用于油气管道智能封堵的电磁双向通信技术研究

相对于传统的管内带压开孔封堵技术,高压智能封堵技术具有很大优势,应用前景广阔;而管内外通信技术是研发智能封堵系统的关键技术之一;针对智能封堵现场干扰强、通信速率要求不高,而金属管道对高频信号衰减大的特点,提出了一种基于频率调制和频域解调的管内外超低频电磁双向通信方法,并研发了相应的通信系统;该系统采用两个不同频率的超低频电磁信号分别表示码元0和1;发射线圈在MCU软件控制下发射频率调制的电磁信号,接收线圈将电磁信号转换为电信号;该电信号经过滤波、放大和高精度A/D采集,得到数字信号;将该数字信号送入MCU,通过实时对该数字信号作DFT,并搜索信号DFT幅度谱的最大峰值所对应的频率,来实现信号的解调解码.通过实验室模拟试验,验证了所研制的管内外电磁双向通信系统可完成向管内智能封堵器正确发送指令,同时将管内封堵器的动作状态返回地面控制单元,从而可保证管内智能封堵作业的准确可靠.     

一种检测NAT后主机数目的方案

首先介绍了利用NAT技术实现共享接入上网的原理以及对NAT后的用户进行识别和精确定位的重要意义,然后在此基础上提出了一种新的数据源追踪技术。通过被动获取的方式来获取NAT下不同用户和同一知名网站交互的HTTP数据包中的CookieID,如果同一个IP地址与该网站有多个CookieID,则CookieID的数目就是通过该IP共享上网的主机个数,并可以通过该CookieID对用户进行精确-iX~11。该种方案具有更高的准确性和稳定性。     

基于集合经验模态分解和长短期记忆网络的催化裂化装置氮氧化物排放预测

氮氧化物（NOx）是催化裂化（FCC）装置再生烟气中的主要污染物之一,准确预测NOx的排放浓度可有效避免炼化企业污染事件的发生。鉴于污染物排放数据具有非平稳、非线性和长记忆等特性,为了提高污染物排放浓度预测精度,提出一种基于集合经验模态分解（EEMD）和长短期记忆网络（LSTM）的耦合模型。将NOx排放浓度数据经过EEMD为若干个固有模态函数（IMF）和一个残差序列;根据IMF子序列与原始数据之间的相关性分析,剔除极弱相关的信号分量,有效减小原信号数据中的噪声;将IMF序列集分为高、低频两部分,分别进入不同深度的LSTM网络;最终,将子序列的预测结果反变换得到NOx排放浓度。实验表明,在催化裂化装置NOx排放预测中,对比LSTM的表现,EEMD-LSTM耦合模型在均方误差（MSE）、平均绝对误差（MAE）分别减小了46.7%、45.9%;在决定系数R²上增大了43%,实现了更高的预测精度。     

固井工艺对过套管电阻率测井影响的数值模拟

过套管电阻率测井响应信号十分微弱,增强测量信号幅度对提高仪器测量精度、改善视电阻率计算结果的精确性具有重要意义;建立全空间有限厚度纵向、径向阶跃地层模型,针对近地表段为低阻、中阻和高阻三种地层模型,在MATLAB7.0环境下数值模拟分别得出了近地表段有/无水泥环封固条件下,套管上一、二阶电位差的分布;分析上、下供电模式下电位差分布特点,总结了近地表段水泥环对测井响应的影响,给出了不同地层条件下近地表段水泥封固的建议。     

一种新的基于SAML实现SIP认证的方法

本文通过将SAML(Security Assertion Markup Language)的认证、授权框架应用于SIP(Session Initiation Protocol)中,提出了一种可对用户终端进行身份认证与授权管理的安全机制.其中,采用了SAML artifact的绑定方式,对SIP协议认证流程进行了改进,在SIP消息传递过程中解决了实体之间的认证与授权问题,实现了SAML语言与SIP协议的有机结合.该机制可抵御重放攻击、假冒攻击等多种安全威胁.     

抗几何攻击的盲数字水印技术

数字水印技术是解决数字作品版权保护的一个重要手段。衡量数字水印技术可靠性的标准是能否抵抗各种水印攻击,而几何攻击是目前困扰数字水印领域发展的突出问题,数字水印多采用盲水印算法。总结了当前抗几何攻击的各种盲水印方法,并对今后的研究方向进行了探讨。     

8031单片机粘度自动测量系统

旋转式粘度计由单片机做控制,配合少许外围部件,可构成具有自动测试、数量、计算和打印功能的粘度自动测量系统。本文介绍了该系统的硬件配置及主要软件模块。     

基于集合经验模态分解和长短期记忆网络的催化裂化装置氮氧化物排放预测

氮氧化物（NOx）是催化裂化（FCC）装置再生烟气中的主要污染物之一,准确预测NOx的排放浓度可有效避免炼化企业污染事件的发生。鉴于污染物排放数据具有非平稳、非线性和长记忆等特性,为了提高污染物排放浓度预测精度,提出一种基于集合经验模态分解（EEMD）和长短期记忆网络（LSTM）的耦合模型。将NOx排放浓度数据经过EEMD为若干个固有模态函数（IMF）和一个残差序列;根据IMF子序列与原始数据之间的相关性分析,剔除极弱相关的信号分量,有效减小原信号数据中的噪声;将IMF序列集分为高、低频两部分,分别进入不同深度的LSTM网络;最终,将子序列的预测结果反变换得到NOx排放浓度。实验表明,在催化裂化装置NOx排放预测中,对比LSTM的表现,EEMD-LSTM耦合模型在均方误差（MSE）、平均绝对误差（MAE）分别减小了46.7%、45.9%;在决定系数R²上增大了43%,实现了更高的预测精度。     

管道清管器实时远程跟踪定位系统的设计与实现

为了能够及时发现卡堵在油气管道中的清管器,需要对工作中的清管器进行实时远程跟踪定位;文章开发了一套管道清管器实时远程跟踪定位系统,该系统在清管器接收机中内置GPS模块,接收机检测到清管器发射的低频信号时向GPS模块发送指令进行导航定位,并将得到的定位信息通过访问网址的方式发送给指定的服务器,由服务器调用Google地图进行显示;远程终端可通过访问网页的方式在Google地图中观察清管器的所在位置以及运动轨迹,从而实现对工作状态下的清管器进行实时的远程跟踪定位.     

旋转磁场井间测距信号采集系统的设计与实现

旋转磁场井间测距（RMRS）是石油勘探开发中复杂结构井精确导向、准确中靶的关键技术之一.针对RMRS信号低频微弱特性,提出了信号采集系统的设计方案.选用高灵敏度三轴磁场传感器Mag-03MSL70,设计了基于低噪声、低零漂放大器的通带平滑的窄带滤波放大电路,实现了对超低频磁场信号的精确检测,并通过实验,达到了高精度的准确测量目的.