基于机器学习的基站故障根因分析方法研究

基站作为移动通信网络的关键基础设施,其稳定运行对网络质量和用户体验有着重要影响。但是,基站系统设备以及环境因素变化会导致各种故障,传统的基于人工经验的故障定位方法效率低下,无法快速定位故障,恢复基站服务,影响用户感知。为此,本文提出一种机器学习的方法来辅助基站故障根因定位。以历史告警数据和故障工单为源数据,通过TF-IDF、NMF和word2vec算法实现特征提取,并以CatBoost作为故障根因定位模型,从而实现快速判断故障工单的故障类别。最终本文所构建的模型根因定位准确率为88%。结果表明,该方案可有效用于辅助通信网络运维人员快速精准定位故障根因,并根据解决方案处理故障,从而缩短故障处理时长,提升网络运维的效率和质量。

4G/5G无线网络智能运维研究与应用

智能运维是网络智能化的重要内容,推行网络运维智能化,对4G/5G网络的高效、可靠运行具有非常重要的意义。本文提出一种4G/5G无线网络智能运维方案,采用多种AI深度学习算法,基于基站的告警、性能、动环等多维度数据建立基站退服预测模型、异常检测模型和故障根因定位模型,并进行模型组合,输出智能巡检、退服预警发布和故障工单根因智能定位等支撑一线生产的功能应用。经过实际的应用试点,验证了方案的可行性和有效性,为4G/5G网络智能运维的实施提供了有力的方法指导和技术支撑。

基于深度自编码器的移动通信基站异常度检测

传统的运维模式已无法满足4G以及5G网络运维的需要,运用人工智能和大数据等新技术,实现主动运维、快速运维和精准运维已成为网络运维发展的新趋势。基站异常检测是新型运维模式的一项重要内容,因此提出一种基于深度自编码器的基站异常度检测方法。首先对故障告警、相关性能KPI以及OMC运维指标分别建立稀疏降噪自编码器模型,然后综合三个模型的结果,对基站进行全面的异常度评测。该方法具有准确性高、评测粒度细、容易实施等特点,经过实际的试点应用,验证了该方法的有效性,为后续网络运维部门进行基站精准巡检以及进一步实现智能运维提供了可靠的数据支撑。

枯竭油气藏地下储氢技术挑战及展望

H2作为清洁高效的能源载体和燃料,面临大规模存储需求。盐穴、枯竭油气藏及含水层3种地下储氢库兼顾安全性与经济性,是目前可行性最高的解决方案,其中枯竭油气藏地下储氢最具发展前景。通过对比H_(2)与CH_(4)、CO_(2)的物性差异,探讨了地下储氢的特殊性,重点梳理了枯竭油气藏地下储氢面临的技术挑战及应对策略:对于不稳定驱替与渗流扩散引起的气体泄漏,需控制注气速率,优化注采及垫层气布置方案,开展盖层突破压力、表界面特性及流动传质机理研究;对于耗氢的地球化学反应与微生物催化作用,选址应避免高含氢敏感性矿物、离子及微生物的地层,防止大量H2被消耗;对于圈闭与人工材料完整性失效问题,应基于地层宏观、微观的变形及破裂演化特征,评估地层损伤与气体泄漏风险,合理选材以加强人工设施抗腐蚀、抗氢脆性能。最后,指出了未来地下储氢技术研究的攻关方向,分别为多尺度多场耦合H2损耗机制研究、地下储氢场地尺度数值模拟研究、地下储氢气体运移及泄漏监测技术研究,以期为推动地下储氢工程实践提供参考。