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CIM模型是IEC61970标准整体框架的基础,它是一种描述电力系统所有对象逻辑结构和关系的信息模型,为各个应用提供了与平台无关的统一的电力系统逻辑描述。本文介绍了一种基于ClM模型数据库的视频及环境监控系统与能量管理系统(EMS)的联动解决方案,实现了视频及环境监控系统与能量管理系统(EMS)的数据自动同步与设备操作联动视频的功能,彻底改变了以往变电站视频监控系统与能量管理系统(EMS)相互独立的运行方式,让使用者真正从电力调度专业角度利用视频图像资源辅助管理变电站的安全生产运行。 相似文献
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国内已建的地下储气库(以下简称储气库)大部分是由水淹气藏改建而成,为了进一步提高水淹气藏型储气库库存动用程度,进而实现储气库达容达产高效运行,以板中北储气库为例,深度剖析注采气运行各项指标及周期扩容达产能力,分析了影响库存动用的因素,提出了提高库存动用关键技术和措施,优化了储气库运行的关键参数。研究结果表明:(1)水侵气藏流体分布复杂、注采速度、气井产水、压力差异、井网井距是影响储气库库存动用程度的主要因素;(2)建立了不同区带单井合理配注方法,实现储气库均衡驱替,提高储气库波及效率;(3)建立了含水气井产能修正数学模型,指导了含水气井的合理配产,延长了生产时间,提高了水淹区库存的利用率;(4)论证了合理井网井距,优化了注采结构和地面压缩机配置,地下地面整体联动,实现了储气库差异化、精细化注采气,提高了气驱扩容效率。结论认为,板中北水淹气藏型储气库库存动用关键技术的研究与应用,将储气库库存动用程度提高了近10%,有效指导了水淹气藏型储气库的高效运行,对同类储气库库存分析与动用提供了借鉴和参考。 相似文献
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随着深度神经网络技术的发展,卷积神经网络(CNN)被越来越多地应用于地震数据的噪声压制中。常规CNN方法一般是在时间域进行,为了提升CNN方法对地震噪声的压制效果,提出了基于连续小波变换(CWT)的CNN地震噪声压制方法。该方法首先将一维时间域信号通过CWT转换为二维时频域信号。然后,在利用CNN对时频谱进行噪声压制时,提出了两种策略:能量谱策略(策略Ⅰ)是将CWT计算的复数矩阵的振幅谱作为CNN的训练样本,保持相位谱不变;复矩阵策略(策略Ⅱ)是将复数矩阵的实部和虚部图谱作为CNN的不同通道分别进行处理。最后,对于CNN的输出结果,利用逆连续小波变换(ICWT)将二维复数矩阵还原成一维地震信号。为了定量地对比方法的效果,提出利用峰值信噪比(PSNR)、结构相似性(SSIM)和均方根误差(RMSE)3个指标对比基于两种CWT策略的CNN方法与其它常规滤波(包括低通滤波、小波滤波和中值滤波)方法的噪声压制效果。相较于常规滤波方法,数值实验表明基于CWT策略的CNN方法具有更好的随机噪声和涌浪噪声压制效果。为了提高模型处理地震数据的泛化性,引入迁移学习对预训练模型进行微调。迁移学习的成功应用... 相似文献
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事务存储被认为是极具前景的多核处理器并行编程的手段,但存在开销过大的问题。采用Bloom Filter对事务间访问共享变量进行冲突检测,能够有效地降低开销,但其存在误判会导致不必要的事务作废,因此要尽可能减少。简要介绍了Bloom Filter和事务存储,提出了一种事务存储的自适应冲突检测算法ACDA,根据事务读写集合大小自适应地调整Bloom Filter的位串大小,在较低开销的情况下,保持误判率不增加。分析了软件事务存储中实现ACDA的特点,初步实现ACDA,与主流软件事务存储实现RSTM相比,在事务存储测试程序STAMP中,开销可接受的前提下,减少因误判而作废的事务最高达93%。给出了对ACDA哈希函数进一步优化的思路。 相似文献
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高阶算子分裂方法在改善图像边缘阶梯化、提高计算效率等问题上有很好的作用,其主要思想是将四阶的偏微分方程分裂成两个二阶的偏微分方程分别求解,先进行向量光滑,然后再进行图像重构。相对于第一步的一般显式数值迭代方法,本文应用原对偶格式进行变量替换,应用拟牛顿进行向量光滑。数值结果表明,该方法很好地提高了信噪比,且视觉效果显著。 相似文献
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PLC与变频器基于USS的标准化通信 总被引:2,自引:0,他引:2
USS是西门子公司为变频器开发的通信协议,在规模较小的自动化系统中,USS协议通信方式是一种很好的解决方案.本文将S7-200与西门子变频调速装置基于USS协议的通信作了标准化的设计,能通用于自动化控制系统中. 相似文献
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新近出台的数字对讲机国家标准,将这一新型手持通信终端推向了市场前沿.数字对讲机将多采用Soc设计,软件平台成为实现其功能的关键.立足数字对讲设备的应用,按照分步移植与扩展的步骤介绍一种以μC/OS-Ⅱ内核、MiniGUI图形界面与YAFFS文件系统等为基础,兼顾经济性的嵌入式软件平台的组建方法及其关键技术.系统实际运行表明,该方法完全可以满足普通手持通信终端对嵌入式系统的要求. 相似文献