[发明专利]基于KPCA-SOM网络的TEM地下电缆探测方法

说明书

本文公开了一种基于KPCA‑SOM网络的TEM地下电缆探测方法。首先通过分析异常体样本剖面曲线的属性特征，提取特征属性参数，然后利用KPCA算法约简特征参数并通过SOM神经网络对约简后的特征属性参数进行处理，输出异常体电导率和深度信息。经样本数据训练后得到KPCA‑SOM网络模型。最后提取待检测区域内剖面曲线的特征属性参数数据输入到KPCA‑SOM网络模型中，便可输出待检测区域内异常体电导率‑深度数据，从而确定地下电缆位置信息。

技术领域

本发明涉及物探领域，主要涉及一种基于KPCA-SOM网络的TEM地下电缆探测方法。

背景技术

现如今电力电缆已经逐步取代架空输电线路成为城市电网体系中的主要传输方式。随着电力电缆在城市中的广泛应用，许多问题随之突显出来。当前很多城市为了加快推进现代化进程都在进行城市规划改建的项目，迫切需要了解地下电缆网络的分布，避免在改建过程中因不慎挖断电缆造成不必要的损失。施工中由于没有提前预判地下电缆的位置及埋深而将电缆挖断的情况屡见不鲜，造成的后果是轻则中断居民和企业的电力供应，重则造成人员伤亡和重大经济损失，出于对安全性和经济性的双重考虑，在地下电缆的管理维护、城市的规划改建上要求简单、快速而精确地查明地下电缆位置及深度，明确电缆位置信息尤为重要。

随着社会经济和城市建设的发展，人们越来越重视地下金属物体的探测，在物探领域，对地下金属物体的探测方法多种多样。部分学者应用充电法探测地下电缆。该方法简单且分辨率高，但是该方法需要对一端施加直流电，然后在地面观察异常从而确定位置，必须有可供电出露点，所以有较大的局限性。国外发达国家的探测技术以探地雷达法为主，包括国内文献【李保全,时运瑞,吕小浩,常小亮.探地雷达对地下管线、电缆、光缆的探测研究[J].通讯世界，2018(11)：226-227.】等也介绍了探地雷达使用前的参数设置以及探测完成后的探测波形识别方法，但是该方法成本较高且操作复杂。由此国内一些学者则应用电磁法为基础研究设计，性价比较高。文献【嵇艳鞠,冯雪,于明媚,徐江,呼彦朴,关珊珊.基于多元线性回归的HTEM三维异常体电导率-深度识别[J].吉林大学学报(地球科学版),2014,44(05):1687-1694.】通过多元线性回归的HTEM方法来进行三维异常体电导率-深度识别,为海量数据异常快速检测和识别奠定了基础。但是该方法只对采集到的数据进行了线性分析，而我们在对地下管线进行探测时，由于地下丰富的矿岩、金属物质等复杂的地下环境、外界电磁干扰等不确定因素，使得地下物体的埋深、电导率与探测到的电磁信号之间存在较大的非线性性，常用的线性方程无法较准确的反映两者之间的关系。文献【李映桥,王学冬,徐青龙,汪飞.城市地下电缆路径检测系统的研究与设计[J].电气技术,2020,21(08):73-79+86.】通过感应电动势的变化值推导出地下电缆的埋藏深度，描述出了探测信号与输出信号的非线性关系。但是该方法无法快速获取电缆深度信息，且非线性泛化能力相对较弱。

发明内容

为了解决地下电缆探测中存在的测量数据量大、非线性性强，成像时间较长的问题，本发明提出一种基于KPCA-SOM网络的TEM地下电缆探测方法。

本发明解决技术问题所采取的技术方案如下：

基于KPCA-SOM网络的TEM地下电缆探测方法，其特征在于，该方法包括如下步骤：