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机群技术从上个世纪90年代初提出到现在,经过十几年的发展,已经逐渐成为一种比较成熟的技术。机群体系结构具有高的性能价格比、良好的系统伸缩性、高可用性、易管理性和易使用性,因此,它已成为构建高性能计算机的最通用的途径,在地震资料处理系统中的应用更加广泛。本文就PC机群系统的硬件架构设计进行分析、讨论,使我们了解和认识PC机群系统的硬件架构设计,为今后更好的应用机群、及时排除机群故障奠定基础。 相似文献
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应用调压节能技术可提高电机功率因数和效率,降低单井电机损耗。采用电机集群优化技术,降低变压器和电网的损耗,由于无功功率的降低,可以降低变压器的装机功率。该系统实现全程自动控制,可以实时监测电机群运行情况;在服务器端安装基于遗传算法的优化软件,定时对机群进行参数优化,使其运行在最佳节能状态。系统应用后单井平均综合节电率11.8%,电网整体节电率20%左右,节电效果较好。 相似文献
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为了适应实际生产、科研的需要,解决解释系统数据长期分散存储、数据管理难等问题,大庆物探公司研究所采用SUN公司的网络存储产品SUN NAS5310构建了一套解释集中存储系统基础平台,并利用该平台实现了数据的集中存储、管理、直接存取和共享。本文对SUN NAS5310存储系统的建立与应用进行了详细的说明。 相似文献
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介绍了利用Orign 7.0在分析化学实验数据处理中的优势,建立分析化学实验的数据库,绘制学生实验的质量控制图,对学生的实验进行有效的监控;对异常数据进行合理的取舍;核实学生实验结果进行形成性评价。累积存储教学资料,提高实验效率和实验教学质量。 相似文献
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对大庆HDPE装置生产的5200B牌号性能进行分析,结合国外进口中空容器牌号的物性特点.设计了中空容器牌号4B0.3AC的物性指标,制定了4B0.3AC牌号工业生产条件,进行4B0.3AC牌号工业生产和加工应用试验。 相似文献
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针对许多企业存在的计算机服务器硬件超过质保期、服务器硬件老化问题,文中阐述了应用云存储虚拟化技术,可以将不同厂家、不同型号、不同类型的服务器、存储设备互联起来,并运用虚拟化技术对现有的服务器、存储、网络等IT基础架构环境进行梳理整合,实现对资源的统一管理,降低维护资源的成本。 相似文献
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��Ȼ���ڹܵ�ϵͳ�в��ȶ������ķ��� 总被引:18,自引:6,他引:12
天然气在管网中不稳定流动问题可以采用各种数值解法并借助计算机来进行有效的分析。目前最广泛采用数值法有特征线法、显示法和隐式有隐差分法等。与隐式法相比,特征线法和其它显示法的主要优点在于用它们能对各种边界条件进行显示处理,并只需较小的计算机存贮容量,但其时间步长和管段步长的比值要受到一定稳定条件的限制,这使得时间步长只能取得很小,如果分析过程较长,就需消耗很长的计算时间。而隐式法优点在于用它能采用较长的时间步长,并能保证计算结果的精度和稳定性,这就相应地减少了计算次数,但不足于当分析的管网较大时,由于每一步要求解大型的非线性方程组,因此需要较多的计算机容量和花费较长的计算时间。为了克服这些方法的缺点,文章通过揉合特征线法隐式法,提出了一种综合法,由此研制出的软件包克服了上述不足,并对四川几条管网系统进行了模拟,其计算结果与测量数据符合。 相似文献
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计算机网络技术正广泛应用于工业信息管理及自动化控制等领域。网络的核心是资源共享。为了更有效地使用共享资源、需要缓解网络冲突,分布式共享内存是解决这些问题的一个较好的方案。分布式系统是一个出现在独立作为单机系统的用户计算机的采集,用硬件来处理,机器来独立的;用软件来处理,是一个单机系统。软件在分布式系统中起着重要作用,系统软件设计方法主要由操作系统软件来决定,多CPU计算机系统可分为两类:有共享存储 相似文献
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改进的神经网络算法及其在油层识别中的应用 总被引:3,自引:0,他引:3
利用BP人工神经网络建立了油气水层的解释模型 ,给出了改进的BP训练算法 ,应用这种神经网络油气水层解释模型适时评价了新井 10 6层数据 ,经试油验证 2 2层 ,其中 19层符合 ,解释符合率为 86 3% ,网络模型识别率为 10 0 % ;在同样精度下 ,改进算法学习时间是BP算法的 4 7% ,且系统稳定。改进的神经网络算法是一种有效综合解释油气水层的新方法 ,具有学习、记忆、自适应等功能 ,可最大限度地综合运用多项原始资料 ,具有其他解释方法不可比拟的优点 ,为录井综合解释提供了一条切实可行的新途径 相似文献
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顺北油田断裂发育,地质构造复杂,储集层埋深达8 000 m,具有高温高压、窄钻井液密度窗口等特征,地层孔隙压力的预测精度难以满足工程需求。为了提高地层孔隙压力的预测精度,利用人工智能方法在处理复杂非线性问题上的优势,采用反向传播神经网络BP和长短期记忆循环神经网络LSTM这2种人工智能算法,基于顺北油田5号断裂带上3口井的声波时差、自然电位和自然伽马等11种特征数据以及经实测校正的地层孔隙压力标签数据,建立了顺北油田5号断裂带地层孔隙压力智能预测模型,BP神经网络模型的预测误差为3.927%,LSTM神经网络模型预测误差为2.864%。测试结果表明,LSTM神经网络模型具有更好的预测效果,满足现场地层孔隙压力的预测精度,为保障顺北油田5号断裂带钻井安全提供数据参考。 相似文献
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为寻求有效降解钻井污水CODCr的新方法和新途径,以玻璃负载Fe2O3/TiO2作为催化剂,研究了钻井污水的催化超声降解.考察了超声波频率、Fe2O3掺杂量、溶液pH值等条件对钻井污水CODCr降解的影响.试验结果表明,掺入摩尔分数为4.0%的Fe2O3的玻璃负载Fe2O3/TiO2催化剂对钻井污水CODCr的降解效果比未掺杂的TiO2的降解率提高了1.96倍.在超声波频率20 kHz,输出功率50 W,pH值为3.0,温度为30℃,钻井污水的CODCr初始浓度1000.4 mg/L的条件下,80 min超声催化处理后的CODCr降解率可达到90.1%以上. 相似文献