关键词： 财务数字化   财务决策效率   数据处理   数据准确性  

摘要： 随着信息技术的飞速发展，财务数字化已成为企业提升管理效率和决策质量的重要趋势。深入探讨财务数字化对企业财务决策效率的影响。通过实证分析发现，财务数字化能够显著提升企业财务决策的效率。具体而言，财务数字化通过优化数据处理流程、提高数据准确性和实时性、加强数据分析能力等方式，降低了财务决策的复杂性，提高了决策的效率和准确性。此外，财务数字化还促进了企业内部各部门之间的信息共享和协同工作，进一步提高了企业的整体运营效率。因此，企业应积极推进财务数字化建设，以提高财务决策效率，进而增强企业的竞争力。

关键词： 无人水面艇   返舱回收   监测系统   惯性测量单元   激光雷达   数据处理  

摘要： 无人水面艇（Unmanned Surface Vessel，USV）是一种能够在水面上自主航行的无人船舶，常用于海洋研究、海上巡逻、反潜搜索、综合作战、物流等领域。随着应用范围越来越广，对USV返舱回收技术要求日益提高。目前，USV返舱回收过程需要人工引导，且容易在母船坞舱内发生碰撞、埋首、倾覆、侧翻等事故，造成巨大的经济损失。故本文针对返舱回收过程，基于惯性测量单元（Inertial Measurement Unit，IMU）和激光雷达（Light Detection and Ranging，LiDAR）两个关键测量元器件设计一套回收监测系统，实现对返舱回收过程中的姿态信息、升沉信息及空间位置信息的实时监测，以保障其顺利返舱，完成回收工作。本文研究内容主要包括以下几个方面：　　（1）坐标系设定与传感器分析。首先，对基本坐标系进行介绍，设定LiDAR坐标系、坞舱坐标系，并选定系统所需坐标系。其次，针对IMU，分析了船舶姿态角的关系，以及如何测量船舶纵倾、横摇和升沉信息，从而为系统提供数据支持。最后，探讨了LiDAR的工作原理，详细介绍了测距方法，并对点云数据进行分析。　　（2）系统设计与实现。首先，分析系统总体业务需求，对系统测量方案进行设计。其次，根据总体业务需求及测量方案，完成下机位硬件选型及设计。最后，根据软件数据应用需求，完成上机位软件功能及界面开发。针对系统各传感器间采集数据时间不同步的问题，本文采取操作系统授时法使系统时间源统一，利用三点插值法对数据进行对齐，实现数据时间软硬件统一。　　（3）数据处理及优化。针对IMU中单独姿态测量元器件获取纵倾、横摇数据精度不足的问题，采取卡尔曼滤波融合加速度计与陀螺仪数据获取纵倾、横摇数据。经实验验证，滤波后的数据明显收敛，满足系统需求。针对IMU测量的升沉信息中存在大量干扰信息的问题，本文设计了一种ⅡR数字高通滤波器用于去除干扰信息，经实验设计出最适合本系统的数字滤波器。针对LiDAR采集点云过大的问题。首先，构建K-D Tree索引结构，方便数据检索。其次，提出了基于自适应半径滤波及局部拟合平面算法去除噪点。最后，提出了基于深度图像的点云边界提取算法，对去噪后的点云数据进行边界提取，检索边界点云获取LiDAR坐标系下的三轴极值点，用于系统空间位置信息的计算。　　（4）实验验证。分别对各模块功能、IMU精度、系统模拟进行试验。经验证各模块功能完好，IMU精度满足要求，水池模拟试验功能正常，系统测量数据满足预期，能够满足USV返舱回收的监测需求。

关键词： 深度学习   地震事件检测   频散曲线提取   地震定位   地震成像  

摘要： 天然地震学是一门以数据观测为基础的科学,它需要经过一系列步骤来处理大量观测数据,从而进行地震定位和地震成像等方面的研究。因此,发展可靠且高效的地震数据处理算法显得尤为重要。近年来,深度学习算法取得了显著的进展,并在地震学领域得到了较广泛的应用。在此背景下,本文将深度学习应用于地震体波和面波数据处理以及成像中,旨在提高地震数据处理的效率和准确率,并进一步探索深度学习成像方法的可行性。具体研究内容包括以下四个方面: (1)基于卷积神经网络的多台站地震事件检测方法 尽管现有的基于深度学习的单台站地震信号检测算法在微弱信号检测方面表现出较强的能力,但其泛化性有待提高,特别是在训练集之外的区域容易出现误检测。利用干扰信号与地震信号在多台站记录中的显著特征差异,本论文发展了基于卷积神经网络的多台站事件检测算法CNNDctector,该网络将来自多台站的地震波形记录作为输入,旨在让网络能够从有标签的数据中学习地震事件和噪声的特征,从而实现对两者的有效区分。本论文通过使用诸如随机排列台站顺序等数据增强策略,提升了 CNNDetector的泛化能力。在实际应用中,尽管东太平洋Gofar数据集和四川长宁数据集的波形特征与训练集的波形特征差异较大,CNNDctector仍然表现良好。测试结果表明,CNNDctector具有较高的检测效率,能够检测到更多的微弱地震信号,同时保持着较低的误检率。 (2)基于深度学习到时拾取的密集台阵地震监测及体波层析成像研究 我们在龙门山断裂带中段及东祁连山北缘断裂带分别布设了两个密集台阵,以监测断裂带的地震活动性,并研究断裂带的浅部精细结构。本论文采用新发展的深度学习地震数据处理算法,对密集台阵数据进行高效且可靠的处理。首先我们使用本文发展的CNNDetector检测地震事件,再使用基于深度学习的到时拾取方法拾取到时,之后使用传统的地震定位方法确定地震位置。在龙门山区域,我们还进行了双差地震成像。结果表明,将深度学习方法用于处理密集台阵数据,极大提升了微地震的监测能力。基于高精度的地震位置和高分辨率的成像结果,本论文进一步探讨了研究区的地震活动性、断层形态以及断裂带的浅部结构等。 (3)基于卷积神经网络的面波频散曲线提取方法 背景噪声成像的关键步骤之一是从背景噪声互相关中提取面波群速度和相速度频散曲线。通常这一步骤需要从频散能量图中手动提取出频散曲线,但随着地震数据量的快速增长,发展一种可靠的频散曲线自动提取方法变得越来越重要。现有的自动提取方法依赖于人工定义的标准来提取频散曲线,但这种方法的可靠性有时并不理想,特别是在提取相速度的时候。本论文发展了一种基于卷积神经网络的面波频散曲线提取算法DisperPicker。我们收集了来自三个密集台阵手动提取的频散曲线来训练神经网络。网络训练完成后,输入频散能量图,网络能够预测出频散曲线概率图。随后我们将预测概率图与频散曲线的先验信息相结合,并进行质量控制,以实现快速且准确的频散曲线提取。我们使用安徽巢湖附近的两个数据集对DisperPicker进行了测试,结果显示,DisperPicker具有强大的泛化能力,无需重新训练即可高效、准确地提取大型数据集的频散曲线。 (4)基于物理信息神经网络的地震成像研究 地震成像是研究地球内部结构最常用的方法之一。传统的地震成像方法存在一定的局限性,其成像结果依赖于初始速度模型和正则化参数的选择。近年来,物理信息神经网络(PINNs)被广泛应用于求解各种偏微分方程,为地震学成像提供了新的思路。基于PINNs的成像网络由两个分支组成,一个分支用于拟合观测走时,另一个分支用于预测台站处的地震波速度。预测走时场的梯度与台站处的速度需要满足程函方程。本论文首先将PINNs用于二维面波各向同性反演,随后考虑到不同方向传播的面波可能具有不同的速度,反演面波的方位各向异性,最后将PINNs用于三维体波走时成像。在大量的合成测试和实际数据测试中,基于PINNs的成像方法展现出自适应分辨率、无需初始速度模型以及无需调整正则化参数的优势。然而,其局限性主要在于计算速度较慢。

关键词： 永城矿区   槽波   地质构造   槽波发育特征   数据处理  

摘要： 永城矿区的煤矿工作面含有较多的地质异常如断层、陷落柱和薄煤区等。为了煤矿开采工作安全高效的进行,永城矿区多个煤矿采用精度高和探测距离远的槽波地震勘探方法来探测工作面内的地质构造。但永城矿区槽波发育较差,且工作面内小断层等构造较多,给槽波的数据处理和构造预测带来阻碍。因此为了提高槽波地震勘探在永城矿区探测结果的精度和准确性,有必要研究解决永城矿区槽波发育差和数据难处理的方法。 本文通过研究高精度槽波数据处理方法,并分析永城矿区多个煤矿工作面的槽波数据处理过程和槽波发育情况,总结出永城矿区槽波发育特征和数据处理方法,为之后的永城矿区槽波地震勘探在施工前和数据处理时提供帮助和参考。论文的主要研究成果如下: (1)研究了高精度的槽波数据处理方法。针对槽波发育较差,数据难处理的现象,研究了广义S变换滤波、广义S变换多频速度成像、炮检能量一致性校正和CT成像赋初值的槽波数据处理方法。所研究的高精度槽波数据处理方法在实际数据中的应用中,在提高槽波探测结果的精度和准确性方面都有很好的效果。 (2)总结了永城矿区槽波数据处理的流程和方法。通过多个永城矿区工作面槽波数据的处理过程进行分析,总结了数据处理的主要流程,并且针对一些特殊的情况,如槽波能量弱、信噪比低、槽波不发育、反射槽波弱和成像结果不明显等情况提出了一些针对性的处理方法。为永城矿区在之后的槽波数据处理工作中,遇到类似情况提供解决办法和参考。 (3)总结了永城矿区槽波的发育特征。通过对永城矿区多个工作面的槽波发育特征和煤层地质条件进行分析,得到永城矿区的槽波发育特征:(1)煤厚在3 m及以上的工作面槽波发育中等至良好,煤厚小于3 m的工作面,槽波发育差或者不发育。(2)永城矿区煤层基阶槽波速度约为1000 m/s,煤层厚度越大槽波速度越小。(3)煤质相对于煤层顶底板围岩越软,槽波的发育越好。(4)槽波对大范围的构造能量反映更明显。(5)永城矿区反射槽波发育较差。总结的槽波发育特征为之后永城矿区的槽波探测工作提供参考。 图77表4参108

关键词： 人工智能   数据处理   市场分析   资源配置  

摘要： 随着人工智能技术日益成熟，其在商业数据处理、市场分析以及资源配置等诸多领域展现出独特且显著的优势。鉴于商业活动的多样性和复杂性，人工智能技术的融入显得尤为重要。本文聚焦人工智能技术在商业领域的实际应用，尤其是人工智能技术在数据处理、市场分析和资源配置等方面取得的显著成效,为商业发展带来了新的机遇和挑战。本文通过分析人工智能技术在商业客户端服务、交易流程优化以及商业运营管理等方面的应用情况，旨在为商业领域的相关研究和实践提供一些有价值的参考和借鉴。

关键词： 数据管理   数据处理   可视化建模   软件开发  

摘要： 随着致密油、页岩气等非常规资源开发的不断深入,油气井开采数量在逐年递增,并且随着井身结构和井筒工况日趋复杂化以及老油田套损套变情况频发,科学系统地管理井筒信息已然成为大趋势。及时识别井筒状态,高效提升井下作业质量,有利于减少因停产、减产造成的损失,并有效地保证油气开采顺利进行,实现油气田高质量发展。 本研究基于数据库理论、计算机图形学知识、软件开发等技术理论,结合井筒数据管理数字化、三维建模可视化的生产需求,提出了基于MySQL数据库,以井筒基本信息、井眼轨迹信息、MIT/MTT组合测井数据和阵列式瞬变电磁探伤测井数据作为主要数据管理对象,管理内容包括新增、列表、导入、导出、编辑、查询、删除的井筒数据管理方法。针对MIT/MTT组合测井数据和阵列式瞬变电磁探伤测井数据两种数据,研究了数据预处理方法,包括无效值剔除、数据去重、标准值零值检测和对应的处理算法;研究了测井数据可视化转换的方法:通过提取特征数据、建立测井模型、坐标标定、坐标转换等过程,实现测井数据到可视化数据的转换;研究了井眼轨迹三维建模方法,通过总结对比几种重建方法:正切法、平衡正切法、圆柱螺旋法和最小曲率法,选择正切法对井眼轨迹进行三维重建;基于切片法和网格面片组合方法思想,结合井眼轨迹曲线、井斜角以及测井自旋角的误差补偿校正,实现井筒真三维建模。为实现井筒数据管理与可视化软件的开发,采用IntelliJ IDEA开发工具,前端编程语言为基于JavaScript的框架Vue,后端编程语言为面向对象的Java语言,数据管理模块用MySQL数据库,可视化模块采用ECharts和JavaFX 3D。最终开发的软件在运行环境为window 10、jdk运行环境为***下,基于桃2-12-3等20 口井次数据,通过盲盒测试完成对数据管理与可视化软件的功能和性能测试,测试结果均符合预期要求。 本研究中的创新点在于:数据管理方面,对原始的MIT/MTT组合测井数据和阵列式瞬变电磁探伤测井数据,提出了数据预处理算法,将原始数据规范化处理,并对处理后的测井数据,提出了可视化处理方法,并实现测井数据可视化转换,为三维可视化建模提供数据来源。可视化方面,基于可视化转换后的数据,研究并实现了井眼轨迹三维建模和井筒三维建模,基于切片法和网格面片组合方法思想,将井筒可视化模型分成若干切片,结合井眼轨迹曲线、井斜角,以及对测井自旋角的误差校正,实现井筒真三维建模,使建模后的井筒模型与地下实际井筒形状相匹配。

关键词： 探地雷达   数据处理   深度学习   逆时偏移成像   图形处理器   FDTD算法   归一化行波分离   定位精度  

摘要： 探地雷达作为一种高效、无损的地下探测技术，广泛应用于基础设施隐蔽病害的探测定位。由于地下介质分布不均匀、收发天线耦合以及电磁波衰减等因素，探地雷达探测数据成分复杂，目标体波形受各种杂波干扰难以分辨，且图像分辨率低、直观性较差，无法实现基础设施隐蔽病害精确识别定位。为了提高基础设施隐蔽病害探地雷达探测诊断精度，本文开展了探地雷达探测数据处理与成像定位研究，采用基于深度学习的探地雷达数据处理方法，提升了探地雷达探测数据质量;开发基于GPU并行FDTD算法和归一化行波分离的逆时偏移成像算法，实现了基础设施隐蔽病害的精准成像定位，为高效、准确地探测诊断基础设施隐蔽病害提供了强有力的技术支撑。本文开展的工作如下:　　(1)构建了基于信号截取、高斯滤波、鲁棒非负矩阵分解和指数增益的探地雷达数据常规处理框架，实现了剖面零点校正、噪声滤除、直达波消除以及弱信号增益。建立了基于FPN、VAE、RefineNet和RFDB-GAN深度学习网络的探地雷达坏道重建、层位去除、杂波去除以及超分辨率预测模型，获得了高质量的探地雷达探测数据。开展足尺试验，验证了基于深度学习的探地雷达数据处理方法的有效性和适用性。　　(2)建立了基于GPU并行FDTD算法的探地雷达正演模型，获得了基础设施复杂病害的图谱特征。开发了基于并行FDTD和行波分离的逆时偏移成像算法，采用归一化互相关成像条件，抑制了偏移图像中的伪影和低频噪声，实现了目标异常体高效精准的成像定位。开展足尺试验，验证了基于GPU并行FDTD算法和归一化行波分离技术的逆时偏移成像算法的高效性和准确性。　　(3)开展了基础设施探地雷达探测数据的常规处理、深度学习处理和偏移成像定位处理，获得了地下管线、道路空洞以及隧道衬砌内部钢筋、钢拱架和空洞病害的特征信息，明确了基础设施内部异常体与隐蔽病害的位置和形态，为基础设施隐蔽病害高效精准的探测诊断提供了技术支撑，提高了基础设施无损检测的水平。