基于SOPC技术的地球物理模拟可控震源研制

选用基于SOPC内核的专用芯片设计了地震物理模拟可控震源硬件平台;设计中,编写了基于Avalon总线接口与寄存器接口文件,应用SOPC Builder完成D/A模块的IP核设计以及系统外设IP核的配置工作,完成了可控震源硬件平台间各个功能模块的逻辑与时序接口控制;从实际测试结果来看,达到了设计的预期目的;该方案的优点在于通过SOPC技术来完成软硬件设计,系统集成度高,硬件平台可移植性好;经过实际应用,满足工程实际需要。

基于ConvLSTM神经网络的有杆抽油系统故障诊断研究

针对复杂抽油环境中的有杆抽油系统(rod pumping system,RPS)故障问题,提出一种基于深度学习算法的故障诊断方法。通过边缘计算设备,采集中国西北部油田12种油井工况的11961个抽油杆悬点载荷数据,构建油井使用年限范围内的常见工况数据集。利用卷积长短期记忆神经网络(convolutional long short-term memory neural networks,ConvLSTM)模型,建立抽油杆载荷数据与工作状态之间的特征关联,将算法模型部署在边缘计算装置中,从而实现RPS故障的边缘诊断。为了验证该方法的有效性,采集了5126例生产数据进行测试。结果表明,该故障诊断方法具有更高的准确率及更好的泛化能力,可对RPS进行接近实时的故障诊断。