关键词： 渭河盆地   氦气资源   地震勘探   地震数据处理   偏移成像  

摘要： 渭河盆地氦气资源丰富，大力开发盆地内的氦气资源，对于国家发展和社会进步具有重要意义。然而，渭河盆地地理环境因素和地质构造背景复杂，致使地震成像处理及解释存在极大的挑战性，严重制约了富氦天然气圈闭寻找与储层预测。本文以华州—华阴地区的地震数据处理为例，深入探讨了地震数据处理面临的困难和挑战，在明确地震勘探目标的基础上，针对地震数据处理难点，制定出有效的地震数据处理流程，并采取了有针对性的技术对策。研究结果表明，通过拟三维层析静校正、全局寻优剩余静校正、多域多种方法串联组合去噪、多种振幅补偿及子波校正、叠前时间偏移等技术应用，有效提高了地震数据成像处理质量，为探区内的富氦天然气勘探开发提供了重要的技术支撑，同时也为盆地内其他地区的地震数据处理提供了重要的经验启示。

关键词： 选矿厂   铜矿   浮选过程   优化控制   数据处理   控制逻辑  

摘要： 某选矿厂矿床类型为斑岩铜矿类型，采矿方式为井下采矿，井下主要分为两个矿体，矿石性质相差较大。近年来原矿铜品位逐年降低，平均品位小于0.4%，精矿品位要求不变，浮选难度增加，生产过程主要依靠浮选操作工现场进行巡检发现问题，凭借主观经验进行操作，由于操作不及时造成的沉槽或冒槽现象时有发生，对生产指标的稳定极为不利。同时，浮选车间的工艺流程较长，浮选设备和操作变量众多，浮选操作工的劳动强度较大。针对该选矿厂的矿石性质、工艺流程特点以及浮选生产现状，提出一套多层次浮选优化控制算法，并设计了一套浮选优化控制系统，实现浮选生产过程中的产率优化控制、泡沫质量控制、流程协同控制以及磨浮协同控制四大方面的优化控制。介绍了系统整体功能框架、数据集成、数据处理及控制逻辑，以及工业应用效果。其中，重点介绍了泡沫图像数据的分析与处理、泡沫矿化程度监测以及浮选工况识别与生产健康状态监测。从浮选工艺与机理角度出发，利用机器视觉所提取的包括泡沫流速、颜色特征及形态学特征实现“相对矿化程度”实时计算，用以量化表征浮选泡沫层的矿化效果。同时，利用分布式机器视觉所提取浮选工艺流程前、后浮选槽泡沫图像特征的梯度变化，与原矿品位、粒度、浓度、pH等参数融合，研究实现基于聚类分析的浮选工况识别及生产健康状态诊断。浮选优化控制从控制目标划分主要包括设备安全控制、指标控制、流程稳定控制、多目标优化控制。系统投入运行后，提高了浮选生产过程的稳定性和生产指标，极大地减轻了浮选操作工的工作劳动强度，证明了系统的科学性和实用性。

关键词： 数字孪生   城市轨道交通   数据处理   数据驱动   列车运行仿真  

摘要： 针对传统列车运行仿真对列车各系统进行大量简化建模，且无法根据实际的运行情况进行仿真参数的自适应调整，导致仿真计算结果的误差逐渐累积的问题，为了能够准确模拟计算列车运行过程，提出了一种基于数字孪生技术的列车虚拟运行平台，构建了具体线路下的列车模型，通过与线路智能运维平台结合实时获取列车运行数据，并对数据进行预处理，采用自适应混沌优化算法，对列车运行仿真关键参数进行在线优化，建立线路的数字孪生模型。该模型采用模型数据双驱动，实现了列车运行仿真参数的自调整，提供了一种面向具体线路的，灵活且有针对性的新型建模方法。通过对特定线路进行仿真验证，结果表明：根据现实信息实现运行感知及参数匹配，有效提高了模型仿真结果的准确性与可信度。该平台可用于对线路车辆运行情况与系统能耗情况的准确预测，合理规划线路运营安排。

关键词： 燃气长输管道   无人机巡检   多传感器融合   路径优化   数据处理  

摘要： 讲无人机巡检用于燃气长输管道监测,分析现有无人机类别、搭载装置、飞行方式及数据采集状况。提出复杂环境检测准度欠佳、数据传输不稳等问题。说明基于多传感器融合的设备升级办法,涵盖融合原理、传感器整合、性能优化和防护加强。探讨借助GIS与大数据辅助规划的巡检路径优化手段。优化数据处理流程,利用机器学习算法实现精准评估与预警。

关键词： 集控系统   数据处理   性能优化   架构设计  

摘要： 本文就新结构全自动线集控系统开发时的数据处理效率优化与性能提升问题开展研究,依照集控系统既定的数据处理架构设定,研制一套优化策略,关联到数据采集与传输、处理算法、存储与管理、交互与反馈以及系统架构和资源管理等相关要点,研究与实际项目需求相契合,着重研究了怎样凭借技术手段提升数据处理效率以及系统的性能,而且依靠实验来验证优化策略的有效性,审视整体优化效果并给出更具针对性的改进意见,为集控系统达成高效运w行提供理论支撑与技术层面的引导。

关键词： 三维激光扫描技术   矿山地质测绘   滑坡监测   数据处理   安全监测  

摘要： 三维激光扫描技术因其高精度和高效率,广泛应用于矿山地质测绘和滑坡监控。通过在矿山区域实施精确的三维测绘,能够全面获取地形、岩体结构及滑坡形态等数据,为矿山安全管理、地质灾害预防及决策支持提供重要依据。该技术的应用不仅提高了监测效率,还增强了数据的准确性,促进了矿山工程的安全性与可持续发展。随着技术的不断成熟,未来将在矿山领域发挥更大作用,推动行业标准化与智能化进程。

关键词： 浮选   双向长短期记忆   数据处理   预测模型   精矿品位  

摘要： 钼和铋是重要的战略金属资源，广泛应用于电子、冶金等行业。浮选是选矿厂回收钼铋精矿的关键技术环节，浮选产品质量直接影响选厂经济效益。然而，当前我国大多数选厂普遍采用人工轮班采样与离线化验的方法对品位进行检测，这种传统检测方法一个突出的问题是品位获取的滞后性。针对这一问题，本文提出一种基于深度学习的浮选产品质量动态预测方法。选矿厂工业数据易受环境、设备故障等多方面因素影响，导致出现数据缺失或者异常的情况。传统统计方法难以准确捕捉数据间的变化趋势及潜在的联系。基于此，本文提出一种改进的随机森林插补方法，对选矿厂工业数据进行缺失值修复。这一方法相较于传统的中位数等填充方法能够有效填补缺失数据，减少信息失真。实验结果表明，使用该方法填补数据后提高了下游预测任务的精度，MAPE值相较于统计方法显著降低，有效提升了数据质量。基于优化后的数据集，本文构建了融合双向时序特征提取的BiLSTM预测模型。与传统的单向LSTM模型相比，BiLSTM能够同时利用前后向时序信息，提升预测精度。实验表明：该模型在钼铋品位预测中展现出显著优势，其中钼品位预测MAPE为0.87%，R2达0.89，较LSTM模型预测误差降低44.23%，特别是在工况波动时段仍可保持预测精度。证实了模型具备较好的泛化能力和工程适用性，能够实现钼铋浮选产品质量的预测。

关键词： SAR高度计   回波模型   Ku/Ka双频   机载试验   数据处理  

摘要： 卫星雷达高度计是观测全球尺度海洋动力过程的最有效手段之一。随着科学研究对海洋动力过程观测的分辨率和精度要求不断提高,海洋雷达高度计的体制逐渐由实孔径向合成孔径发展,工作频率由Ku向Ku/Ka双频发展。本文对新型Ku/Ka双频合成孔径雷达高度计的数据处理方法进行了深入研究,并基于国内首次获取的Ku/Ka双频SAR高度计机载试验数据,成功反演得到了与公开数据一致的海面高度结果。噪声水平估计结果表明,测高精度与理论精度非常吻合,验证了机载数据的有效性和处理方法的准确性。