防控具有重要指导意义。展开更多
文摘紧凑型地波雷达是专属经济区内海上船只目标监测预警的重要手段。由于其发射功率低、目标回波信噪比低,在对海上船只目标检测过程中较低的检测概率极易导致目标漏检,采用序贯类方法难以及时起始航迹。对此,本文通过分析杂波和目标的地理位置以及径向速度随时间变化的特点,提出了一种基于多帧聚类的紧凑型地波雷达海上目标航迹起始方法。该方法利用目标和杂波在连续多帧内运动特征的差异,在具有噪声的基于密度的空间聚类算法(Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise, DBSCAN)求解聚类ε邻域的过程中增加运动特征约束,将各船只目标在多帧内的点迹聚类为不同的簇,实现海上船只目标点迹与杂波点的区分,将簇内点迹按时间顺序顺次连接得到起始航迹。利用仿真与实测紧凑型地波雷达数据开展了航迹起始实验,结果表明,与逻辑法相比,本文方法得到的航迹起始时间平均提前了5.95 min,丢点率平均降低了12.68%,解决了海上弱目标航迹起始时间滞后的问题,适用于杂波区目标与雷达远端船只目标的航迹起始。
