System.ArgumentOutOfRangeException: 索引和长度必须引用该字符串内的位置。 参数名: length 在 System.String.Substring(Int32 startIndex, Int32 length) 在 zhuanliShow.Bind() 一种基于拉伊达准则的救援井定位结果稳定性评估方法技术_技高网

一种基于拉伊达准则的救援井定位结果稳定性评估方法技术

技术编号:44407583 阅读:0 留言:0更新日期:2025-02-25 10:20
本申请属于救援井定位结果稳定性评估技术领域。本申请提供一种基于拉伊达准则的救援井定位结果稳定性评估方法。本公开实施例针对利用改进贝塞尔模型对事故井定位算法中最优化算法得到的定距结果存在奇异值从而导致数据稳定性评估准确度不高的情况,通过利用拉伊达准则对优化算法得到的定距结果的奇异值进行剔除,进而对剔除后的数据组进行稳定性评估。该方法在一定程度上判断错误的最优结果,并对其进行剔除,使最优化结果数据更合理。该方法实现体量小,实现效果高,不需要人为对结果数据进行二次判断,提高了部分最优化算法结果处理的速度。该方法结合相关统计物理量,对处理后的数据进行稳定性分析,稳定性结果直观、准确。

【技术实现步骤摘要】

本公开实施例涉及救援井定位结果稳定性评估,尤其涉及一种基于拉伊达准则的救援井定位结果稳定性评估方法。


技术介绍

1、在利用“改进贝塞尔模型”通过电磁探测对事故井进行定位时,但由于井下磁场测量环境较为复杂,不仅能接收到汇聚电流形成的二次磁场,而且也可以感应到环境中各种复杂的磁场信号,因此对该定位方法在进行测距时的稳定性进行了研究。一般情况下,利用最优化算法进行求解事故井距离,常使用最优化函数进行求解,而使用最优化函数进行求解很大可能会陷入局部最优解而无法找到全局最优解,从而导致结果中会出现部分异常值。特别是在信噪比较低时,最优解可能存在奇异值,从而造成数据稳定性评估不够准确。

2、因此,有必要改善上述相关技术方案中存在的一个或者多个问题。

3、需要注意的是,本部分旨在为权利要求书中陈述的本公开的技术方案提供背景或上下文。此处的描述不因为包括在本部分中就承认是现有技术。


技术实现思路

1、本公开实施例的目的在于提供一种基于拉伊达准则的救援井定位结果稳定性评估方法,进而至少在一定程度上克服由于相关技术的限制和缺陷而导致的一个或者多个问题。

2、根据本公开实施例,提供一种基于拉伊达准则的救援井定位结果稳定性评估方法,该方法包括:

3、根据初始结果数据组的信噪比确定置信概率;

4、利用事故井定位算法对所述初始结果数据组进行计算,以得到标准误差;

5、根据所述标准误差和所述置信概率,确定置信区间;

6、根据所述置信区间对所述初始结果数据组进行奇异值剔除,以得到目标结果数据组;

7、对所述目标结果数据组进行稳定性分析,以得到稳定性分析结果。

8、进一步的,根据初始结果数据组的信噪比确定置信概率的步骤中,包括:

9、基于所述初始结果数据组的所述信噪比,结合拉依达准则,以确定所述置信概率。

10、进一步的,利用事故井定位算法对所述初始结果数据组进行计算,以得到标准误差的步骤中,包括:

11、利用事故井定位算法对所述初始结果数据组进行计算,以得到所述初始结果数据组的平均值和残余误差;

12、基于所述平均值和残余误差,利用贝塞尔公式得到所述初始结果数据组的标准偏差和标准误差。

13、进一步的,所述平均值的表达式为:

14、

15、所述残余误差的表达式为:

16、

17、所述标准偏差的表达式为:

18、

19、所述标准误差的表达式为:

20、

21、其中,初始结果数据组为( i=1,2,…,n),为初始结果数据平均值,为残余误差, s为标准偏差,为标准误差。

22、进一步的,所述置信区间的表达式为:

23、

24、其中,置信概率。

25、进一步的,根据所述置信区间对所述初始结果数据组进行奇异值剔除,以得到目标结果数据组的步骤中,包括:

26、基于所述置信区间,分别对所述初始结果数据组中的各个初始结果数据进行奇异值判别,舍弃粗大误差,保留正常数据;

27、遍历所有所述初始结果数据,根据保留的所述初始结果数据得到所述目标结果数据组。

28、进一步的,基于所述置信区间,分别对所述初始结果数据组中的各个初始结果数据进行奇异值判别,舍弃粗大误差,保留正常数据的步骤中,包括:

29、当时,所述初始结果数据为粗大误差,则舍弃;

30、当时,所述初始结果数据为正常数据,则保留;

31、其中,,为发生的概率。

32、进一步的,对所述目标结果数据组进行稳定性分析,以得到稳定性分析结果的步骤中,包括:

33、根据剔除奇异值后的所述目标结果数据组,计算其方差,根据所述方差评估相关算法的稳定性。

34、进一步的,所述差的表达式为:

35、

36、其中,m为目标结果数据组中目标结果数据的数量, yi为第 i个目标结果数据,为目标结果数据平均值。

37、本公开的实施例提供的技术方案可以包括以下有益效果:

38、本公开的实施例中,通过上述基于拉伊达准则的救援井定位结果稳定性评估方法,一方面,针对利用改进贝塞尔模型对事故井定位算法中最优化算法得到的定距结果存在奇异值从而导致数据稳定性评估准确度不高的情况,通过利用拉伊达准则对优化算法得到的定距结果的奇异值进行剔除,进而对剔除后的数据组进行稳定性评估。忽略了由于优化算法的自身局限而导致的部分不准确结果对整体结果造成的稳定性不准确的问题,能够准确的对相关算法结果进行稳定性分析。另一方面,该方法在一定程度上判断错误的最优结果,并对其进行剔除,使最优化结果数据更合理。该方法实现体量小,实现效果高,不需要人为对结果数据进行二次判断,提高了部分最优化算法结果处理的速度。该方法结合相关统计物理量,对处理后的数据进行稳定性分析,稳定性结果直观、准确。

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【技术保护点】

1.一种基于拉伊达准则的救援井定位结果稳定性评估方法,其特征在于,该方法包括:

2.根据权利要求1所述基于拉伊达准则的救援井定位结果稳定性评估方法,其特征在于,根据初始结果数据组的信噪比确定置信概率的步骤中,包括:

3.根据权利要求2所述基于拉伊达准则的救援井定位结果稳定性评估方法,其特征在于,利用事故井定位算法对所述初始结果数据组进行计算,以得到标准误差的步骤中,包括:

4.根据权利要求3所述基于拉伊达准则的救援井定位结果稳定性评估方法,其特征在于,所述平均值的表达式为:

5.根据权利要求4所述基于拉伊达准则的救援井定位结果稳定性评估方法,其特征在于,所述置信区间的表达式为:

6.根据权利要求5所述基于拉伊达准则的救援井定位结果稳定性评估方法,其特征在于,根据所述置信区间对所述初始结果数据组进行奇异值剔除,以得到目标结果数据组的步骤中,包括:

7.根据权利要求6所述基于拉伊达准则的救援井定位结果稳定性评估方法,其特征在于,基于所述置信区间,分别对所述初始结果数据组中的各个初始结果数据进行奇异值判别,舍弃粗大误差,保留正常数据的步骤中,包括:

8.根据权利要求7所述基于拉伊达准则的救援井定位结果稳定性评估方法,其特征在于,对所述目标结果数据组进行稳定性分析,以得到稳定性分析结果的步骤中,包括:

9.根据权利要求8所述基于拉伊达准则的救援井定位结果稳定性评估方法,其特征在于,所述差的表达式为:

...

【技术特征摘要】

1.一种基于拉伊达准则的救援井定位结果稳定性评估方法,其特征在于,该方法包括:

2.根据权利要求1所述基于拉伊达准则的救援井定位结果稳定性评估方法,其特征在于,根据初始结果数据组的信噪比确定置信概率的步骤中,包括:

3.根据权利要求2所述基于拉伊达准则的救援井定位结果稳定性评估方法,其特征在于,利用事故井定位算法对所述初始结果数据组进行计算,以得到标准误差的步骤中,包括:

4.根据权利要求3所述基于拉伊达准则的救援井定位结果稳定性评估方法,其特征在于,所述平均值的表达式为:

5.根据权利要求4所述基于拉伊达准则的救援井定位结果稳定性评估方法,其特征在于,所述置信区间的表达式为:

6.根据...

【专利技术属性】
技术研发人员:杨可高铭宇杨志成王艺哲马艳王金洪
申请(专利权)人:西北工业大学
类型:发明
国别省市:

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