Automatická detekce anomálií při geofyzikálním průzkumu. Lenka Kosková Třísková NTI TUL Doktorandský seminář, 8. 6. 2011



Podobné dokumenty
základní vlastnosti, používané struktury návrhové prostředky MATLAB problém kvantování koeficientů

Charakterizují kvantitativně vlastnosti předmětů a jevů.

TÍHOVÉ ZRYCHLENÍ TEORETICKÝ ÚVOD. 9, m s.

Algoritmy a struktury neuropočítačů ASN - P10. Aplikace UNS v biomedicíně

Základy tvorby výpočtového modelu

Kapacita jako náhodná veličina a její měření. Ing. Igor Mikolášek, Ing. Martin Bambušek Centrum dopravního výzkumu, v. v. i.

Přednášející: Ing. M. Čábelka Katedra aplikované geoinformatiky a kartografie PřF UK v Praze

Číslicová filtrace. FIR filtry IIR filtry. ČESKÉ VYSOKÉ UČENÍ TECHNICKÉ V PRAZE Fakulta elektrotechnická

Praktikum I Mechanika a molekulová fyzika

Generování sítě konečných prvků

7. Rozdělení pravděpodobnosti ve statistice

Úvod do zpracování signálů

Modelování anelastické odezvy vlastních kmitů zemětřesení v Chile 2010

Bezpečnostní systémy - rychlostní kamery Identifikace SPZ a RZ.

MOŽNOSTI GEOFYZIKÁLNÍCH MĚŘENÍ PŘI ŘEŠENÍ STARÝCH EKOLOGICKÝCH ZÁTĚŽÍ SPOJENÝCH S HOSPODÁŘSTVÍM S POHONNÝMI HMOTAMI

INVESTICE DO ROZVOJE VZDĚLÁVÁNÍ. Příklady použití tenkých vrstev Jaromír Křepelka

OBSAH 1 Úvod Fyzikální charakteristiky Zem Referen ní plochy a soustavy... 21

Moderní systémy pro získávání znalostí z informací a dat

INOVACE ODBORNÉHO VZDĚLÁVÁNÍ NA STŘEDNÍCH ŠKOLÁCH ZAMĚŘENÉ NA VYUŽÍVÁNÍ ENERGETICKÝCH ZDROJŮ PRO 21. STOLETÍ A NA JEJICH DOPAD NA ŽIVOTNÍ PROSTŘEDÍ

Stanovení nejistot při výpočtu kontaminace zasaženého území

2C Tisk-ePROJEKTY

Použití splinů pro popis tvarové křivky kmene

Statistika. Základní pojmy a cíle statistiky. Roman Biskup. (zapálený) statistik ve výslužbě, aktuálně analytik v praxi ;-) roman.biskup(at) .

Obsah. Předmluva 13. O autorovi 15. Poděkování 16. O odborných korektorech 17. Úvod 19

DETEKCE HRAN V BIOMEDICÍNSKÝCH OBRAZECH

2D transformací. červen Odvození transformačního klíče vybraných 2D transformací Metody vyrovnání... 2

Terestrické 3D skenování

WAMS - zdroj kvalitní ch dat pro analý zý stavu sí tí a pro nové éxpértní sýsté mý

KMITÁNÍ PRUŽINY. Pomůcky: Postup: Jaroslav Reichl, LabQuest, sonda siloměr, těleso kmitající na pružině

9. přednáška z předmětu GIS1 Digitální model reliéfu a odvozené povrchy. Vyučující: Ing. Jan Pacina, Ph.D.

Vojtěch Hrubý: Esej pro předmět Seminář EVF

Kybernetika a umělá inteligence, cvičení 10/11

Geofyzika klíčová metoda pro průzkum hydrogeologických struktur. Zhodnocení projektu Rebilance

Pojem a úkoly statistiky

Neuronové časové řady (ANN-TS)

Modelování elektromechanického systému

PRACOVNÍ NÁVRH VYHLÁŠKA. ze dne o způsobu stanovení pokrytí signálem televizního vysílání

Chyby měření 210DPSM

KNIHOVNA MODELŮ TECHNOLOGICKÝCH PROCESŮ

3. Vypočítejte chybu, které se dopouštíte idealizací reálného kyvadla v rámci modelu kyvadla matematického.

MATEMATICKO STATISTICKÉ PARAMETRY ANALYTICKÝCH VÝSLEDKŮ

Laserové skenování (1)

Multirobotická kooperativní inspekce

APLIKACE SIMULAČNÍHO PROGRAMU ANSYS PRO VÝUKU MIKROELEKTROTECHNICKÝCH TECHNOLOGIÍ

Obsah PŘEDMLUVA 11 ÚVOD 13 1 Základní pojmy a zákony teorie elektromagnetického pole 23

Zapojení odporových tenzometrů

Vyučovací předmět: CVIČENÍ Z MATEMATIKY. A. Charakteristika vyučovacího předmětu.

ZEMĚMĚŘICKÝ ÚŘAD. Výzkum a vývoj programového aparátu pro generalizaci státního mapového díla. Ing. Přemysl JINDRÁK

UNIVERZITA PARDUBICE. 4.4 Aproximace křivek a vyhlazování křivek

FOURIEROVA ANAL YZA 2D TER ENN ICH DAT Karel Segeth

NESTABILITY VYBRANÝCH SYSTÉMŮ. Úvod. Vzpěr prutu. Petr Frantík 1

Modelování a simulace Lukáš Otte

Vyhodnocení 2D rychlostního pole metodou PIV programem Matlab (zpracoval Jan Kolínský, dle programu ing. Jana Novotného)

Sítě SFN Systém pro analýzu a vizualizaci pokrytí a rušení vysílacích sítí

Vlastnosti a modelování aditivního

Mikropilot pro SmVaK. Cíle mikropilotu. Zadání mikropilotu

Obecný princip 3D numerického modelování výrubu

6. Základy výpočetní geometrie

UMÍ POČÍTAČE POČÍTAT?

Zdroj:

LINEÁRNÍ ROVNICE S ABSOLUTNÍ HODNOTOU

Automatické rozpoznávání dopravních značek

PARCIÁLN LNÍ ROVNICE

37. PARABOLA V ANALYTICKÉ GEOMETRII

Algoritmy a struktury neuropočítačů ASN - P11

SOFTWAROVÉ INŽENÝRSTVÍ 1

Pravděpodobnost v závislosti na proměnné x je zde modelován pomocí logistického modelu. exp x. x x x. log 1

xrays optimalizační nástroj

VALIDACE GEOCHEMICKÝCH MODELŮ POROVNÁNÍM VÝSLEDKŮ TEORETICKÝCH VÝPOČTŮ S VÝSLEDKY MINERALOGICKÝCH A CHEMICKÝCH ZKOUŠEK.

elektrické filtry Jiří Petržela filtry založené na jiných fyzikálních principech

1 Úvod 1.1 Vlastnosti programového vybavení (SW)

Aplikace metody konečných prvků

Datová věda (Data Science) akademický navazující magisterský program

ALGORITMY A DATOVÉ STRUKTURY

Rozdělování dat do trénovacích a testovacích množin

FYZIKÁLNÍ PRAKTIKUM FJFI ČVUT V PRAZE. Úloha 11: Termická emise elektronů

v Praze mezi kanály EEG Ondřej Drbal 5. ročník, stud. sk. 9

Operační program Praha Adaptabilita 17.1 Podpora rozvoje znalostní ekonomiky

LOKALIZACE ZDROJŮ AE NEURONOVÝMI SÍTĚMI NEZÁVISLE NA ZMĚNÁCH MATERIÁLU A MĚŘÍTKA

Požadavky k písemné přijímací zkoušce z matematiky do navazujícího magisterského studia pro neučitelské obory

BPC2E_C08 Parametrické 3D grafy v Matlabu

volitelný předmět ročník zodpovídá CVIČENÍ Z MATEMATIKY 9. MACASOVÁ

4EK201 Matematické modelování. 2. Lineární programování

Matematika a její aplikace Matematika 1. období 3. ročník

Téma 1: Elektrostatika I - Elektrický náboj Kapitola 22, str

Základní otázky pro teoretickou část zkoušky.

INTENZITA DOPRAVY na komunikaci I/7 květen Hodnověrnost tvrzení je dána hodnověrností důkazů

VYBRANÉ STATĚ Z PROCESNÍHO INŢENÝRSTVÍ cvičení 8

ELEKTROSTATIKA. Mgr. Jan Ptáčník - GJVJ - Fyzika - Elektřina a magnetismus - 2. ročník

Digitální model reliéfu (terénu) a analýzy modelů terénu

K metodám převodu souřadnic mezi ETRS 89 a S-JTSK na území ČR

Programování LEGO MINDSTORMS s použitím nástroje MATLAB a Simulink

aneb jiný úhel pohledu na prvák

Motivace příklad použití lokace radarového echa Význam korelace Popis náhodných signálů číselné charakteristiky

l, l 2, l 3, l 4, ω 21 = konst. Proved te kinematické řešení zadaného čtyřkloubového mechanismu, tj. analyticky

Interpretace a korelace dynamické a statické penetrační zkoušky pro efektivnější navrhování dopravních staveb

Číslicové filtry. Honza Černocký, ÚPGM

1 Obsah přípravné fáze projektu Poohří

F-1 Fyzika hravě. (Anotace k sadě 20 materiálů) ROVNOVÁŽNÁ POLOHA ZAPOJENÍ REZISTORŮ JEDNODUCHÝ ELEKTRICKÝ OBVOD

Gymnázium Jiřího Ortena, Kutná Hora

Transkript:

Automatická detekce anomálií při geofyzikálním průzkumu Lenka Kosková Třísková NTI TUL Doktorandský seminář, 8. 6. 2011

Cíle doktorandské práce Seminář 10. 11. 2010 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

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

Systém - základní bloky

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

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 )

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.

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.

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 10-50 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.

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

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

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

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.

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

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.

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 :-)

Cíle doktorandské práce Skutečný stav - 8. 6. 2011 1. 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.

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.