关键词： 随钻测井   仪器研制   能谱解谱   元素产额   主成分分析  

摘要： 能源是经济和社会发展的基础。煤炭资源与石油资源是至关重要的能源与战略储备,对国家的生产发展起着非常重要的作用。测井技术是煤炭资源与石油资源开发中一个重要技术,可以寻找矿产储层,是一种利用地球物理仪器测量地层岩性及其含油气等物理性质的技术。随着测井技术发展,仪器设备也取得较大技术突破,目前随钻自然伽马测井仪器的研制已成为测井仪器设备的一个重要方向。随钻自然伽马测井仪器中的重要器件是自然伽马短节,目前矿用自然伽马短节产品较少。同时,在测井过程中受到多种因素的影响,对后续的伽马能谱解谱造成较大的困难。因此,将自然伽马短节国产化,分析影响自然伽马能谱铀、钍、钾产额的因素以及研究降噪滤波算法对解谱结果的影响,这对于提高测井技术与解谱精度具有重要意义。本论文介绍了目前随钻自然伽马测井与伽马能谱数据处理方法的研究现状,对自然伽马测井的基础理论和原理进行了系统分析。在此基础上主要研究了:(1)自主研制了矿用自然伽马短节,短节具有使用简单方便、可靠性高、稳定性好等优点。(2)将自主生产的伽马短节与日本生产伽马短节做性能比较:在相同的条件下测试自然伽马计数率;测量不同API数值条件下的计数率;测量改变温度时短节的计数率。通过实验,检验自主生产的伽马短节其性能达到使用要求。(3)研究自然伽马能谱数据处理方法,使用迭代自适应加权惩罚最小二乘法扣除本底以及通过增益位移法计算峰漂校正因子。另外分别研究了数据统计性、特征峰漂移、能谱分辨率对解谱精度的影响,其中能谱数据统计性低是造成伽马能谱解谱误差大的主要原因。(4)分别比较了主成分分析法、低通滤波法以及重心法对能谱降噪滤波的效果,在能谱降噪滤波处理时主成分分析法降噪滤波效果最好,能够提高自然伽马能谱解谱精度。

关键词： 实时监控   IRIG 106   遥测   PCM   多线程   民机试飞  

摘要： 为了满足大型民机试飞实时监控的需求,针对遥测数据设计研发了一套实时处理软件,软件包含后端解析服务和前端显示软件两大部分;后端解析服务采用多线程调度技术,实现在实时处理及数据回放等不同工作模式下IRIG 106 CH10遥测数据的接收和PCM参数数据、PCM嵌入式视频流的解析和实时存储;前端显示软件基于WPF框架开发,包括任务管理、参数配置、算法处理和数据同步等功能模块;经实际测试,软件实现了国产某大型客机超过15000个试飞遥测数据及多路视频的实时解析、计算和转发,成功驱动了实时监控终端的相关应用,满足了试飞过程中的实时监控需求,为试飞任务的安全开展提供了有力保障。

关键词： 电动汽车   绝缘电阻   数据采集   数据处理  

摘要： 设计了可用于GB 18384法规测试及相关研发验证测试的电动汽车整车绝缘电阻外部测试系统,开发了相应的测试硬件及软件,经过实际试验验证,开发的系统简化了测试流程、测试精度高、可靠性好,相较于传统测试方法能够更好的保护测试人员。

关键词： 不稳定试井   随钻测试   理论模型   数据处理  

摘要： 介绍了随钻地层压力测试基本原理、几种常见随钻测压工具、直推式随钻测压工具的基本构件与工作原理,并对随钻测压工具的实际应用做简单描述。详细阐述基于不稳定试井原理的随钻测压装置测压原理。最后简单列举了Geo-Tap随钻地层压力测试装置在墨西哥湾现场实例和大庆SDC-I型随钻测压工具在杏林地区的应用。

关键词： 联邦学习   FATE平台   数据处理   SecureBoost  

摘要： 通过对联邦学习框架提出的共享多方数据以及加密数据的使用等问题进行分析与检验,验证联邦学习模式的应用效果。首先,分析联邦学习的模式,解构FATE平台的算法、作业调度、建模工具以及模型服务等组件。其次,在FATE平台中对测试数据提交训练任务、预测任务以及模型评估过程等环节进行分析。最后,选择SecureBoost算法对异构数据进行处理,并进行模型训练过程及指标评估。验证表明联邦学习框架尤其是FATE平台在应对数据监管法规要求方面具备适用性。

关键词： 人工智能   计算机网络   数据处理  

摘要： 阐述人工智能技术的特点,计算机网络技术中的问题,人工智能在互联网领域中的运用,包括人工智能防火墙技术、信息资源检索系统、数据处理方法、识别生物体征技术应用。

关键词： 配电物联网   通信组网   数据处理技术   拓扑结构   压缩感知理论  

摘要： 大量配电设备、传感器接入到网络中会产生较多配电数据,数据的采集、传输与计算为通信信道与储存系统带来较大压力。为此提出配电物联网环境下通信组网及数据处理技术研究。从“云”、“管”、“边”和“端”四方面分析配电物联网整体架构,以覆盖全部配电终端为目的;充分考虑孤点问题,设计通信组网;对数据信息做编码组帧,结合压缩感知理论构建数据处理模型,利用该模型降低感知节点硬件复杂度,压缩测量值,完成数据处理。仿真结果表明,所提方法数据处理速度快,压缩性能较好,可有效改善数据丢失现象。

关键词： 大地电磁   数据处理   多分辨率奇异值分解   自适应  

摘要： 针对强电磁干扰极易掩盖微弱的大地电磁有用信号,本文结合奇异值分解在去噪方面的优越性,提出基于自适应多分辨率奇异值分解(Adaptive Multi-Resolution Singular Value Decomposition,AMRSVD)的大地电磁数据处理方法.首先对大地电磁数据构建Hankel矩阵,利用MRSVD得到不同分辨率的近似信号和细节信号;然后选用近似信号和细节信号的标准差差值,对大地电磁数据进行信噪辨识;接着结合MRSVD和相邻细节信号的标准差差值,提出先验信息未知情况下的AMRSVD法;最后对辨识出的强干扰运用AMRSVD去除噪声,重构有用信号.实验结果表明,该方法的处理效率高,能有效分离出相关性较强的噪声,时间序列和视电阻率-相位曲线均得到有效改善.