基于物联网技术的位置安全预警平台

为保障施工现场人员和车辆的安全生产,避免其进入风险作业区域,提出了一套位置安全预警策略,并开发了相应的物联网平台。针对GPS信号,研究了基于滑动均值的滤波方式对定位数据进行去噪,通过PNPoly算法判断去噪后的定位数据是否在划定的判断区域内,并给出对应的报警提示。采用Vue+SpringBoot前后端分离架构进行物联网平台的开发,设计对应人员、车辆、定位设备的信息管理模块、新增模块,确保了各种基本信息的统一有序管理。将高德地图导入前端界面,确保数据可视化的同时,更加真实地呈现了人员和车辆的定位信息。

特高含水老油田断层表征及剩余油高效挖潜

断层附近局部富集的剩余油是特高含水老油田重要的挖潜方向。以大庆长垣油田为例,紧密围绕断层边部剩余油精准挖潜的开发需求,创新了以“井断点引导”三维互动断层精细解释为特色的井震结合构造表征技术,准确刻画了断层三维空间形态,深化了断层边部剩余潜力的认识,转变了断层附近井位部署和挖潜调整的思路,形成了老油田断层附近剩余潜力区优选方法及配套的挖潜措施,有效挖掘了高含水老油田断层遮挡形成的剩余油,取得了显著的增储增油效果。

基于NB-IoT的建筑工地危险区域警告和平台研究与实现

针对建筑工地危险区域众多,地形复杂的情况,为确保工地施工过程的安全,需对施工的危险区域进行实时安全监控,对工人进入危险区域实施报警。针对以上情况,提出一种基于NB-IoT的工地警报系统。该系统通过STM32连接GPS模块及NB-IoT模块,通过连接华为物联网云端平台实现数据交互,通过Web界面实现危险区域的划分并实时显现、实时监测、进入危险区域报警的功能,解决了工地危险区域预警这一实际问题,保证工人的安全。

基于点云切片改进法的不规则物体体积测量

现有边界点排序算法在处理具有多个轮廓边界的点云切片数据时,存在无法区分各个边界、生成异常边界多边形和截面面积计算错误等问题,导致体积测量精度较低。为此,提出一种顾及截面中多轮廓边界分割的点云切片改进法,用于不规则体体积高精度测量。该方法首先通过欧氏聚类或多边形拆分再重组法将切片中多个边界一一分开;然后由PNPoly算法理清边界多边形之间的包含关系并计算截面区域面积;最后依切片顺序累加算得点云体积(即物体体积)。采用多组数据对比分析所提两种边界分割方法的有效性和准确性,及体积测量精度和效率。实验结果表明,多边形拆分再重组方法边界分割正确率高、适用性强,且体积测量精度稳定可靠、用时少(三组数据体积计算相对误差分别为0.0901%、0.0557%和0.0289%,计算用时分别为2.229 s,33.732 s和327.476 s),达到了体积高精度测量目的。