基于GIS的海洋灾害预报预警系统应用研究

针对目前宁波市海洋灾害实时数据存储分散独立、预报不够精细化且不能有效结合 GIS 可视化分析等问题,提出并实现海洋灾害预报预警系统应用建设。以宁波市沿海区域为例,结合历年影响宁波市较大的多场台风,通过分析海浪、风暴潮等海洋灾害特点,对海洋灾害各类实时数据进行数据预处理、融合、清洗等,并整合为统一的、标准的海洋灾害实时数据库。利用智能网格预报和 ADCIRC 技术方法分别对海浪和风暴潮进行预报,并基于GIS 动态可视化海洋灾害预报预警演变历程,实现海洋灾害的监测、预报、预警、预演等功能,为海洋灾害防御决策提供直观场景和技术支撑,进而提升沿海区域海洋灾害治理和防御能力。     

油田异常井组合预警模型研究

由于油田生产数据具有高度的非线性和时变性,单一的预警模型无法达到在异常初期进行及时、准确预警的要求,为提高预警准确度,论文提出一种油田异常井组合预警模型——k-SVR预警模型.k-SVR预警模型是用k均值模型先对数据进行聚类,再用支持向量回归机模型对聚类后的数据进行边缘数据界定和处理,从而得到较为精确的预警信息,达到在异常初期进行预警的目的.通过组合预警模型对油田已有历史生产数据进行仿真实验,结果表明：相较于单一的预警模型,组合预警模型取得了较精确的预警结果,验证了模型的有效性.     

海洋监测系统实时数据采集及聚类分析的研究

针对海洋监测环境的要求,提出一种基于移动GSM/GPRS通信网络的无线海洋监测实时数据采集的架构。该架构利用移动网络的GSM短消息和GPRS数据包传输服务,保证了数据采集的实时性和可靠性。在此基础上,设计了一种新的基于熵的增量式模糊聚类算法,通过实施一系列改进策略,算法能有效地对实时数据进行聚类,在提高聚类的准确性的同时兼顾实时性。仿真实验结果表明提出的算法符合海洋实时监控的要求。     

基于.NET平台的海洋气象业务系统开发

根据全国海洋气象试点任务设置要求,结合浙江省委省政府的海洋发展战略,从海洋气象监测、预报、预警和评估4个方面提出浙江省海洋气象业务系统的总体方案,技术上采用.NET平台和WEBGIS技术相结合,实现各类海洋气象产品在地理信息上面叠加显示,平台的集约化设计大大提高了浙江海洋气象业务开展的效率,并且在海洋气象预报和预警产品制作发布和对地市的指导服务等方面有一定的特色。     

云计算环境下基于数据关联度的海洋监测大数据布局策略

海洋监测数据是具有强数据关联的大数据,如何高效地进行数据布局,是制约其有效管理和应用的关键问题之一。在云计算环境下,针对海洋监测大数据的特点,提出了一种基于数据关联度的海洋监测大数据布局策略。在保证数据中心存储均衡的情况下,综合考虑了监测任务、监测点和监测数据之间的关联,建立了海洋监测点间的关联度、监测数据间的关联度和监测数据全局关联度,从三个角度对海洋监测大数据进行布局,使得同一数据中心内的数据具有较高的关联度。通过实验分析,该方法降低了用户访问海洋监测大数据的响应时间,为海洋监测大数据提供了一种有效的布局策略。     

色彩渐进插值的矿井预警数据集三维可视化算法

针对矿井预警数据信息表达不完全、基于视觉的统计分析工作繁重、预警数据集庞杂等问题,提出了一种基于色彩渐进插值的矿井预警数据集三维可视化算法。在该算法中,首先根据矿井预警数据集的测点位置和测量值信息进行三维空间模型构造;然后根据灰度级与彩色空间系统的映射关系对矿井预警数据集与彩色空间模型进行颜色映射及三维空间层次分割,对每个层片依据伪图像编码算法及颜色聚类参数特征进行矿井预警数据集的三维可视化伪图像编码;最后根据色彩渐进插值算法对伪图像中相邻层片进行平滑过渡处理。实验证明,该算法处理的矿井预警数据集伪图像色彩渲染层次感强,色彩过渡平滑,有利于矿井预警数据集的信息表达。     

基于STM32的海洋气象要素采集系统设计

随着海洋发展战略受到国家的不断重视,为解决海洋气象要素采集问题,设计了一种以Cortex-M4内核为核心的STM32F407ZGT6处理器的海洋气象数据采集系统。该系统搭载于海洋浮标中,能够按照设计好的程序指令自主完成对所处的海洋气象数据的采集、传输、转换和处理。由于浮标要投入海洋中随着洋流漂流,本系统采用北斗通信的方式与外界进行信息交换。系统把采集到的信息存储在Flash中并将采集到的数据上传至岸上的服务器,地面工作人员用上位机软件提取服务器数据再通过人机界面进行数据分析。     

一种分布式数字海洋云系统研究

海洋数据分布区域广泛且数据量庞大,现有数字海洋系统相对独立,海洋数据信息共享度低,制约了大规模海洋数据的高性能计算。为"数字海洋"系统提供有力的数据支持和计算服务。本文提出一种基于云的分布式数字海洋系统,把不同的海洋数据通过高速网络连接起来建立一个存储云,使用一个专用的网络服务协议,用于高性能广域网络连接的计算机集群所进行的大型分布式数据集的高性能计算。实验结果表明,与现有基于Hadoop分布式数字海洋系统相比,该系统的性能有显著提高、数据高度共享。     

基于三角网格和模糊聚类的海洋牧场温度可视化

为了海洋牧场研究人员能直观地了解海水温度变化情况,对海洋牧场温度可视化进行了研究。在分析海洋牧场温度分布特点的基础上,提出用模糊聚类找到等温数据集,用Delaunay三角网构建技术生成海水等温面,用OpenGL图形接口绘制等温面的方法进行海洋牧场温度可视化。实验证明该方法运行速度快且无空洞现象发生。     

煤与瓦斯突出预警技术研究现状及发展趋势

从煤与瓦斯突出灾害预警理论、预警信息采集途径、预警指标与模型、预警软件系统4个方面对煤与瓦斯突出预警技术的研究成果进行了综合梳理和详细分析,指出了现有煤与瓦斯突出预警技术存在的问题:部分预警信息获取的时效性和可靠性有待进一步提高,预警模型未实现信息有效深度挖掘等;提出了煤与瓦斯突出预警技术的发展趋势:高自动化水平、高精度的突出预警信息监测采集技术及装备研发,基于大数据的突出预警指标与模型研究,基于云技术的突出预警软件系统开发。     

基于物联网的煤矿安全综合智能预警系统

介绍了基于物联网的煤矿安全综合智能预警系统的总体架构,阐述了各预警模型即瓦斯预警模型、火灾预警模型、水灾预警模型及顶板预警模型的设计,给出了智能决策的业务流程。该系统可对煤矿安全生产过程中的安全隐患进行实时监控及智能化预警,有效提高煤炭企业的安全生产水平。     

瓦斯突变预警上限值确定方法的研究

针对现有煤矿安全监控系统采用超限原理,以瓦斯传感器测量值为判断依据,无法及时发现预定报警值以下范围内瓦斯异常变化的问题,提出了一种不超限瓦斯突变预警方法,介绍了静态预警和动态预警两种不超限瓦斯突变报警方法。结合余吾煤业N2202工作面探头数据,分别对不超限瓦斯突变预警基础数据的静态数据和动态数据进行了分层抽样及分布的验证和拟合,得出静态预警和动态预警的基础数据基本符合正态分布的结论。提出采用假设检验和区间估计等实时计算静态预警和动态预警上限值的方法,并采用N2202工作面探头数据进行了验证。     

矿井瓦斯地质智能预警平台的建设与应用

针对煤矿企业瓦斯地质资料缺乏有效管理、瓦斯地质图更新困难及利用率不高的现状,从瓦斯地质预警原理、数据库、平台结构、功能模块、关键技术、预警保障机制等方面介绍了一种矿井瓦斯地质智能预警平台建设方案。该平台采用GIS技术建立瓦斯地质空间数据库,实现了瓦斯地质相关数据的集中、有效管理及瓦斯地质图的自动更新;采用WCF技术实现了跨图形平台的瓦斯地质相关图件的数据共享;以瓦斯地质学理论为指导,形成了一套完整的瓦斯地质预警指标体系,综合分析工作面前方的瓦斯赋存、地质构造、煤层赋存等情况,实现了瓦斯地质的实时超前预警。应用结果表明,该平台各项预警结果与现场实测情况完全一致,效果良好。     

基于MQTT协议的海洋观测数据推送系统

为实现海洋观测数据的及时推送,设计了一种数据推送系统,目的是将各个观测船、浮标和水下观测网等采集到的海洋观测数据推送到手机客户端,并实现异常数据的报警。提出了一种基于MQTT协议的数据推送方案,在加密与验证方面对MQTT协议进行改进。此外,设计了安全认证机制与消息管理模块,保证了消息在传输中不被篡改或者丢失。测试结果证明,该方案安全性较高,服务权限设计合理,费用方面也具有较大的优势。     

面向异构网络的区域雾霾预警系统

为了有效地对雾霾进行预警与防范,设计了面向异构网络的区域雾霾预警系统.该系统由采集模组,协调器,网关,服务器,显示终端组成,通过部署LoRa、NB-IoT、ZigBee 3种异构网络全面采集传感器数据,设计网关实现数据的上传,服务器作为预警系统的大脑,提供对环境信息的分析与处理,触发相应的机制响应并采取相应措施,实现分级预警.介绍了系统的总体设计方案以及分级预警的工作机制,并利用遗传算法优化后的支持向量回归模型完善分级预警机制,最后通过案例分析论证了该系统能够稳定、有效地对雾霾进行预警.     

安全监测联网系统预报警机制实现

针对神华宁夏煤业集团公司安全监测联网系统因业务多、数据量大而无法实时监视基层单位异动测点的问题,提出了一种安全监测联网系统预报警机制。该机制结合即时通信系统,配以预警模块和分级报警模块,使系统管理及调度人员可及时获取所辖业务范围内的报警和故障信息,同时提升对报警和故障信息的关注度,从而实现了对基层单位生产环境的监管监测。     

基于神经网络的带式输送机火灾预警算法

针对传统的带式输送机火灾预警算法大多仅根据单一特征信号进行火灾预警而导致误报率较高的问题,提出了一种传统火灾预警算法与神经网络相结合的带式输送机火灾预警算法。该算法将多种传统火灾预警算法提取的单一特征变量作为神经网络的输入量,利用实验室所测得的样本数据来训练神经网络,并将神经网络的输出作为火灾预警算法的最终输出。实验结果表明,该算法能够有效识别出样本数据中的火灾预警状态,误报率低。     

偏最小二乘方法的财务预警模型研究的应用

财务预警模型的建立可以为企业管理者及其利益相关者提供重要的参考依据,对于企业预防和化解财务危机,提高危机预警管理水平有着重要的意义。文章通过运用偏最小二乘方法 (Partial Least Square)确定了影响因素中若干指标权重,并且对企业财务危机进行了很好的分类和预测。     

面向海洋的多模态智能计算：挑战、进展和展望

海洋是高质量发展的要地,海洋科学大数据的发展为认知和经略海洋带来机遇的同时也引入了新的挑战。海洋科学大数据具有超多模态的显著特征,目前尚未形成面向海洋领域特色的多模态智能计算理论体系和技术框架。因此,本文首次从多模态数据技术的视角,系统性介绍面向海洋现象/过程的智能感知、认知和预知的交叉研究进展。首先,通过梳理海洋科学大数据全生命周期的阶段演进过程,明确海洋多模态智能计算的研究对象、科学问题和典型应用场景。其次,在海洋多模态大数据内容分析、推理预测和高性能计算3个典型应用场景中展开现有工作的系统性梳理和介绍。最后,针对海洋数据分布和计算模式的差异性,提出海洋多模态大数据表征建模、跨模态关联、推理预测以及高性能计算4个关键科学问题中的挑战,并提出未来展望。