基于神经网络的水合物藏降压开采产能预测及参数优化

基于数值模拟求解的传统水合物藏产能预测方法耗时长、效率低,准确、高效地预测天然气水合物藏产能是目前面临的难点问题。基于实际海域水合物藏的地质数据建立大量数值模拟样本,利用神经网络模型对数值模拟结果进行学习,建立水合物藏产能预测的神经网络模型。同时,预测神狐水合物藏和日本南海水合物藏开采2 a的产能,并对降压开采的压力进行推荐。结果表明：神经网络模型预测的准确率超过97%;预测得到神狐水合物藏2 a的日均产气量为2 839 m³,最佳开采压力为3 MPa;日本南海水合物藏2 a的日均产气量为21 523 m³,综合考虑产气量和气水比,最佳开采压力为4 MPa;69%的水合物藏适合的开采压力为3 MPa;但当水合物藏的水合物饱和度大于65%、地层绝对渗透率高于0.1μm²及原始地层压力高于20 MPa时,建议开采压力选择5 MPa。     

一种基于QoS的星座通信系统跨层资源分配算法

针对目前星座通信系统星地链路资源分配不灵活、缺乏有效服务质量(QoS)保障机制等问题,提出一种基于QoS的星座通信系统跨层资源分配算法.利用自适应编码调制(ACM)技术,通过定义用户信道质量评估算法、可调公平性调度算法、业务QoS分类调度算法及用户业务分配权重函数,为终端用户指定工作频率、时隙、编码方式、调制方式等物理层工作参数,实现根据业务QoS保障要求灵活分配物理层信道资源,达到提高系统资源利用率与满足业务QoS保障需求的平衡.仿真实例验证该算法可以实现星座通信系统根据业务QoS和用户信道质量对星地链路资源的合理分配和调度.     

一种基于SDN技术的星载交换系统组网架构

为了解决目前星载交换系统中路由交换技术的协议开销大、信令复杂、服务质量(QoS)保障能力弱等问题,提出一种基于软件定义网络(SDN)技术的星载交换系统组网架构,对卫星通信SDN控制器和星载SDN交换机的系统结构和功能模块进行了初步设计,实现了星载交换系统控制平面与转发平面的分离,为进一步开展相关研究打下了基础。通过实验仿真,分析比较了SDN星载交换系统和传统星载交换系统的系统负荷和路由收敛时间。结果表明,SDN星载交换系统在降低星载计算能力需求和有效提高拓扑结构稳定性上具有明显优势,可以有效减少传统星载交换系统的有效负荷,优化卫星信道资源利用率,提高卫星通信网络的QoS保障能力。