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基于深度學(xué)習(xí)的電潛泵井虛擬流量計(jì)量系統(tǒng)研究 2024-05-15 19:18:05

本文針對(duì)國(guó)內(nèi)、外采油計(jì)量系統(tǒng)地面建設(shè)投資和維護(hù)費(fèi)用高的問(wèn)題，建立了以電潛泵井為研究對(duì)象的趨勢(shì)分析、工況診斷預(yù)警、產(chǎn)液量計(jì)量等業(yè)務(wù)模型和算法，并研發(fā)形成了一套虛擬流量計(jì)量系統(tǒng)。該系統(tǒng)具備實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)采集監(jiān)控、產(chǎn)量計(jì)量等功能，為優(yōu)化油田地面流程工藝、生產(chǎn)降本增效和提升精細(xì)化管理水平提供了技術(shù)支撐。

異構(gòu)設(shè)備多協(xié)議自適應(yīng)接入方法研究 2024-05-15 18:53:20

本文針對(duì)智能制造中異構(gòu)設(shè)備間協(xié)議多樣且不兼容的問(wèn)題，提出了異構(gòu)設(shè)備多協(xié)議自適應(yīng)接入方法，并在系統(tǒng)總體架構(gòu)和智能網(wǎng)關(guān)的基礎(chǔ)上探討了自適應(yīng)接入方法，并在本地搭建環(huán)境進(jìn)行了試驗(yàn)驗(yàn)證，實(shí)現(xiàn)了對(duì)多種協(xié)議和設(shè)備的統(tǒng)一管理和控制，從而提高了網(wǎng)絡(luò)的靈活性和可靠性。

基于人工智能多維分析的煉鋼脫硫智能扒渣系統(tǒng) 2024-05-15 17:58:20

核電儀控系統(tǒng)結(jié)構(gòu)產(chǎn)品模塊化設(shè)計(jì)方法研究 2024-05-15 17:40:57

核電儀控系統(tǒng)使用的結(jié)構(gòu)產(chǎn)品要求性能穩(wěn)定可靠，根據(jù)歷年數(shù)十臺(tái)機(jī)組項(xiàng)目實(shí)踐，筆者提出了適用于核電儀控系統(tǒng)結(jié)構(gòu)產(chǎn)品模塊化設(shè)計(jì)的方法。較之傳統(tǒng)設(shè)計(jì)方法，模塊化設(shè)計(jì)方法重新定義結(jié)構(gòu)產(chǎn)品設(shè)計(jì)過(guò)程，該設(shè)計(jì)過(guò)程是一個(gè)已被反復(fù)驗(yàn)證的、可靠的模塊化結(jié)構(gòu)進(jìn)行產(chǎn)品搭建的過(guò)程，設(shè)計(jì)過(guò)程中產(chǎn)品在固有的、穩(wěn)定可靠的模塊構(gòu)成基礎(chǔ)上不斷迭代優(yōu)化，使產(chǎn)品性能趨于穩(wěn)定可靠。使用該方法設(shè)計(jì)完成的產(chǎn)品在生產(chǎn)制造階段，會(huì)引導(dǎo)供應(yīng)商從定制加工轉(zhuǎn)向類同化、批量化結(jié)構(gòu)重復(fù)加工過(guò)程，改變了供應(yīng)商的制造習(xí)慣。本文基于智能制造技術(shù)發(fā)展趨勢(shì)，結(jié)合相關(guān)的法規(guī)標(biāo)準(zhǔn)，為解決傳統(tǒng)設(shè)計(jì)方法的缺陷，提出該模塊化設(shè)計(jì)方法。該研究結(jié)果為后續(xù)核電儀控系統(tǒng)結(jié)構(gòu)產(chǎn)品設(shè)計(jì)開(kāi)發(fā)提供了技術(shù)參考。

單汽泵機(jī)組小汽輪機(jī)備用汽源無(wú)擾切換問(wèn)題分析及措施 2024-05-15 16:22:13

本文通過(guò)研究超超臨界機(jī)組汽動(dòng)給水泵小汽輪機(jī)汽源管道暖管疏水配置方法，分析目前汽動(dòng)給水泵小汽輪機(jī)汽源切換過(guò)程中存在的問(wèn)題，結(jié)合本機(jī)組所存在的問(wèn)題，對(duì)備用汽源暖管方式進(jìn)行改造。改造后大大提高了汽源切換的安全性、快速性，避免了因汽源切換導(dǎo)致的機(jī)組跳機(jī)，提高了機(jī)組運(yùn)行的可靠性。

基于單類支持向量機(jī)OCSVM的流量異常檢測(cè)技術(shù)研究與應(yīng)用 2024-05-15 14:33:42

目前，網(wǎng)絡(luò)攻擊已成為新型武器，敵對(duì)勢(shì)力利用網(wǎng)絡(luò)攻擊成功破壞電力等國(guó)家關(guān)鍵基礎(chǔ)設(shè)施已成為現(xiàn)實(shí)。電網(wǎng)智能終端攻擊一般針對(duì)電力特有的協(xié)議和特定的業(yè)務(wù)邏輯，具有攻擊目標(biāo)明確、操作隱蔽、潛伏時(shí)間長(zhǎng)等特點(diǎn)，且一般通過(guò)集團(tuán)式甚至是國(guó)家級(jí)實(shí)施攻擊。目前電網(wǎng)智能終端系統(tǒng)在攻擊檢測(cè)方面主要是借鑒傳統(tǒng)IT系統(tǒng)已較成熟技術(shù)，檢測(cè)網(wǎng)絡(luò)側(cè)的安全事件，但無(wú)法檢測(cè)到如偽造控制指令等針對(duì)系統(tǒng)業(yè)務(wù)指令級(jí)的異常安全事件。針對(duì)電網(wǎng)網(wǎng)絡(luò)側(cè)流量檢測(cè)，本研究提出了基于單類支持向量機(jī)OCSVM的流量異常檢測(cè)技術(shù)，其基本思想就是通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)的方法對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行二分類，并且只需要一類樣本就可以訓(xùn)練檢測(cè)模型，對(duì)噪聲樣本數(shù)據(jù)具有魯棒性，很好地滿足了工控系統(tǒng)的數(shù)據(jù)不平衡特點(diǎn)。