电力调度系统中的数据核对技术分析

阐述电网调度自动化的组成部分及其功能,系统应用,包括信息采集及监控、安全分析、自动发电控制、数据影响因素、数据核对控制、负荷误差分析、信息抽取技术。     

企业微信在水泥生产管理中的应用

介绍了通过企业微信平台搭建的生产数据采集分析、安全隐患随手拍等应用，既可以及时了解生产情况，又能及时发现生产隐患，提高了管理水平，保障了生产线的安全运行。     

基于K-means和SOM的水下传感器数据采集方法

随着海洋资源勘探和海洋污染物监控工作的开展，水文数据的监测和采集等已经成为重要的研究方向。其中，水下无线传感器网络在水文数据采集过程中起着举足轻重的作用。本文研究的是水下无线传感器二维监测网络模型中，传感器节点数据采集的问题，其设计方法是通过自组织映射（Self-organizing mapping，SOM）对传感器节点进行路径最优化处理，结合优化的路径图形和K-means算法找到路径内部聚合点，利用聚合点和传感器的节点得到传感器通信半径内的数据采集点，最后通过SOM得到水下机器人（Autonomous underwater vehicle，AUV）到各个数据采集点采集数据的最优路径。经过实验验证，在水下1 200 m×1 750 m范围内布置52个传感器节点的情景下，数据采集点相比于传感器节点路径规划采用相同的采集顺序得到的路径优化了6.7%；对数据采集点重新进行自组织路径规划得到的路径比传感器结点路径的最优解提高了12.2%。增加传感器节点的数量，其结果也大致相同，因此采用该方法可以提高水下机器人采集数据的效率。     

振动监测系统的可调增益技术与实现

文章设计了一种具有可调增益功能的振动监测系统。首先从监测层和测量层两个方面提出了振动监测系统的整体框架,之后给出了硬件系统和软件系统的设计方法及软件实现代码,利用控制芯片和可调增益放大器,在监测系统中整合了一套可根据采集信号幅值大小调整增益的数据采集装置;利用模拟信号发生器对不加增益和设置可调增益之后的两种信号进行了对比分析,并在汽轮发电机组实际工况下进行了振动信号采集。结果表明,具备可调增益功能的振动监测系统可有效提高采集信号的信噪比,提高汽轮发电机组的振动监测能力。     

井筒微芯片示踪器电源技术及现场试验

微芯片示踪器的工作性能受电源影响较大，有时在井下不能采集到完整的数据，为此，设计了以可充电锂电池为电源，采用无线充电技术给其充电的供电方案。通过充放电试验考察了无线充电过程中充电电压与送电电压、线圈对心距和充电时间的关系，以及高温环境对电池放电特性的影响。结果表明:送电电压和线圈对心距之间相互影响，送电电压较小和充电距离过大，充电电压均达不到充电要求，反之充电电压过大会导致电池被充爆；充电时间越长充电效果越好，但会增长现场作业时间，而充电时间过短又会导致电池充电不充分；锂电池高温下的放电速度比常温下快。现场入井试验结果表明，采用设计供电方案的微芯片示踪器能够采集到整个井筒的温度数据。这表明微芯片示踪器采用设计的供电方案可以解决示踪器工作性能受电源影响的问题。      

欢迎订阅《仪器仪表与分析监测》

《仪器仪表与分析监测》是经国家新闻出版总署期刊出版许可批准的仪器仪表类科技专业期刊。自1985年创刊以来,一直受到广大读者朋友的喜爱与支持。本刊以刊登实用性研究成果和创新性理论研究专著等文章为主,内容涵盖仪器仪表技术、自动控制技术、虚拟仪器技术、仿真技术、数据采集技术、信号处理技术、图像采集技术、传感器技术等。     

煤田地震勘探中多井组合爆炸法浅析

地震勘探中炸药作为激发震源的激发条件多样,采用有效的震源激发方式,才能取得高信噪比的地震原始数据。本文依据有关爆破原理,理论结合实践经验,提出在厚黄土区采用多井组合的激发方式,能有效压制噪声,增强性噪比,提高数据质量。     

井下安全监控系统设计与实现

针对目前国内井下故障频发，而预警效率低、安全监测技术较为滞后的问题，设计研制了一种具有自主知识产权的井下安全监控系统。该系统可以直接测量近钻头力学参数和工程参数，利用钻井液脉冲将所测参数实时传输至钻井风险分析评估模块，该模块通过分析计算接收到的数据判断钻井风险类型，并评估风险等级。现场试验表明，井下安全监控系统功能完善、性能稳定，风险评估准确率大于95%，部分技术指标达到了国外同类监测系统的水平。研究表明，井下安全监控系统可以降低深部复杂地层钻井风险和钻井成本、解决深部复杂地层井下故障预警效率低等问题，可以产生较大的经济效益。      

主流开源爬虫框架比较与分析

网络爬虫是搜索引擎与信息检索的基础工具,在信息采集、信息过滤等场景中有着广泛的应用。本文首先介绍了URL链接库、文档内容模块、文档解析模块等爬虫基础概念,然后对比分析了Nutch、Heritrix、Larbin、Scrapy等主流开源爬虫框架。