关键词： 天休热液区   超镁铁岩型热液系统   空间结构   拆离断层   近底磁法  

摘要： 大洋中脊等海底扩张中心因发育海底热液循环系统导致热液成矿作用的发生。作为热液成矿作用的产物,海底块状硫化物(SMS)因富含多种战略性金属而成为当前深海矿产资源勘探和研究的热点。基于热液循环能够改变围岩的磁性特征而产生磁异常的特性,近底磁法探测技术已成为海底硫化物资源勘探的有效手段,在海底热液硫化物区空间结构,如围岩蚀变范围、热液通道及相关断裂的研究中得到初步应用。 本文研究区——天休热液区位于西北印度洋卡尔斯伯格脊,属拆离断层控制的超镁铁岩型热液系统。然而,此热液系统的空间结构特征以及拆离断层对热液系统的控制机制尚不明确。本研究首次利用天休热液区的近底磁力结合地形数据以及岩石采样信息,采用二度半磁异常剖面正演模拟、带地形的三维正反演等手段,分析了热液区磁异常特征及异常来源,并对地下空间结构进行解译和刻画。同时讨论了典型超镁铁岩热液系统中蛇纹石化过程中的磁性演化和天休热液区相关的拆离断层和大洋核杂岩(OCC)的发育进程。此工作进一步对天休热液区构造条件进行约束,为研究拆离断层控制的热液循环机制提供典型案例,为多金属硫化物矿产资源评估提供支撑。 研究结果显示,天休热液区呈正磁异常,活动热液喷口群所在的断层发育区域具有更强的磁性。推测强烈的磁异常主要源于被拆离断层抬升到海底的地幔橄榄岩蛇纹石化产生的磁铁矿。此拆离断层在浅部接近水平,倾角小于30°,至深度300m左右变陡,倾角增至70°,断层向下延深超过1000 m。天休热液区的主要热液流体通道沿着拆离断层向东南倾斜,流体沿拆离断层上升到终端岩石破碎带并出现集中排放的热液喷口群,且继续沿着OCC穹隆的裂隙横向上升到最高点。热液区海水向下渗透并与上升热液混合的深度超过500 m。从新火山脊向西南传播到OCC下方的侵入岩可能是天休热液区的热源。 天休热液区相关的拆离断层和OCC处于发育早期阶段,可以推断天休热液区的蛇纹石化反应过程还将持续很长时间。其与Rainbow、Lost City超镁铁岩型热液系统的磁性对比,证实了蛇纹石化动力学在温度变化中遵循非线性演化。此结果强调了超镁铁岩热液系统内部蛇纹石化反应产物的温度依赖性,证明高温环境下的超镁铁岩热液区产生的强磁性有利于近底磁力探测。

关键词： 六年级   数据意识   数据收集   数据处理   数据分析  

摘要： 《义务教育数学课程标准（2022年版）》以“用统计图表达空气质量变化”为例，提出让学生经历设计方案、收集数据、整理和表达数据的全过程。保卫蓝天这一现实问题，我们分别围绕是否能读懂蓝天保卫战这一问题情境，收集数据时怎样说明空气质量得到改善，如何通过小组分工整理数据，如何运用数据描述空气质量的变化来展开，带领学生经历了一个完整的数据收集与整理的过程，并针对试学试教中学生的表现对教材提出迭代建议。通过三轮试教，本研究发现在数据意识中，学生分析数据的能力较强，而收集与整理数据的能力相对较弱，因此创设一个有关数据分析活动的真实情境，让学生经历完整的数据分析活动非常必要。

关键词： 掺铒光纤放大器   测试方法   数据处理  

摘要： 进入信息时代后,我国的信息基础设施实现了飞越式的发展,随着5G技术的逐步推广,云计算、人工智能、工业互联网、车联网等5G应用层出不穷,成为了新的经济增长点。现代光网络是实现5G应用的基础,而掺铒光纤放大器在光通信网络中有着不可替代的重要作用,随着社会对于通信系统的要求日渐增长,为了保证系统的性能,对掺铒光纤放大器的性能参数进行精确高效测试的重要性不言而喻。因此,对掺铒光纤放大器的测试原理和测试方法展开进一步的研究具有重要的意义。 针对掺铒光纤放大器的测试方法与数据处理的相关问题,本论文在对掺铒光纤放大器测试原理的分析对比和对Python语言工具库研究的基础上,针对掺铒光纤放大器的一些关键性能参数设计了相应的测试环境和测试方法,并基于Python的数据处理系统,经过实验验证了本论文测试方法和处理系统的正确性与便捷性,有助于提高测试和数据分析工作的效率。 本论文主要论述了以下内容: (1)深入分析了掺铒光纤放大器及其测试相关的研究背景与国内外发展现状,对掺铒光纤放大器的工作原理、基本组成结构和应用场合进行了介绍,并在此基础上对掺铒光纤放大器的稳态特性中的增益平坦度、增益斜率、增益起伏、噪声指数,瞬态特性中的过冲、下冲、增益偏移、稳定时间,四波混频的相对功率值和频率响应特性中的增益失真和相位失真等用于衡量掺铒光纤放大器性能特性的参数进行了深入研究。 (2)针对测试原始数据的处理问题,本论文对测试仪器输出的原始数据得到相应特性参数的计算方法进行了研究,通过Python语言设计并实现测试数据的处理系统,给出了系统的流程图与结构图,使用Pandas和Numpy等Python函数库实现了测试数据的批量读取、计算处理和结果输出。 (3)对掺铒光纤放大器的几种测试原理进行了研究和对比,在此基础上进行了测试实验,通过处理系统对数据进行了处理和分析。实验验证表明,本论文的测试方法能够完成掺铒光纤放大器各项参数的测试需求,系统能够准确地计算所需的指标参数,标注不合格的数据,并进行数据的可视化。

关键词： 糖尿病风险   不平衡数据   过采样   机器学习分类算法  

摘要： 近年来,全球糖尿病形势愈发严峻,患病人群数量庞大。机器学习算法在医疗诊断领域应用广泛,但医疗数据常常存在数据不平衡的问题。因此,本文提出一种改进SMOTE算法平衡数据集,并建立糖尿病风险预测模型,旨在降低诊断过程中的漏诊率和误诊率,对风险人群起到早期诊断、疾病预警作用,及时干预糖尿病前期或者预防糖尿病并发症,同时尽可能节约医疗资源。本文对于来自天池精准医疗大赛的糖尿病数据集进行研究,主要的研究工作和结论如下:(1)根据后续算法要求,对数据进行预处理。处理异常值时保留温和异常值,剔除极端异常值。对于缺失值,删除缺失比例超过70%的特征和小于1%的特征样本,其余特征采用填充法,服从正态分布则填充均值,否则填充中位数。进行特征选择时,结合Spearman相关系数和随机森林的特征重要度筛选出22个特征。(2)对于非均衡数据的处理,针对SMOTE可能会生成噪音点、样本分布边缘化的问题,提出一种改进SMOTE算法。该算法融合边界思想和聚类算法,根据K近邻将少数类样本分为噪音点、边界点和安全点,剔除噪音点后对余下的少数类样本进行K-means++聚类。对于每一簇,在生成新样本时仅选取边界点,将聚类中心的最近邻边界点和同簇内随机选取的其它两个边界点构建三角形,在两个随机选取的边界点与三角形重心的连线上分别生成新样本。本文将改进SMOTE算法与SMOTE、Borderline-SMOTE方法进行比较,验证改进SMOTE算法的有效性。首先从KEEL平台中选取5个不平衡数据集进行实验对比,结果表明改进SMOTE算法总体表现最好,初步验证了改进SMOTE算法的可行性。然后对于糖尿病数据集,平衡数据集后分别建立多种机器学习模型,实验结果表明结合改进SMOTE算法建立的模型预测效果更好,进一步验证了改进SMOTE算法的有效性。(3)对结合改进SMOTE方法建立的机器学习模型进行分析。本文运用逻辑回归、随机森林、GBDT、XGBoost、Cat Boost算法建立糖尿病风险预测模型。实验表明,逻辑回归模型的性能最好,其次是Cat Boost、XGBoost模型。根据模型的特征重要度探究患糖尿病风险的影响因素,年龄为最主要因素。实验分析表明,改进SMOTE算法结合逻辑回归模型预测效果最好,能有效辅助医疗诊断,节约医疗资源。

关键词： 风电功率预测   组合模型   深度学习   数据处理  

摘要： 随着全球传统化石燃料的过度开采和使用,环境问题变得日益严峻,同时也加剧了能源枯竭的威胁。相比之下,可再生能源(如风能等)因其具有永久、清洁和灵活等特点,可以很好地弥补传统化石能源的不足,所以很多国家将发展可再生能源作为重要战略。随着近年来清洁能源使用率的提升,风力发电被越来越重视,风电已经成为电力系统的一个重要电力来源,风电功率预测研究也被研究者越来越重视。但由于风电功率时间序列数据具有波动性和随机性的特点,传统的单一预测模型不能很好地完成复杂状态下的预测任务,导致预测精度较低。本文通过对现有风电功率时间序列预测方法进行归纳和总结,提出一种基于“分解-重构-预测-组合”策略的CEEMDAN-IE-PSO-CM组合预测模型来提升对风电功率数据的预测准确度。该模型使用自适应噪声完备集成经验模态分解算法(CEEMDAN)和增长熵(IE)对风电功率数据进行数据降噪和重构,并使用时间卷积网络(TCN)、门控循环单元(GRU)以及随机森林回归模型(RFR)组成单一预测模块,分别对高、中、低频分量进行预测,最后使用粒子群优化算法(PSO)确定各模型的最优组合权重并加权求和得到最终预测结果,通过在比利时电网公司公开的风电功率数据集进行实验和分析,验证了本文模型的有效性和稳定性。在所提出组合预测模型的基础上,使用Spring Boot、My SQL、Tensor Flow等技术设计和实现了一套风电功率预测系统。该系统的三个核心功能为功率数据录入和预处理、风力发电功率预测和历史结果查询。系统以可视化的形式展示相关信息,方便用户直观的浏览风电功率历史信息和预测结果。综上所述,本文通过研究提高风电功率预测精准度的组合预测方法,来弥补单一预测模型在风电功率预测中的不足,并设计实现了预测精度高、适用性强的风电功率预测系统,为电力工作人员更好的进行电力调用决策、提高电网系统的稳定性和可靠性、改善能源结构以及减少传统化石能源的使用作出贡献。

关键词： 救援井   电磁探测   线性电极   机器学习   井眼轨迹预测  

摘要： 救援井探测技术凭借其能够适应高度复杂的工作环境、精确度较高和误差小等优点被广泛应用于陆地及海上油气平台中事故井井喷失控等问题的解决。近年来,在解决救援井与事故井连通探测问题上国内外的研究学者做了颇多的研究,提出了很多救援井的定位测量方法,其中电磁探测方法应用最为普遍。本文主要针对救援井电磁探测,提出基于线性电极的救援井探测定位方法,并对救援井钻探过程中的方位和距离测量做出以下研究和工作。主要研究内容有:首先,本文对基于线性电极救援井电磁探测定位进行了理论研究,分析了由线性电极释放出的电流在井下地层中地传播规律与衰减影响因素,并且对两井之间的相对距离和方位的反演关系原理进行研究;在此基础上,利用有限元软件对基于线性电极的救援井探测定位系统建立了三维仿真模型,分析了不同激励电流大小、探管位置、地层属性以及钻井液等因素对救援井探测系统性能的影响,通过分析,得到了相较于传统的三电极系系统,本文提出的由线性长电极放电的系统有更远的探测距离,且在实际工程中,对传感器的灵敏度要求更低,系统探测性能有所提升。其次,基于三维仿真模型搭建实验平台,对基于线性电极的救援井探测系统进行室外模拟实验以及现场试验。试验过程中通过设置不同的激励电流或电压来模拟激励电流对探测系统性能的影响;通过改变探管的位置来模拟两井之间的相对方位和距离。对采集到的磁场信号进行数据处理,反演验证该探测系统的可行性和有效性。最后,为提高探测系统精度,降低探测误差,提出基于机器学习的救援井探测系统优化方法,通过将现场钻井试验数据进行机器训练,预测钻井井眼轨迹,将结果与实测井眼轨迹进行对比,验证了基于机器学习的救援井探测系统优化方法的准确性与可行性,为精准控制救援井钻井导向提供了理论支撑。

关键词： 大数据技术   国有企业   薪酬管理   数据处理   管理体系  

摘要： 数字化技术赋能下，高质量发展成为当前企业发展的创新趋势，同时也是国有企业在激烈的市场竞争中获得更加广阔发展空间的重要途径。国有企业人力资源薪酬管理质量关系着企业是否能够维持高质量发展。本文重点阐述大数据时代国有企业人力资源薪酬管理现状，总结当前薪酬管理中存在的问题，提出解决问题的相关策略，以期为提升国有企业大数据背景下的人力资源薪酬管理水平提供理论支持。

关键词： 四象限探测器   光斑位置检测   互相关算法   FPGA  

摘要： 空间光通信是目前通信领域的前沿及热点研究内容,ATP系统是保证卫星激光通信链路稳定可靠的核心技术之一。探测器对光束角位置的检测精度严重影响着ATP系统的性能,是实现高性能捕获、瞄准和跟踪(Acquisition,Tracking and Pointing,ATP)技术的关键。无独立信标光远距离空间光通信系统具有微弱信号探测特点,探测器所接收的信号会受到背景噪声、散粒噪声和热噪声等因素的影响,这将严重影响系统对光斑角位置的检测精度,这是高性能远距离空间光通信必须解决的问题之一。针对低信噪比条件下基于四象限探测器(Quadrant Detectors,QD)的高精度光斑角位置检测问题,论文采用理论分析、仿真分析及实验验证方法开展了如下研究。论文基于对空间光通信国内外研究动态和微弱信号检测技术的分析,围绕提高无线光通信链路传输性能的研究目标,针对低信噪比条件下基于QD的光斑角位置检测问题,对四象限探测器位置检测精度的数学模型进行分析仿真。在低信噪比条件下,对经过强度调制的接收信号分别进行FFT线谱检测、时反卷积线谱增强、互相关线谱增强及卡尔曼滤波的仿真分析,完成了基于互相关线谱增强和卡尔曼滤波的接收信号的数据处理方案设计。论文通过MATLAB仿真平台和VIVADO平台实现对基于互相关和卡尔曼滤波的光斑位置检测方案的仿真分析,验证了该方案的可行性和有效性。验证结果表明,对输入信号进行互相关和卡尔曼滤波可以有效抑制噪声,得到较为精确的检测幅值。基于上述理论研究,设计并搭建了测试验证平台,完成了对基于互相关线谱增强和卡尔曼滤波的信号处理方案的实验验证,对算法处理前后输出光强值进行计算,并完成与直接检测方法的比对,实现了低信噪比条件下光斑位置检测精度的提高,证明了算法的可行性和有效性。