Другие журналы

научное издание МГТУ им. Н.Э. Баумана

НАУКА и ОБРАЗОВАНИЕ

Издатель ФГБОУ ВПО "МГТУ им. Н.Э. Баумана". Эл № ФС 77 - 48211.  ISSN 1994-0408

Лазерный флуоресцентный метод классификации нефтяных загрязнений на земной поверхности, использующий нейросетевой алгоритм

# 09, сентябрь 2014
DOI: 10.7463/0914.0725384
Файл статьи: SE-BMSTU...o161.Pdf (772.13Кб)
авторы: Штейнгарт А. Д., Белов М. Л., Федотов Ю. В., Городничев В. А., Готальский Д. Л., Чернавская О. А.

УДК 535.338.41

Россия,  МГТУ им. Н.Э. Баумана

На сегодняшний день актуальной экологической проблемой является контроль нефтяных загрязнений водной и земной поверхностей в процессе добычи и транспортировки нефти и нефтепродуктов.
Одним из вариантов дистанционной системы мониторинга нефтяных загрязнений на земной поверхности является лазерная флуоресцентная система контроля нефтяных загрязнений с летательного аппарата. Поскольку спектры флуоресценции нефтей и нефтепродуктов отличаются от спектров флуоресценции элементов земного ландшафта, это дает потенциальную возможность обнаруживать и классифицировать нефтяные загрязнения путем регистрации и анализа формы спектра флуоресценции исследуемого участка земной поверхности.
Принцип действия лазерного флуориметра для мониторинга нефтяных загрязнений основан на облучении исследуемого участка земной поверхности лазером в ультрафиолетовом диапазоне и регистрации спектра флуоресцентного излучения (или флуоресцентного излучения в нескольких узких спектральных диапазонах).
Задача классификации нефтяных загрязнений на земной поверхности с помощью лазерного флуориметра при облучении земной поверхности на длине волны 266 нм и регистрации лазерно-индуцированного флуоресцентного излучения в нескольких спектральных диапазонах исследовалась ранее в ряде работ. Однако, разработанные в настоящее время алгоритмы классификации нефтяных загрязнений являются эвристическими и строго не обоснованы.
В работе проведено исследование возможностей метода классификации нефтяных загрязнений на земной поверхности, основанного на регистрации интенсивности лазерного излучения в пяти спектральных диапазонах и использовании нейронной сети для обработки данных измерений. Метод позволяет проводить классификацию по четырем группам: земная поверхность (незагрязненная нефтепродуктами); разлив на земной поверхности легких очищенных нефтепродуктов; разлив тяжелыx нефтепродуктов; разлив сырой нефти.
Результаты работы нейронной сети показывают, что для задачи классификации нефтепродуктов на земной поверхности разработанная нейронная сеть может обеспечить вероятность правильной классификации нефтепродуктов не менее 99,32 %.

Список литературы
  1. Межерис Р. Лазерное дистанционное зондирование. М.: Мир, 1987. 550 с.
  2. Климкин В.М., Макогон М.М., Федорищев В.Н. Исследование загрязнения водной поверхности системы водоемов Верхней Волги нефтяными пленками // Оптика атмосферы и океана. 1994. Т. 7, № 4. С. 450-454.
  3. Климкин В.М., Соковиков В.Г., Федорищев В.Н. Новые возможности дистанционного анализа нефтепродуктов на поверхности вод // Оптика атмосферы и океана. 1993. Т. 6, № 2. С. 189-204.
  4. Климкин В.М., Федорищев В.Н. Исследование возможности подавления сигналов фоновой флуоресценции в задачах дистанционного обнаружения нефтяных пленок // Оптика атмосферы и океана. 1995. Т. 8, № 4. С. 632-639.
  5. Белов М.Л., Городничев В.А., Козинцев В.И., Стрелков Б.В. Обнаружение нефтяных загрязнений на взволнованной морской поверхности с помощью трехлучевого метода // Оптика атмосферы и океана. 2002. Т. 15, № 10. С. 900-901.
  6. Федотов Ю.В., Матросова О.А., Белов М.Л., Городничев В.А. Метод обнаружения нефтяных загрязнений на земной поверхности, основанный на регистрации флуоресцентного излучения в трех узких спектральных диапазонах // Оптика атмосферы и океана. 2013. Т. 26, № 3. С. 208-212.
  7. Федотов Ю.В., Матросова О.А., Белов М.Л., Городничев В.А., Козинцев В.И. Экспериментальные исследования спектров флуоресценции природных образования и нефтяных загрязнений // Наука и образование. МГТУ им. Н.Э. Баумана. Электрон. журн. 2011. № 11. Режим доступа: http://technomag.edu.ru/doc/256187.html (дата обращения 20.11.2013).
  8. Федотов Ю.В., Матросова О.А., Белов М.Л., Городничев В.А. Метод классификации нефтяных загрязнений на земной поверхности, основанный на регистрации флуоресцентного излучения в пяти узких спектральных диапазонах // Оптика атмосферы и океана. 2014. Т. 27, № 8. С. 739-742.
  9. Комарцова Л.Г., Максимов А.В. Нейрокомпьютеры. М.: МГТУ им. Н.Э. Баумана, 2004. 400 с.
  10. Катаев М.Ю., Бойченко И.В. Программное и теоретическое обеспечение задач лидарного зондирования атмосферы. Томск: STT , 2007. 246 с.
  11. Уоссермен Ф. Нейрокомпьютерная техника: Теория и практика: пер. с англ. М.: Мир, 1992. 184 с.
  12. Горбань А.Н., Россиев Д.А. Нейронные сети на персональном компьютере. Новосибирск: Наука, 1996. 276 с.
Поделиться:
 
ПОИСК
 
elibrary crossref ulrichsweb neicon rusycon
 
ЮБИЛЕИ
ФОТОРЕПОРТАЖИ
 
СОБЫТИЯ
 
НОВОСТНАЯ ЛЕНТА



Авторы
Пресс-релизы
Библиотека
Конференции
Выставки
О проекте
Rambler's Top100
Телефон: +7 (915) 336-07-65 (строго: среда; пятница c 11-00 до 17-00)
  RSS
© 2003-2019 «Наука и образование»
Перепечатка материалов журнала без согласования с редакцией запрещена
 Тел.: +7 (915) 336-07-65 (строго: среда; пятница c 11-00 до 17-00)