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1.
分布式光纤声波传感器(Distributed Acoustic Sensing,DAS)是近年来兴起的超密集地震观测系统,具有一系列观测密度高、观测成本低、耐受恶劣环境等优势,在油气行业得到了广泛应用,也引起了天然地震学界的关注.本文简要回顾了DAS系统的测量原理、发展历程、技术方案、介绍了测量原理及其响应特性,然后围绕多个观测实验,介绍浅部结构成像、深部结构探测和地震监测三个方向的典型应用实例,最后讨论了DAS系统在天然地震学研究中应用面临的挑战和发展趋势. 相似文献
2.
《岩土力学》2020,(1)
实时测量深部三维地应力场分布及扰动规律对工程岩体稳定性分析至关重要,但目前仍缺乏成熟的针对深部软弱围岩的地应力测试技术及配套仪器。首先详细介绍了深部软岩地应力测试方法流变应力恢复法的原理与技术,随后针对岩体压力传感器传感单元的方位合理布设问题展开了深入的理论分析。研究结果表明:如果六向压力传感器上半球的3个传感面法向布设为两两相互垂直,则下半球的3个传感面法向不能布设为两两相互垂直;如果上半球的3个传感面法向布设为两两相互垂直,则下半球的3个传感面法向不能与上半球的3个传感面法向平行,且下半球的3个传感面中不能有两个法向同时垂直于上半球任一传感面法向,下半球3个传感面法向与x、y和z轴的方向余弦值最好相差不大,且不能接近于两两相互垂直;如果上半球的3个传感面法向不两两相互垂直,从设计角度考虑列举了一种情形:上半球的3个传感面法向布设为与水平面夹角为45°,下半球的3个传感面法向与水平面夹角30°,上下半球的传感面法向在Oxy水平面上投影的夹角为60°,计算结果显示,此种布置方式是其中一种科学合理的布置方式。 相似文献
3.
钻探参数实时采集系统研制的目的是向钻探技术及管理人员提供直观的钻探实时参数,通过该系统可全天候的掌握钻探工况。钻探参数采集的方法是通过传感器采集压力、转速、位移、流量、液位等物理参数,使用配套的软硬件设备进行数据转换和处理,在人机交互界面显示直观的工程参数。该系统根据野外现场不同工作环境可以使用互联网、GPRS终端或者北斗卫星终端把现场实时工程数据无线传输至远程服务器上,用户通过手机或电脑即可查看到现场的实时或历史工程数据。采用本系统可以预防和减少钻探事故,为事故处理提供数据支撑,为实现钻探自动化、智能化提供基础数据。 相似文献
4.
5.
利用Weaver海浪模型,对拖曳式Overhauser海洋磁场传感器海浪磁噪声与深度、波幅等之间的关系进行了理论分析,证明了在极端海况条件下对海浪磁噪声进行抑制的必要性.为提高海洋磁测灵敏度,提出了一种基于改进的Sage-Husa自适应Kalman算法的海浪磁场噪声抑制方法.仿真结果表明,该方法能在不需要先验的噪声统计或实时参考噪声的情况下,实现磁场噪声协方差的快速收敛;且与常规的Sage-Husa算法相比,改进后的Sage-Husa算法降低了对初始参数的依赖性.另外,设计了一种拖曳式Overhauser海洋磁场传感器测试仪来测试上述算法.对比结果表明该方法不仅实现了磁场噪声统计参数的自适应估计,而且比经典Kalman滤波具有更好的滤波效果;此外,海浪磁噪声的功率谱密度由50 pT/Hz1/2@1Hz下降到6 pT/Hz1/2@1Hz. 相似文献
6.
7.
针对水平方向振动体的能量回收问题,设计一种基于电磁阻尼的振动能量回收装置,装置主要包括振动台、电磁阻尼器和稳压电路。有别于传统的重力方向上的电磁振动体能量收集装置,水平方向运动的振动台更有利于模拟高层建筑的实际的振动环境;为了减小滑动摩擦带来的能量损耗,设计了基于滚动轴承的电磁阻尼器;针对传统能量回收装置中单个线圈收集的能量功率偏低问题,提出增加单只线圈匝数和多只线圈串联的改进方法。在此基础上,设计了低功耗稳压电路,极大地提高了能量转换效率。实验表明:装置收集的能量输出功率可达20mW,为低功耗无线传感器节点供电提供了一种解决方案。 相似文献
8.
边坡是地质工程中常见的施工环境之一,目前对边坡的监测手段主要集中于GPS、激光、摄影仪、测斜仪、无人机、形状记忆合金、压电材料、电阻应变丝、碳纤维等技术手段,然而无论是从测量精度、能耗、环境适应性以及监测尺度方面,均有明显的优、缺点,边坡监测领域亟待创新。随之微型机电系统的高速发展,MEMS传感器在土木、地质工程领域的应用前景愈发宽阔。本文在对以往常用的边坡变形智能监测方法分析的基础上,对MEMS传感器的发展及应用进行研究认为,MEMS技术的独特优势对滑坡智能监测及防治具有重大的现实意义,其具有体积小、造价低、精度高、能耗低等优点,未来在地质工程、土木工程等领域具有广阔的应用前景。 相似文献
9.
WiFi-PDR室内组合定位的无迹卡尔曼滤波算法 总被引:1,自引:0,他引:1
针对当前室内定位的应用需求和亟待解决的关键问题,结合城市室内环境下广泛存在的WiFi无线信号以及智能手机传感器信息,提出了一种WiFi无线信号联合行人航迹推算(PDR)的室内定位方法。该方法采用无迹卡尔曼滤波(UKF)算法对WiFi和PDR定位信息进行融合处理,有效克服了WiFi单点定位精度低和PDR存在累计误差的问题。针对融合算法中WiFi指纹匹配计算量大的问题,用k-means聚类算法对WiFi指纹库进行聚类处理,降低了指纹匹配算法的计算量,提高了算法的实时性。通过在华为P6-U06智能手机平台上实际测试,在时间效率上经过聚类处理后系统定位耗时有很大程度的改善,平均降幅为51%,其中最大降幅达到64%,最小的也达到了36%;在定位精度上,当室内人员为行走状态时WiFi定位平均误差为7.76m,PDR定位平均误差为4.57m,UKF滤波融合后平均定位误差下降到1.24m。 相似文献
10.