Introducción del producto:

Este sistema de exploración se compone de un transmisor terrestre de alta potencia, un receptor de adquisición de datos continua de alta precisión, una plataforma de vuelo, sensores magnéticos y software de procesamiento de datos.

Resuelve eficazmente la limitación de la profundidad de detección superficial en la exploración totalmente aerotransportada. Al integrar estos componentes, el sistema ofrece una alta eficiencia de trabajo, permitiendo la rápida finalización de las tareas de medición de profundidad.

Actualmente, ha encontrado amplias aplicaciones en diversos campos académicos y prácticos, incluyendo la exploración de minerales, la investigación de aguas subterráneas, los estudios de ingeniería y los esfuerzos de exploración de rescate de emergencia.

Tecnologías principales:
1.Tecnología de control de adquisición de datos basada en web:

Se desarrolló un receptor de control web basado en un sistema embebido, que permite el monitoreo en tiempo real del estado de adquisición de datos durante el vuelo y admite control remoto inalámbrico para la adquisición de datos de alta velocidad y alta precisión.
2.Tecnología de posicionamiento de alta precisión:

Se diseñó una plataforma de montaje de dos niveles para abordar la desviación en el posicionamiento del sensor durante el vuelo, logrando una precisión de posicionamiento del sensor en tiempo real a nivel de centímetro.
3.Tecnología de eliminación de ruido en series temporales:

Se propuso un algoritmo de eliminación de ruido por mínimos cuadrados recursivos basado en ventana móvil para abordar el problema del ruido dinámico significativo durante las operaciones de drones, suprimiendo eficazmente el ruido aleatorio.
4.Tecnología de procesamiento de datos basada en computación de borde y computación en la nube:

Durante la fase de adquisición de datos, se empleó la computación en el borde (edge computing) para el preprocesamiento de grandes volúmenes de datos brutos, reduciendo así la carga de transmisión de datos; se utilizaron recursos de computación en la nube (cloud computing) para realizar cálculos complejos de resistividad. Este enfoque integrado acortó significativamente el tiempo de procesamiento para grandes conjuntos de datos y mejoró la eficiencia operativa general.

Fig1 Tipo antiguo de carga

Fig 2 nuevo tipo de conjunto

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