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基于Exynos 4412 SCP平台的油气井出砂在线监测物联网终端

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基于Exynos 4412 SCP平台的油气井出砂在线监测物联网终端

作者：毕凌志西安石油大学

学位级别：硕士

出砂冷采技术是油藏开采的重要工艺,具有很高的经济效益,但严重的出砂会给油田的正常生产带来很大的危害。传统的出砂监测系统功能单一,很大程度上依赖人工操作,无法实时、动态地查看出砂状况。针对该问题,本文研制了一种出砂在线监测... 详细信息

出砂冷采技术是油藏开采的重要工艺,具有很高的经济效益,但严重的出砂会给油田的正常生产带来很大的危害。传统的出砂监测系统功能单一,很大程度上依赖人工操作,无法实时、动态地查看出砂状况。针对该问题,本文研制了一种出砂在线监测物联网终端系统,以提高出砂监测能力,保障油气井生产安全。本文设计的出砂在线监测物联网终端是以传统的出砂监测系统为基础,利用超声相控阵列传感器实时采集出砂数据,基于Exynos 4412 SCP平台实现数据存储、数据上传以及数据显示,提供实时数据查看、历史数据查询、远程监测、井口定位以及数据异常报警等功能,从而实现油气井出砂状况的实时监测。首先,本文从出砂监测算法的角度出发,通过分析传统出砂监测系统的工作原理和结构,发现当前存在的不足,提出了可利用物联网技术的方法来实现出砂在线监测。其次,通过对出砂在线监测终端的内容界定和功能定位,设计了监测系统的整体实现方案。再次,完成了出砂数据采集模块、在线监测终端模块的软硬件设计,利用结构化查询语言将出砂信息存储到SQLite数据库,通过无线通信技术将出砂信息实时传送至One NET物联网云平台,利用Qt界面开发技术,设计了出砂在线监测终端的人机交互界面。最后,搭建室内油气井出砂在线监测物联网终端模拟实验环境,对监测终端进行测试验证,实验结果表明,出砂在线监测物联网终端运行稳定,性能良好。本文完成的研究工作和取得的成果为能及时发现出砂异常,在关键时间内采取有效措施提供了指导性意义,设计的出砂在线监测物联网终端为实现数字油田和智慧油田提供了借鉴与参考。

关键词：出砂监测 Exynos 4412 SCP平台物联网

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甲状腺癌合并双侧卵巢颗粒细胞瘤一例

中华耳鼻咽喉头颈外科杂志 2009年第11期44卷 949-950页

作者：李尚明毕凌志荣成市第二人民医院病理科威海264309 荣成市第二人民医院耳鼻咽喉科威海264309

多原发癌是指同一宿主的不同器官同时或异时发生两种或两种以上的原发恶性肿瘤，临床上较少见，易于转移或复发癌混淆，现介绍甲状腺、卵巢多原发癌一例，希望提高临床对多原发癌的认识，减少误诊。

关键词：双侧卵巢颗粒细胞瘤甲状腺癌原发恶性肿瘤多原发癌复发癌临床

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悬雍垂腭咽成形手术治疗鼾症的手术改进

山东医药 2002年第10期42卷 51-52页

作者：秦志文尹绥芝闫红英毕凌志张德力荣成市第二人民医院山东荣成264309

鼾症伴阻塞性睡眠呼吸暂停综合征(OSAS)是危害人体健康的常见疾病.1991年2月～1996年11月,我们采用自行设计的悬雍垂腭咽成形术治疗鼾症30例.现报告如下.

关键词：悬雍垂腭咽成形手术鼾症改良术式手术方法 OSAS 阻塞性睡眠呼吸暂停综合征

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鼻睫状神经痛二例误诊

临床误诊误治 1999年第3期12卷 81-82页

作者：原所凤毕凌志山东省荣成市第二人民医院

【例１】男，４９岁。１０年前因摔倒致前额部及鼻梁软组织挫伤，此后右额部及右眼眶呈间歇性疼痛，伴流泪、流涕。颅脑ＣＴ和副鼻窦Ｘ线片无明显异常。内科诊断神经性头痛，多种药物治疗无效。眼科诊为眶上神经痛，行眶上神经封闭，症... 详细信息

【例１】男，４９岁。１０年前因摔倒致前额部及鼻梁软组织挫伤，此后右额部及右眼眶呈间歇性疼痛，伴流泪、流涕。颅脑ＣＴ和副鼻窦Ｘ线片无明显异常。内科诊断神经性头痛，多种药物治疗无效。眼科诊为眶上神经痛，行眶上神经封闭，症状暂时缓解。１９９７年２月来耳鼻咽...

关键词：鼻睫状神经嗅裂区丁卡因地卡因局部麻醉药鼻副鼻窦鼻旁窦中鼻甲肥大

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基于STM32的无线心率实时监测装置

云南化工 2020年第12期47卷 160-161,164页

作者：丁莹芝毕凌志西安石油大学电子工程学院陕西西安710300

设计的是基于STM32的无线心率实时监测装置,采用光电容积法,通过心率传感器采集数据,并将数据通过无线通信的方式传输给上位机客户端,实现心率的实时监测,对预防心脑血管疾病有着积极的作用。待测者只需穿戴监测装置,即可进行监测,操作... 详细信息

设计的是基于STM32的无线心率实时监测装置,采用光电容积法,通过心率传感器采集数据,并将数据通过无线通信的方式传输给上位机客户端,实现心率的实时监测,对预防心脑血管疾病有着积极的作用。待测者只需穿戴监测装置,即可进行监测,操作简单,功能性强,能达到早发现早治疗的目的。

关键词： STM32 心率实时监测无线通信

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基于ARM平台的出砂监测物联网系统

云南化工 2021年第1期48卷 101-103页

作者：毕凌志丁莹芝西安石油大学陕西西安710065

为解决油田上无法实时获取油气井出砂数据问题,设计了油气井出砂监测物联网系统。采用FPGA+STM32+ARM组合平台的设计,利用阵列式出砂传感器实现对信号的采集,经数据高速处理提取有效的出砂信号后,利用本地数据库存储数据,并在本地的LCD... 详细信息

为解决油田上无法实时获取油气井出砂数据问题,设计了油气井出砂监测物联网系统。采用FPGA+STM32+ARM组合平台的设计,利用阵列式出砂传感器实现对信号的采集,经数据高速处理提取有效的出砂信号后,利用本地数据库存储数据,并在本地的LCD屏幕上显示出砂数据,基于TCP/IP模型将数据上传至OneNET云平台,从而实现远程、实时监控。如果物联网广泛地应用于油气井的出砂监测,在节约成本的同时,能达到更好地控制油井出砂的目的,推动油气井生产实现数字化、智能化监测的方向发展。

关键词：油气井出砂监测嵌入式技术 OneNet云物联网

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基于AD9838的FSK调制信号系统

传感器世界 2020年第1期26卷 18-22页

作者：徐飞党博王新亚欧姗姗毕凌志西安石油大学陕西西安710065

针对井下声波传输数据速率低、误码率高等问题提出了基于AD9838的FSK调制信号系统。首先,井下温度传感器DS18B20采集井下温度数据,然后将这些温度数据发送给dsPIC主控制器。dsPIC通过十进制转二进制算法将这些数据转换成二进制数据,随后... 详细信息

针对井下声波传输数据速率低、误码率高等问题提出了基于AD9838的FSK调制信号系统。首先,井下温度传感器DS18B20采集井下温度数据,然后将这些温度数据发送给dsPIC主控制器。dsPIC通过十进制转二进制算法将这些数据转换成二进制数据,随后,通过内部定时器模块将这些二进制数据转换成八位的码元序列。最后,主程序外针对码元序列的值是1还是0对AD9838芯片写入不同的频率控制字,改变AD9838输出正弦波的频率,从而达成FSK调制。实验结果表明,相对于传统的硬件调制电路,该方法可有效降低传输误差,并具有结构小,易于切换调制频率等优点。

关键词：声波传输 dsPIC AD9838 FSK调制

城市生态系统健康的研究现状和发展趋势——基于中外文献对比

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南方建筑 2024年

作者：涂心怡毕凌岚西南交通大学建筑学院

城市生态环境问题日益突出的现实使得城市生态系统健康研究备受关注。以1990-2023年Web of Science(WoS)和CNKI核心合集数据库为检索源，运用文献计量分析梳理当前有关城市生态系统健康的研究进展。结果表明：（1）国内外城市生态系统... 详细信息

城市生态环境问题日益突出的现实使得城市生态系统健康研究备受关注。以1990-2023年Web of Science(WoS)和CNKI核心合集数据库为检索源，运用文献计量分析梳理当前有关城市生态系统健康的研究进展。结果表明：（1）国内外城市生态系统健康研究总体可分为初始期、发展期和巩固期三个阶段，研究在2004年后呈现快速增长趋势。（2）中国学者是研究主力，但在该领域与其他国家机构的协同研究并不充分。（3）目前研究聚焦于确立城市生态系统健康的评估方法和评估体系，研究技术多元，但理论研究有待深入、评定标准难以准确量化以及城市生态系统健康管理有待系统性落实。因此，立足城市生态系统健康状况的时空演变规律，探究其与城市空间的耦合关系，继而构建国土空间规划语境下的调控管理方略框架将成为该领域研究的未来趋势。

关键词：城市生态系统健康健康评价可视化分析研究进展对比研究

基于改进YOLO的航拍图像目标检测算法研究

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基于改进YOLO的航拍图像目标检测算法研究

作者：毕凌云齐鲁工业大学

学位级别：硕士

近年来,随着无人机技术的普及和应用,通过无人机航拍来完成特定任务的需求也越来越旺盛,无人机航拍技术在智慧交通、灾害救援、电网巡检、军事行动等民用和军用领域都有广泛的应用。但是从高空获取的无人机图像往往尺寸较大,其中的目标... 详细信息

近年来,随着无人机技术的普及和应用,通过无人机航拍来完成特定任务的需求也越来越旺盛,无人机航拍技术在智慧交通、灾害救援、电网巡检、军事行动等民用和军用领域都有广泛的应用。但是从高空获取的无人机图像往往尺寸较大,其中的目标通常存在过小或密集的情况,给基于深度学习的目标检测任务带来了极大挑战。另外,无人机等移动设备性能较低,而一些优秀的目标检测模型通常体积较大,不便在性能受限的移动或嵌入式等设备部署和应用。本文基于轻量的YOLOv5s目标检测算法,对其网络结构进行改进,提出了两种针对航拍图像的目标检测算法LAI-YOLOv5s和URS-YOLOv5s,以提升对图像中较小目标和密集目标的检测精度,并兼顾模型轻量化使其方便在无人机设备部署。本文具体研究内容包括四个部分。首先,针对航拍图像目标的特征不易提取、现有算法误检率较高的问题,本文基于密集连接的思想设计了两个特征提取模块用于YOLOv5s的骨干网络,有效提升了算法对航拍图像目标的特征提取能力;其次,针对航拍图像目标在深层网络中的位置信息丢失严重、现有算法漏检率较高的问题,本文基于PANet提出了两种跨路径的特征融合网络:APFNet(AcrossPath Fusion Networks,APFNet)和DFM-CPFN(Deep Feature Map Cross Path Fusion Networks,DFM-CPFN),用于YOLOv5的颈部网络,以增强浅层网络和深层网络的信息融合;另外,针对现有目标检测模型较大、不便在无人机等移动设备部署的问题,本文基于分组卷积和逐深度卷积的思想,设计了两个轻量级模块,以降低算法的计算成本,方便模型的部署;最后,本文将上述各改进方法分别结合,提出了两种航拍图像目标检测算法LAI-YOLOv5s和URS-YOLOv5s。本文基于三种数据集对所提算法进行实验,包括无人机航拍数据集、遥感航拍数据集、以及微小人群数据集,训练并验证和测试改进算法的有效性。实验表明,LAI-YOLOv5s和URS-YOLOv5s在检测精度上均远远高于原算法:LAIYOLOv5s在无人机航拍图像数据集上的m AP@0.5指标比原算法提高了8.3%,URS-YOLOv5s在遥感航拍数据集上的m AP@0.5指标比原算法提高了6.3%。另外,相比于检测性能优异的YOLOv5l,本文所提算法的检测精度也更高,同时还具有相比于YOLOv5l低很多的参数量和计算量,以及更快的推理速度。综上所述,针对航拍图像目标检测中存在的问题,LAI-YOLOv5s和URS-YOLOv5s都具有相对更好的检测性能,并且更适合在无人机等移动设备上部署。

关键词：深度学习目标检测航拍图像 YOLO 图像处理