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1.
提出了一种使用聚酰亚胺涂敷、低羟基高纯石英玻璃微结构的散射增强型微结构光纤,用于监测和评估油井开采中水力压裂技术的过程与效果,该光纤对高温、高湿度、富氢环境有较好的耐受力。通过分布式传感系统测量了该光纤的散射增强效果,当光纤损耗为3 dB/km时,测量精度可以提高2~5倍,在实际油井压裂监测中,微结构光纤分布式传感系统数据结果显示,可以对压裂效果实现监测并进一步指导压裂和暂堵工作。 相似文献
2.
分布式声传感器技术(DAS: Distributed Acoustic Sensor)是一种新近提出的高精度勘探数据采集方法,受制于复杂背景噪声的影响,DAS记录处理水平有待进一步提高.针对上述问题,采用基于替代序列的时间序列平稳性检验方法和Lilliefors检验法对DAS记录中复杂背景噪声的平稳性和高斯性进行研究.用以分析的实际地震数据是按照勘探工业要求采集的井中DAS记录.研究结果表明,DAS背景噪声是非平稳、非高斯随机过程且噪声特性随记录时长发生变化.相关研究成果实现了针对DAS背景噪声特性的可靠认知,对提高DAS记录处理水平具有重要参考价值. 相似文献
3.
4.
韧性电力系统旨在应对电力系统的极端事件,高效的故障恢复是提高配电网韧性的重要手段。为了提升配电网的韧性,提出了基于载荷均衡的分布式故障恢复方法。首先,相邻馈线终端单元根据故障恢复区负荷、相邻馈线容量及负载率,计算各相邻馈线完成故障恢复后的负载率期望值。然后,各相邻馈线终端单元均以该期望值为目标,分别完成各自的故障恢复路径。最后,根据各相邻馈线的故障恢复路径形成故障恢复区的故障恢复方案。算例分析结果表明,该方法在保证各馈线载荷均衡的前提下可以有效而快速地实现故障恢复。 相似文献
5.
在现有的开源分布式文件存储系统HDFS上,构建一个智能大数据存储系统IHDFS.该系统提出了大数据去重模块、大数据放置模块、大数据智能迁移模块和大数据编码模块,构造了智能分布式文件存储系统,可以提高用户访问效率,节省集群的存储空间.实验结果表明,数据去重模块很好地节省了存储空间;数据放置模块合理地分配文件上传的存储层,使数据上传速度提高一倍;数据智能迁移模块提高了用户在高等存储层上文件的命中率,提高了用户获取数据的效率;数据编码模块节省了集群的储存空间,节省了大约原来存储空间的三分之一. 相似文献
6.
为了克服传统的数据预取机制的不足,提出了一种在分布式文件系统中存储服务器端的推送式数据预取机制.在达到减少网络通信的数据量和通信时延目的的同时,可以让运行客户端文件系统的计算节点从跟踪I/O操作和预测I/O操作的工作中脱离出来,减轻了客户端的工作负担,提高了存储系统的性能. 相似文献
7.
数据去重可删除备份过程中的冗余数据,节约存储资源与与网络带宽,是目前数据存储领域研究的重点问题。针对传统方法去重率和吞吐量低的问题,提出一种新的大型文本数据库中分布式数据去重备份方法。介绍了大型文本数据库中分布式数据去重方法基本思想,通过文件管理部分对数据片组中的扶贫数据进行查询和统计,给出数据片组路由策略,分析了数据预取过程。通过最终权值完成对数据块的排列,以恢复时间与恢复成本达到最小化为目的设计适应度函数。通过改进遗传方法对大型文本数据库中分布式扶贫数据进行备份。实验结果表明,所提方法有很高的去重率和吞吐量,且成本低,恢复速度快。 相似文献
8.
基于相干瑞利散射的管道安全光纤预警系统 总被引:2,自引:0,他引:2
将相位敏感光时域反射计应用于油气管道安全监测领域.首先通过理论分析其探测原理,推导出干涉光强与光纤折射率的对应关系,从而论证了该方法的可行性;然后提出了一套新的信号处理方案,从空域及时域两方面对信号进行了处理.空域上,在传统移动平均算法的基础上引入间隔参数并提出一种新的差值算法,提高了信号的信噪比并降低了系统运算量;时域上,提取了入侵位置对应的时域信号并通过采用时频分析以及小波滤波的方法直观表现了外界入侵事件的时域特征.现场实验结果表明,该系统能有效探测到外界入侵事件并进行精确定位,差值信号信噪比达到7.8,d B,定位结果标准差在10,m以内. 相似文献
9.
针对无线传感网络下的异常活动检测问题,提出了异常活动分布式检测方法(distributed abnormal activity detection approach,DetectingAct). DetectingAct将活动的定义从轨迹扩展到轨迹和持续时间的组合,将异常活动定义为在数据分布上与正常活动,即数据中反复出现的活动,偏差较大的活动,利用节点自身计算资源和存储资源进行检测. DetectingAct采用时间相关的频繁项集挖掘算法(duration-dependent frequent pattern mining algorithm,DFPMA )从数据中挖掘正常活动. 算法采用了非监督学习方法,避免了监督学习需要大量标记数据的缺点;按分布式存储机制(distributed knowledge storage mechanism,DKSM)将正常活动模式存入各节点;用分布式检测算法(distributed abnormal activity detection algorithm,DAADA )检测活动. 理论分析和实验结果表明,分布式检测方法相比传统的活动检测算法,实时性更强,平均检测长度为轨迹的78.2%,精度更高,准确率达到96.9%. 相似文献
10.
为了解决传统分布式VI-CFAR(variability index-constant false alarm rate)和OS-CFAR(order statistic constant false alarm rate)算法在多杂波干扰环境下检测性能严重下降的问题,提出了一种分布式IVI-CFAR(improved VI-CFAR)检测算法。在VI-CFAR的基础上,引入双参考窗和双参量,通过各子参考窗参量与对应门限的比较,判断子参考窗中参考单元的分布情况,从而选择相应的参考单元集和检测器估计背景噪声功率。经过仿真对比,在单杂波和多目标干扰环境下,分布式IVI-CFAR算法检测性能接近于分布式VI-CFAR和OS-CFAR算法;在多杂波干扰环境下,分布式IVI-CFAR算法检测性能优于分布式VI-CFAR和OS-CFAR算法,采用“OR”融合规则时,检测性能最优。结果表明,提出的分布式IVI-CFAR算法在非均匀噪声环境下,均具有较优的检测性能。 相似文献