一种训练海底矿层神经网络识别模型的实验装置

本实用新型涉及一种训练海底矿层神经网络识别模型的实验装置，可以通过分析模拟海底矿层的回波相应，为识别海底矿层的神经网络模型提供训练样本和理论基础，从而提高实际中对海底矿层识别的成功率。

背景技术：

随着世界经济的不断发展，地球陆地的矿产资源日益枯竭，世界各国从上世纪初就将目光投向海洋；自1872～1876年英国在发现多金色结核以来，大洋经勘探查明，海洋是丰富的矿产资源基地，如锰结核、富钴结壳、以及多金属硫化物等；另外，作为一种符合我国国情的新能源，天然气水合物具有埋藏浅、分布广泛、总量大、能量密度高等优点，有很大的开发潜力；目前在我国南海海域已进行过一系列的勘探和试采，开发大规模的调查仍迫切需要成熟的理论和有效的勘探识别技术。

海底矿层可以通过大洋钻探、海底沉积物取样和深潜考察直接方法来识别，也可以通过地质、地球物理和地球化学等间接方法来确定；从20世纪80年代起，人工神经网络开始应用于地球物理研究中；借助于神经网络方法，对测井、地震等大量数据进行处理，为海底矿层的勘探研究提供科学的数据资料。

建立在神经网络算法基础之上的海底矿层识别勘探技术，需要对大量的测井数据与地震数据预处理、地震属性提取基础上，选用自组织神经网络进行分类，达到对不同种类岩性识别和矿体边界识别的目的；选用神经网络方法，达到对矿层储量参数估算和预测的结果；因此，本实用新型可以提前在实验室中进行海底矿层神经网络识别模型的训练，从而提高海底矿层识别的成功率。

技术实现要素：

本实用新型的目的是：提供一种训练海底矿层神经网络识别模型的实验装置，该实验装置通过改变海底模拟矿层的种类、厚度，分析不同情况下海底模拟矿层的回波相应，为识别海底矿层的神经网络模型提供训练样本和理论基础，从而提高实际勘探中对海底矿层识别的成功率。

为解决以上问题，一种训练海底矿层神经网络识别模型的实验装置，主要包括海洋环境模拟系统、勘探模拟系统以及信息采集分析系统；所述海洋环境模拟系统由透明玻璃缸、海水、海底模拟矿层组成；所述勘探模拟系统由模拟震源、回波接收器、电机支板、纵向导轨支架、皮带a、皮带b、步进电机a、步进电机b、横向导轨和纵向导轨组成，步进电机b安装在电机支板上，通过皮带b将动力传到纵向导轨支架上，其上安装有步进电机a，步进电机a通过皮带a将动力传到安装在纵向导轨支架上的纵向导轨，模拟震源和回波接收器安装在纵向导轨上，横向导轨和纵向导轨的耦合运动实现模拟震源和回波接收器在平面内的自由运动，以模拟实际中勘探船在海面的运动，运动的同时模拟震源向海底模拟矿层发出地震波，回波接收器接收矿层反射的回波信号用于实验分析；所述信息采集分析系统由计算机、数据线、矿层摄像机、电机控制器、相机控制器组成，其中相机控制器控制矿层摄像机对海底模拟矿层的剖面进行拍照，与回波接收器采集到的回波信号一起通过数据线传送到计算机，电机控制器控制步进电机a和步进电机b的转速。

作为本实用新型的一种优选方案，所述海洋环境模拟系统由透明玻璃缸、海水、海底模拟矿层组成；其中透明玻璃缸内海水的深度与海底模拟矿层的厚度，依据实际勘探海域情况等比例缩小，海底模拟矿层的成分密度等，依据所要识别的矿层种类而选用；尽可能真实地模拟出勘探海域的情况，确保了分析结果的准确性。

作为本实用新型的一种优选方案，所述勘探模拟系统由模拟震源、回波接收器、电机支板、纵向导轨支架、皮带a、皮带b、步进电机a、步进电机b、横向导轨和纵向导轨组成，步进电机b安装在电机支板上，通过皮带b将动力传到纵向导轨支架上，其上安装有步进电机a，步进电机a通过皮带a将动力传到安装在纵向导轨支架上的纵向导轨，模拟震源和回波接收器安装在纵向导轨上，横向导轨和纵向导轨的耦合运动实现模拟震源和回波接收器在平面内的自由运动，以模拟实际中勘探船在海面的运动，模拟震源和回波接收器伸入到水面以下，模拟震源向海底模拟矿层发出地震波，回波接收器接收矿层反射的回波信号用于实验分析。

作为本实用新型的一种优选方案，所述信息采集分析系统由计算机、数据线、矿层摄像机、电机控制器、相机控制器组成，其中相机控制器控制矿层摄像机对海底模拟矿层的剖面进行拍照，与回波接收器采集到的回波信号一起通过数据线传送到计算机，电机控制器控制步进电机a和步进电机b的转速，通过电机控制器回传的数据可以反推出模拟震源的运动轨迹，根据回波信号绘制矿层剖面图，从而得到神经网络识别模型一次训练样本数据。

本实用新型的效果：神经网络算法逐渐运用在海底矿层识别勘探技术中，这需要对大量的测井数据与地震数据预处理、地震属性提取基础上，选用自组织神经网络进行分类，达到对不同种类岩性识别和矿体边界识别的目的；选用bp神经网络方法，达到对矿层储量参数估算和预测的结果；训练神经网络模型所需要的勘探数据样本数量越多，识别的结果则越精确，在海洋勘探的实际环境中想要得到大量的数据样本需要耗费巨大的人力物力成本；为解决以上问题，本实用新型可以提前在实验室中通过改变海底模拟矿层的种类、厚度，分析不同情况下海底模拟矿层的回波相应，为识别海底矿层的神经网络模型提供训练样本和理论基础，从而提高实际勘探中对海底矿层识别的成功率。

附图说明

图1为一种训练海底矿层神经网络识别模型的实验装置的结构示意图。

图2为勘探模拟系统示意图。

图中：1、透明玻璃缸，2、海底模拟矿层，3、海水，4、电机支板，5、纵向导轨支架，6、皮带a，7、模拟震源，8、回波接收器，9、皮带b，10、横向导轨，11、纵向导轨，12、步进电机a，13、步进电机b，14、电机控制器，15、矿层摄像机，16、相机控制器，17、数据线，18、计算机。

具体实施方式

参见图1，本实用新型是一种训练海底矿层神经网络识别模型的实验装置，主要包括海洋环境模拟系统、勘探模拟系统以及信息采集分析系统。

参见图1，所述海洋环境模拟系统由透明玻璃缸（1）、海水（3）、海底模拟矿层（2）组成。

参见图1、2，所述勘探模拟系统由模拟震源（7）、回波接收器（8）、电机支板（4）、纵向导轨支架（5）、皮带a（6）、皮带b（8）、步进电机a（12）、步进电机b（13）、横向导轨（10）和纵向导轨（11）组成，步进电机b（13）安装在电机支板（4）上，通过皮带b（8）将动力传到纵向导轨支架（11）上，其上安装有步进电机a（12），步进电机a（12）通过皮带a（6）将动力传到安装在纵向导轨支架（5）上的纵向导轨（11），模拟震源（7）和回波接收器（8）安装在纵向导轨（11）上，横向导轨（10）和纵向导轨（11）的耦合运动实现模拟震源（7）和回波接收器（8）在平面内的自由运动，以模拟实际中勘探船在海面的运动，运动的同时模拟震源（7）向海底模拟矿层（2）发出地震波，回波接收器（8）接收矿层反射的回波信号用于实验分析。

参见图1，所述信息采集分析系统由计算机（18）、数据线（17）、矿层摄像机（15）、电机控制器（14）、相机控制器（16）组成，其中相机控制器（16）控制矿层摄像机（15）对海底模拟矿层（2）的截面进行拍照，与回波接收器（8）采集到的回波信号一起通过数据线（17）传送到计算机（18），电机控制器（14）控制步进电机a（12）和步进电机b（13）的转速。

一种训练海底矿层神经网络识别模型的实验装置，其工作过程包括以下步骤：步骤（a），根据勘探海域的实际情况和所要识别的矿层种类，确定透明玻璃缸（1）内海水（3）的深度与海底模拟矿层（2）的成分、厚度、密度，搭建实验环境。

步骤（b），启动步进电机a（12）和步进电机b（13），通过电机控制器（14）控制两步进电机的转动状态，通过皮带a（6）和皮带b（8）将电机的转动转化为纵向导轨（11）和横向导轨（10）的直线移动，两导轨的耦合运动实现模拟震源（7）和回波接收器（8）在平面内的自由运动；启动模拟震源（7），回波接收器（8）负责接收矿层反射的回波信号。

步骤（c），在实验过程中相机控制器（16）控制矿层摄像机（15）对海底模拟矿层（2）的剖面进行拍照，与回波接收器（8）采集到的回波信号一起通过数据线（17）传送到计算机（18），电机控制器（14）控制步进电机a（12）和步进电机b（13）的转速，电机控制器（14）通过数据线（17）传送到计算机（18）的数据可以反推出模拟震源（7）的运动轨迹，根据回波信号绘制矿层剖面图，从而得到神经网络识别模型一次训练样本数据。