为了提供更加稳定可靠的能量,针对异质能的混合能量俘获问题,提出了一种基于同步电荷提取和翻转的可扩展异质能量俘获(Extensible Synchronous Charge Extraction and Inversion for Heterogeneous Energy Harvesting,EH-SCEI)电路。所...为了提供更加稳定可靠的能量,针对异质能的混合能量俘获问题,提出了一种基于同步电荷提取和翻转的可扩展异质能量俘获(Extensible Synchronous Charge Extraction and Inversion for Heterogeneous Energy Harvesting,EH-SCEI)电路。所提出的EH-SCEI电路,利用无源的峰值检测电路和RC微分电路在压电电压峰值时实现异质能源同步提取,并提出将部分电荷提取到储能端而另一部分电荷进行翻转以提高俘能效率的方法。仿真和实验结果均表明,所提出的电路可以对多个具有任意相位差的压电换能器进行能量采集并可根据实际的应用场景进行扩展;与现有电路相比,在输入输出范围、负载相关性、俘获效率等性能上,均有较大改善。展开更多
井眼轨道控制系统包括轨道设计、丛式井防碰以及测斜数据分析处理等多个功能模块,需要满足不同井型设计、施工与数据分析的需求,同时要考虑系统可维护性、可扩展性,以满足现场应用的新需求。采用传统设计方法会面临模块化不足、维护升...井眼轨道控制系统包括轨道设计、丛式井防碰以及测斜数据分析处理等多个功能模块,需要满足不同井型设计、施工与数据分析的需求,同时要考虑系统可维护性、可扩展性,以满足现场应用的新需求。采用传统设计方法会面临模块化不足、维护升级困难的窘境,因此提出一种基于可扩展框架的井眼轨道控制系统软件。该软件参考开放服务网关协议(Open Service Gateway initiative,OSGi)规范,采用插件式模块化的编程思想,将系统框架与功能模块相互分离,同时使模块以插件形式加载实现前后端分离。将设计系统成功推广应用于十余口井,结果表明,系统运行稳定,界面交互方便,数据响应快速,算法维护和版本更新方便快捷,满足了现场应用新需求。该设计思路可为油气领域同类系统的架构设计提供一种有效可靠的思路,对油气井领域系统开发具有借鉴作用。展开更多
本文围绕数据中心数据汇聚中对动态可扩展性和智能调度的高度需求,提出并实现了一套创新的数据汇聚系统。通过集成实时数据流量与网络负载监测、ARIMA模型进行精准预测以及基于动态规划的资源调度算法,系统能够实时响应数据处理需求的变...本文围绕数据中心数据汇聚中对动态可扩展性和智能调度的高度需求,提出并实现了一套创新的数据汇聚系统。通过集成实时数据流量与网络负载监测、ARIMA模型进行精准预测以及基于动态规划的资源调度算法,系统能够实时响应数据处理需求的变化,自动优化数据汇聚节点和网络带宽配置。相比于传统的静态配置系统,本系统在理论上展示了在数据处理效率、系统稳定性、成本节约方面的潜在优势,尤其是在应对突发数据流量和长期数据处理需求波动方面展现出高度的灵活性与效率。研究成果不仅为数据中心的智能化管理和动态资源分配提供了新思路,还对促进数据中心行业的可持续发展具有重要价值。This article proposes and implements an innovative data aggregation system based on the high demand for dynamic scalability and intelligent scheduling in data center data aggregation. By integrating real-time data traffic and network load monitoring, ARIMA models for accurate prediction, and dynamic programming based resource scheduling algorithms, the system can respond in real-time to changes in data processing requirements, automatically optimize data aggregation nodes and network bandwidth configuration. Compared to traditional static configuration systems, this system theoretically demonstrates potential advantages in data processing efficiency, system stability, and cost savings, especially in dealing with sudden data traffic and long-term data processing demand fluctuations, demonstrating high flexibility and efficiency. The research results not only provide new ideas for the intelligent management and dynamic resource allocation of data centers, but also have important value in promoting the sustainable development of the data center industry.展开更多
文摘为了提供更加稳定可靠的能量,针对异质能的混合能量俘获问题,提出了一种基于同步电荷提取和翻转的可扩展异质能量俘获(Extensible Synchronous Charge Extraction and Inversion for Heterogeneous Energy Harvesting,EH-SCEI)电路。所提出的EH-SCEI电路,利用无源的峰值检测电路和RC微分电路在压电电压峰值时实现异质能源同步提取,并提出将部分电荷提取到储能端而另一部分电荷进行翻转以提高俘能效率的方法。仿真和实验结果均表明,所提出的电路可以对多个具有任意相位差的压电换能器进行能量采集并可根据实际的应用场景进行扩展;与现有电路相比,在输入输出范围、负载相关性、俘获效率等性能上,均有较大改善。
文摘井眼轨道控制系统包括轨道设计、丛式井防碰以及测斜数据分析处理等多个功能模块,需要满足不同井型设计、施工与数据分析的需求,同时要考虑系统可维护性、可扩展性,以满足现场应用的新需求。采用传统设计方法会面临模块化不足、维护升级困难的窘境,因此提出一种基于可扩展框架的井眼轨道控制系统软件。该软件参考开放服务网关协议(Open Service Gateway initiative,OSGi)规范,采用插件式模块化的编程思想,将系统框架与功能模块相互分离,同时使模块以插件形式加载实现前后端分离。将设计系统成功推广应用于十余口井,结果表明,系统运行稳定,界面交互方便,数据响应快速,算法维护和版本更新方便快捷,满足了现场应用新需求。该设计思路可为油气领域同类系统的架构设计提供一种有效可靠的思路,对油气井领域系统开发具有借鉴作用。
文摘本文围绕数据中心数据汇聚中对动态可扩展性和智能调度的高度需求,提出并实现了一套创新的数据汇聚系统。通过集成实时数据流量与网络负载监测、ARIMA模型进行精准预测以及基于动态规划的资源调度算法,系统能够实时响应数据处理需求的变化,自动优化数据汇聚节点和网络带宽配置。相比于传统的静态配置系统,本系统在理论上展示了在数据处理效率、系统稳定性、成本节约方面的潜在优势,尤其是在应对突发数据流量和长期数据处理需求波动方面展现出高度的灵活性与效率。研究成果不仅为数据中心的智能化管理和动态资源分配提供了新思路,还对促进数据中心行业的可持续发展具有重要价值。This article proposes and implements an innovative data aggregation system based on the high demand for dynamic scalability and intelligent scheduling in data center data aggregation. By integrating real-time data traffic and network load monitoring, ARIMA models for accurate prediction, and dynamic programming based resource scheduling algorithms, the system can respond in real-time to changes in data processing requirements, automatically optimize data aggregation nodes and network bandwidth configuration. Compared to traditional static configuration systems, this system theoretically demonstrates potential advantages in data processing efficiency, system stability, and cost savings, especially in dealing with sudden data traffic and long-term data processing demand fluctuations, demonstrating high flexibility and efficiency. The research results not only provide new ideas for the intelligent management and dynamic resource allocation of data centers, but also have important value in promoting the sustainable development of the data center industry.
