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地震;石油

  • 石油勘探專業算法

    石油勘探專業算法,地震資料波阻抗反演前期準備,及三維或者二維初始模型的建立(層位約束插值)

    標簽: 石油勘探 算法

    上傳時間: 2013-12-18

    上傳用戶:x4587

  • 地震采集工程軟件系統KLSeis是用于地震勘探采集的大型工程軟件系統

    地震采集工程軟件系統KLSeis是用于地震勘探采集的大型工程軟件系統,它涵蓋了地震勘探野外數據采集的全過程。包含的具體內容有:⑴采集參數分析;⑵二維、三維觀測系統設計;⑶測量數據處理;⑷試驗資料分析;⑸二維、三維靜校正處理;⑹二維、三維地質模型分析;⑺勘探標準輔助格式處理。 是進行地震二維或三維觀測系統設計與應用的好工具,這是其完備的電子手冊。

    標簽: KLSeis 采集 工程軟件

    上傳時間: 2013-12-25

    上傳用戶:xjz632

  • 用Visual C++繪制簡單的人工地震剖面程序

    用Visual C++繪制簡單的人工地震剖面程序,對地球物探勘探專業特別是石油物探專業的學生應該很有用

    標簽: Visual 繪制 人工 地震

    上傳時間: 2013-12-29

    上傳用戶:zhuyibin

  • 抽油機超高轉差率電動機的應用研究.rar

    目前,油田的開采都是通過抽油機抽取地下的石油,因此國內油田對抽油機的需求量非常大。然而,據統計在油田生產成本中約有三分之一為電能消耗,其中抽油機消耗的電能約占總電能消耗的80%。驅動電動機是抽油機消耗電能的主要設備,年耗電量超過百億KWh。所以對抽油機的機械系統和電氣控制系統進行節能改造,最大限度地挖掘抽油機的節電潛力,可帶來相當可觀的經濟效益。 采用超高轉差電機作為抽油機的驅動電機,是現有改進抽油機系統的主要措施之一。這種電動機的特點是轉子電阻較大,起動轉矩得到有效提高,安裝容量得以降低;機械特性軟,遇到換相沖擊載荷時,轉速下降,靠曲柄慣性作用,減速器和電動機的扭矩變化趨于平緩,峰值扭矩明顯降低,從而改善了機、桿、泵的配合,提高了泵的充滿系數,增加產液量,達到系統節能的目的。此外,抽油機的工作過程中,驅動電機有時會處于發電狀態,對供電網的電能質量造成很大危害。超高轉差率電機能夠有效避免發電狀態的出現,從而減小對供電網的沖擊,保證供電質量。 本課題以抽油機節能改造中驅動電機節能為出發點,從超高轉差率電動機的機械特性、起動轉矩等方面,對該類型電動機驅動抽油機的優勢進行了理論分析。此外,本文還從能量平衡的角度,以抽油機中的動能平衡理論為基礎分析了電機轉差率對抽油機節能的影響。 最后,本文結合抽油機運動分析和抽油機曲柄運動曲線,以抽油機載荷系數為目標函數,編寫了優化計算程序,從而實現了對適合某一井況下抽油機的驅動電機的最優轉差率的定量計算,并以此作為設計或者選配超高轉差率電動機的依據。

    標簽: 抽油機 應用研究 電動機

    上傳時間: 2013-07-07

    上傳用戶:greethzhang

  • 20kW車用鉛酸電池智能管理系統.rar

    環境的不斷污染、石油能源的加劇消耗促使純電動車成為了各國各汽車廠商爭相研究的對象。而閥控免維護鉛酸蓄電池(VRLA)憑著其低廉的價格優勢占據了車用蓄電池的大部分市場份額。本文旨在開發一套完整的VRLA蓄電池管理系統,包括蓄電池狀態檢測、均衡充放電管理、溫度管理、充放電管理等。 本文首先討論了車用VRLA蓄電池的特性,包括其失效模式、改進方式以及各種充電方法對其物理上的影響。隨后,針對VRLA車用蓄電池,本文著重討論了電動汽車蓄電池的智能管理系統,第三章到第四章詳細介紹了裝載車內的管理系統(檢測系統、均衡系統);第五章著重討論了置于車外的充放電管理系統的設計和實現。 狀態檢測系統系統主要包括電池狀態采集系統以及剩余容量SoC、健康狀態SoH測量系統。本文針對電動汽車這個特殊應用場合,提出了一種新的同時基于AH定律、Peukert方程、溫度修正、SoH以及開路電壓的的容量預測方法。 均衡充電系統的目的是保持串聯電池組單體電池容量的均衡。均衡管理系統主要包括控制器、開關組件以及輔助均衡充電器三個部分。 主充電系統采用的是正負脈沖的充電方式,本系統通過一個全橋雙向DC/DC變流器來實現。主充電器的功率等級為20kW,在本課題組中,這個功率等級較之以往有較大的突破。

    標簽: 20 kW 車用

    上傳時間: 2013-04-24

    上傳用戶:飛翔的胸毛

  • 基于FPGA的B型超聲成像系統的設計與實現.rar

    便攜式B型超聲診斷儀具有無創傷、簡便易行、相對價廉等優勢,在臨床中越來越得到廣泛的應用。它將超聲波技術、微電子技術、計算機技術、機械設計與制造及生物醫學工程等技術融合在一起。開展該課題的研究對提高臨床診斷能力和促進我國醫療事業的發展具有重要的意義。 便攜式B型超聲診斷儀由人機交互系統、探頭、成像系統、顯示系統構成。其基本工作過程是:首先人機交互系統接收到用戶通過鍵盤或鼠標發出的命令,然后成像系統根據命令控制探頭發射超聲波,并對回波信號處理、合成圖像,最后通過顯示系統完成圖像的顯示。 成像系統作為便攜式B型超聲診斷儀的核心對圖像質量有決定性影響,但以前研制的便攜式B型超聲診斷儀的成像系統在三個方面存在不足:第一、采用的是單片機控制步進電機,控制精度不高,導致成像系統采樣不精確;第二、采用的數字掃描變換算法太粗糙,影響超聲圖像的分辨率;第三、它的CPU多采用的是51系列單片機,測量速度太慢,同時也不便于系統升級和擴展。 針對以上不足,提出了基于FPGA的B型超聲成像系統解決方案,采用Altera公司的EP2C5Q208C8芯片實現了步進電機步距角的細分,使電機旋轉更勻速,提高了采樣精度;提出并采用DSTI-ULA算法(Uniform Ladder Algorithm based on Double Sample and Trilinear Interotation)在FPGA內實現數字掃描變換,提高了圖像分辨率;人機交互系統采用S3C2410-AL作為CPU,改善了測量速度和系統的擴展性。 通過對系統硬件電路的設計、制作,軟件的編寫、調試,結果表明,本文所設計的便攜式B型超聲成像系統圖像分辨率高、測量速度快、體積小、操作方便。本文所設計的便攜式B型超聲診斷儀可在野外作業和搶險(諸如地震、抗洪)中發揮作用,同時也可在鄉村診所中完成對相關疾病的診斷工作。

    標簽: FPGA 超聲成像

    上傳時間: 2013-05-18

    上傳用戶:helmos

  • 基于FPGA技術的微弱GPS信號實時處理的實現.rar

    普通GPS接收機在特殊環境下,如在高樓林立的城市中心,林木遮擋的森林公路,特別是在隧道和室內環境的情況下,由于衛星信號非常微弱,載噪比(Carrier Noise Ratio,C/No)通常都在34dB-Hz以下,很難有效捕獲到衛星信號,導致無法正常定位。惡劣條件下的定位有廣闊的發展和應用前景,特別是在交通事故、火災和地震等極端環境下,快速準確定位當事者所處位置對于降低事態損失和營救受傷者是極為重要的。歐美和日本等發達國家也都制定了相應的提高惡劣條件下高靈敏度定位能力的發展政策。而高靈敏度GPS接收機定位的關鍵在于GPS微弱信號的處理。 本課題的主要研究內容是針對GPS微弱信號改進處理方法。針對傳統GPS接收機信號捕獲中的串行搜索方法提出了基于批處理的微弱信號捕獲方法,來提高低信噪比情況下微弱信號的捕獲能力,實現快速高靈敏度的準確捕獲;針對捕獲微弱信號處理大量數據導致的運算量激增,運用雙塊零拓展(Double Block Zero Padding,DBZP)處理方法減少運算量同時縮短捕獲時間。針對傳統GPS接收機延遲鎖相環跟蹤算法提出了基于卡爾曼濾波的新型捕獲算法,減小延遲鎖相環失鎖造成的信號跟蹤丟失概率,來提高惡劣環境下低信噪比信號的跟蹤能力,實現微弱信號的連續可靠跟蹤。通過提高GPS微弱信號的捕獲與跟蹤能力,進而使GPS接收機在惡劣環境下衛星信號微弱時能夠實現較好的定位與導航。 通過擬合GPS接收機實際接收到的原始數據,構造出不同載噪比的數字信號,分別對提出的針對微弱信號的捕獲與跟蹤算法進行仿真比較驗證,結果表明,對接收機后端信號處理部分作出的算法改進使得GPS接收機可以更好的處理微弱信號,并且具有較高的靈敏度和精度。文章同時針對提出的數據處理特征使用FPGA技術對算法主要的數據處理部分進行了初步的構架實現并進行了板級驗證,結果表明,利用FPGA技術可以較好的實現算法的數據處理功能。文章最后給出了結論,通過提出的基于批處理和基于DBZP方法的捕獲算法以及基于卡爾曼濾波的信號跟蹤算法,可以有效地解決微弱GPS信號處理的難題,進而實現微弱信號環境下的定位與導航。

    標簽: FPGA GPS 信號實時處理

    上傳時間: 2013-05-31

    上傳用戶:cccole0605

  • 基于ARM和CDMA的油井工況遠程監測系統

    抽油機井工況監測是石油生產過程中非常重要的環節,可以為油井提高泵效、高效管理提供可靠依據。隨著石油工業的迅速發展,傳統的人工操作遠遠不能滿足現代化石油生產的要求。將遠程監測系統應用于油井工況監測,可以降低工人勞動強度,提高生產效率和油田管理水平。針對目前已有油井工況監測系統存在的不足,本文研制出一種集計算機技術、電子技術和通信技術于一身、功能完善、可靠性高、成本低廉的抽油機井工況遠程監測系統。 示功圖是常用的用于判斷抽油機井工作狀況的方法,它是抽油機光桿在作往復運動的一個周期中,光桿相對位移與載荷的對應關系曲線。傳統的利用拉線位移傳感器獲取位移的方式,不能實現長期連續的監測。本系統采用加速度傳感器作為沖次傳感器,獲取每個周期的起始點,再利用拉線位移傳感器對一個周期中按時間等分的點的位移進行標定,既解決了拉線位移不能長期連續監測的問題,又保證了位移的精度。 本系統由工況傳感器、數據中繼單元、數據中心和手持機四部分組成。安裝在抽油井上的工況傳感器定時獲取并存儲示功圖數據,定時將數據發送到數據中繼單元。由數據中繼單元將多個工況傳感器的示功圖數據集中后,通過遠程網絡傳送到數據中心。數據中心實現對所有示功圖數據的存儲、查詢、分析和打印,并可以通過網絡實現數據共享。手持機用于對工況傳感器進行設置和標定,并可以現場獲取示功圖。 硬件電路采用低功耗設計方法,使用低電壓、低功耗的基于ARM7內核的LPC2138/2148微處理器及微功率無線數傳模塊,將硬件電路功耗降到最低。采用SD卡作為存儲器,增加了數據存儲容量和數據可靠性。采用單軸加速度傳感器ADXL105作為沖次傳感器,具有高精度、低功耗、高可靠性的優點。CDMA模塊采用基于CDMA1X數據通信網絡的H7710,組成高速、永遠在線、透明數據傳輸的數據通信網絡。 軟件設計遵循模塊化設計思想,既考慮到各模塊功能的實現,又兼顧了系統總體的協調性。本系統軟件由工況傳感器軟件、手持機軟件、數據中繼單元軟件及數據中心軟件四部分組成。工況傳感器軟件、手持機軟件和數據中繼單元軟件由ADS集成開發環境編寫,并由AXD仿真調試器生成可執行代碼,最后通過EasyJTAG仿真器下載到微處理器芯片中。數據中心運行于服務器/客戶機工作模式,使用SQL Server數據庫。數據中心處理軟件由Visual Basic6.0編寫,運行于Windows操作系統中。 通訊網絡由無線數傳網絡和CDMA網絡組成,工況傳感器與數據中繼單元組成無線數傳網絡,采用ISM工作頻段,實現近距離無線通訊。數據中繼單元作為無線數傳網絡的中心節點,通過CDMA網絡與數據中心通信處理機相聯,實現數據的遠程傳輸。 本系統首次利用加速度傳感器與拉線位移傳感器相結合的方式,實現抽油井工況長期連續監測,提高了整個系統的可靠性;利用ARM單片機作為微處理器,低功耗電路設計,低功耗工作模式,延長了電池的壽命;無線數傳網絡與CDMA網絡相結合,兼具無線數傳網絡與CDMA網絡的優點,降低了整個系統的安裝和運行費用;數據中心采用服務器/客戶機工作模式,便于用戶共享數據。目前該系統的各部分均經過硬件、軟件及運行測試,已經在油田試運行。運行結果表明,該系統性能完善,運行可靠,安裝及維護簡便,取得了較好的效果。

    標簽: CDMA ARM 遠程監測系統

    上傳時間: 2013-07-12

    上傳用戶:ivan-mtk

  • 基于FPGA 技術的模擬地震信號采集系統設計

    數據采集系統是整個地震勘探物理模擬實驗系統的關鍵環節。文章介紹運用FPGA 芯片控制,實現對高速模擬地震信號的數據采集技術,以及USB.2.0 接口總線軟硬件的實現技術。該系統具有采集精度高,傳輸速度

    標簽: FPGA 模擬地震 信號采集 系統設計

    上傳時間: 2013-04-24

    上傳用戶:ccsp11

  • 基于ARM的超聲波液位計的研制

    液位是工業生產中常見的測量參數,化工、石油、污水處理等各類工廠企業都要進行液位測量。目前,液位檢測技術飛速發展,新的液位測量儀表量程大、精度高、功能全,我國新型液位儀表大多依靠進口。由于超聲波測量液位具有非接觸測量、可測低溫介質、能夠定點和連續測量等優點,近年來,超聲液位測量技術取得了長足的進步,己成功應用于江河水位、化學和制藥工業、食品加工、罐裝液位等多種領域。 本文研制的是基于ARM的超聲波液位計。傳統的超聲波液位計一般使用8位的單片機作處理器,采用電子元件捕捉到超聲波回波信號后產生中斷,判斷超聲波的傳播時間。本文提出了使用32位ARM芯片做處理器,采用數字信號處理的方法來判斷超聲波傳播時間的設計方案。 本文使用高性能的ARM7TDMI-S內核的芯片LPC2119作為系統的運算控制器,加強了系統對超聲波回波信號的處理能力;使用A/D轉換器將回波信號轉換為數字信號,采用數字濾波處理信號,利用數值處理來判斷超聲波回波信號的起始點,提高了液位的測量精度;采用單換能器收發一體式電路設計,簡化了液位的計算;利用LPC2119芯片內部的CAN總線控制器設計了CAN總線通信接口;選用一線式數字溫度傳感器DSl8820進行溫度補償,避免了由于環境溫度的變化而產生的測量誤差。ARM芯片豐富的內部資源和I/0口線有利于今后擴展功能,升級系統。本超聲波液位計使用方便,精度高,能滿足工業生產中的要求。

    標簽: ARM 超聲波液位計

    上傳時間: 2013-04-24

    上傳用戶:lwt123

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