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基于大数据深度学习的地下油管声学探测方法实验研究
更新时间：2026-03-21

    • 基于大数据深度学习的地下油管声学探测方法实验研究

    • Experimental study of underground pipeline acoustic detection method based on big data deep learning

    • “在浅层探测领域，专家提出基于大数据深度学习的全波形反演方法（DNFWI），通过水平剪切波源和垂直源两种电动激振方式的声学探测试验，验证了该方法在定位掩埋输油钢管方面的有效性及性能，为提高地下掩埋物探测精度提供了新方案。”
    • 土木与环境工程学报   2026年 页码：1-10

    • DOI：10.11835/j.issn.2096-6717.2026.020    

      中图分类号： TU990.3

    • 收稿：2025-11-28，

      网络首发：2026-03-21，

    移动端阅览

  • 孙海君,刘元雪,龚宏伟等.基于大数据深度学习的地下油管声学探测方法实验研究[J].土木与环境工程学报, DOI：10.11835/j.issn.2096-6717.2026.020.

    SUN Haijun,LIU Yuanxue,GONG Hongwei,et al.Experimental study of underground pipeline acoustic detection method based on big data deep learning[J].Journal of Civil and Environmental Engineering, DOI：10.11835/j.issn.2096-6717.2026.020.

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