浅谈电气自动化在油田企业中的运用

随着经济的快速发展,各种先进的科学技术得到了广泛的应用,电气自动化在油田企业中的运用,极大地促进了油田企业的发展,同时也为油田企业提升自身的市场竞争力提供了有力的帮助。本文通过对电气自动化在油田企业中运用的分析,对未来电气自动化在油田企业中的应用做了展望,希望能够更好的促进油田企业的快速发展。     

基于运放LM324的综合实验

本文介绍以集成运算放大器LM324为平台,将LM324的四个运放分别设计成四个满足一定要求的单元电路,再将四个单元电路级连,满足设定的技术指标。其设计、调试的过程可以加强学生对集成运算放大器应用的理解,提高学生综合应用所学知识解决问题的能力。     

基于余弦符合度的自同步扰码盲识别

为克服现有非合作自同步扰码识别算法在低信噪比下识别率低、适应性差的缺点,该文提出一种基于余弦符合度的自同步扰码盲识别方法.首先基于信源不平衡性和自同步扰码解扰原理建立自同步扰码的含错校验方程,然后将接收到的软判决序列转化为信息码元的后验概率序列,遍历可能的生成多项式,在遍历的过程中引入余弦符合度作为统计量,通过分析符合...     

基于多模态特征融合网络的空时分组码识别算法

针对现有算法在空时分组码（Space-Time Block Code,STBC）识别过程中存在的低信噪比下误判概率高、识别效率低等问题，本文提出了一种基于多模态特征融合网络（Multi-Modality Features Fusion Network,MMFFN）的空时分组码自动识别方法 .首先，在合并卷积层将STBC时域样本映射为一维特征向量的基础上，采用多扩张率下的扩张卷积提取非连续时间窗的STBC码内特征，实现多时延特征自提取；然后，构建多时序特征自提取模块以提取码间时序特征，进一步扩展映射特征类型；最后，将多时延拼接层获取的最大时延特征作为深层融合特征，并增加了带跨越连接的残差层以提升融合特征利用率，实现空时分组码识别.仿真实验结果表明，本文算法在-9dB下对6类STBC信号的识别准确率达到了90%以上，较现有识别算法的性能获得了显著提升，对低信噪比有较强的适应性.本文提出的STBC多时延特征提取和融合方法，为结合传统算法设计深度学习网络结构提供了新思路，其思想同样可应用于其他通信信号识别领域.     

隧洞涌水量数值模拟不同网格加密方法对比研究

突水突泥事故是隧洞工程施工过程中常见地质灾害之一，因此在施工前期对于隧洞涌水量的预测和计算工作尤为重要。由于数值模拟计算法中存在关键参数选取的科学依据不足、不同网格加密方案的计算效果难以评估等问题，首先建立三维地下水稳定流模型，确定Drain模块中排水系数C的取值，再采用粗网格、细网格、Quadtree和Nested grid四种不同的网格加密方法进行隧洞涌水量数值模拟计算，分析评价各方案的优劣及其适用性。结果表明：(1)涌水量Q随C值快速增大后趋于稳定，说明C值在一定范围内影响Q的计算结果；(2)细网格、Quadtree以及Nested grid模型，比粗网格模型模拟精度高，更能准确地刻画因隧洞开挖导致的地下水位变化情况；(3)和细网格模型相比，两种非结构化网格模型的网格总数较少，模型运行时间短，在没有大幅度降低模拟精度的前提下，运行效率更高，且Quadtree网格具有逐级渐变加密的优势。