Automatická detekce anomálií při geofyzikálním průzkumu. Lenka Kosková Třísková NTI TUL Doktorandský seminář,

Transkript

1 Automatická detekce anomálií při geofyzikálním průzkumu Lenka Kosková Třísková NTI TUL Doktorandský seminář,

2 Cíle doktorandské práce Seminář Najít, implementovat, ověřit a do praxe aplikovat algoritmy pro automatické detekce anomálií v geofyzikálním průzkumu. Postup: 1. Seznámení s jednotlivými metodami 2. Seznámení s postupy pro detekci anomálií 3. Pro jednotlivé metody: a) Definice vzorů b) Volba metod pro pre-procesing c) Volba rozpoznávacích metod 4. Vývoj SW pro zpracování dat z jednotlivých metod

3 Co jsem skutečně řešila 1. Přesnější zadání - systém 1. Základní use-case model, requirements model 2. První verze architektury systému 2. Přesnější zadání - geofyzika 1. Volba metod a úloh 2. Testovací data 3. Návrh postupu 3. Zadání pilotních úloh a návrh řešení

4 Systém - základní bloky

5 Výstupy z modelování systému Požadované vlastnosti: On-line dostupnost; pro terénní nasazení musí být část systému přímo v počítači terénního pracovníka. Práce v reálném čase - rozhodování v řádech hodin. Vizualizace dat: 2D a 3D mapy lokality, kombinace mapy terénu s naměřenými hodnotami Dvě úrovně uživatelů: záchranné týmy a geofyzici, nutno oddělit neodborné funkce od odborných Z hlediska architektury: Bude realizováno jako on-line webová aplikace Data v jednotném formátu v databázi

6 Co souvisí s disertací Úprava vstupních dat (Blok II.): Jednotná číselná reprezentace pro zpracování (vstupní filtry) Jednotné souřadnice (vstupní filtry) Rychlá geofyzikální analýza (Blok IV.) 1. Obrácená úloha 2. Detekce anomálie jako obecné datové struktury 3. Postup typický pro konkrétní metodu Statistická analýza (Blok V.) 1. Korelace dat s jinou lokalitou nebo teoretickou křivkou 2. Vyhledání extrémů nebo určitých hodnot (jinými postupy než při rozpoznávání )

7 Problémy Obtížně dostupná testovací data Měření je obecně drahé a výsledky někomu patří - jen málo datových souborů Opakovatelnost Každá lokalita, každé měření má nějaké okrajové podmínky Rozhodnutí: Pro pilotní úlohy zatím použijeme syntetická data.

8 Pilotní úlohy Gravimetrie - jednoduchá obrácená úloha Hledání koule a válce s odlišnými tíhovými vlastnostmi do 10 m pod povrchem (dutina nebo těžký objekt). Spontánní polarizace - jednoduchá obrácená úloha Hledání koule a válce do 10 m pod povrchem (kovový objekt nebo inženýrské sítě). Odporová tomografie - jednoduchá obrácená úloha Hledání koule a válce do 10 m pod povrchem (kovový objekt nebo inženýrské sítě). Úprava dat - odstranění systematických chyb Elektrická odporová měření - detekce a náhrada nekonečných hodnot, jež se v naměřených datech typicky vyskytují.

9 Pilotní úloha - gravimetrie I. Metodu lze využít k detekci těžkých objektů nebo dutin v malých hloubkách do 10 m. Nasazení metody lze očekávat, přístroje jsou dostupné, lze si osvojit pro havarijní situace. Výchozí předpoklady: Z lokality jsou získány série dat, typicky 1-20 sérií po cca hodnotách. Úloha: Ověřit, zda konkrétní naměřená data mohou odpovídat průběhu tíhového pole pro válec nebo kouli; určit parametry tělesa (hloubka, průměr, hustota). Vytvořit grid - síť bodů pro měřenou oblast. Zobrazit přehledně data a odhadovaný ideální průběh (je-li nalezeno těleso). Implementovat s využitím Matlabu. Charakteristické vlastnosti: Dat je málo, nelze s použít metody pro zpracování obrazu. Známá fyzikální závislost pro průběh tíhového pole nad koulí a válcem.

10 Pilotní úloha - gravimetrie II. Možné postupy: Implementace obrácené úlohy jako soustavy nelineárních rovnic a řešení této soustavy Velmi pracné, velmi výpočetně náročné, navíc nejistý výsledek u reálných signálů Postupné odhady a jejich zpřesnění Výsledek: určení podobnosti s křivkou pro nějaké těleso Bude implementováno jako první; v Matlabu Zatím máme generátor testovacích dat Jako obecné řešení není vhodné; ale lze doufat, že půjde použít pro takto omezené zadání

11 Pilotní úloha - gravimetrie III. x[n] Srovnání x[n] Odhad parametrů tělesa a[k] parametry Výpočet ideální křivky y[n] err chybový signál: vstup neodpovídá průběhu anomálie (příliš extrémů, příliš vysoká úroveň šumu apod.) z[n] řízení zpětné vazby

12 Pilotní úloha - gravimetrie IV. Odhad parametrů: Detekce extrému: Absolutní hodnota Strmost nárůstu Šířka Vzájemné srovnání: Rozdílový signál (bude zatížen šumem u reálných signálů) Vzájemná korelace Srovnání spektra (vzdálenosti spekter apod.) Nutné správné nastavení prahů

13 Pilotní úloha - spontánní polarizace Metodu lze využít k detekci vodivých těles pod zemí v malých hloubkách - typicky inženýrské sítě. Výchozí předpoklady: Z lokality jsou získány série dat, typicky 1-20 sérií po cca 1000 hodnotách. Úloha: Ověřit, zda konkrétní naměřená data mohou odpovídat výskytu kulové nebo válcové anomálie; určit parametry tělesa (hloubka, průměr, hustota). Implementovat s využitím Matlabu. Zobrazit přehledně data a odhadovaný ideální průběh (je-li nalezeno těleso). Charakteristické vlastnosti: Dat je více než v gravimetrii, zpracování obrazu ale stále není příliš vhodné => signálové a statistické metody. Průběh potenciálu nad koulí je teoreticky odvozen, lze tedy řešit i obrácenou úlohu, nebo využít odhadů jako v předcházejícím případě.

14 Pilotní úloha - spontánní polarizace II. Možné postupy - zhruba stejně jako v gravimetrii: Implementace obrácené úlohy jako soustavy nelineárních rovnic a řešení této soustavy Teoreticky možné, ovšem pracné a zřejmě v reálném čase nepoužitelné. Postupné odhady a jejich zpřesnění Výsledek: určení podobnosti s křivkou pro nějaké těleso, postup v zásadě analogický ke gravimetrii Bude implementováno jako první; v Matlabu Zatím máme generátor testovacích dat

15 Pilotní úloha - odporová tomografie Metodu lze využít k detekci vodivých těles pod zemí v malých hloubkách. Výchozí předpoklady: Výstupem měření je odporový snímek terénu. Horší teoretické zázemí, u odporových měření záleží na uspořádání elektrod, odvozených závislostí mnoho, okrajové podmínky... Úloha: Ověřit, zda konkrétní naměřená data mohou odpovídat průběhu tíhového pole pro válec nebo kouli; určit parametry tělesa (hloubka, průměr, hustota). Implementovat s využitím Matlabu. Zobrazit přehledně data a odhadovaný ideální průběh (je-li nalezeno těleso). Charakteristické vlastnosti: Vzhledem k složitosti fyziky v pozadí a velikosti dat je vhodné vyzkoušet metody rozpoznávání v obraze. Zpočátku budou používána syntetická data.

16 Pilotní úloha - odstranění systematické chyby z odporových měření Výchozí předpoklady: Naměřené hodnoty obsahují nesmyslně vysoké či nízké hodnoty, jedná se o chybu měření nebo pre-processingu Úloha: Najít tyto extrémy a interpolovat je sousedními hodnotami. Je-li extrémů více v řadě, detekovat řadu, nahradit nulami. Na začátku signálu tyto hodnoty ořezat. Výstup: Implementováno v Matlabu. TBD: Java :-)

17 Cíle doktorandské práce Skutečný stav Seznámení s jednotlivými metodami V základním rozsahu splněno Bude zpřesňováno při implementaci jednotlivých postupů 2. Seznámení s postupy pro detekci anomálií Probíhá, zatím určité návrhy pro elektrická měření a gravimetrii (obrácená úloha) 3. Pro jednotlivé metody: a) Definice vzorů - pro pilotní úlohy definováno. b) Volba metod pro přezdpracování - pro pilotní úlohy definováno. c) Volba rozpoznávacích metod - probíhá. 4. Vývoj SW pro zpracování dat z jednotlivých metod Probíhá v závislosti na bodě 3 pro pilotní úlohy.

18 Další plán Implementace pilotních úloh dle popsaného, testování v Matlabu. Implementace jako programové bloky (pravděpodobně Java). Získat co nejvíce ostrých dat pro testování. Definice dalších úloh.