Алгоритм выделения техногенных помех в геомагнитных данных

Размещено на http://www.allbest.ru/

УДК 519.6:550.38

Институт космофизических исследований и распространения радиоволн ДВО РАН

АЛГОРИТМ ВЫДЕЛЕНИЯ ТЕХНОГЕННЫХ ПОМЕХ В ГЕОМАГНИТНЫХ ДАННЫХ

Е.А. Жижикина

О.В. Мандрикова

При регистрации вариаций геомагнитного поля часто возникают техногенные помехи различного характера, которые оказывают негативное влияние на качество получаемых данных [1, 2].

В связи с этим задача выделения техногенных помех в регистрируемых данных магнитного поля Земли с последующим их исключением является весьма важной, поскольку от качества исходных данных в значительной мере зависят результаты дальнейших исследований.

Помехи могут быть следствием множества причин, существенно различающихся на разных обсерваториях [3-6]. Например, для обсерватории «Паратунка» ИКИР ДВО РАН (IAGA код "PET") характерны следующие источники помех в магнитных данных [7]:

- работа ионозонда;

- технические работы, проводимые внутри или возле магнитных павильонов, транспорт;

- сбои магнитометра или регистратора;

- землетрясения;

- наводки от силовых кабелей, находящихся в земле, на небольшом расстоянии от павильонов (например, при отключении электроэнергии, повышениях нагрузки);

- другие неустановленные источники помех.

Разработка автоматических методов выявления техногенных помех позволит повысить качество обработки регистрируемых данных и облегчить работу магнитолога.

При проведении исследования использовались 5-секундные данные Геофизической обсерватории «Паратунка» (вариации составляющих H, D, Z магнитного поля, полученные феррозондовым магнитометром FGE). В основе предлагаемого алгоритма выделения помех техногенного характера лежат непрерывное вейвлет-преобразование и пороги.

Описание алгоритма

Анализ характера появления помех в данных (повторяемость, амплитуда, продолжительность) и учет свойств естественных геомагнитных вариаций позволили разработать алгоритм идентификации и выделения помех техногенного характера, который состоит из следующих шагов:

1) отображение данных в вейвлет-пространство;

2) на информативных масштабах оценка интенсивности помехи;

3) на основе применения пороговых функций выделение помехи.

Для отображения данных в вейвлет-пространство использовалось непрерывное вейвлет-преобразование [8, 9]:

Определение информативных масштабов ai выполнялось апостериорным способом. В ходе исследования были проанализированы техногенные помехи и естественные (природные) возмущения в H, D и Z компонентах геомагнитного поля. Далее были определены масштабы, на которых помехи могут быть детектированы (по амплитуде).

Для выделения помехи использовалась пороговая функция:

где Та - порог для диапазона масштабов 1, ..., a . Значение РТ а (Eb ) ?1 свидетельствует о наличии помехи.

Результаты экспериментов

Были проанализированы вариации геомагнитного поля за период с 01.01.2014 г. по 07.06.2014 г., которые содержали:

- 53 помехи, проявившиеся во всех трех составляющих (сильные помехи, наиболее ярко проявляющиеся в Z-компоненте);

- 45 помех в Z-компоненте;

- 6 помех в D-компоненте (вызванных колебаниями прибора во время землетрясений). Идентификация помех в магнитных записях и вероятный их источник были выполнены экспертами (магнитологами обсерватории) при штатной обработке данных.

В качестве базисных вейвлетов рассматривались вейвлеты семейства Добеши ( db1, db2 db3).

На рис. 1-3 показаны вариации Z, D, H-компоненты геомагнитного поля за 01.01.2014 г. Сильная помеха (отмечена овалом на графиках) проявилась во всех компонентах - H, D и Z, но в Z-компоненте - наиболее сильно. Кроме помехи, заметны естественные возмущения поля во второй половине суток, по амплитуде сравнимые с величиной помехи.

Рис. 1. Z-компонента геомагнитного поля за 01.01.2014 г.

Рис. 2. D-компонента геомагнитного поля за 01.01.2014 г.

Рис. 3. H-компонента геомагнитного поля за 01.01.2014 г.

На рис. 4 показан вейвлет-спектр Z-компоненты для масштабов а = 1, …, 25, полученный

с помощью базиса db3. Видно, что в момент помехи (обозначен стрелкой) значительно возрастают амплитуды вейвлет-коэффициентов. Также видны возрастания амплитуд коэффициентов во время естественных возмущений, которые становятся более заметными на крупных масштабах.

Рис. 4. Вейвлет-спектр вариации Z-компоненты геомагнитного поля за 01.01.2014 г. для масштабов а = 1, …, 25 полученный с помощью вейвлет-базиса db3 (стрелкой отмечен момент помехи)

На рис. 5 более крупно показаны вейвлет-спектры для масштабов а = 1, …, 5 фрагментов с техногенной помехой (рис. 5, а) и с естественными возмущениями (рисунок 5, б). Заметно, что на данных масштабах помеха явно видна, при этом нет заметных возрастаний коэффициентов во время естественных возмущений.

Рис. 5. Вейвлет-спектр фрагментов вариации Z-компоненты для масштабов а = 1, …, 5, полученный с помощью вейвлет-базиса db3: а - фрагмент с помехой (отмечена стрелкой); б - фрагмент с естественными возмущениями

Анализ вариаций за период с 01.01.2014 г. по 07.06.2014 г. показал, что информативными являются масштабы а = 1, …, 5 (рис. 6). На более крупных масштабах возрастают коэффициенты естественных возмущений, как показано на рис. 7. Анализ рис. 6 также показывает, что базис db1 не позволяет детектировать помеху на фоне естественных возмущений поля, поэтому далее он был исключен из рассмотрения.

Базис db1

Рис. 6. Интенсивность техногенных и естественных возмущений в D-компоненте за 01.01.2014 г. для масштабов а = 1, …, 5 (техногенная помеха отмечена красным маркером)

Для выделения помех рассматривались различные пороги TaH , TaD , TaZ и определялись те из них, которые не имели ложных срабатываний. Для H-компоненты такие пороги ввести не удалось, так как в некоторых случаях амплитуда вейвлет-коэффициентов естественных возмущений превышает амплитуду вейвлет-коэффициентов помех, что не позволяет задать порог, не допускающий ложных срабатываний. Поэтому далее рассматривались только компоненты D и Z. геомагнитный вейвлет преобразование обсерватория

Рис. 7. Интенсивность техногенных и естественных возмущений в D-компоненте за 01.01.2014 г. для масштабов а = 1, …, 10 (техногенная помеха отмечена красным маркером)

В экспериментах помеха считалась выявленной, если в окрестности, содержащей помеху, хотя бы одно значение превысило порог. Для сравнения в качестве экспертной оценки использовалась информация из журнала обработки магнитных данных, в котором магнитологом регистрируется факт удаления данных с помехами, в том числе временные интервалы, которые эксперт определил как содержащие помеху. В тех случаях, когда эти интервалы имели незначительный промежуток между собой, они были учтены как одна помеха. Результаты обработки данных приведены в табл. 1, 2.

Заключение

Предложенный в работе алгоритм выделения техногенных помех показал свою эффективность и может применяться для первичной обработки регистрируемых геомагнитных данных.

Это позволит оптимизировать и облегчить работу магнитолога в процессе формирования баз данных в сети магнитных обсерваторий, а также уменьшить влияние его субъективных оценок.

В ходе дальнейших исследований будут выполнены статистическое моделирование и оценка алгоритма, а также возможная оптимизация его параметров.

Благодарности

Работа выполнена при финансовой поддержке Российского научного фонда, проект 14-11-00194, а также Фонда содействия развитию малых форм предприятий в научно-технической сфере (программа «УМНИК»), договор № 4024ГУ1/2014. Авторы благодарят сотрудников Геофизической обсерватории «Паратунка» за качественные измерения и экспертные оценки.

Литература

1. Jankowski J., Sucksdorff C. Guide for magnetic measurements and observatory practice. - Warsaw, 1996. - 235 p.

2. Нечаев С.А. Руководство для стационарных геомагнитных наблюдений. - Иркутск: Изд-во Института географии им. В.Б. Сочавы СО РАН, 2006. - 140 с.

3. Analyzing and correcting for contaminating magnetic fields at the Brorfelde geomagnetic observatory due to high voltage DC power lines / Fox Maule C., Thejll P., Neska A., Matzka J., Pedersen L.W., Nilsson A. // Earth Planets Space. - 2009. - Vol. 61. - P. 1233-1241.

4. Организация непрерывной регистрации магнитных вариаций на станции Байгазан (Телецкое озеро) / А.Ю. Гвоздарев, А.И. Бакиянов, А.А. Бетёв, Е.О. Учайкин, П.Б. Бородин, С.Ю. Хомутов // Научн. вестн. Республики Алтай. - 2010. - № 4. - С. 31-42.

5. Беляшов А.В., Гвоздарев А.Ю., Хомутов С.Ю. Новая магнитная станция в г. Курчатове, Казахстан // Вестник НЯЦ РК. - 2012. - Вып. 2(50). - С. 41-47.

6. Santarelli L., Palangio P., De Lauretis M. Electromagnetic background noise at L'Aquila Geomagnetic Observatory // Annals of Geophysics - 2014. - Vol. 57, № 2. - P. G0211-G0214.

7. Новые магнитометры GSM-19FD (GEM Systems) и Mag-01H (Bartington Instruments Ltd) на обсерваториях ИКИР ДВО РАН и их возможности в геофизических исследованиях / И.Ю. Бабаханов, М.Л. Басалаев, З.Ф. Думбрава, И.Н. Поддельский, С.Ю. Хомутов // VI междунар. конф. «Солнечно-земные связи и физика предвестников землетрясений», Паратунка, Камчатский край, Россия, 9-13 сентября 2013 г. - С. 234-238.

8. Daubechies I. Ten Lectures on Wavelets. - SIAM, 1992. - 377 p.

9. Чуи К. Введение в вейвлеты: пер. с англ. - М.: Мир, 2001. - 412 с.

Аннотация

В работе предложен алгоритм первичной обработки вариаций геомагнитного поля и выделения помех техногенного характера. Алгоритм основан на применении непрерывного вейвлет-преобразования и пороговых функций. Экспериментально показаны эффективность алгоритма и возможность его использования для оптимизации работы магнитолога при формировании баз данных в сети магнитных обсерваторий.

Ключевые слова: геомагнитные данные, вейвлет-преобразование, техногенные помехи, обработка данных, геомагнитное поле.

In this paper we propose the algorithm for primary processing geomagnetic field variations and detection of artificial disturbances. The algorithm is based on continuous wavelet transform and threshold functions. We show experimentally the effectiveness of this algorithm and possibility of its applying for optimization of the magnetologist's work during database formation in the network of magnetic observatories.

Key words: geomagnetic data, wavelet transform, artificial disturbances, data processing, geomagnetic field.

Размещено на Allbest.ru