物联网中多设备多服务器的移动边缘计算任务卸载技术综述

随着物联网(Internet of Things,IoT)技术的快速发展,出现了大量具有不同功能的设备(如多种带不同传感器的智能家居设备、移动智能交通设备、智能物流或仓储管理设备等),它们相互连接,被广泛应用于智能城市、智慧工厂等领域。然而,这些物联网设备的处理能力有限,很难满足延迟敏感、计算密集型应用的需求。移动边缘计算(Mobile Edge Computing,MEC)的出现有效解决了这一问题。物联网设备可以将任务卸载到MEC服务器上,借助它们完成相应的计算任务。这些服务器通常由网络运营商部署在网络边缘,即靠近用户端的网络接入层,用于汇聚用户网络的网络层面。某一段时间内,物联网设备可能处于多个MEC服务器的覆盖区域中,多个设备共享服务器有限的计算和通信资源。在这个复杂环境下,制定一个任务卸载和资源分配方案,使得任务完成的时延或物联网设备的能耗达到最优化,是一个NP-难问题。目前,已有许多工作对这一问题进行了研究,并取得了一定的成果,但在实际的应用中仍面临着一些问题。为了更深入地推进该领域的研究,文中对近几年的最新研究成果进行了分析、归纳和总结,对比分析了它们的优缺点,并对未来的工作进行了展望。     

广域复杂流体系统中基于无线传感网的数据保存关键技术研究进展

流体系统包括城市供水管网、天然气供给管网等,是具有经济和社会价值的重要基础设施。它们具有分布地域广、结构复杂、规模庞大、难以检测等特点,在出现泄漏、污染等异常时难以快速发现和准确定位。随着传感器技术、通信技术、微机电技术等的发展,利用无线传感网来对系统进行监测成为研究热点。由于在流体系统中通信困难,数据被监测到后很难实时传送给用户,只能暂时保存在传感器节点(简称节点)上,等待适当的时刻再进行上传。但是,节点具有体积微小、易损坏、存储容量小、通信能力弱、能量有限等特点,如何可靠地存储大量的数据是一个难点问题。目前,已有部分工作对这个问题进行了研究。为了解该领域研究的进展,文中对相关工作进行了细致地分析、对比、归纳和总结,介绍了它们的优缺点,并对未来的研究方向进行了探讨。     

可充电传感网中移动式能量补给及数据收集策略研究

可充电无线传感器网络是一种新型的无线传感网,它利用移动充电车在收集数据的同时给能量低的节点充电,可广泛应用于需要长期监测环境的应用中。但是,移动充电车如何在给定的延迟内完成数据收集,降低网络能耗并尽可能多地给低能量节点补充能量是一个具有挑战性的问题。因此提出一个新的算法RSEP(Root Selection with Energy Prediction)。首先,限定充电车的路径长度以保证延迟。然后,将路径上的低能量节点作为根节点,构造多棵数据收集树。若根节点能量可以保证其短期内不会死亡,则从树中寻找一条等于树的直径的路径。在该路径上选取网络中邻居最多的节点作为新的根节点,以改变树的结构来降低树高。树上的节点将它们的数据及能量信息沿着树传送到根节点。最后,移动充电车沿着充电路径为各个根节点充电时,就可以收集各个树上节点的数据及能量信息。此外,充电车收集到的能量信息会随着时间推移而“过时”,而能量信息是根节点选择时的重要参考因素。因此,充电车利用马尔科夫模型预测节点在下一轮数据收集开始时的能量,从而优化根节点的选择。仿真实验结果表明,与目前已有的算法相比,RSEP算法可以以较少的网络总能耗完成充电,并且每轮充电时间均较短。     

页岩气储层的基本特征及其评价

页岩气独特的赋存状态,"连续成藏"的聚集模式,区别于常规天然气储层的特征以及评价内容等决定了页岩气储层研究的特殊性。目前,国内针对页岩气储层特征及评价的工作开展得相对较少,需要建立相应的评价标准。在大量调研国外文献的基础上,综合利用四川盆地最新的浅井钻探和野外露头取样资料,从常规储层研究思路入手,详细分析了页岩气储层的基本特征(有机质特征、矿物组成、物性特征、储渗空间特征),进而总结了页岩气储层评价的主要内容;同时,借鉴美国页岩气勘探成功经验,从实际资料出发,筛选出有机质丰度、热成熟度、含气性等8大关键地质因素,进而提出了一套较为适用的储层评价标准。据该标准评价后认为,四川盆地下古生界筇竹寺组和龙马溪组2套海相黑色页岩具有良好的勘探开发前景。     

四川盆地龙岗东地区长兴组生物礁储层多期流体充注及油气成藏过程

基于四川盆地龙岗东地区长兴组礁滩储层的充注序列、流体包裹体、激光拉曼分析,对比潜在烃源岩生物标志化合物,认为长兴组储层存在多期流体充注,充填序列包括:第一期次方解石→沥青→第二期次方解石;沥青→萤石→石英→第二期次方解石等。第一期次方解石代表浅埋藏环境中正常地层流体充注;储层沥青来源于龙潭组烃源岩;萤石、石英具有异常高温,代表热液流体充注,含沥青包裹体(含油包裹体的裂解产物)富集表明热液流体充注与龙潭组生烃时期匹配;第二期次方解石代表中—深埋藏中正常地层流体充注,表明总体具有3期油气充注阶段:第一期为早侏罗世中—晚期(约190～175Ma)的少量龙马溪组天然气充注,对应长兴组地层温度约为110～130℃。第二期为中侏罗世到晚侏罗世早期(约175～160Ma)的龙潭组生油高峰期充注,形成大量含油包裹体,伴生大量含甲烷气—液两相包裹体,地层温度为130～140℃。第三期为早白垩世中晚期—晚白垩世中期(约120～90Ma)的原油裂解成气过程(地温超过160℃),伴生大量储层沥青。关键充注时期的逆断层活动是后期保存条件被破坏的主要原因。     

基于多目标优化的明文域信息隐藏算法

在传统的信息隐藏算法中，嵌入率和图像视觉质量是互相制约的，因而无法平衡两者之间的关系。为此，提出了一种将可逆信息隐藏算法和不可逆信息隐藏算法相结合的高保真算法。利用不可逆信息隐藏算法的高嵌入率和可逆信息隐藏算法在图像视觉质量方面的高峰值信噪比（peak signal-to-noise ratio，PSNR），在失真较小的情况下实现隐藏更多的秘密信息。此外，该算法还能根据具体的应用场景找到相对最优的嵌入率、恢复图像的PSNR和含密图像的PSNR的平衡点，从而适应不同的应用需求。实验结果表明，与现有的其他算法相比，该算法具有更高的嵌入容量和更好的图像视觉质量。     

对大川中地区上三叠统须家河组二、四、六段砂岩沉积相的再认识

学界对四川盆地晚三叠世须家河期沉积相的认识一直存在较大分歧,观点颇多。为此,基于露头剖面观察、取心井精细描述、单井剖面分析、实验室薄片鉴定,结合大量测井资料的研究应用成果,综合研究后认为：四川盆地大川中地区须二段砂体为滨浅湖砂体,河流相砂体分布在龙岗-旺苍以北、广安以东的区域,川中西部-川西北部地区有海侵影响,形成质纯的石英砂岩;须四段、须六段沉积期,除营山-八角场、广安-河包场地区须四段及须六段下部发育三角洲分支河道外,其余大部分地区为河流入湖砂体在湖岸线不断进退、湖面总体扩张的背景下经湖流、波浪再改造、再分配形成的滨浅湖滩坝砂体。结论表明：①在川中南部地区由于受雷口坡期古凸起的影响,在该凸起区缺失须一-须二段下部地层;②受湖流运动方向影响,湖盆中的砂体在川中南部地区呈北东向展布,而在川中北部地区则呈近东西向展布;③滩坝砂体主体分布区是优质孔隙性储层的发育区。     

大规模无环有向管网中移动物联网监测进展

大规模无环有向管网（Large-Scale Acyclic Directed Pipe Networks,LSADPN）包括城市供水管网、石油及天然气供给管网等,是影响国计民生的关键战略基础设施,具有巨大的经济和社会效益价值。但是,LSADPN具有规模庞大、连接复杂、深埋地下等特点,因此对它们进行实时、全面且准确的监测十分困难。近年来,随着纳米技术、传感技术和通信技术的发展,利用移动物联网对管道进行监测成为可能。但是移动物联网的通信范围和节点数量有限,无法大范围覆盖LSADPN从而进行有效监测。为了更加精确地监测LSADPN,如何部署节点数量有限的移动物联网成为一大难题。针对已有的研究,介绍了基于移动物联网的LSADPN监测技术研究现状,并对相关工作进行了详细的分析与对比。讨论了该领域面临的挑战,并对未来的研究方向进行了探讨。     

基于移动传感器的大规模复杂供水管网监测研究进展

采用移动传感器监测供水管网的目标是,在一定成本内,获取管网数据、发现管网内的泄漏与污染等问题,对节约水资源和保障居民健康具有重要的意义。然而,相关研究尚处于起步阶段。虽然在管网结构探测、移动传感器移动建模、移动传感器投放决策变量的选择等方面取得了一定成果。但是,管网水流情况多变、优化计算复杂等问题依然对该领域形成挑战。为了更好地推进该领域的研究,论文对相关工作进行了归纳、分析和对比,了解当前工作的优缺点,并对未来研究方向进行了展望。