关键词： 音频大地电磁   长偏移距瞬变电磁   联合反演   数据处理   LSTM  

摘要： 在地球物理勘探领域,地下结构的精确反演是资源勘探和地质研究的关键。然而,单一勘探方法在揭示地下结构细节时存在局限性,这促使我们探索联合反演方法的潜力。本文旨在解决单一地球物理勘探方法在地下结构反演中的局限性问题,并探讨通过联合不同勘探技术以提高地下介质信息还原精度的可能性。 具体地,本文采用音频大地电磁法(AMT)和长偏移距瞬变电磁法(LOTEM)数据进行了联合反演,对武汉市花博汇地区的地热资源进行了调查。本文以麦克斯韦方程组为基础,首先推导了电磁场的波动方程,并进一步推导了频率域和时间域电磁测深法在均匀水平层状介质上的偶极子场,接着简要介绍了AMT和LOTEM技术的数据采集方法。在数据处理方面,针对AMT数据,采用了远参考+Robust估计(非Robust估计)+精细编辑的处理模式,有效去除了噪声干扰,提高了数据质量。对于LOTEM数据,通过分析长偏移距瞬变电磁噪声信号特征,提出了一套体系化噪声干扰压制流程和方法。首先运用多周期信号叠加和正负双极性信号叠加去除随机噪声并压制DC偏移干扰;并提出用时域倒序数字递归法去除以工频信号为代表的特征频率信号及其谐波干扰,通过正演模拟构建标准无噪信号,然后添加不同噪声的方式验证了算法的有效性和适用性,最后通过重叠加窗技术获取了高质量的瞬变电磁二次场衰减信号。此外,本文还基于长短周期记忆神经网络(LSTM)构建了瞬变电磁去噪网络,通过对正演模拟含噪数据进行去噪实验,证明了该网络的有效性,有效提高了数据质量。 最后,本文基于开源Fortran二维联合反演代码MARE2DEM完成了AMT和LOTEM联合反演的算法设计。将该算法应用于武汉花博汇地区的地热调查,并结合地质、地球物理等信息进行解释。联合反演结果显示,与单一方法相比,联合反演技术明显提高了地下介质结构的分辨率和准确性,为地球物理勘探提供了更深入的洞察力。这一研究为深部地下结构解释和资源勘探提供了一种新的、综合的方法。

关键词： 油罐基础沉降监测   低相干光学传感器   软件开发   温度补偿   数据处理  

摘要： 石油储备是国家资源规划的重要内容之一,世界各国都建设了不同规模的石油储备基地。大型储油罐是石油储备使用到的重要基础设施,仅辽宁省内就有接近2000个。以10万立方米大型原油储罐为例,庞大的罐体受地质条件、进油与出油的荷载变化等因素影响,容易产生不均匀沉降。当这种沉降累积超过阈值,就会造成油罐的结构变形甚至开裂发生原油泄露,引发安全事故。因此,国家标准中明确规定大型储油罐的使用需要定期巡检,确保油罐基础沉降在安全范围内。 目前,油罐基础沉降监测依赖人工操作全站仪等设备定期测量来获取沉降数据,这种方式效率低、易受天气干扰并且测量结果可能受到操作者主观判断的影响。鉴于人工测量的不足,在线监测油罐基础沉降就成为该行业安全监测的一个迫切需求。因此,课题组提出了一套基于低相干光学原理的油罐基础沉降监测系统,而本论文的工作就是为该系统开发适配一套软件系统。本论文的主要工作概括如下: (1)开发了一套基于低相干光学原理的油罐基础沉降监测系统软件,并将其应用于实际的油罐基础沉降监测中。该软件与硬件系统协同工作,具备数据采集、数据处理、数据库存储、数据可视化、状态评估、数据云同步以及远程指令控制等功能。相比较人工测量,该软件系统提高了油罐基础沉降测量的自动化水平。 (2)为解决油罐基础沉降中数据测量、传输、信息识别三方面受到的干扰,首先提出了一种基于机器学习中多元线性回归模型的温度补偿算法,经过算法补偿后,沉降测量结果的均方误差与处理前相比平均下降了28%。其次为了提高系统数据传输效率,本文优化了HPack算法,并结合Gzip算法将数据压缩至原来的12.6%。最后针对沉降信息识别过程中的干扰信号,设计了基于箱线图法和改进3准则的数据清洗算法,该算法能够高效识别并标记数据流中的干扰值,结合指数加权的自适应卡尔曼滤波算法,实现了长期在线监测的数据处理。 (3)本文开发的软件在单元测试、集成测试和系统测试基础上,经过近1年的运行测试,可以与硬件采集设备匹配并稳定运行,实现对油罐基础沉降的自动化监测,顺利通过了大连某油库区的验收测试。 综上所述,本论文基于低相干光学沉降传感器完成了软件开发并通过算法设计解决实际问题。测试运行结果证明,设计的软件有效提升了大型油罐基础沉降在线监测工作的准确性和效率,对于大型油罐安全运营具有重要的实际意义。

关键词： 高速串行数据   等效时间采样   眼图   抖动分析   幅值校准  

摘要： 在宽带信号采集、传输、处理中,系统的抖动、噪声等对高速通信系统有显著影响。为了更好获取和分析高速串行信号的质量,高性能的实时示波器、矢量网络分析仪可通过眼图、抖动等对串行数据进行分析,但因其带宽有限、限制了其在高速串行信号分析领域的应用。基于等效时间采样理论的采样示波器因其具有带宽高等特点,更适合对高速串行信号分析。基于等效采样的高速信号重建,采样准确度、抖动等因素均对重建精度有影响。因此,本论文基于等效时间采样的工作机理和特性,对采样示波器的波形重建、抖动分析和校准技术进行研究。其主要研究内容如下: 1、为了通过眼图或系统模板对高速串行传输信号的质量进行分析,本文实现对等效时间采样眼图绘制和参数测量。利用多线程技术并行计算眼图参数与绘制眼图,提高了眼图绘制和测量效率。经实验验证,采用该方法提高了软件整体运行速度。 2、为更准确分析信号抖动成分以及降低信号抖动,对等效时间采样形成的眼图交叉点时间间隔误差进行统计,结合双狄拉克模型对确定性抖动和随机性抖动进行识别,利用传输误码率函数计算总体抖动。并根据分析的确定性抖动,采用硬件电路设计及系统优化、等效时间均衡算法降低确定性抖动,削弱码间干扰。经实验验证,优化后系统的确定性抖动减少了48%～58%。 3、为对采样示波器进行仪器校准,对比分析高阶多项式与傅里叶级数拟合法,提出一种基于高阶多项式与傅里叶级数结合的等效时间采样幅值校准方法。通过采用该方法对系统响应进行多次拟合,提高仪器幅值测量的准确度。经实验验证,校准后直流信号相对误差小于±3%,数字信号相对误差小于±5%。 最后,基于QT Creator开发平台,对采样示波器上位机软件进行了开发,通过USB与主机进行数据通信及功能控制,实现对1-11Gbps速率的数字信号眼图绘制,眼图参数测量、抖动分析及幅值校准等功能。

关键词： 太赫兹光谱   数据处理   温度   绝缘油纸老化   光谱分析  

摘要： 变压器作为电力传输与分配的关键设备,其安全稳定运行对电力系统的平稳、可靠起着至关重要的作用。油浸式变压器的绝缘形式主要为油纸绝缘。油纸绝缘系统的老化程度是判断变压器能否安全运行的重要指标。在实际运行过程中,油纸绝缘系统常受到温度、震动、电弧、水分等多重因素的影响,绝缘材料逐渐劣化、分解,产生醇、醛、酸等老化特征产物。目前评估变压器绝缘油纸老化状态,主要基于实验室多种检测技术的综合测试,相关测试方法周期长、无法实现现场的快速判断。因此,发展一种简便、快捷的变压器绝缘油纸老化评估方法具有重要意义。本文利用太赫兹时域光谱技术对变压器绝缘油进行了检测和分析,主要工作包括: (1)分析了太赫兹检测过程中的噪声影响,采用截断填充和改进后的“相位展开”方法,实现在不降低信号分辨率的情况下,对太赫兹信号中的反射波干扰和低频率下的相位跳变,进行了处理和校正。并根据改进方法开发了一套数据处理可视化系统。利用PCA-SVM算法对12种绝缘油进行了分类,平均分类正确率在85%以上。通过对变压器老化特征产物的太赫兹光谱分析,发现醇、酸分子对太赫兹的吸收随着碳原子数量增加,逐渐减弱。且相关老化产物的油溶液会因“溶剂效应”,改变其对太赫兹的吸收特性。 (2)针对样品温度对检测结果的影响,利用自制控温装置在-30～40℃的范围内,对变压器油,0.01 mol/L的甲醇、甲酸、糠醛溶液进行太赫兹检测。发现,随温度的升高样品时域谱的峰值逐渐减小,峰值的时间延迟也逐渐减小。对应样品吸收系数逐渐增大,折射率逐渐减小。分别对1.2THz处和0.2～1.6THz范围内的吸收系数谱、折射率谱进行平均。并利用多项式对平均数据进行曲线拟合。使用油纸比为20:1的人工老化样品对拟合曲线进行验证,结果表明,拟合曲线可对不同温度下的太赫兹检测结果进行温度补偿。 (3)为研究绝缘油老化过程中的太赫兹光谱的变化规律,在120℃条件下自制了不同老化时长的绝缘油纸样品,并对其进行了太赫兹检测,分析样品的太赫兹光学参数发现,随着老化时间的增加,样品的折射率、吸收系数逐渐增大。与对应绝缘油糠醛的浓度进行对比,发现3种参数具有相同的变化趋势。将吸收系数、平均折射率与老化时间进行拟合作为标准老化模型,以130℃条件下的老化样本作为异常值。对比结果表明,可通过构建标准老化模型计算样品与模型之间的偏差来快速判断绝缘油的老化状态。

关键词： 城市内涝   多源数据   数据处理   可视化平台   深度学习  

摘要： 面对城市化进程中日益严峻的城市内涝问题,传统的监测与预警方法主要依赖于地面气象观测站和水文监测系统收集数据。然而,这些方法在数据收集周期长,覆盖范围有限以及实时性不足等方面面临显著局限性。这些限制因素严重影响了监测系统跟踪城市内涝灾害迅速变化趋势的能力。鉴于此,本研究通过利用多种数据源,包括部署在各关键易涝点的传感器所采集的积水深度数据以及社交媒体上的网络信息数据,来挖掘并分析关键的灾情信息。在发生重大城市内涝灾害时,这些数据的多元化不仅可以快速评估灾情,减少内涝带来的损失,而且还可以提升城市的抗灾能力和可持续发展水平。本文主要做了以下几方面的工作: (1)基于网络信息数据的灾害时空特征分析。本研究选取山东省潍坊市作为案例地区,使用Scrapy爬虫框架爬取了2018年8月份、2021年及2022年期间的相关微博,共计515175条数据。经过清洗、中文分词、去除停用词等数据预处理后,以2018年8月份“温比亚”台风引发的城市内涝事件为例,进行了灾情数据变化趋势分析、主题热点分析及空间分布和变化趋势分析。以上分析结果为政府相关部门在灾害应急救援方面的决策提供了有价值的参考信息。 (2)基于长短期记忆网络(LSTM)的积水深度预测研究。为了解决传统雨洪模型在预测城市内涝点积水深度时存在的数据不足和对水文动力学认识有限的问题,本研究探讨了基于长短期记忆网络(LSTM)的神经网络模型在积水深度预测方面的研究,详细介绍了数据的预处理、神经网络模型的构建、评价指标的设定以及实验结果的分析。研究表明LSTM网络模型在预测城市内涝点的积水深度方面具有较高的适用性和准确性,为城市内涝预警系统提供了可靠的科学支持。 (3)设计并实现了城市内涝灾情数据处理及可视化平台。本研究基于对城市内涝灾情数据处理及可视化系统核心需求的深入分析,设计和制定了系统的架构方案,采用Spring Boot,Vue,My SQL等先进技术实现了监测预警、智慧大屏、灾情反馈、监测设备、监测地点和数据管理等功能模块。该平台能够自动采集、处理、分析与管理城市内涝灾情数据。通过实时数据分析,平台能够实时展示内涝地区的积水深度、预测积水深度和内涝级别。同时,平台还可以将内涝地区的内涝点数量分布和当前时段内涝事件热点主题的信息进行可视化展示。此外,平台还可以收集社会群众上传的灾情反馈数据并进行管理和备份。这些模块的设计与实现为城市管理者提供了在应对内涝灾害时的及时、准确的技术支持与决策基础,增强了城市的快速响应和减灾能力。

关键词： 企业会计成本核算   成本控制   绩效评价   数据处理  

摘要： 针对企业会计成本核算中存在的数据收集与处理、成本分类与分配、管理观念与制度缺陷等问题进行分析，并提出以下应对策略：首先，通过强化原始记录管理与采用先进信息技术提升数据处理能力，确保成本数据源头准确、处理高效；其次，细化成本类别、明确成本归属，并实施作业成本法等先进成本核算体系，以科学分配间接费用；再次，倡导全面成本管理理念，建立健全成本责任制度，强化成本考核与激励；最后，关注政策动态，加强供应链管理，以应对外部环境变化。旨在为企业提供一套全面、系统的成本核算问题解决方案，助力企业提升成本管理水平，获得更多经济效益。