CN113050183A - 重力基准网数据处理方法及系统 - Google Patents

重力基准网数据处理方法及系统 Download PDF

Info

Publication number
CN113050183A
CN113050183A CN202110246358.2A CN202110246358A CN113050183A CN 113050183 A CN113050183 A CN 113050183A CN 202110246358 A CN202110246358 A CN 202110246358A CN 113050183 A CN113050183 A CN 113050183A
Authority
CN
China
Prior art keywords
correction
gravity
measurement data
gravity measurement
corrected
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Pending
Application number
CN202110246358.2A
Other languages
English (en)
Inventor
柯宝贵
段敏燕
董杰
程鹏飞
文汉江
秘金钟
赵予菲
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Chinese Academy of Surveying and Mapping
Original Assignee
Chinese Academy of Surveying and Mapping
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Chinese Academy of Surveying and Mapping filed Critical Chinese Academy of Surveying and Mapping
Priority to CN202110246358.2A priority Critical patent/CN113050183A/zh
Publication of CN113050183A publication Critical patent/CN113050183A/zh
Pending legal-status Critical Current

Links

Images

Classifications

    • GPHYSICS
    • G01MEASURING; TESTING
    • G01VGEOPHYSICS; GRAVITATIONAL MEASUREMENTS; DETECTING MASSES OR OBJECTS; TAGS
    • G01V7/00Measuring gravitational fields or waves; Gravimetric prospecting or detecting
    • G01V7/02Details
    • G01V7/06Analysis or interpretation of gravimetric records

Landscapes

  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • General Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Geophysics (AREA)
  • Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)

Abstract

本发明实施例提供了一种重力基准网数据处理方法及系统,包括:确定第一潮汐因子;确定第二潮汐因子;基于所述第一潮汐因子对重力基准网相对重力测量数据进行第一改正处理,得到改正后的相对重力测量数据;基于所述第二潮汐因子对重力基准网绝对重力测量数据进行第二改正处理,得到改正后的绝对重力测量数据;基于所述改正后的相对重力测量数据和所述改正后的绝对重力测量数据进行平差处理。本实施例顾及了地理位置的不同将潮汐因子作为变量参与数据改正,从而在数据预处理中考虑固体潮因子所带来的影响,有利于提高重力基准网数据处理精度。

Description

重力基准网数据处理方法及系统
技术领域
本发明涉及计算机技术领域,尤其涉及一种重力基准网数据处理方法及系统。
背景技术
重力基准网是一个国家或区域的重力起算基准,在地震监测、矿产资源的开发、武器发射等工程应用与科学研究中发挥着重要作用。重力基准网建设中涉及的外业测量需要耗费大量的人力、物力,获得的观测资料非常珍贵,内业的数据处理对外业数据进行深加工则尤为关键。
重力网数据处理可分为两个部分:数据预处理与平差处理。数据预处理可分为绝对重力测量数据预处理和相对重力测量数据预处理。数据平差包括对预处理后的绝对、相对观测数据进行粗差探测与剔除、平差函数模型确定、平差方法选择及观测权值确定。然而,由于日、月位置的变化,引起了地球上重力会发生一些周期性的变化,也就是固体潮影响;同时在进行平差处理前,尽管数据经过了预处理,数据质量受到段差精度指标的约束,同时还受到环闭合限差的约束。因为测量的偶然性,难免仍然存在一些偏离常规的特殊情况,即数据中存在误差的可能性很大。从测量平差的角度来看,上述情况中数据中存在粗差。粗差就是较大的观测误差绝对值。对于多大的误差算是粗差,是一个很模糊的概念。在数据处理过程中,对观测值的标准化残差(残差与对应中误差的比值)作为指标,如|vi′|<z0,则观测值Li的权值合理;如z0≤|vi′|<z1,则观测值Li受到粗差的影响,权值需要减小。如|vi′|≥z1,则观测值Li的权值调整为零,也就是观测值有粗差不可用。vi′表示标准化后的残差,z0与z1表示给定的vi′的阈值范围。传统方法对于z0与z1的给定,需要依赖于的经验。而且接近z0、z1左右两侧的值则会将观测值的权分为两类。若以2.00000为阈值,1.99999不是粗差,而2.00001则是粗差;这种现象就明显不合乎常理。可见,现有的重力基准网数据处理方法无法满足高精度重力基准的需求。
发明内容
针对现有技术中存在的问题,本发明实施例提供一种重力基准网数据处理方法及系统。
第一方面,本发明实施例提供一种重力基准网数据处理方法,包括:
根据相对重力测量点的位置,确定第一潮汐因子;
根据绝对重力测量点的位置,确定第二潮汐因子;
基于所述第一潮汐因子对重力基准网相对重力测量数据进行第一改正处理,得到改正后的相对重力测量数据;所述第一改正处理包括地球固体潮汐改正、海洋负荷潮汐改正、气压改正、仪器高改正、零漂改正和重力仪的格值转换中的至少一项;
基于所述第二潮汐因子对重力基准网绝对重力测量数据进行第二改正处理,得到改正后的绝对重力测量数据;所述第二改正处理包括地球固体潮汐改正、海洋负荷潮汐改正、光速有限改正、仪器有效高度改正、气压改正和极移改正中的至少一项;
基于所述改正后的相对重力测量数据和所述改正后的绝对重力测量数据进行平差处理。
进一步地,所述基于所述改正后的相对重力测量数据和所述改正后的绝对重力测量数据进行平差处理,具体包括:
基于所述改正后的相对重力测量数据和所述改正后的绝对重力测量数据建立观测方程,确定平差参数类型及数量;其中平差参数数量为仪器数量与重力点数量之和;
基于所述观测方程确定与所述改正后的相对重力测量数据对应的第一权值和与所述改正后的绝对重力测量数据对应的第二权值。
进一步地,所述方法还包括:
基于粗差与残差之间模糊逻辑关系,选择隶属函数优化第一权值和第二权值。
进一步地,还包括:
根据交通工具或仪器型号对所述改正后的相对重力测量数据对应的第一权值进行更新,得到第三权值。
第二方面,本发明实施例提供了一种重力基准网数据处理系统,包括:
第一确定模块,用于根据相对重力测量点的位置,确定第一潮汐因子;
第二确定模块,用于根据绝对重力测量点的位置,确定第二潮汐因子;
第一更正模块,用于基于所述第一潮汐因子对重力基准网相对重力测量数据进行第一改正处理,得到改正后的相对重力测量数据;所述第一改正处理包括地球固体潮汐改正、海洋负荷潮汐改正、气压改正、仪器高改正、零漂改正和重力仪的格值转换中的至少一项;
第二更正模块,用于基于所述第二潮汐因子对重力基准网绝对重力测量数据进行第二改正处理,得到改正后的绝对重力测量数据;所述第二改正处理包括地球固体潮汐改正、海洋负荷潮汐改正、光速有限改正、仪器有效高度改正、气压改正和极移改正中的至少一项;
平差处理模块,用于基于所述改正后的相对重力测量数据和所述改正后的绝对重力测量数据进行平差处理。
进一步地,所述平差处理模块,具体用于:
基于所述改正后的相对重力测量数据和所述改正后的绝对重力测量数据建立观测方程,确定平差参数类型及数量;其中平差参数数量为仪器数量与重力点数量之和;
基于所述观测方程确定与所述改正后的相对重力测量数据对应的第一权值和与所述改正后的绝对重力测量数据对应的第二权值。
进一步地,所述系统还包括:
选择模块,用于基于粗差与残差之间模糊逻辑关系,选择隶属函数优化第一权值和第二权值。
进一步地,还包括:
更新模块,用于根据交通工具或仪器型号对所述改正后的相对重力测量数据对应的第一权值进行更新,得到第三权值。
第三方面,本发明实施例还提供了一种电子设备,包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序,所述处理器执行所述程序时实现如上第一方面所述的重力基准网数据处理方法的步骤。
第四方面,本发明实施例还提供了一种非暂态计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,该计算机程序被处理器执行时实现如上第一方面所述的重力基准网数据处理方法的步骤。
由上述技术方案可知,本发明实施例提供的重力基准网数据处理方法及系统,通过确定第一潮汐因子;确定第二潮汐因子;基于所述第一潮汐因子对重力基准网相对重力测量数据进行第一改正处理,得到改正后的相对重力测量数据;基于所述第二潮汐因子对重力基准网绝对重力测量数据进行第二改正处理,得到改正后的绝对重力测量数据;基于所述改正后的相对重力测量数据和所述改正后的绝对重力测量数据进行平差处理。可见本实施例顾及了地理位置的不同将潮汐因子作为变量参与数据改正,从而在数据预处理中考虑固体潮因子所带来的影响,有利于提高重力基准网数据处理精度。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案,下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍,显而易见地,下面描述中的附图是本发明的一些实施例,对于本领域普通技术人员来讲,在不付出创造性劳动的前提下,还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明一实施例提供的重力基准网数据处理方法的流程示意图;
图2为本发明一实施例提供的模拟设计的重力基准网测点和测段分布示意图;
图3为本发明一实施例提供的相对重力测量值改正流程示意图;
图4为本发明一实施例提供的重力基准网平差处理流程示意图;
图5为本发明一实施例提供的四种隶属函数的差异对比示意图;
图6为本发明一实施例提供的重力基准网数据处理系统的结构示意图;
图7为本发明一实施例提供的电子设备的实体结构示意图。
具体实施方式
为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚,下面将结合本发明实施例中的附图,对本发明实施例中的技术方案进行清楚地描述,显然,所描述的实施例是本发明一部分实施例,而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例,本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例,都属于本发明保护的范围。下面将通过具体的实施例对本发明提供的重力基准网数据处理方法进行详细解释和说明。
参见图3,涉及相对重力测量值的改正;另一方面是绝对重力测量值的改正(见(18)式)等两个方面。具体如下:
S1、仪器读数R换算成毫伽值。对于LCR-G仪器类型将仪器读数R转换为相应的毫伽值。
gR=F1+(R-R1)·df1 (1)
式(1)中:R—仪器读数,小数点前为计数器读数(格数),小数点后为测微轮读数;gR—相应于仪器读数R的毫伽值;
R1—因在仪器出厂格值表中,读数的表列间隔为100格分划,故R1为(R/100)取整后的100倍,如R=3427.653,则R1=3400;
F1—仪器出厂格值表中与R1相应的毫伽值;
df1—在出厂格值表中与F1相应的格值间隔因子。
S2、计算气压改正dga
1)若气压读数为帕
dga=0.3(P-Pn) (2)
式(2)中:P—测点实测气压值(单位为:百帕[hPa]);
Pn—标准气压值(单位为:百帕[hPa]),用下式(3)计算:
Pn=1.01325×103×(1-0.0065H/288.152)5.2559 (3)
其中,dga的单位:10-8m·s-2
2)若气压读数为毫米汞柱
dga=0.4(P-Pn) (4)
式(4)中:P—测点实测气压值(单位:毫米/汞高);
Pn—标准气压值,(单位:毫米/汞高),计算式(5)为:
Pn=760×(1-0.00002256H)5.2559 (5)
其中,H—测点的海拔高程,单位:米。dga的单位:10-8m·s-2
S3、计算仪器高改正dgV
仪器高改正计算公式为:
dgV=Vg·h (6)
式(6)中:dgV—仪器高改正,单位:10-8m·s-2
Vg—测点重力垂直梯度,单位:10-8s-2
h—仪器高,单位:米。
为了与绝对重力测量的观测精度保持一致,应采用实测梯度值,没有实测垂直梯度的重力点,则采用正常重力垂直梯度值308.6×10-8m·s-2/m。
S4、计算潮汐改正dgt
潮汐改正值dgt,以微伽为单位,计算公式为:
dgt=-(δth·G(t)-δfc) (7)
式(7)中:
Figure BDA0002964235100000071
Figure BDA0002964235100000072
Figure BDA0002964235100000073
其中,
Figure BDA0002964235100000074
—测站纬度。δth—潮汐因子平均值。
S5、初步观测值的计算
将gR经气压改正dga、仪器高改正dgV、潮汐改正dgt后所得的值称之为初步观测值gRC,即
gRC=gR+dga+dgV+dgt (11)
S6、漂改正的计算
1)零漂率k的计算公式为:
Figure BDA0002964235100000075
式(12)中:
Figure BDA0002964235100000076
—测线起始点的往测、返测的初步观测值;
t,t—测线起始点的往测、返测的观测时间;
当测线采用对称观测顺序(A-B-C-B-A)时,只用起始点的往、返测的初步观测值计算一个零漂率。
2)零漂改正计算公式:
dgZ=k·Δt (13)
式(13)中:
dgZ—零漂改正数,单位:10-8m·s-2
Δt—测点的观测时间与起始点的观测时间之差。
当测线观测存在静掉格时,
Figure BDA0002964235100000081
应扣除静掉格的影响,t与Δt应扣除静掉格的时间。
S7、最后观测值的计算
把初步观测值gRC经过零漂改正后,即无零漂的观测值,称为最后观测值gRZ,计算公式为:
gRZ=gRC+dgZ=gR+dga+dgV+dgt+dgZ (14)
S8、重力段差的计算
往测段差
Figure BDA0002964235100000082
Figure BDA0002964235100000083
返测段差
Figure BDA0002964235100000084
Figure BDA0002964235100000085
段差最后观测值Δgij
Figure BDA0002964235100000086
式(17)中:
Δgij—段差最后观测值;
Figure BDA0002964235100000087
—i点的往测和返测最后观测值;
Figure BDA0002964235100000088
—j点的往测和返测最后观测值;C—该台仪器的比例因子。
关于绝对重力测量观测值的改正主要包括加入固体潮改正
δgt、海潮改正δgl、气压改正δga、极移改正δgp、光速有限改正
δgf(采用厂家给定值)和高度改正δgh,求得墩面或离墩面1.3m(FG5)、0.7m(A10)高度处的重力值δgd
gd=gr+δgt+δgl+δga+δgp+δgf+δgh (18)
改正的流程与相对重力数据处理流程基本一致。首先输入外业观测的绝对重力值,其次是进行(18)式的各项改正。最后得到墩面的绝对重力值。
参见图4,①起算数据是经过预处理后的相对重力测量与绝对重力测量数据。
②确定待求解的参数类型及数量。对重力基准网可采用间接平差法,一方面可将基准点、基本点、引点(如果有)的重力值作为未知数;另一方面考虑仪器因素的影响,可将仪器的一次项、二次项、周期误差项系数均作为待求解的参数。
③根据步骤②确定的未知参数,列立观测方程或误差方程。
1)对绝对重力观测值而言,其绝对观测误差方程:
Figure BDA0002964235100000091
式(19)中:
gi—i点的平差重力值;
Figure BDA0002964235100000092
—i点的观测重力值;pi—根据绝对重力观测值与相对重力观测值的实际精度确定的权。
2)相对重力测量误差方程。采用经过固体潮改正、海潮改正、气压改正、仪器高改正、零漂改正后,对一台仪器在i点和j点之间的段差观测值的误差方程为:
Figure BDA0002964235100000093
式(20)中:
gi、gj分别为测站i、j点平差后的重力值,gRZi、gRZj分别为测站i、j点经过四项改正的相对联测最后观测值,Ri、Rj分别为仪器在测站i、j点的观测读数,CK为重力仪的K次格值改正因子,M为格值因子的最高次幂。一般M=1,只有个别仪器M=2;pij相对观测量的权;Xn、Yn为周期误差的参数;Tn为周期误差的周期。
④平差计算。
采用相对测量观测量与绝对测量观测量,依据误差方程式(19)和式(20),形成矩阵形式误差方程:
V=AX-L P (21)
式(21)中:V为残差向量;A为系数矩阵;X为未知向量;L为观测向量;P为权矩阵。最小二乘解为:
Figure BDA0002964235100000094
其未知数的协因数阵:
Figure BDA0002964235100000101
单位权方差:
Figure BDA0002964235100000102
依据式(25)计算等价权。
⑤平差结果确定。若权值不需调整,则结束计算。若权值需要调整,返回式(21)进行重新解算。直到满足收敛条件输出式(26)、(27)结束。
IGG III的等价权定义如下:
Figure BDA0002964235100000103
式中ko=1.0~1.5,k1=3.0~4.5。
可以得到如下未知参数估计及其协方差矩阵为:
Figure BDA0002964235100000104
Figure BDA0002964235100000105
其中,
Figure BDA0002964235100000106
为验后单位权方差。
上述迭代的过程如下:
1)由初始解求得
Figure BDA0002964235100000107
V(0),并计算相应的权P(0)
2)如果定义第k次迭代的残差为V(k),等价权P(k)则通过式(25)计算得到;若
Figure BDA0002964235100000108
则认为该观测值含有粗差,不参与平差计算。
3)求解第k+1次迭代参数估值
Figure BDA0002964235100000109
和残差:
Figure BDA00029642351000001010
Figure BDA00029642351000001011
4)判断
Figure BDA0002964235100000111
(ε为一个小数)是否满足条件,如果满足,则结束迭代;否则返回步骤2)。
本实施例,一方面未顾及潮汐因子随地理位置的不同发生变化对重力观测值的影响;一方面依据经验值确定标准化残差的取值范围,即确定ko、k1的取值,来判断观测值是否包含有粗差,决定观测值在平差过程是否使用。对于在接近ko、k1的观测值,因为分布在两侧ko、k1而属于不同的类,与实际情况显然不相符;一方面未明确讨论关于仪器参数作为平差参数个数的问题,不合理的确定参数个数,将会导致数据处理结果偏离实际。
本发明实施例的目的如下:(1)考虑潮汐因子随地理位置的不同发生变化对重力观测值的影响,提高相对重力测量、绝对重力测量数据预处理精度。(2)改进依据经验确定标准化残差的取值范围的计算方案。即确定ko、k1的取值,来判断观测值是否包含有粗差,决定观测值在平差过程是否使用。(3)不漏掉含有粗差的观测值;不因为阈值选择不准确,将不包含粗差观测值归类为粗差观测值。(4)顾及粗差与残差之间模糊逻辑关系,选择合适的隶属函数优化观测值的权,提升重力基准网数据处理精度。(5)合理确定仪器参数作为平差参数的个数,保证平差结果合理可靠。
图1为本发明一实施例提供的重力基准网数据处理方法的流程示意图;如图1所示,该方法包括:
步骤101:根据相对重力测量点的位置,确定第一潮汐因子。
在本步骤中,需要说明的是,首先收集整理我国境内的固定重力台站关于潮汐因子测定的数据资料。制作包含台站名称、坐标及台站潮汐因子的数据文件,从而根据相对重力测量点的位置处的潮汐因子采用上述数据文件中重力台站最近的潮汐因子。
可见,在本步骤中,顾及地理位置的不同,从而根据相对重力测量点的位置,确定第一潮汐因子。
步骤102:根据绝对重力测量点的位置,确定第二潮汐因子。
同步骤101,在本步骤中根据绝对重力测量点的位置处的潮汐因子采用上述数据文件中重力台站最近的潮汐因子。
可见,在本步骤中,顾及地理位置的不同,从而根据绝对重力测量点的位置,确定第二潮汐因子。
步骤103:基于所述第一潮汐因子对重力基准网相对重力测量数据进行第一改正处理,得到改正后的相对重力测量数据;所述第一改正处理包括地球固体潮汐改正、海洋负荷潮汐改正、气压改正、仪器高改正、零漂改正和重力仪的格值转换中的至少一项。
在本实施中,举例来说,依据步骤101确定的第一潮汐因子,对相对重力测量数据进行地球固体潮汐改正、海洋负荷潮汐改正、气压改正、仪器高改正、零漂改正、重力仪的格值转换(如LCR重力仪),得到改正后的相对重力测量观测值。
步骤104:基于所述第二潮汐因子对重力基准网绝对重力测量数据进行第二改正处理,得到改正后的绝对重力测量数据;所述第二改正处理包括地球固体潮汐改正、海洋负荷潮汐改正、光速有限改正、仪器有效高度改正、气压改正和极移改正中的至少一项。
在本实施中,举例来说,依据步骤102确定的第二潮汐因子,对绝对重力测量数据地球固体潮汐改正、海洋负荷潮汐改正、光速有限改正、仪器有效高度改正、气压改正、极移改正,得到改正后的绝对重力测量观测值。
步骤105:基于所述改正后的相对重力测量数据和所述改正后的绝对重力测量数据进行平差处理。
在本步骤中,需要说明的是,平差处理可以采用弱基准原则,即该网平差时不固定任何重力点的重力测量数据,所有绝对重力观测值及相对重力观测值都赋以适当的权,都作为变量参与平差而得到相应的改正数,足以满足当时的重力测量要求。采用“弱基准”的方式,对绝对观测量及相对观测量将赋以适当的权进行平差,来减弱两者精度不匹配的影响。在沿海省市的重力网数据处理中,用抗差等价权来调整相对重力的权、重力仪参数的取舍。其中,抗差估计的核心是按照权值将观测值进行正常观测值、可利用观测值和粗差观测值:权值大小不变的为正常观测值;对残差较大的观测值进行降权处理,作为可利用观测值;而权值降为零的观测值为粗差观测值,在处理中将弃之不用避免影响解算结果。最小截断二乘法的抗差方案中,处理含有粗差的大样本量数据处理效率不高;最小二乘估计不具有抗干扰性,抗差最小二乘估计通过等价权把抗差估计与最小二乘法结合起来;等价权的选取有L1法、German-McClure法、Danish法、Huber法IGG法和IGG III等多种方法。
在本步骤中,需要说明的是,平差处理还可以采用:建立观测方程,确定平差参数类型及数量,重点确定仪器参数数量选择的依据;确定相对重力测量、绝对重力测量数据的权,依据交通工具或仪器型号对相对重力测量数据的进一步定权;顾及粗差与残差之间模糊逻辑关系的稳健估计。
在本实施例中,需要说明的是,由于日、月位置的变化,导致地球上重力会发生一些周期性的变化,也就是固体潮影响。在相对重力测量数据的预处理过程中,这种影响较为明显,涉及到的地球固体潮改正中用到固体潮改正因子;绝对重力测量数据同样受到固体潮的影响;因此在本实施例中在数据预处理的过程中将固体潮改正因子当做一个常数使用。
为了更好地理解本实施例,下面进一步阐述本发明实施例的内容,但本发明不仅仅局限于下面实施例:
①收集重力基准网相对重力测量、绝对重力测量观测数据。
②依据相对重力测量点的位置,确定潮汐因子。对相对重力测量数据进行地球固体潮汐改正、海洋负荷潮汐改正、气压改正、仪器高改正、零漂改正,重力仪的格值转换(针对LCR重力仪)。
③依据绝对重力测量点的位置,确定潮汐因子。对绝对重力测量数据地球固体潮汐改正、海洋负荷潮汐改正、光速有限改正、仪器有效高度改正、气压改正、极移改正。
④建立观测方程,确定平差参数类型及数量,重点确定仪器参数数量选择的依据。
⑤确定相对重力测量、绝对重力测量数据的权,依据交通工具或仪器型号对相对重力测量数据的进一步定权。
⑥顾及粗差与残差之间模糊逻辑关系的稳健估计。
⑦设计模拟数据,测试验证方案。
在本实施例中,参见图2,通过模拟设计了简单的重力基准网,并与真值进行对比,确定了本发明实施例的可行性与科学性;图2是模拟设计的重力基准网测点、测段分布示意图,图2中A点表示进行了绝对重力观测的基准点。B、C与D点表示相对重力测量联测的基本点。D1、D2、D3、D4、D5表示在基准点与基准点、基准点与基本点、基本点与基本点之间的重力段差。
在本实施例中,需要说明的是,重力基准网为国民经济发展、灾害预测预警、国防安全提供重要支撑。随着经济社会的发展,建立高精度重力基准的需求也越来越迫切。本发明实施例拟克服传统处理方案的缺陷,采用优化潮汐因子的选择方式,实现提升重力基准网数据处理精度。
由上面技术方案可知,本发明实施例提供的重力基准网数据处理方法,通过确定第一潮汐因子;确定第二潮汐因子;基于所述第一潮汐因子对重力基准网相对重力测量数据进行第一改正处理,得到改正后的相对重力测量数据;基于所述第二潮汐因子对重力基准网绝对重力测量数据进行第二改正处理,得到改正后的绝对重力测量数据;基于所述改正后的相对重力测量数据和所述改正后的绝对重力测量数据进行平差处理。可见本实施例顾及了地理位置的不同将潮汐因子作为变量参与数据改正,从而在数据预处理中考虑固体潮因子所带来的影响,有利于提高重力基准网数据处理精度。
在上述实施例基础上,在本实施例中,所述基于所述改正后的相对重力测量数据和所述改正后的绝对重力测量数据进行平差处理,具体包括:
基于所述改正后的相对重力测量数据和所述改正后的绝对重力测量数据建立观测方程,确定平差参数类型及数量;其中平差参数数量为仪器数量与重力点数量之和;
基于所述观测方程确定与所述改正后的相对重力测量数据对应的第一权值和与所述改正后的绝对重力测量数据对应的第二权值。
在本实施例中,平差参数数量为仪器数量与重力点数量之和,即将仪器参数作为平差参数,从而明确确定仪器参数个数选择原则,有利于进一步提升重力基准网数据处理精度;需要说明的是,平差参数类型是指:仪器与重力点。平差参数的数量是仪器参数(比如一次项、二次项或周期项等)与重力点数据之和。
在上述实施例基础上,在本实施例中,所述方法还包括:
基于粗差与残差之间模糊逻辑关系,选择隶属函数优化第一权值和第二权值。
在本实施例中,采用基于粗差与残差之间模糊逻辑关系,选择隶属函数优化第一权值和第二权值,即顾及粗差与残差之间模糊逻辑关系,选择合适的隶属函数优化观测值的权,从而避免依据经验值确定标准化残差的取值范围,对观测值的权进行调整或弃用观测值,能够优化粗差评价准则有利于进一步提升重力基准网数据处理精度。
在上述实施例基础上,在本实施例中,还包括:
根据交通工具或仪器型号对所述改正后的相对重力测量数据对应的第一权值进行更新,得到第三权值。
在本实施例中,交通工具举例来说,如汽车、飞机、轮船;仪器型号举例来说,如LCR型仪器G922,Burris型仪器B051,CG-5型C0053等。
在本实施例中,未考虑多种类型仪器观测数据的权值影响。
在本实施例中,根据交通工具或仪器型号对所述改正后的相对重力测量数据对应的第一权值进行更新,得到第三权值,提升权值的精准度,从而提升重力基准网数据处理精度;进一步地,提高武器的打击精度、改善地质灾害的预报准确性、促进石油、天然气矿藏等自然资源的勘探利用。
为了更好地理解本实施例,下面进一步阐述本发明实施例的内容,但本发明不仅仅局限于下面实施例。
S1、收集LCR-G,BURRIS、CG-5、CG-6等相对重力仪采集的相对重力测量观测数据;收集FG-5、A10等绝对重力仪采集的绝对重力测量观测数据。
S2、收集整理我国境内的固定重力台站关于潮汐因子测定的数据资料。制作包含台站名称、坐标及台站潮汐因子的数据文件。
S3、相对重力测量点的位置、绝对重力测量点的位置处的潮汐因子采用上述数据文件中重力台站最近的潮汐因子。
S4、依据步骤S3确定潮汐因子,对相对重力测量数据进行地球固体潮汐改正、海洋负荷潮汐改正、气压改正、仪器高改正、零漂改正,重力仪的格值转换(如LCR重力仪),得到改正后的相对重力测量观测值。
S5、依据步骤S3确定潮汐因子,对绝对重力测量数据地球固体潮汐改正、海洋负荷潮汐改正、光速有限改正、仪器有效高度改正、气压改正、极移改正,得到改正后的绝对重力测量观测值。
S6、建立观测方程,确定平差参数类型及数量。平差参数将基准点、基本点、引点(如果有)的重力值作为未知数;
绝对观测误差方程:
Figure BDA0002964235100000161
pi与式(19)相同。
在相对重力测量观测数据中,同时考虑仪器一次项、二次项、部分周期误差项系数均作为待求解的参数。即式(20)中Xn与Yn的数量。在平差结果中进行参数检验,舍去不显著的参数。再进行平差,多次迭代后确定最终的参数数量。
S7、确定相对重力测量、绝对重力测量数据的初始权,分别为式(19)与(20)中pi
S8、在计算过程中对权的更新,顾及粗差与残差之间模糊逻辑关系,而不是依据经验值ko、k1进行更新。
具体步骤如下:
1)采用类似式(25)中计算vi′步骤,计算各观测值标准化残差wi
2)找出最大的|wi|,并计算
Figure BDA0002964235100000171
然后比较
Figure BDA0002964235100000172
Figure BDA0002964235100000173
如果
Figure BDA0002964235100000174
并且
Figure BDA0002964235100000175
则令
Figure BDA0002964235100000176
再计算
Figure BDA0002964235100000177
Figure BDA0002964235100000178
为或然误差。
3)按照式(28)计算
Figure BDA0002964235100000179
Figure BDA00029642351000001710
4)按照式(29)和(30)计算ti,mi,并按(31)计算μA(vi)和μD(vi)。
Figure BDA00029642351000001711
Figure BDA00029642351000001712
有了相对影响向量T与M后,就可以确定μA(vi)和μD(vi),即:
Figure BDA0002964235100000181
5)按照式(32)计算观测误差Δi属于粗差的隶属函数μGi)。若μGi)全为零,则输出结果。
Figure BDA0002964235100000182
6)选出最大的μGi),并降Δi的权,降权公式:
Figure BDA0002964235100000183
其中
Figure BDA0002964235100000184
为第i个观测值第k次迭代的权。降权后转到步骤S6。
7)结束迭代,输出结果。
S9、设计模拟数据,测试验证方案。
本实施例,一方面考虑潮汐因子随地理位置的不同发生变化对重力观测值的影响,顾及了地理位置的不同,将潮汐因子作为变量参与固体潮改正,提高相对重力测量、绝对重力测量数据预处理精度(具体详见步骤S2、S3、S4、S5)。一方面明确了仪器参数作为平差参数的个数确定原则(具体详见步骤S6)。一方面避免依据经验值确定标准化残差的取值范围,对观测值的权进行调整或弃用观测值。而是顾及粗差与残差之间模糊逻辑关系,选择合适的隶属函数优化观测值的权,提升重力基准网数据处理精度(具体详见步骤S8)。
依据本发明上述实施例的方案,参见图2模拟设计重力网分布图。起算数据说明如下:假定HA=97800.00×10-5ms-2,无误差。
表1重力基准网测段段差平均值及路线长度
Figure BDA0002964235100000185
Figure BDA0002964235100000191
从表2可以看出,对于相同的模拟数据,本发明在顾及粗差与残差之间模糊逻辑关系时,采用隶属函数,数据解算精度最高,且改正量更接近粗差的量级。抗差估计是有效的抵抗粗差影响的一种方法,最小二乘则对粗差毫无抵抗之力。在使用模糊逻辑的隶属函数过程中发现GaussMF法对粗差定位不准确,在实际使用中可优先考虑使用WHUMF法、TriangleMF法与BellmF法。
表2对不同方法成果的检核分析,单位10-5ms-2
Figure BDA0002964235100000192
在图5中给出了WHUMF、GaussMF、TriangleMF与BellmF等四个隶属函数的差异。
图6为本发明一实施例提供的重力基准网数据处理系统的结构示意图,如图6所示,该系统包括:第一确定模块201、第二确定模块202、第一更正模块203、第二更正模块204和平差处理模块205,其中:
其中,第一确定模块201,用于根据相对重力测量点的位置,确定第一潮汐因子;
第二确定模块202,用于根据绝对重力测量点的位置,确定第二潮汐因子;
第一更正模块203,用于基于所述第一潮汐因子对重力基准网相对重力测量数据进行第一改正处理,得到改正后的相对重力测量数据;所述第一改正处理包括地球固体潮汐改正、海洋负荷潮汐改正、气压改正、仪器高改正、零漂改正和重力仪的格值转换中的至少一项;
第二更正模块204,用于基于所述第二潮汐因子对重力基准网绝对重力测量数据进行第二改正处理,得到改正后的绝对重力测量数据;所述第二改正处理包括地球固体潮汐改正、海洋负荷潮汐改正、光速有限改正、仪器有效高度改正、气压改正和极移改正中的至少一项;
平差处理模块205,用于基于所述改正后的相对重力测量数据和所述改正后的绝对重力测量数据进行平差处理。
在上述实施例基础上,在本实施例中,所述平差处理模块,具体用于:
基于所述改正后的相对重力测量数据和所述改正后的绝对重力测量数据建立观测方程,确定平差参数类型及数量与重力点数量之和;其中平差参数数量为仪器数量;
基于所述观测方程确定与所述改正后的相对重力测量数据对应的第一权值和与所述改正后的绝对重力测量数据对应的第二权值。
在上述实施例基础上,在本实施例中,所述系统还包括:
选择模块,用于基于粗差与残差之间模糊逻辑关系,选择隶属函数优化第一权值和第二权值。
在上述实施例基础上,在本实施例中,还包括:
更新模块,用于根据交通工具或仪器型号对所述改正后的相对重力测量数据对应的第一权值进行更新,得到第三权值。
本发明实施例提供的重力基准网数据处理系统具体可以用于执行上述实施例的重力基准网数据处理方法,其技术原理和有益效果类似,具体可参见上述实施例,此处不再赘述。
基于相同的发明构思,本发明实施例提供一种电子设备,参见图7,电子设备具体包括如下内容:处理器301、通信接口303、存储器302和通信总线304;
其中,处理器301、通信接口303、存储器302通过通信总线304完成相互间的通信;通信接口303用于实现各建模软件及智能制造装备模块库等相关设备之间的信息传输;处理器301用于调用存储器302中的计算机程序,处理器执行计算机程序时实现上述各方法实施例所提供的方法,例如,处理器执行计算机程序时实现下述步骤:根据相对重力测量点的位置,确定第一潮汐因子;根据绝对重力测量点的位置,确定第二潮汐因子;基于所述第一潮汐因子对重力基准网相对重力测量数据进行第一改正处理,得到改正后的相对重力测量数据;所述第一改正处理包括地球固体潮汐改正、海洋负荷潮汐改正、气压改正、仪器高改正、零漂改正和重力仪的格值转换中的至少一项;基于所述第二潮汐因子对重力基准网绝对重力测量数据进行第二改正处理,得到改正后的绝对重力测量数据;所述第二改正处理包括地球固体潮汐改正、海洋负荷潮汐改正、光速有限改正、仪器有效高度改正、气压改正和极移改正中的至少一项;基于所述改正后的相对重力测量数据和所述改正后的绝对重力测量数据进行平差处理。
基于相同的发明构思,本发明又一实施例还提供一种非暂态计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,该计算机程序被处理器执行时实现以执行上述各方法实施例提供的方法,例如,根据相对重力测量点的位置,确定第一潮汐因子;根据绝对重力测量点的位置,确定第二潮汐因子;基于所述第一潮汐因子对重力基准网相对重力测量数据进行第一改正处理,得到改正后的相对重力测量数据;所述第一改正处理包括地球固体潮汐改正、海洋负荷潮汐改正、气压改正、仪器高改正、零漂改正和重力仪的格值转换中的至少一项;基于所述第二潮汐因子对重力基准网绝对重力测量数据进行第二改正处理,得到改正后的绝对重力测量数据;所述第二改正处理包括地球固体潮汐改正、海洋负荷潮汐改正、光速有限改正、仪器有效高度改正、气压改正和极移改正中的至少一项;基于所述改正后的相对重力测量数据和所述改正后的绝对重力测量数据进行平差处理。
以上所描述的系统实施例仅仅是示意性的,其中作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的,作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元,即可以位于一个地方,或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本实施例方案的目的。本领域普通技术人员在不付出创造性的劳动的情况下,即可以理解并实施。
通过以上的实施方式的描述,本领域的技术人员可以清楚地了解到各实施方式可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现,当然也可以通过硬件。基于这样的理解,上述技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来,该计算机软件产品可以存储在计算机可读存储介质中,如ROM/RAM、磁碟、光盘等,包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机,服务器,或者网络设备等)执行各个实施例或者实施例的某些部分的方法。
此外,在本发明中,诸如“第一”、“第二”仅用于描述目的,而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此,限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括至少一个该特征。在本发明的描述中,“多个”的含义是至少两个,例如两个,三个等,除非另有明确具体的限定。
此外,在本发明中,诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来,而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且,术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含,从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素,而且还包括没有明确列出的其他要素,或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下,由语句“包括一个……”限定的要素,并不排除在包括要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。
此外,在本说明书的描述中,参考术语“一个实施例”、“一些实施例”、“示例”、“具体示例”、或“一些示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本发明的至少一个实施例或示例中。在本说明书中,对上述术语的示意性表述不必须针对的是相同的实施例或示例。而且,描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。此外,在不相互矛盾的情况下,本领域的技术人员可以将本说明书中描述的不同实施例或示例以及不同实施例或示例的特征进行结合和组合。
最后应说明的是:以上实施例仅用以说明本发明的技术方案,而非对其限制;尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明,本领域的普通技术人员应当理解:其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改,或者对其中部分技术特征进行等同替换;而这些修改或替换,并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围。

Claims (10)

1.一种重力基准网数据处理方法,其特征在于,包括:
根据相对重力测量点的位置,确定第一潮汐因子;
根据绝对重力测量点的位置,确定第二潮汐因子;
基于所述第一潮汐因子对重力基准网相对重力测量数据进行第一改正处理,得到改正后的相对重力测量数据;所述第一改正处理包括地球固体潮汐改正、海洋负荷潮汐改正、气压改正、仪器高改正、零漂改正和重力仪的格值转换中的至少一项;
基于所述第二潮汐因子对重力基准网绝对重力测量数据进行第二改正处理,得到改正后的绝对重力测量数据;所述第二改正处理包括地球固体潮汐改正、海洋负荷潮汐改正、光速有限改正、仪器有效高度改正、气压改正和极移改正中的至少一项;
基于所述改正后的相对重力测量数据和所述改正后的绝对重力测量数据进行平差处理。
2.根据权利要求1所述的重力基准网数据处理方法,其特征在于,所述基于所述改正后的相对重力测量数据和所述改正后的绝对重力测量数据进行平差处理,具体包括:
基于所述改正后的相对重力测量数据和所述改正后的绝对重力测量数据建立观测方程,确定平差参数类型及数量;其中平差参数数量为仪器数量与重力点数量之和;
基于所述观测方程确定与所述改正后的相对重力测量数据对应的第一权值和与所述改正后的绝对重力测量数据对应的第二权值。
3.根据权利要求2所述的重力基准网数据处理方法,其特征在于,所述方法还包括:
基于粗差与残差之间模糊逻辑关系,选择隶属函数优化第一权值和第二权值。
4.根据权利要求2或3任一项所述的重力基准网数据处理方法,其特征在于,还包括:
根据交通工具或仪器型号对所述改正后的相对重力测量数据对应的第一权值进行更新,得到第三权值。
5.一种重力基准网数据处理系统,其特征在于,包括:
第一确定模块,用于根据相对重力测量点的位置,确定第一潮汐因子;
第二确定模块,用于根据绝对重力测量点的位置,确定第二潮汐因子;
第一更正模块,用于基于所述第一潮汐因子对重力基准网相对重力测量数据进行第一改正处理,得到改正后的相对重力测量数据;所述第一改正处理包括地球固体潮汐改正、海洋负荷潮汐改正、气压改正、仪器高改正、零漂改正和重力仪的格值转换中的至少一项;
第二更正模块,用于基于所述第二潮汐因子对重力基准网绝对重力测量数据进行第二改正处理,得到改正后的绝对重力测量数据;所述第二改正处理包括地球固体潮汐改正、海洋负荷潮汐改正、光速有限改正、仪器有效高度改正、气压改正和极移改正中的至少一项;
平差处理模块,用于基于所述改正后的相对重力测量数据和所述改正后的绝对重力测量数据进行平差处理。
6.根据权利要求5所述的重力基准网数据处理系统,其特征在于,所述平差处理模块,具体用于:
基于所述改正后的相对重力测量数据和所述改正后的绝对重力测量数据建立观测方程,确定平差参数类型及数量;其中平差参数数量为仪器数量与重力点数量之和;
基于所述观测方程确定与所述改正后的相对重力测量数据对应的第一权值和与所述改正后的绝对重力测量数据对应的第二权值。
7.根据权利要求6所述的重力基准网数据处理系统,其特征在于,所述系统还包括:
选择模块,用于基于粗差与残差之间模糊逻辑关系,选择隶属函数优化第一权值和第二权值。
8.根据权利要求6或7任一项所述的重力基准网数据处理系统,其特征在于,还包括:
更新模块,用于根据交通工具或仪器型号对所述改正后的相对重力测量数据对应的第一权值进行更新,得到第三权值。
9.一种电子设备,包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序,其特征在于,所述处理器执行所述程序时实现如权利要求1~4任一项所述的重力基准网数据处理方法。
10.一种非暂态计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,其特征在于,该计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1~4任一项所述的重力基准网数据处理方法。
CN202110246358.2A 2021-03-05 2021-03-05 重力基准网数据处理方法及系统 Pending CN113050183A (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202110246358.2A CN113050183A (zh) 2021-03-05 2021-03-05 重力基准网数据处理方法及系统

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202110246358.2A CN113050183A (zh) 2021-03-05 2021-03-05 重力基准网数据处理方法及系统

Publications (1)

Publication Number Publication Date
CN113050183A true CN113050183A (zh) 2021-06-29

Family

ID=76510322

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202110246358.2A Pending CN113050183A (zh) 2021-03-05 2021-03-05 重力基准网数据处理方法及系统

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN113050183A (zh)

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN117826271A (zh) * 2024-01-03 2024-04-05 西安交通大学 一种地震短临前兆信息组网监测方法及系统

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN103852799A (zh) * 2014-02-25 2014-06-11 中国人民解放军92859部队 一种基于ppp技术的船载重力测量方法
CN108387951A (zh) * 2018-01-19 2018-08-10 中国人民解放军92859部队 一种基于重复线校正海空重力仪格值的新算法
CN109375279A (zh) * 2018-10-16 2019-02-22 淮海工学院 一种静态重力观测数据重力固体潮改正提取方法
CN111413749A (zh) * 2020-04-03 2020-07-14 自然资源部第二海洋研究所 南极船载重力测量校准方法

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN103852799A (zh) * 2014-02-25 2014-06-11 中国人民解放军92859部队 一种基于ppp技术的船载重力测量方法
CN108387951A (zh) * 2018-01-19 2018-08-10 中国人民解放军92859部队 一种基于重复线校正海空重力仪格值的新算法
CN109375279A (zh) * 2018-10-16 2019-02-22 淮海工学院 一种静态重力观测数据重力固体潮改正提取方法
CN111413749A (zh) * 2020-04-03 2020-07-14 自然资源部第二海洋研究所 南极船载重力测量校准方法

Non-Patent Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
王庆宾,吴晓平: "相对重力测量值的改正", 测绘学院学报, no. 1 *
王庆宾,吴晓平: "绝对重力测量值的改正", 测绘学院学报, no. 03 *
董运洪;李辉;薄万举;: "流动重力资料处理方法的研究", 山西地震, no. 02, pages 119 - 38 *
蔡惟鑫,陈洪飞主编;国家地震局国际合作司编: "中国、比利时、卢森堡固体潮及地球动力学研究", 地震出版社, pages: 144 *
蔡惟鑫,陈洪飞主编;国家地震局国际合作司编: "运动的地球 现代地壳运动和地球动力学研究及应用", 30 June 1997, 湖南科学技术出版社, pages: 248 *
赵德军;张敏利;王强;陈永祥;: "采用弱基准和抗差估计的重力网平差", 测绘工程, no. 01, pages 25 - 27 *

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN117826271A (zh) * 2024-01-03 2024-04-05 西安交通大学 一种地震短临前兆信息组网监测方法及系统

Similar Documents

Publication Publication Date Title
Santamaría-Gómez et al. Long-term vertical land motion from double-differenced tide gauge and satellite altimetry data
CN101839710B (zh) 一种似大地水准面的确定方法
CN110045432B (zh) 基于3d-glq的球坐标系下重力场正演方法及三维反演方法
CN112884320B (zh) 基于熵值模型的基坑风险评估方法、装置、设备和介质
CN111652443A (zh) 综合多源卫星遥感预测远洋渔业资源丰度的方法及其应用
CN108594319A (zh) 一种航空重力测量数据向下延拓方法及系统
Du Bois Automatic calculation of bathymetry for coastal hydrodynamic models
CN113050183A (zh) 重力基准网数据处理方法及系统
CN110689055B (zh) 一种顾及格网单元属性分级的跨尺度统计指标空间化方法
CN115758876A (zh) 一种风速和风向预报准确率方法、系统及计算机设备
Apeh et al. Evaluation of gravity data derived from global gravity field models using terrestrial gravity data in Enugu State, Nigeria
EP3441794B1 (en) Device and method for obtaining local geomagnetic disturbances at mid-latitudes
Hammer Investigation of the vertical gradient of gravity
CN104021288A (zh) 用于导管架平台频谱疲劳分析的基本波确定方法
RU2148153C1 (ru) Способ определения начальных и текущих запасов газа газоконденсатного месторождения
CN109033588B (zh) 一种基于空间传播的不确定性量化方法
CN105893329A (zh) 一种基于月尺度的潮位资料一致性修正方法
CN112883339B (zh) 一种地震有感范围确定方法及系统
CN113536657A (zh) 基于机器学习的海洋大气折射率预测方法
Joshi et al. Applicability of attenuation relations for regional studies
van Huijstee et al. Towards an urban preview
Shihora et al. Assessing the stability of AOD1B atmosphere–ocean non-tidal background modelling for climate applications of satellite gravity data: long-term trends and 3-hourly tendencies
Majkráková et al. An analysis of methods for gravity determination and their utilization for the calculation of geopotential numbers in the Slovak national levelling network
Dinh et al. Mapping Seismic Zones Based on the Geomorphic Indices and the Analytic Hierarchy Process (AHP): A Case Study in Cao Bang Province and Adjacent Areas (Vietnam)
Mendonça Inversion of gravity-field inclination to map the basement relief of sedimentary basins

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination