关键词： 压力测量   液位测量   数据处理   参数检测仪   动态密度检测  

摘要： 传统油品预计在未来较长一段时间内,仍然会占据市场能源消费的主体,目前社会的发展对油品质量的规范性提出了更高的要求。而油品的密度作为油品中的重要参数,其在检测时的准确性尤为重要,以往的油品检测方法通常为单罐静态的人工检尺法,不仅耗时耗力且精度不高,会带来很多问题。因此,本论文围绕多油罐动态密度检测展开研究。 论文以立式储油罐作为研究对象,构建多油罐动态密度检测系统。 首先,在深入分析目前油品密度检测方法、各参数含义、以及GB/T 25964-2010要求的基础上,采用了多点检测压力以提高计量精度方法,并设计了多油罐动态密度检测系统的实现方案,系统由油罐动态参数检测仪、多油罐动态密度监测管理软件组成。 其次,进行了油罐动态参数检测仪的软、硬件设计,采用STM32作为核心处理器,通过温度采集模块、液位采集模块、压力采集模块完成对油品密度计算用参数的采集,经过数据处理后经RS485总线传送至PC机端的多油罐动态密度监测管理软件。 然后,利用LabVIEW开发软件和MYSQL数据库进行了PC机端多油罐动态密度监测管理软件的软件设计,实现多油罐动态油品密度等参数的监测管理功能。 最后,对搭建的多油罐动态密度检测系统进行了调试和模拟测试,结果表明,所搭建的多油罐动态密度检测系统的技术指标符合所提的技术要求,所提设计方案具有可行性,达到了预期效果。 本文所设计的多油罐动态密度检测系统具有测量精度高、适应好等优点,亦可根据实际情况做出相应的调整后应用于工业生产中,具有较高的应用价值,为管理过程的信息化提供了有益的借鉴。

关键词： 水力压裂   分布式光纤声波传感   数据处理   注入剖面反演  

摘要： 分布式光纤传感技术凭借耐高温和安装方便等特点已经得到广泛的应用。分布式声波传感器(DAS)能够对水力压裂全生命周期的声波信息实时监测,为压裂暂堵效果评价提供方法支撑。但由于DAS监测数据储存速度快、数据量大和可利用密度低等特点,使得数据传输和解释方法面临巨大困难。国内还没有相关DAS数据处理软件,目前主要依靠国外DAS硬件产品附带数据处理软件对数据进行基本的处理,由于数据处理的模式与方法和后期数据解释和理论模型建立等密切相关,因此DAS数据处理方法研究具有重要意义。 本文针对DAS数据处理算法研究包括:数据类型、数据滤波、下采样、傅里叶变换和信号降噪等方法,建立一套数据处理流程,利用Python编制相关程序。对某油田水平井压裂作业第13级压裂数据处理并反演压裂液剖面和支撑剂注入剖面,分析第13级压裂暂堵效果,针对特殊现象包括下桥塞坐封、射孔枪下入和压裂液漏失等现象进行定性分析解释。此外,本文通过注入过程DTS模型井筒流动/传热、裂缝流动/传热和储层模型模拟注入过程温度分布,利用DTS和DTS模拟结果结合DAS联合分析现场实例。

关键词： 精密单点定位   多频   非组合   无电离层   BDS  

摘要： 目前北斗卫星导航系统(Bei Dou Navigation Satellite System,BDS)存在BDS-2、BDS-3并存的情况,对于BDS-3新增频点和顾及BDS-3的多系统组合定位性能分析问题急待解决。本文研究了BDS-3多频精密单点定位(Precise Point Positioning,PPP)函数模型,综合分析双频非组合UC12、双频无电离层组合IF12、三频非组合UC123、三频无电离层两两组合IF1213四种模型下BDS-3静态和仿动态精密单点定位性能。针对BDS单频、BDS-2/BDS-3组合定位、BDS不同星座下的定位性能差异、BDS不同截止高度角下的实际定位精度、BDS组合多系统定位性能提升等多个方面展开研究,本文主要研究内容和结果如下: (1)研究GPS、BDS、Galileo和GLONASS所有频点数据完整率、多路径、信噪比、卫星可见性及位置精度因子的数据质量情况。实验结果表明:GPS中L1、L2频点数据平均完整率均值超过83%,L3频点数值仅为46.2%;BDS中B1I、B3I频点数据平均完整率均值超过87%,B2a、B2b频点数据平均完整率不足50%;Galileo所有频点数据完整率均较为稳定;GLONASS频点中G1频点数据平均完整率达到86.4%,G3频点均值仅为7.4%。GPS和Galileo所受多路径影响较小。各系统所有频点信噪比均超过30 d B·HZ,均有较高的信号强度。BDS和GPS的可见卫星数和PDOP值优于Galileo和GLONASS,部分测站情况下,BDS的PDOP值优于GPS。 (2)研究BDS-3多频精密单点定位函数模型,探究单频/双频/三频多种频点组合下的实际定位性能。实验结果表明:BDS-3静态单频PPP模式下,定位精度较为稳定且优质,均能维持在厘米级,仿动态PPP模式下,定位精度仅达到分米级,其中B3I和B1C两个频点精度较高。BDS-3双频解算模式下,B1CB3I和B1IB3I两种频率组合定位精度较好。三频解算模式下,B1CB2a B3I和B1IB2a B3I精度较为接近,三频与双频精密单点定位的定位性能和收敛时间基本相当。 (3)研究BDS-2/BDS-3组合定位性能提升问题。分析GEO/IGSO/MEO各星座不同轨道卫星对BDS及多系统组合定位精度的影响。通过11种多系统组合形态,验证不同截止高度角对BDS PPP的最终结果影响。实验结果表明:BDS-2/BDS-3组合定位精度明显优于BDS单代系统处理策略,BDS-3定位性能优于BDS-2。GEO/IGSO/MEO三种卫星星座的加入会对BDS单系统及BDS组合多系统PPP定位精度产生不同程度提高。随着卫星截止高度角不断增大,各组合系统定位性能逐渐变差,仿动态模式下最为明显,多系统组合相比于单系统,具有明显提升精度的优势,四系统组合一直是定位性能最优解。 该论文有图73幅,表15个,参考文献93篇。

关键词： 粘土心墙坝   监测模型   渗流分析   数据处理   算法模型  

摘要： 土石坝因其施工简单、材料易得等优点,占据了大坝坝型的绝大多数,为保障灌溉、供水、航运等需要,发挥了巨大作用。但土石坝在长效服役过程中,受自身材料特性以及外部复杂环境协同驱动影响,渗流破坏事故高发。为客观评判掌握土石坝渗流安全性态,本文以某水库监测数据为基础,从监测数据中异常值降噪处理、监测数据分析以及监测模型的优化改进三部分进行系统研究。主要的研究内容如下:(1)针对渗流监测数据采集过程中会掺杂噪点和异常值,影响监测数据分析与模型构建精度问题,采用变分模态分解结合排列熵算法,对监测数据进行分解重构预处理,提高了监测数据的连续性和可靠性。(2)利用预处理后的监测数据,分别采用定性分析(过程线法、相关性分析法以及位势分析法)和定量分析(统计模型法)对大坝的渗流性态进行了综合分析,定性分析法表明大坝的渗流性态符合心墙坝的渗流规律,渗流性态良好。通过建立测压管水位多元回归统计模型,分析结果表明,模型拟合精度较好,上下游水位为影响测压管水位的主要影响因素,降雨和温度对坝体渗流影响不大,时效因子为负数说明大坝随着时间沉积产生固结,大坝渗流性态总体正常,防渗效果明显。(3)为克服渗流统计模型表征渗流非线性特性精度不高的缺陷,提出了一种以深度极限学习机为基础,使用鲸鱼算法优化它的各隐含层神经元节点数的组合预测模型。为了验证上述模型的有效性,结合重庆某水库实际监测数据,将鲸鱼算法优化深度极限学习机(WOA-DELM)模型和传统统计模型以及单一深度极限学习机(DELM)模型进行对比研究。结果表明,WOA-DELM模型具有更高的拟合精度,预测精度更高,具有良好的实际应用价值。

关键词： 误差补偿   初始对准   重力异常   低通滤波   重力数据处理  

摘要： 重力数据不仅是资源勘探、地球物理科学等领域的重要基础数据,而且重力异常数据能够从重力数据层面反映地质构造的不同,在军事领域尤其是重力无源导航中起着重要作用。本文针对国产捷联式海洋重力测量系统,开展捷联式海洋重力数据处理关键技术研究,主要研究成果如下: 针对捷联式重力测量系统启动阶段存在输出误差问题,首先研究分析了温度对重力传感器输出的影响,并结合温度、温度变化率建立多项式温度误差补偿模型。其次考虑实际环境中温度与重力传感器输出间存在较为复杂的非线性关系,提出了一种基于长短期记忆网络的温度误差补偿方法,实验结果表明该方法能够有效的对温度变化引起的重力传感器测量误差进行补偿,同时具有更高的误差补偿精度。 捷联式海洋重力测量系统的初始对准时间与精度会影响重力测量的精度,针对大失准角下海洋重力测量初始对准技术,首先仿真研究建立了不同海况下的海浪与船只运动学模型,其次详细推导了大失准角下的非线性系统误差方程,结合扩展卡尔曼滤波原理建立了扩展卡尔曼滤波初始对准模型,同时构建新的速度误差状态量研究设计了状态变换扩展卡尔曼滤波初始对准模型,二级海况仿真实验、转台实验与实际船载实验结果表明该模型较之KF、EKF模型能够有效提高大失准角下航向角收敛速度。 针对海洋重力数据低通滤波方法,首先研究分析了FIR滤波中不同窗函数的原理,并根据实测数据的滤波效果确定以汉宁窗为基础的FIR滤波器设计。由于海洋重力测量实时显示与惯性/重力匹配导航的需求,故进一步对实时滤波方法展开研究,提出了一种基于滑动窗口的正反FIR实时滤波方法,通过对实时正向、实时正反、实时正向+正反、实时正反+正反四种FIR滤波方法的实测海洋数据分析,实验结果表明实时正向+正反FIR滤波器滤波精度能够较好的满足捷联式海洋重力测量系统滤波实时性与准确性。 根据捷联式重力测量数据测量与处理的需求,设计了捷联式重力数据测量与处理系统,由功能需求出发分析了系统的高速数据采集、大量数据高速解算、存储、实时显示等核心功能,实现了以FPGA为硬件功能核心的时钟、数据收发、数据预处理、端口、程序烧写等模块,实现了以DSP为软件解算核心的BOOT、EMIFA、外部中断、系统显示、主函数编写等必要软件配置,在主函数编写中集成了前文研究设计的重力数据处理相关算法,最后通过高速数据记录仪完成数据存储,海洋重力测量试验结果表明本文设计的捷联式重力数据测量与处理系统准确性与可靠性均满足实际海洋重力数据测量要求。

关键词： 土压平衡盾构   盾构掘进效能   掘进参数优化   帕累托最优   数据处理  

摘要： 盾构隧道建设是非常复杂的综合工程,在重视安全问题,保证盾构隧道的顺利施工的基础上,也需要对盾构掘进状态和效果进行分析,以便更好解决成本超支、能源消耗大和施工延误等问题。引入掘进效能,能够更具体地分析掘进状态和效果。但因与掘进效能相关的研究较少且研究内容不统一,导致对盾构掘进状态的分析各有侧重,很难有效地辅助盾构施工,为掘进参数优选提供参考。基于此,本文明确了盾构掘进效能的定义,依托实际工程,借鉴统计分析思维,对掘进效能进行分析与评价,应用智能优化算法,明确了关键掘进参数优化方案,得到了不同地层条件下掘进参数优选范围和调整方向。以上研究工作可为盾构运行参数提供选择与控制策略,现场实际施工可以视情况参考。论文主要研究工作如下:(1)分析盾构掘进效能内涵。通过文献调研和案例分析,明确了掘进效能的概念。依托盾构掘进特点,分析了盾构掘进效能的影响因素和评价指标,并由此确定了总推进力、推进速度、刀盘扭矩和刀盘转速为关键掘进参数,明确了掘进效能评价指标为掘进功耗和掘进效率,并确定了其计算方法。(2)处理与分析实测数据。考虑上覆土层和掘进土层的分布特点,结合层深、层厚、面积占比等因素,对地质参数进行量化,使其能综合反映施工土层的工程性质;为了提高效能分析的准确性,对实测数据进行预处理;通过随机森林分析地质参数对掘进参数的影响程度,根据重要度确定了掘进效能研究的关键地质参数是埋深、上覆土层和掘进土层密度。(3)分析与评价盾构掘进效能。以地层分布变化为依据划分区段,依托掘进效能评价指标,从盾构推进效能、盾构切削效能、盾构掘进功耗和盾构掘进效率四个方面,分析了不同区段中掘进参数和效能评价指标的变化趋势、波动情况和所处等级,并对不同地层条件下的盾构的掘进状态与效果进行了评价。(4)形成掘进参数多目标优化方案。以效能评价指标掘进功耗和掘进效率为优化目标,以关键掘进参数作为设计参数,以划分区段为基础,应用多目标粒子群算法,结合帕累托最优理念,构建了各个区段下掘进参数的多目标优化数学模型,结合区段内掘进参数分布情况,得到了不同地质条件下的掘进参数最优范围和调整方向。图72幅,表40个,参考文献108篇

关键词： 海底大地测量   地壳运动   站速度   海底地震   震后形变  

摘要： 海底基准站观测数据可用于海底构造研究和海底地震等灾害研究。在海底构造研究方面,受观测条件和供电等因素影响,很难实现长时间不间断观测。日本学者提出采用新旧海底基准站更换连接测量方式,解决了时间序列观测间断补偿问题。但日本学者的方法不能构建动态参考框架,同时海底数据利用率较低。因此本文研究内容为:(1)借鉴地球参考框架维持方式,针对海底基准站网观测存在时序间断现象的数据处理问题,提出了基于参考协议历元的海底基准坐标时序多站联合处理模型。新模型适合于海底参考框架建立与动态维持,可利于对区域网内各站点坐标时序实施精细质量控制。结果表明,新方法分析结果更为可靠,可以代替中心法,且抗差估计结果更为可靠,与日本方法的海底基准站年速度估计之间的差值平均约3mm/a,为国家海底空间基准维持提供新途径。(2)估计海底基准站速度时,需要考虑地震发生的情况。本文选择将受到地震影响的观测数据进行删除,试验表明,观测数据进行简单的删除操作并不可以抵消地震带来的影响,也不能使线性速度更加精确。(3)研究海底基准站速度时,同时研究海底基准站附近陆地CORS站的运动速度作为参考,进一步实现陆地参考框架与海底参考框架响应分析。国际地球参考框架从ITRF2014开始考虑参考框架非线性变化,目前已更新为ITRF2020,为大地测量、地球科学研究以及灾害监测等提供了全球统一的高精度参考基准。与ITRF2014相比,ITRF2020的精度更高,本文验证了ITRF2020的预报精度优于ITRF2014的预报精度,以及ITRF需要不断更新的原因。

关键词： 路径选择行为   路径选择集   GPS数据   数据处理   地图匹配  

摘要： 城市生产性服务活动带来的大量物流车辆涌现现象,伴随着同城货运、快递、网络货运平台等新兴物流业态的快速发展,致使货运车辆成为城市交通运输系统的重要组成部分,货运车辆数量的快速增长,加剧了城市的交通压力。城市货运车辆的出行行为不同于其他类型车辆,基于大规模轨迹数据揭示城市货运车辆出行行为特征与路径选择机理,对于解决城市货运交通系统的规划、运行管控缺乏数据挖掘技术和路径选择模型支持的现实问题,具有重要现实意义。论文深入研究基于GPS数据的城市货运车辆路径选择行为,涉及到GPS数据预处理、路径选择集构建和路径选择行为建模3个子问题,主要研究工作和结论总结如下:1)GPS数据预处理。采用Python编程和Arcgis软件结合的方法,预处理出行数据,结合隐式马尔科夫地图匹配算法,获取城市货运车辆出行中的行程时间、行驶路径长度、路径迂回度等行驶信息。2)备选路径选择集构建。运用DBSCAN算法对长春市货车出行的起讫点进行了空间聚类,生成初始路径选择集,涵盖27个货车出行热点OD对共7713条出行数据;设计了改进的BFS-LE算法,添加了路径搜索规则,构建了备选路径选择集。该算法提高了算法的运行效率和生成路径选择集的质量。3)路径选择行为模型建立。首先,基于货运车辆出行的行驶信息,对城市货运车辆出行的时空特征进行了挖掘分析,得到了城市货运车辆出行的规律特征和可能影响城市货车路径选择的因素。其次,分别构建了MNL和PSL路径选择模型,标定了模型主要参数,结合模型的拟合优度、显著性分析结果和命中率,验证了模型的有效性和预测准确性。研究发现:当货车驾驶员在城市道路中选择出行路径时,路径的行驶时间、迂回度、左转弯和交叉口数量、主干路和次干路占比会产生负效用影响,路径中右转弯数量、支路占比和路径修正项会产生正效用影响。MNL模型和PSL模型均能较好地解释城市货运车辆的路径选择行为,且PSL模型对车辆路径选择行为的解释能力要优于MNL模型。论文基于GPS数据揭示的城市货运车辆出行规律、构建有效的路径选择集和路径选择模型为数据驱动下的城市货运车辆路径选择决策提供了模型参考。