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天然气站场中的仪表是工人和设备交互的窗口,可以反映工厂的运行状况;但是站场很多老式仪表不能远程读取示数,采用人工方法读取则浪费人力,需要对其进行智能化的读数研究;针对上述问题,采用了一种基于四足机器人作为载体运动控制,并通过深度强化学习(DQN)进行目标追踪任务和图像处理来读取仪表示数的新方法;首先通过改进的DQN算法的深度网络模型,根据仿真的环境中机器人学习效果,设计并调整动作奖励函数,设计机器人顶层决策控制系统;实现一维与二维状态参数输入下的仪表目标追踪任务;其次在仪表定位和仪表配准的基础上,通过K-means聚类二值化处理得到刻度分明的表盘;将图像进行内切圆处理,再在图像中间添加一根指针进行旋转,旋转过程中精确计算指针与表盘重合度最高的角度来得到对应刻度;经过实验表明,此算法可实现运动过程中仪表目标的精准追踪和降低计算时间,并大大提高了仪表追踪与识别的精度和效率,为天然气站场的仪表安全监控提供了有效保障。 相似文献
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基于最小势能原理,采用将整个立管视为一个单一连续管段的研究方法,研究钢质缓波型立管安装转移过程中的非线性力学响应。该方法无须将整个立管分段进行独立研究,可简单有效处理立管-海床相互作用,避免接触探测的复杂性,对新载荷、约束或边界条件的适应非常灵活,能够提高深水立管设计应用中的数值计算效率。研究发现:立管在向水平跨距减小的转移过程中,上拱点和下垂点的高度先降低后增高,而拱弯高度先增高后降低;悬挂点处的张力不断减小,然后增大,而悬挂点处的倾角变化较小。该数值分析结果对于深水钢质缓波型立管的设计具有一定的参考价值。 相似文献
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安全监控系统的集成化、智能化升级是油气站场亟待解决的问题。针对当前系统的弊端,设计开发油气站场智能视频监控系统。利用宽动态技术,解决早期监控摄像头采集到的视频信号易受天气影响,画质不佳,有用信息不足等问题。并利用YOLO目标检测算法,实现对区域内人员未戴安全帽的行为进行监控。最后构建基于B/S架构的安防设备集成管理平台,将算法同监控视频画面集成,并显示站场三维地图,为后续站场数据可视化预留扩展接口。实践应用表明该系统能显著提升油气站场智能视频监控水平。 相似文献
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随着油田的开发,热力采油常用的蒸汽吞吐技术表现出采油效率越来越低,亟需新技术以提高产量和采收率。随着稠油储量的不断发现,驱使稠油热采技术的研发热度越来越高,应用规模也不断扩大。目前已经研发出蒸汽吞吐新方法、井底排水技术、水平井蒸汽辅助重力泄油技术等多种热采新技术,并在实践中取得了良好效果。阐述这些技术原理及特点,发现热采技术与工程技术或化学技术相结合,巧妙的结合各自技术的优势,由此可见,热采技术与其他技术的结合是今后热采技术的发展重点。 相似文献
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海底管道内输的高温高压流体会引起管内较大的轴力,从而诱发管道的整体屈曲。发生屈曲的管道凸出海床表面,出现部分管道悬跨的现象,进而在海流的作用下会形成涡激振动现象。本文研究因热屈曲引起初始竖向变形的海底悬跨管道在内外流耦合作用下的涡激振动响应。首先,采用Euler-Bernoulli梁模型来模拟海底管道,通过对管道单元和内部流体单元进行受力分析,建立悬跨管道运动学平衡方程,确定内输高温流体管道的热屈曲平衡状态。然后,在方程中引入尾流振子模型,建立内输高温高压流体管道在内外流作用下的耦合动力学方程,采用Newmark-β方法对离散的涡激振动响应方程进行逐步求解,得到管道时程的振动位移、速度及加速度,确立了有初始变形管道振动的非线性振动时域预报方法。基于该方法进行算例分析,首先对比不同模态下考虑热屈曲和不考虑热屈曲的管道振型,观察热屈曲效应对于不同模态下管道振动形态的影响;通过分析管道振动频率随时间的变化趋势,结合建模过程中刚度矩阵的变化趋势,推导出管道轴力的周期性变化会引起自然频率的周期性变化;改变管道外部流体流速,观察管道振动频率、模态和幅值的变化,分析得出管道从低模态振动转为高阶模态振... 相似文献
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为了研究海床和管道内压对坠物撞击管道的影响,采用ABAQUS有限元软件建立了坠物撞击海底管道的有限元模型,分析了撞击过程中海底管道的动态响应。采用摩尔库伦模型模拟海床的非线性特性,并引入罚函数处理坠物、管道和海床三者的接触关系。分析结果表明:海床和管道内压对坠物撞击管道起到了保护作用。黏土海床对管道撞击的保护作用比砂土海床大,砂土海床对管道撞击的保护作用比刚性海床大;随着内压的增大,管道变形最大凹陷值减小;同时考虑内压和海床作用时管道受坠物撞击后的最大凹陷值比2个因素均不考虑时小,相差最大处达到了9.6%。所得结果对海底管道抗坠物撞击设计和管道的安全服役具有指导意义。 相似文献
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针对巡检机器人检测异物范围受限,只能检测经过训练的异常物体问题,提出了一种基于视频对齐的背景差分技术。巡检机器人由于运行速度不稳定、摄像头角度存在偏差,会导致视频无法对齐,识别准确率低,因此采用一种改进的联合优化算法对视频进行处理。首先使用改进的DTW算法逐帧查找与目标视频对应的帧,将视频对应帧提取出来;再采用SURF算法提取对应帧的特征点,进行筛选后使用DeepFlow算法得到对应帧图像的变形场矩阵,进而将图像角度修正,并进行像素级的匹配。实验结果表明,DTW-SURF-DeepFlow联合算法可以将图像进行完全的对齐,经过对齐的图像通过背景差分即可以检测出任意的异常物体,提高了异物检测的准确性。 相似文献