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交叉海底管道探测方法研究

由于探测区域位于黄河三角洲前缘、渤海湾南岸的浅海海域,浅层地质条件十分复杂,加上该区位于渤海无潮点附近,区域潮汐复杂、潮流强大,风暴潮时有发生,上述地质条件及海洋环境均使得该区域为地形地貌复杂的强侵蚀冲刷区,同时也造成海底管缆时常露出海底、悬空,甚至发生移位和沉降。存在交叉现象的海底管缆在上述因素作用下,会导致管缆接触摩擦损坏现象,对石油开采、运输形成安全隐患。因此,准确探明交叉海底管道的位置及状态,为海底管道的维护及后期治理提供准确的数据是一项十分迫切和重要的任务。

  • 2022-03-08
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海底管道在位状态调查实践

在储运罐、管道等油气输送工具中,海底管道具有油气输送效率高、成本低、输送量大等优点,成为油气运输最经济、快捷、可靠的方式,所以海底管道是海上油气田的“生命线”。海底管道所处的海洋环境状况复杂,潮流、波浪、潮汐、风暴潮、海洋灾害地质等外营力作用都会对海底管道产生一定的影响,因此,有必要定期对海底管道在位状态进行调查。

  • 2022-03-07
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智能交通技术专利态势分析

智能交通技术体系庞大,涉及汽车、电子、通信、大数据和云计算等多领域技术的融合[1]。通常智能交通技术体系包括单车智能相关技术和基础支撑技术两部分(见图1)。在单车智能方面,自动驾驶是车辆智能化的技术发展方向;从技术层面看,环境感知、规划决策和控制执行是自动驾驶技术中3个关键技术分支[2]。大数据、云计算和高速移动通信网构成了智能交通基础支撑技术[3-4]。纵观智能交通整个产业情况,国内外传统车企、科技类企业、研究院所以及高等院校认为自动驾驶和V2X技术是智能交通的重要技术方向[5],均投入了大量的精力和资金进行相关研发,以期占据技术高地。

  • 2022-03-15
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人工智能领域专利布局态势分析

1956年美国达特茅斯会议的召开,标志着人工智能的诞生。但由于存储空间和计算能力的不足等多方面原因,人工智能几起几落,直至2006年之后,深度学习算法的提出以及不断的完善,同时移动互联网发展迅速,人工智能迎来了发展的爆发期,成为全球关注的焦点。为了掌握国际竞争的主动权,世界各国尤其是发达国家和新兴经济体提出了多方面的政策规划,积极推进人工智能的发展。

  • 2022-03-10
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海底障碍物探测技术

随着海洋的开发利用,海域工程呈现出日益增多的趋势,石油天然气开采、管线铺设、航道开挖、码头、桥梁、人工岛等建筑物的建造,都要求摸清工程区域内的海底障碍物,这就需要在工程区域内进行海底障碍物探测。目前障碍物探测的手段主要有多波束测深、侧扫声纳、海洋磁测、浅地层剖面法、拖底扫海及人工探摸等。目前任何单一的海底障碍物探测技术都存在其固有的局限性,而无法达到准确摸清障碍物存在形态的目的。因此,多种探测手段综合应用成为解决这一问题的一个有效途径。 本文根据一些障碍物探测实例,结合国内外障碍物探测的经验,探讨海底障碍物的地球物理探测技术。

  • 2022-03-08
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水下碍航物信息三维可视化管理技术研究

研究了水下碍航物信息的获取、处理、显示和管理等一整套技术方法,以水下碍航物数据库为支持,实现水下碍航物数据的获取、海图碍航物信息自动入库、水下碍航物可视化编辑、元数据信息查询和空间定位等功能,并实现以图片库和模型库为支持的海图碍航物要素的三维空间表达,建立水下碍航物三维可视化管理系统平台,为海洋测绘作业人员提供全方位、一体化的技术支持和信息保障。

  • 2022-03-08
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几种新型水下检测技术在国内海洋石油工程中的应用

水下检测作为一门新兴工程学科,集成了现代海洋工程技术、无损检测技术、潜水技术、潜水医学以及结构力学、断裂力学等学科。从最早的20世纪70年代英国、挪威等提出海洋平台水下检测以来,水下检测从工程技术、装备等都发展到一个较为成熟的行业。由于海洋石油开发热潮越来越高,海洋平台数量呈现爆炸式增长。世界各海洋石油生产国对海上工程结构物的水下定量检测与安全性评估十分重视,同时由于海洋油气设施的复杂性以及多样性,水下检测技术近年来从技术装备到应用范围也有了崭新发展。

  • 2022-03-08
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多波束成像声纳系统低功耗设计

针对多波束成像声纳系统降低系统功耗提高续航能力的要求,从硬件和算法两个方面展开了对系统的低功耗设计。硬件方面通过采用单电源运算放大器(OPA)电路架构对系统调理模块的放大、滤波链路进行了重新设计,实际测试结果表明实现了14.37W的系统功耗降低。算法方面通过提出一种基于圆阵的旋转多波束形成方法,在完成系统多波束设计的基础上实现了85倍的资源优化效果,为信号处理模块的FPGA芯片低功耗选型提供了技术支撑。

  • 2022-03-08
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随着人工智能的迅猛发展,知识图谱与大模型作为两大核心研究领域,各自彰显出独特的技术优势。知识图谱以结构化方式精准刻画实体关联,为知识表示与推理提供了可解释的框架;大模型则凭借海量数据训练展现出卓越的自然语言理解与生成能力,具备强大的泛化学习性能。

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