На правах рукописи

ДОГАДИН Семен Евгеньевич

МЕТОДИЧЕСКОЕ И АЛГОРИТМИЧЕСКОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ

СИСТЕМЫ КОНТРОЛЯ ЛОКАЛЬНЫХ АНОМАЛИЙ ГРУНТА ПРИ

СКАЧКООБРАЗНЫХ ИСКАЖЕНИЯХ ДАННЫХ МАЛОГЛУБИННОГО

ЭЛЕКТРОПРОФИЛИРОВАНИЯ

05.11.13 – Приборы и методы контроля природной среды, веществ, материалов и изделий

АВТОРЕФЕРАТ

диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

Ижевск – 2013 2

Работа выполнена на кафедре «Вычислительная техника»

ФГБОУ ВПО «Ижевский государственный технический университет имени М.Т.Калашникова»

Научный руководитель: Журбин Игорь Витальевич, кандидат технических наук, старший научный сотрудник

Официальные оппоненты: Мурынов Андрей Ильич, доктор технических наук, доцент ФГБОУ ВПО «Ижевский государственный технический университет имени М.Т.Калашникова»

Багманов Валерий Хусаинович, доктор технических наук, профессор ФГБОУ ВПО «Уфимский государственный авиационный технический университет»

Ведущая организация: ФГБУН «Институт геофизики имени Ю.П.Булашевича» Уральского отделения Российской академии наук, г.Екатеринбург

Защита состоится « 25 » декабря 2013 г. в 14.00 часов на заседании диссертационного совета ДМ 004.013.02 при Институте механики УрО РАН по адресу:

426067, г.Ижевск, ул. Т. Барамзиной, 34.

Отзывы на автореферат в двух экземплярах, заверенные гербовой печатью, просим направлять по указанному адресу.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке Института механики УрО РАН, 426067, г.Ижевск, ул. Т. Барамзиной, 34.

Автореферат разослан « 24 » ноября 2013г.

Ученый секретарь диссертационного совета Тарасов Валерий Васильевич

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность темы исследований. Неразрушающие исследования грунтов, естественная структура которых изменена в результате антропогенного или техногенного воздействия, актуальны при решении экологических, археологических и инженерно-технических задач. Эффективным методом изучения структуры приповерхностных слов грунта и локализации объектов искусственного происхождения является малоглубинное электропрофилирование.

Исследования больших территорий методом площадного электропрофилирования проводятся в течение нескольких полевых сезонов, в том числе в разные времена года. Измерения производятся последовательно, в соответствии с границами планшетов (координатно-увязанных участков априорно заданной формы и размера). Дальнейшей задачей системы контроля локальных аномалий грунта (ЛАГ) является корректное объединение полученных массивов данных.

При формировании сводной карты распределения кажущегося удельного электрического сопротивления грунта (apparent soil resistivity) наблюдаются скачкообразные изменения среднего уровня значений сопротивления на границах смежных планшетов, которые вызваны отличиями условий проведения измерений (площадные скачкообразные искажения). Следовательно, для корректного выявления объектов поиска, соответствующих аномалиям кажущегося сопротивления, анализа их формы и геометрических параметров, необходимо специализированное методическое, алгоритмическое и программно-техническое обеспечение системы контроля ЛАГ, которое обеспечивает эквализацию данных малоглубинного электропрофилирования – приведение всех массивов данных к единому уровню информативного сигнала.

Скачкообразные искажения сводных карт распределения кажущегося удельного сопротивления грунта связаны с воздействием внешних факторов на результаты измерений: изменение фоновой влажности грунта, температуры, выпадение атмосферных осадков в процессе съмки и пр. Воздействие внешних факторов приводит к неравномерному изменению величины удельного сопротивления приповерхностных слоев грунта, а, следовательно, к изменению взаимной контрастности аномалий кажущегося удельного сопротивления и возникновению скачкообразных искажений на границе смежных планшетов.

В целом, актуальность диссертационной работы обусловлена необходимостью получения достоверной информации о форме и геометрических параметрах объектов поиска в приповерхностных слоях грунта на основе данных малоглубинного электропрофилирования. Разработка методического, алгоритмического и программно-технического обеспечения системы контроля локальных аномалий грунта позволяет существенно повысить качество неразрушающих исследований структуры грунта и является актуальной научно-технической задачей.

Степень разработанности темы. Традиционно, формирование сводных карт распределения кажущегося удельного сопротивления грунта производится при помощи специализированного программно-технического обеспечения системы контроля ЛАГ после проведения всех измерений на исследуемой территории. При корректировке скачкообразных искажений сводных карт предполагается, что погрешность носит аддитивный или мультипликативный характер (Haigh.J.G.B. 1991; Eder-Hinterleitner A., Neubauer W., 1996; Дудкин В.П., 1997;

GEOPLOT, 2012; ERTLab Solver, 2012). В связи с нелинейным характером искажений, преобразования, ориентированные на устранение аддитивной или мультипликативной погрешности не эффективны: необходимо учитывать не только амплитуду, но и изменение взаимной контрастности аномалий кажущегося сопротивления.

Целью работы является разработка методического, алгоритмического и программно-технического обеспечения системы контроля локальных аномалий грунта при площадных скачкообразных искажениях данных малоглубинного электропрофилирования.

Для достижения цели должны быть решены следующие задачи:

– разработка метода адаптивной эквализации площадных скачкообразных искажений, который обеспечивает возможность корректного анализа структуры приповерхностных слоев грунта при малоглубинном электропрофилировании;

– оценка эффективности разработанного метода эквализации по данным модельных и натурных экспериментов;

– разработка алгоритма формирования сводных карт распределения кажущегося удельного сопротивления грунта при площадных скачкообразных искажениях, связанных с влиянием внешних факторов;

– разработка структуры системы контроля локальных аномалий грунта методом малоглубинного электропрофилирования, обеспечивающей эквализацию скачкообразных искажений данных;

– экспериментальные исследования разработанного методического, алгоритмического и программно-технического обеспечения при неразрушающем контроле грунта на территориях, расположенных в различных ландшафтных зонах.

Объект исследований – система контроля локальных аномалий грунта методом электропрофилирования.

Предмет исследований – методическое, алгоритмическое и программнотехническое обеспечение системы.

Научная новизна. Разработан и обоснован метод адаптивной эквализации площадных скачкообразных искажений данных контроля локальных аномалий грунта. В отличие от традиционных методов, основанных на применении заданной функции коррекции ко всему массиву данных искаженного планшета, предложенный метод основан на том, что функция коррекции различна в пределах каждой из выделенных аномалий кажущегося удельного сопротивления.

Это позволяет корректировать скачкообразные искажения данных на границе планшетов при сохранении исходной формы аномалий сопротивления.

Разработан алгоритм формирования сводной карты распределения кажущегося удельного сопротивления при контроле грунта методом площадного электропрофилирования. Отличительной особенностью алгоритма является оценка изменения среднего уровня значений кажущегося сопротивления при определении последовательности объединения смежных планшетов, что позволяет повысить эффективность метода эквализации данных площадного электропрофилирования.

Разработана новая структура системы контроля локальных аномалий грунта методом малоглубинного электропрофилирования, включающая методическое, алгоритмическое и программно-техническое обеспечение экспрессобработки и адаптивной эквализации данных. Введение дополнительных модулей и управляющих сигналов определяет адаптивность системы при выявлении площадных скачкообразных искажений и обеспечивает возможность корректировки искажений в процессе полевых исследований, что является принципиальным отличием от известных систем, основанных на апостериорной обработке экспериментальных данных.

Теоретическая значимость. Разработка методического обеспечения эквализации данных системы контроля ЛАГ развивает научные основы методов аналитического и неразрушающего контроля природной среды. Развитие структуры системы контроля и введение дополнительного алгоритмического обеспечения обработки информативных сигналов обеспечивает повышение качества неразрушающих исследований структуры грунта.

Практическая значимость. На основе разработанного в диссертации метода эквализации площадных скачкообразных искажений создано специализированное программно-техническое обеспечение системы контроля ЛАГ, предназначенное для корректировки сводной карты распределения кажущегося удельного сопротивления грунта, полученной при объединении нескольких координатно-увязанных массивов данных. Предложенные методы и алгоритмы могут быть использованы в системах контроля природной среды, веществ, материалов и изделий, в частности, при исследовании материалов методом атомно-силовой микроскопии.

Методы исследований, достоверность и обоснованность результатов.

В диссертационной работе используются методы цифровой обработки сигналов и изображений, статистические методы и методы фильтрации измерительной информации.

Достоверность и обоснованность полученных результатов подтверждается корректным использованием математических методов, а также результатами сравнительного анализа с современными разработками в области малоглубинной электроразведки, методическим, алгоритмическим и программнотехническим обеспечением эквализации экспериментальных данных. Достоверность предложенных методов доказана в рамках компьютерного эксперимента, основанного на результатах неразрушающих исследований грунта на территориях, расположенных в различных ландшафтных зонах.

Положения, выносимые на защиту:

1. Метод адаптивной эквализации данных контроля локальных аномалий грунта обеспечивает корректировку «искаженного» планшета и, как следствие, устранение площадных скачкообразных искажений. Разработанный метод устраняет искажения на границах смежных планшетов при минимальных изменениях внутренних областей.

2. Эффективность алгоритма формирования сводной карты распределения кажущегося удельного сопротивления грунта обеспечивается адаптивным выбором последовательности объединения массивов данных площадного электропрофилирования.

3. Программно-техническое обеспечение экспресс-обработки и эквализации данных площадного электропрофилирования в рамках системы неразрушающего контроля грунта обеспечивает повышение качества экспериментальных данных. Предложенная структура определяет адаптивность системы контроля локальных аномалий грунта при выявлении и корректировке площадных скачкообразных искажений в процессе исследований.

4. Эффективность применения метода адаптивной эквализации и алгоритма корректировки экспериментальных данных при неразрушающем контроле грунта доказана при исследованиях структуры приповерхностных слов грунта на территориях, расположенных в различных ландшафтных зонах.

Реализация и внедрение результатов работы. Исследования по данной тематике проведены в рамках:

– гранта Российского фонда фундаментальных исследований «Археологогеофизические исследования планировки, структуры и оборонительных сооружений средневековых поселений Прикамья: сравнительный анализ» (грант № 11-06-00213а);

– программы междисциплинарных проектов фундаментальных исследований, выполняемых в Учреждениях Уральского отделения РАН в 2012-2014 гг. «Изучение и сохранение памятников историко-культурного наследия Камско-Вятского региона:

методика междисциплинарных исследований» (грант № 12-М-26-2005).

Разработанные методы, модели и алгоритмы, а также программнотехническое обеспечение внедрены в ООО НПП «ЭРА» (г. Санкт-Петербург) и компании «НТ-МДТ» (г. Зеленоград). Внедрения подтверждены актами.

На специализированное программное обеспечение системы контроля локальных аномалий грунта получено свидетельство Федеральной службы по интеллектуальной собственности о государственной регистрации программы для ЭВМ.

Апробация работы. Материалы диссертации докладывались и обсуждались на международных и всероссийских конференциях: VIII Международный геофизический научно-практический семинар «Применение современных электроразведочных технологий при поисках месторождений полезных ископаемых» (г. Санкт-Петербург, 2010); XV Международный симпозиум «Нанофотоника и наноэлектроника» (Нижний Новгород, 2011); IX Всероссийская научнопрактическая конференция студентов, аспирантов и молодых ученых «Молодежь и современные информационные технологии» (Томск, 2011); IX Всероссийская конференция «Физикохимия ультрадисперсных (нано-) систем»

(Ижевск, 2010); Научно-техническая конференция аспирантов, магистрантов и молодых ученых «Молодые ученые – ускорению научно-технического прогресса в XXI веке» (Ижевск, 2011), а так же на семинарах Физико-технического института УрО РАН и Ижевского государственного технического университета.

Личный вклад автора. Решение всех задач, сформулированных в диссертации, получение и интерпретация результатов на различных этапах математической обработки экспериментальных данных выполнены автором лично. В работах, выполненных в соавторстве, диссертанту принадлежит разработка и исследование методов обработки и эквализации экспериментальных данных, а также разработка и реализация методов оценки достоверности результатов.

Публикации. По теме диссертации опубликованы 12 статей (из них 6 в изданиях из перечня ВАК и 6 в сборниках научных трудов, материалов международных и всероссийских научных конференций). Получено Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ (правообладатель – ИжГТУ).

Объем и структура диссертации. Диссертационная работа состоит из введения, четырех глав, заключения, списка литературы (88 наименований) и двух приложений. Диссертация изложена на 147 машинописных листах основного текста, содержит 64 рисунка и пять таблиц.

ОСНОВНОЕ СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении обосновывается актуальность темы, формулируются цель и задачи работы, научная новизна, практическая значимость полученных результатов, а также положения, выносимые на защиту.

В первой главе приведена методика площадного малоглубинного электропрофилирования грунта, рассмотрена обобщнная структура системы контроля локальных аномалий грунта методом электропрофилирования. Обозначены недостатки существующих систем контроля, связанные с отсутствием средств диагностики данных во время проведения измерений. Проведена систематизация искажений данных в соответствии с причинами их возникновения и особенностями проявления в сводных картах распределения кажущегося удельного сопротивления. Установлено, что скачкообразные искажения сводных карт возникают вследствие влияния внешних факторов: при проведении измерений в нескольких полевых сезонах, в различные времена года и при различных погодных условиях. Описаны известные методы эквализации скачкообразных искажений и выявлены их ограничения и недостатки, сформулирована цель и задачи исследования.

Во второй главе предложен метод адаптивной эквализации скачкообразных искажений данных контроля локальных аномалий грунта. При искажениях, связанных с воздействием внешних факторов, меняется не только величина кажущегося удельного сопротивления, но и взаимная контрастность объектов поиска на фоне вмещающего грунта. Это связано с тем, что электрическое сопротивление грунта существенно зависит от влажности, которая может варьироваться в достаточно широких пределах в зависимости от условий полевого сезона, времени года и текущих погодных условий. Существенная зависимость сопротивления приповерхностных слов грунта от влажности отмечалась многими авторами. Характер изменения сопротивления при разной глинистости грунтов наглядно демонстрирует диаграмма В.А.Шевнина, рассчитанная с помощь программы «Петрофизика» (автор - А.А.Рыжов). Более того, грунты с различной пористостью и глинистостью, из которых сформированы объекты поиска, характеризуются различными фильтрационными свойствами. Это определяет неравномерность перераспределения влаги в приповерхностном слое грунта и, следовательно, неравномерность изменения электрического сопротивления объектов поиска и вмещающих грунтов.

Для корректировки скачкообразных искажений, связанных с влиянием внешних факторов, в рамках системы контроля ЛАГ разработан метод адаптивной эквализации. Предполагается, что в пределах контрастных аномалий сопротивления и областей, имеющих близкое кажущееся удельное сопротивление, влияние внешних факторов на результаты измерений сохраняется. Обработка карты распределения кажущегося сопротивления производится в несколько этапов: нормализация, сегментация и сглаживающая коррекция.

Распределение значений кажущегося удельного сопротивления грунта подчиняется логнормальному закону распределения [Е.М.Квятковский, 1952;

И.М.Блох, 1962; И.Н.Модин, В.А.Шевнин, 1984]. Логарифмирование значений кажущегося сопротивления обеспечивает равноточный масштаб по оси сопротивлений и одинаковую относительную погрешность результатов измерений [Б.Г.Сапожников, 1971], поэтому при обработке и визуализации используется логарифмическая шкала кажущегося сопротивления (lg к).

Нормализация предполагает уравнивание среднего значения и разброса кажущихся сопротивлений на границе планшетов. Особенности изменения кажущегося удельного сопротивления к на участке исследований могут быть описаны статистической функцией распределения F(lg к). Функции, построенные по смежным профилям планшетов, должны быть близки. Это связано с тем, что сеть наблюдений формируется таким образом, чтобы объект поиска пересекался минимум двумя-тремя профилями, следовательно, значения кажущегося сопротивления в смежных точках измерений близки.

Изменение влажности объектов поиска и вмещающих грунтов определяет изменение диапазона значений кажущегося удельного сопротивления грунта на «искаженном» планшете. Это приводит к сдвигу и изменению угла наклона функции F(lg к) вдоль оси lg к. Нормализация предполагает приведение функции «искаженного» участка к функции «эталонного»:

Fиск(lg к) Fэт(lg к). Такое преобразование основано на аппроксимации функций Fиск(lg к) и Fэт(lg к) линейной моделью. Условием близости принимается равенство уравнений регрессии.

На втором этапе эквализации проводится определение границ локальных аномалий (сегментация). Предполагается, что наличие объекта поиска проявляется в измерительном массиве в виде замкнутых областей имеющих локальный экстремум кажущегося сопротивления грунта.

Разработанный метод предполагает сегментацию карты сопротивления методом водораздела, последовательно выбирая в качестве «точек роста» сначала точки минимума, затем точки максимума. В результате, каждая точка карты оказывается отнеснной к двум объектам: объект от точки максимума (Qmax), и объект от точки минимума (Qmin). Далее, принадлежность некоторой точки (точка А) к объекту (Qmax или Qmin) определяется следующим образом. Вычисляется расстояние по оси сопротивлений к от точки А до локальных экстремумов содержащих е объектов Qmax и Qmin, полученных при сегментации. Рассматриваемую точку относим к тому объекту, расстояние по оси сопротивлений от точки до вершины которого меньшее (рисунок 1):

На заключительном этапе адаптивной эквализации производится сглаживающая коррекция аномалий, прилежащих к границе «искаженного» и «эталонного» планшетов. Процедура предполагает два этапа:

1. Коррекция к в точках, прилежащих к границе;

2. Коррекция в точках внутри «искаженной» области.

Для каждого профиля j, пересекающего границу «эталонного» и «искаженного» планшетов, вычисляются kэт и kиск – угловые коэффициенты прямых, проходящих через точки с ординатами lg к(i-2,j) и lg к(i-1,j), расположенные вне искаженного планшета (точки А и B на рисунке 2), и через точки с ординатами lg к(i,j) и lg к(i+1,j) внутри «искаженной» области (точки С и D на рисунке 2).

значений кажущегося сопротивления уже обработанных точек. Скорректированное значеРисунок 1 – Результат распределения где K(i, j) – коэффициент коррекции точки (i, j).

Рисунок 2 – Коррекция точек прилежащих к границам «эталонного» планшета При вычислении K(i0,j0) обрабатываемой точки (i0,j0) рассматриваются все скорректированные точки в пределах квадратного окна усреднения (aa). Для каждой такой точки, выражая из (3), вычисляется коэффициент коррекции Kкор(i, j) исходя из измеренного и скорректированного значений кажущегося сопротивления. После этого коэффициенты взвешенно усредняются:

где a – выбранный размер окна усреднения; Kкор(i, j) - функция коррекции ранее обработанных точек в пределах окна усреднения; w(i, j, i0, j0) - вес функции коррекции точки (i, j) относительно точки (i0, j0).

Большим весом обладают коэффициенты близлежащих точек, а также точек находящихся в пределах одной аномалии с корректируемой:

где i0, j0 – координаты текущей точки на планшете; i, j - координаты скорректированной точки в пределах окна усреднения a a; L - коэффициент, учитывающий принадлежность точки (i, j) и корректируемой точки (i0, j0) к одному объекту; W(i0, j0) и W(i, j) - фронты волн точек.

Коэффициент L определяется исходя из принадлежности рассматриваемой и текущей точек одному объекту:

где Lвнеш – коэффициент влияния окружающих объектов, Lвнеш [0: 1]; Qn – объект, полученный после сегментации карты.

Процедура коррекции применяется к точкам данных в направлении от границы планшетов вглубь «искаженной» области.

В пределах каждой аномалии кажущегося сопротивления размер окна усреднения a a выбирается адаптивно в зависимости от размера аномалии в системе координат планшета (удвоенный максимальный размер аномалии в горизонтальном и вертикальном направлениях).

Коэффициент влияния внешних объектов Lвнеш определяется для каждой точки «искаженного» планшета. Он рассчитывается исходя из значения кажущегося удельного сопротивления в текущей точке к (i, j), а также максимального и минимального значений кажущегося сопротивления в пределах аномалии ( к max и к min):

Такой подход приводит к тому, что точки, кажущееся сопротивление которых близко к значениям сопротивления вершины аномалии, корректируются при преимущественном влиянии точек текущей аномалии, при этом сохраняется форма е основной части. Точки, расположенные на периферии аномалии обрабатываются при усреднении корректирующего коэффициента. Это приводит к сглаживанию переходов между аномалиями при сохранении их формы.

Таким образом, отличительной особенностью предложенного метода адаптивной эквализации является учт особенностей искажения аномалий кажущегося сопротивления, вызванных различными объектами поиска. При этом адаптивность обеспечивает устранение искажений на границах планшетов при минимальных изменениях внутренних областей, что подтверждает положение выносимое на защиту.

В третьей главе предложены оценки качества коррекции и проведн сравнительный анализ методов эквализации скачкообразных искажений.

Оценка ступенчатости на границе планшетов D вычисляется исходя из среднего значения разницы кажущихся сопротивлений между смежными точками граничных профилей планшетов. Предположим, каждый из граничных профилей планшетов А и Б имеет N точек наблюдений: к А(n) и к Б(n), n=1..N.

Тогда, образуется N пар точек, смежных между собой, но расположенных на разных планшетах. Для каждой пары определим:

Усреднение D(n) по всей длине граничного профиля (N точек) дат интегральную характеристику ступенчатости между соседними планшетами:

Сравнение значений D, рассчитанных по исходной и скорректированной картам распределения кажущегося удельного сопротивления грунта (Dиск и Dкор соответственно), позволяет численно оценить устранение ступенчатости и сравнивать результаты работы различных методов коррекции. Для удобства вычисляется относительное сохранение ступенчатости D:

где Dкор – значение D после коррекции выбранным методом; Dиск – значение D, рассчитанное до коррекции.

Оценка согласия при повторных измерениях предполагает проведение повторных измерений на ранее исследованной территории, прилегающей к планшетам, запланированным на текущий сезон. В результате, формируются проверочные участки измерений. В качестве оценки качества коррекции может служить различие между скорректированными значениями кажущегося сопротивления и значениями, полученными в условиях измерений «эталонного» планшета на проверочных участках:

где M, N – размеры проверочной области; кор(m, n) и эт(m, n) – значения кажущегося сопротивления в соответствующих точках «эталонного» и откорректированного «искаженного» планшетов в пределах проверочной области.

Определяется относительное значение в процентах:

где Vкор - значение оценки согласия, рассчитанное по скорректированному и «эталонному» проверочным участкам; Vиск – значение оценки согласия, рассчитанное по исходным данным.

На основе предложенных оценок проведено сравнение известных методов коррекции скачкообразных искажений данных с разработанным методом адаптивной эквализации. Оценка методов в рамках модельного компьютерного эксперимента осуществлялась на данных трхмерного моделирования результатов малоглубинного электропрофилирования. Для моделирования выбраны два объекта (Q1 и Q2) квадратной формы (рисунок 3).

Значения удельного сопротивления фонового грунта ф и объектов 1 и выбраны исходя из предположения, что в песчаных вмещающих грунтах ( ф = 102-105 Ом·м) расположен объект Q1, представляющий собой площадку из уплотннной глины ( 1 = 20-40 Ом·м). Объект Q2 представляет собой включение слоя, насыщенного органическими компонентами (например, яма, 2 = 10-100 Ом·м). Значения сопротивлений фонового грунта и объектов Q1 и Q2 на искаженном планшете выбраны исходя из значений соответствующих грунтов при попадании влаги.

Рисунок 3 – Моделирование скачкообразного искажения данных:

а) неискаженная карта распределения кажущегося удельного сопротивления;

б) искаженная карта; в) профили объектов до и после искажения Приведнные на рисунке 3 (а, б) карты распределения кажущегося удельного сопротивления получены при решении прямой задачи электроразведки для выбранной модели, т.е. при вычислении значений кажущегося сопротивления на основе известной структуры грунта. Искаженному планшету соответствует левая половина карты (рисунок 3 (б)). Корректировка искажения проводилась с применением известных методов, а также разработанного метода адаптивной эквализации, после чего рассчитывались значения предложенных оценок (таблица 1). Значения D и V минимальны для метода адаптивной эквализации, что говорит о его эффективности в сравнении с существующими.

Сравнение работы методов применительно к результатам полевых измерений проводилось на данных, полученных в пределах ряда исторических территорий, расположенных в различных регионах России. Значения оценок D и V, рассчитанных по результатам работы метода адаптивной эквализации меньше соответствующих значений других методов (таблица 2).

Таблица 1 – Значения оценок качества коррекции при обработке модельной Метод вычитания медианного значения [Eder-Hinterleitner A., Neubauer W., 1996] Метод построения поверхности ошибки [Дудкин В.П., 1997] Распространение ошибки методом скользящего среднего [Журбин И.В, 2007] Таблица 2 – Значения оценок D и V после эквализации данных Метод эквализации Метод вычитания медианного значения Метод построения поверхности ошибки среднего Результат эквализации данных полевых измерений (селище Шекшово) при помощи разработанного и известных методов приведн на рисунке 4. Наибольшее устранение ступенчатости происходит при корректировке данных методом адаптивной эквализации (рисунок 4 (г)). Применение других методов приводит к не полному подавлению ступенчатости (рисунок 4 (б)), либо к очевидной трансформации формы аномалий в пределах искаженного планшета (рисунок 4 (в)). Это подтверждает положение 4, выносимое на защиту.

В четвртой главе разработана новая структура системы контроля локальных аномалий грунта методом электропрофилирования, дополненная блоками диагностики и предварительной обработки измерительных данных: блок экспресс–обработки и блок адаптивной эквализации (рисунок 5), и соответствующими информационными и управляющими сигналами.

Блок экспресс-обработки осуществляет контроль получаемых данных. В процессе измерений возможно возникновение точечных и скачкообразных искажений измерительных данных (плохой контакт электродов с грунтом, ошибка регулировки средств измерений системы контроля ЛАГ), что является случайной погрешностью измерительных данных. При экспресс-обработке такие искажения выявляются, когда массив электродов системы контроля ЛАГ ещ находится на исследуемом элементарном участке (участок, исследуемый без перемещения сетки электродов).

Рисунок 4 – Сравнение результатов работы методов эквализации данных малоглубинного электропрофилирования: а) исходные данные; б) метод вычитания медианного значения; в) распространение ошибки методом скользящего среднего; г) метод адаптивной эквализации Система контроля грунта методом электропрофилирования электродов Рисунок 5 – Структурная схема системы контроля ЛАГ методом малоглубинного площадного электропрофилирования (дополнительные блоки отмечены заливкой) Диагностика данных и проведение повторных измерений при текущем расположении электродов сетки позволяет устранить точечные и скачкообразные искажения на каждом элементарном участке. Диагностика массива данных основана на оценке характера проявления площадных скачкообразных искажений. Ошибка регулировки средств измерений заключается в некорректной совместной регулировке измерителя и генератора системы контроля. При этом при помощи схемы подстройки измерителя, вводится коэффициент регулировки Ru:

где k – коэффициент измерительной установки, который определяется взаимным расположением электродов измерительной установки.

Неверный выбор Ru приводит к возникновению скачкообразного искажения на границе элементарного участка. Коэффициент Ru не зависит от удельного сопротивления грунта, разноса электродов и постоянен для всех точек планшета. Его воздействие носит мультипликативный характер. Разработанный в диссертации метод определения причины скачкообразных искажений основывается на оценке относительного изменения кажущегося удельного сопротивления грунта в глубину :

где к изм 1 и к изм 2 - значения кажущегося удельного сопротивления в соответствующих точках планшета на эффективных глубинах 1 и 2; 1-2 – относительное изменение удельного сопротивления между глубинами 1 и 2.

Массив 1-2 не содержит скачкообразных искажений, связанных с ошибкой регулировки, так как коэффициенты Ru компенсируются. Следовательно, контролируя наличие ступенчатости фиксируется на массиве относительного изменения гулировка измерительного комплекса (сигнал RG) и запуск повторных измерений (сигналы REP_ALL и REP(i), где i–номер измерения для повторения). Таким образом, новая структура системы контроля ЛАГ обеспечивает возможность корректировки искажений в процессе полевых исследований, что подтверждает положение 3, выносимое на защиту.

Вторым новым блоком программно – технического обеспечения системы контроля ЛАГ является блок эквализации сводных карт распределения кажущегося удельного сопротивления. Он предназначен для корректировки скачкообразных искажений после проведения полевых измерений в том случае, когда повторные измерения невозможны либо не эффективны (искажения, связанные с влиянием внешних факторов). Предложенный подход к корректировке обеспечивает уменьшение влияния наиболее искаженных планшетов на результат и позволяет проводить обработку данных, состоящих из произвольного количества планшетов при помощи разработанного в диссертации метода адаптивной эквализации.

Обобщнный алгоритм функционирования системы контроля ЛАГ представлен на рисунке 7. После измерений на текущем элементарном участке, полученные массивы данных добавляются в сводные карты распределения кажущегося удельного сопротивления грунта Формирование сводных данных текущего скачкообразных и точечных искажений и гоэлементарного участка обработка измерительных аномалий за счт применения алгоритма формирования сводной карты распределения каРисунок 7 – Обобщнный жущегося удельного сопротивления грунта и алгоритм функционирования метода адаптивной эквализации позволило системы контроля грунта выявить аналогичные аномалии сопротивления. Это подтверждает положения и 4, выносимые на защиту. Схожесть форм говорит о возможном сходстве погребнных конструкций, формирующих аномалии, что является важным выводом при интерпретации сводных карт.

Рисунок 8 – Карта распределения кажущегося удельного сопротивления грунта, полученная в результате применения метода эквализации скачкообразных искажений: а) исходная карта; б) результат эквализации.

В рамках исследования перспектив применения метода адаптивной эквализации, данный метод был применн для обработки данных исследования топографии поверхности наноструктурных материалов методом атомно-силовой микроскопии (АСМ), а именно для создания панорамных АСМ-изображений (рисунок 9).

Сохранение формы АСМ–объектов и эффективное устранение скачкообразных искажений в условиях наличия тренда поверхности и отличия значений высот объединяемых фрагментов подтверждает эффективность метода адаптивной эквализации при применении его к данным атомно-силовой микроскопии.

Таким образом, апробация разработанных методов адаптивной эквализации и формирования сводной карты распределения кажущегося удельного сопротивления грунта показала их эффективность при неразрушающем контроле грунта в пределах исторических территорий расположенных в различных ландшафтных зонах. Разработанные методы применены и апробированы при формировании панорамных изображений атомной силовой микроскопии в задачах промышленной диагностики наноструктурных материалов, что подтверждено актом о внедрении.

Рисунок 9 – Формирование панорамного АСМ-изображения: а) панорамное изображение, полученное при совмещении АСМ-данных; б) результат

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

1. Разработан новый метод адаптивной эквализации данных контроля локальных аномалий грунта методом площадного электропрофилирования, реализация которого предполагает последовательную математическую обработку экспериментальных данных: нормализация, сегментация и сглаживающая коррекция. Преимуществом данного метода является адаптивность, что позволяет корректировать средний уровень изменения кажущегося удельного электрического сопротивления грунта на «искаженном» планшете при сохранении исходной формы аномалий, вызванных объектами поиска в приповерхностных слоях грунта.

2. Эффективность разработанного метода адаптивной эквализации доказана в результате компьютерного эксперимента, а также при корректировке данных контроля локальных аномалий грунта на территориях, расположенных в различных ландшафтных зонах. При моделировании искажений адаптивная эквализация обеспечивает уменьшение ступенчатости на границе области искажения в 2,7 раз и в 2 раза уменьшает усредннное значение отклонения скорректированных данных от эталона в сравнении с минимальными значениями соответствующих оценок для известных методов. В рамках натурного эксперимента достигаются минимальные значения ступенчатости на границах смежных планшетов и отклонения результатов корректировки от данных повторных измерений на «искаженном» планшете.

3. Разработан оригинальный алгоритм формирования сводных карт распределения кажущегося удельного сопротивления грунта на основе набора координатно-увязанных массивов данных контроля локальных аномалий грунта методом площадного электропрофилирования. Отличительной чертой алгоритма является его адаптивность при определении последовательности объединения массивов сопротивления в сводную карту.

4. Предложена новая структура системы контроля локальных аномалий грунта методом малоглубинного электропрофилирования, включающая методическое, алгоритмическое и программно-техническое обеспечение экспрессобработки и эквализации данных площадного электропрофилирования. Введение дополнительных модулей и управляющих сигналов обеспечивает адаптивность системы контроля при выявлении площадных скачкообразных искажений данных и возможность корректировки искажений в процессе полевых исследований.

5. Эффективность разработанных методов выявления причин искажений и корректировки данных показана при неразрушающем контроле грунта на территории археологических памятников, расположенных в различных ландшафтных зонах.

ОСНОВНЫЕ РАБОТЫ ПО ТЕМЕ ДИССЕРТАЦИИ

Издания, рекомендованные ВАК 1. Куликов, В. А. Метод согласования данных малоглубинной электроразведки / В. А. Куликов, И. В. Журбин, С. Е. Догадин // Интеллектуальные системы в производстве. 2011. № 2 (18). С. 205–209.

2. Журбин, И. В. Метод корректировки искажений данных площадного электропрофилирования / И. В. Журбин, С. Е. Догадин // Записки Горного института. 2011. Том 194. С. 178–182.

3. Догадин, С.Е. Методика фильтрации данных площадного электропрофилирования: требования и программная реализация / С. Е. Догадин, И. В.

Журбин // Вестник ИжГТУ. 2012. № 1. С. 89-92.

4. Журбин, И. В. Алгоритм формирования сводных карт при малоглубинной электроразведке археологических памятников / И. В. Журбин, С. Е. Догадин // Геоинформатика. 2013. № 3. С. 41–48.

5. Догадин, С. Е. Методика анализа панорамных изображений атомносиловой микроскопии / С. Е. Догадин, Д. В. Хлопов // Материаловедение. 2011.

№10. С. 28–33.

6. Догадин, С. Е. Способ автоматизированного создания панорамных СЗМ изображений / С. Е. Догадин, С. И. Леесмент, О. В. Карбань // Поверхность.

Рентгеновские, синхротронные и нейтронные исследования. 2013. № 2. С.62-69.

Другие публикации 7. Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ № 2012610256. Фильтрация данных малоглубинной электроразведки / С.Е. Догадин. Зарегистрировано в Реестре программ для ЭВМ 10.01.2012.

8. Догадин, С. Е. Коррекция данных малоглубинной электроразведки // Информационные системы в промышленности и образовании: сб. науч. тр. / отв. ред. Ю. В. Веркиенко. - Ижевск: Изд-во ИПМ УрО РАН, 2008. С. 57–61.

9. Догадин, С. Е. Методика определения характера искажений малоглубинной электроразведки // Информационные технологии в науке, промышленности и образовании: сб. науч. тр. / науч. ред. В. А. Куликов. - Ижевск: Изд-во ИжГТУ, 2011. С. 160–163.

10. Догадин, С. Е. Площадные искажения данных геоэлектроразведки и методика их фильтрации / С. Е. Догадин, И. В. Журбин // Молодые ученые – ускорению научно-технического прогресса в XXI веке: сб. тр. науч.-техн. конф.

аспирантов, магистрантов и молодых учных. В 3 т. Т.1. - Ижевск: Изд-во ИжГТУ, 2011. С. 204-209.

11. Хлопов, Д. В. Система анализа наноразмерных структур на цифровых микроскопических изображениях / Д. В. Хлопов, С. Е. Догадин, О. В. Карбань, О. М. Немцова, И. В. Журбин // Физикохимия ультрадисперсных (нано-)систем.

Материалы конференции IX Всероссийской конференции. Ижевск: Изд-во.

Удм. гос. ун-та, 2010. С. 222–223.

12. Догадин, С. Е. Автоматизированный метод создания панорамных СЗМ-изображений / С. Е. Догадин, С. И. Леесмент., О. В. Карбань // Труды XV международного симпозиума «Нанофизика и нанофотоника – 2011». Т.2. Нижний Новгород, 2011. С. 558-559.

13. Догадин, С. Е. Метод объединения сканированных фрагментов наноразмерных материалов в атомной силовой микроскопии // Молодежь и современные информационные технологии. Сб. тр. IX Всероссийской научнопрактической конференции студентов, аспирантов и молодых ученых «Молодежь и современные информационные технологии». Ч.1. - Томск: Изд-во СПБ Графикс, 2011. C. 236–237.

Ижевск, Революционная, 217, тел. 8-919-907-51-15.