钻井实时数据管理系统的设计与实现
这是一篇关于钻井生产,数据监测,GA-XGBoosst,异常预警,三维建模的论文, 主要内容为在以往的钻井生产中,专家工程师通常需要驻守钻井现场,进行数据监测和生产指挥。但是钻井现场大多位置偏僻,环境恶劣,给工作人员带来了很大的不便。为了解决专家工程师需要驻守钻井现场的问题,本文结合远程钻井技术和集成学习算法,研究并实现了钻井实时数据管理系统,主要研究内容包括钻井事故检测算法和钻井实时数据管理系统两部分。在钻井事故检测中,本文提出了基于GA(Genetic Algorithm,遗传算法)-XGBoost的钻井事故检测算法。首先选用训练速度快、准确率高的XGBoost算法应用于钻井事故检测,但由于该算法参数取值对准确率影响较大,且参数繁多,人工调整参数较为困难。因此本文通过网格搜索和遗传算法寻找XGBoost的最优参数。经过实验对比,发现基于GA-XGBoost的算法准确率最高,相比未优化和基于网格优化的XGBoost算法,准确率分别提高了9%和4%。在系统方面,本文主要设计并实现了钻井实时数据管理系统,该系统包括数据远程传输和数据管理平台两个部分。其中数据管理平台以钻井实时数据为基础,实现了用户信息管理、井场数据监测、工程异常预警和钻井模拟仿真四大功能模块。井场数据监测通过设计模拟仪表和数字仪表,实现对钻井数据的实时监测。工程异常预警通过基于GAXGBoost的钻井事故检测算法建立工程异常预警模型,判断钻井过程中发生的事故类型并及时预警。钻井模拟仿真是利用三维建模和虚拟现实技术,建立井场设备的三维模型,构建整个钻井现场的虚拟场景,并编写程序控制钻井模型完成起钻、下钻等操作,最终实现对钻井过程的模拟仿真。在系统开发方面,本文采用基于.NET平台的三层架构,结合SQL Server 2019数据库管理,实现了钻井实时数据管理系统,并对各项功能进行了测试,确保系统能够正常稳定运行。
快递业务系统货件派送异常自动侦测流程的研究
这是一篇关于物流派件异常侦测,异常预警,数据可视化,物流ERP,Python Web的论文, 主要内容为当前,物流派件异常侦测已经成为各大企业愈加关注的领域,尤其是最近几年在企业电子商务领域中十分流行。不同于传统行业,随着电子商务的迅猛发展,物流作为近年来新兴的行业,有着自身的业务特色。异常侦测对于企业尤其是电商来说,货件的快速派送与货件派送的优质服务是提升物流效率和强化企业形象等方面的关键决胜点,但是当前物流中存在大量的丢包延误而被客户投诉的事件,可见物流派件跟踪的异常侦测需要改善。本课题根据目前的物流异常侦测系统或软件的特色和业务流程,通过对派件时间范围的设定加入异常预警、异常检测、数据分析和数据可视化等新功能,并利用Python Web技术,再开发了一个异常侦测系统。 本文的工作主要包括以下几个方面： (1)详细介绍了物流派件异常侦测的发展过程和技术特点,总结了物流派件异常侦测相关功能,利用Python Web技术完善物流派件过程中出现异常可实现的侦测与告警。对目前市场上已有的物流ERP系统异常侦测系统或软件,进行了调研,综合总结它们各自的功能特点和侧重方向,作为本文开发的参考。 (2)在传统功能实现的基础上加入异常预警和数据分析模块,通过计算各信息节点的时间间隔,来预测是否可能存在异常,分析收集的异常数据,反馈异常预警结果,调节预警阀值,增加异常预警的准确性,从而实现对异常的预警,提升物流企业处理异常的及时性。 (3)学习和研究Python Web和其他Web开发的相关技术,包括：Python(服务器端编程语言),JavaScript(客户端编程语言),jQuery (JavaScript框架),Django (Python集成框架)。利用上述技术和框架,完成了物流异常侦测系统的开发,并对该系统进行了测试和评估。
基于云平台的5G陶瓷滤波器成型装备的监控系统研究
这是一篇关于成型装备,监控系统,云平台,异常预警的论文, 主要内容为5G陶瓷滤波器成型装备是电子陶瓷粉末冶金行业中重要的设备之一,随着全球制造产业逐渐向制造服务产业转型的趋势,构建云服务平台提高5G陶瓷滤波器成型装备的智能化程度是提升其核心竞争力的关键。本文以5G陶瓷滤波器成型装备为研究对象,结合云平台技术,研究并开发了5G陶瓷滤波器成型装备的远程监控系统。本文首先分析了5G陶瓷滤波器成型装备的组成结构与工作原理,从其现存问题出发,结合调研需求,提出了监控系统的总体方案。其次,针对5G陶瓷滤波器成型装备维护分析手段不足的问题,基于故障树分析法对其故障机理进行研究,分析得到了成型装备发生故障的最小割集及可靠度,为系统的远程诊断服务功能提供了理论基础;同时,建立了基于时间序列的成型过程异常预警模型,并利用影响成型制品质量的关键参数验证了其准确性。再次,基于STM32微处理器对监控下位子系统进行研究,完成了多源数据采集、通信、无线传输等模块的软硬件设计,实现了对成型装备上PLC、传感器单元的数据采集,并通过MQTT协议与云平台进行交互。最后,结合阿里云物联网平台,基于B/S架构对监控上位子系统进行研究,利用Visual Studio、My SQL等工具,完成了Web监控应用端中成型过程异常预警机制的设计部署、与云平台的数据交互以及各个功能模块的开发,实现了对5G陶瓷滤波器成型装备的实时运行监控、成型过程异常预警等功能。本课题所研发的5G陶瓷滤波器成型装备监控系统最终通过联机调试,达到了预定的设计指标,为实现5G陶瓷滤波器成型装备的智能化改造提供了有效的解决方案。
快递业务系统货件派送异常自动侦测流程的研究
这是一篇关于物流派件异常侦测,异常预警,数据可视化,物流ERP,Python Web的论文, 主要内容为当前,物流派件异常侦测已经成为各大企业愈加关注的领域,尤其是最近几年在企业电子商务领域中十分流行。不同于传统行业,随着电子商务的迅猛发展,物流作为近年来新兴的行业,有着自身的业务特色。异常侦测对于企业尤其是电商来说,货件的快速派送与货件派送的优质服务是提升物流效率和强化企业形象等方面的关键决胜点,但是当前物流中存在大量的丢包延误而被客户投诉的事件,可见物流派件跟踪的异常侦测需要改善。本课题根据目前的物流异常侦测系统或软件的特色和业务流程,通过对派件时间范围的设定加入异常预警、异常检测、数据分析和数据可视化等新功能,并利用Python Web技术,再开发了一个异常侦测系统。 本文的工作主要包括以下几个方面： (1)详细介绍了物流派件异常侦测的发展过程和技术特点,总结了物流派件异常侦测相关功能,利用Python Web技术完善物流派件过程中出现异常可实现的侦测与告警。对目前市场上已有的物流ERP系统异常侦测系统或软件,进行了调研,综合总结它们各自的功能特点和侧重方向,作为本文开发的参考。 (2)在传统功能实现的基础上加入异常预警和数据分析模块,通过计算各信息节点的时间间隔,来预测是否可能存在异常,分析收集的异常数据,反馈异常预警结果,调节预警阀值,增加异常预警的准确性,从而实现对异常的预警,提升物流企业处理异常的及时性。 (3)学习和研究Python Web和其他Web开发的相关技术,包括：Python(服务器端编程语言),JavaScript(客户端编程语言),jQuery (JavaScript框架),Django (Python集成框架)。利用上述技术和框架,完成了物流异常侦测系统的开发,并对该系统进行了测试和评估。
钻井实时数据管理系统的设计与实现
这是一篇关于钻井生产,数据监测,GA-XGBoosst,异常预警,三维建模的论文, 主要内容为在以往的钻井生产中,专家工程师通常需要驻守钻井现场,进行数据监测和生产指挥。但是钻井现场大多位置偏僻,环境恶劣,给工作人员带来了很大的不便。为了解决专家工程师需要驻守钻井现场的问题,本文结合远程钻井技术和集成学习算法,研究并实现了钻井实时数据管理系统,主要研究内容包括钻井事故检测算法和钻井实时数据管理系统两部分。在钻井事故检测中,本文提出了基于GA(Genetic Algorithm,遗传算法)-XGBoost的钻井事故检测算法。首先选用训练速度快、准确率高的XGBoost算法应用于钻井事故检测,但由于该算法参数取值对准确率影响较大,且参数繁多,人工调整参数较为困难。因此本文通过网格搜索和遗传算法寻找XGBoost的最优参数。经过实验对比,发现基于GA-XGBoost的算法准确率最高,相比未优化和基于网格优化的XGBoost算法,准确率分别提高了9%和4%。在系统方面,本文主要设计并实现了钻井实时数据管理系统,该系统包括数据远程传输和数据管理平台两个部分。其中数据管理平台以钻井实时数据为基础,实现了用户信息管理、井场数据监测、工程异常预警和钻井模拟仿真四大功能模块。井场数据监测通过设计模拟仪表和数字仪表,实现对钻井数据的实时监测。工程异常预警通过基于GAXGBoost的钻井事故检测算法建立工程异常预警模型,判断钻井过程中发生的事故类型并及时预警。钻井模拟仿真是利用三维建模和虚拟现实技术,建立井场设备的三维模型,构建整个钻井现场的虚拟场景,并编写程序控制钻井模型完成起钻、下钻等操作,最终实现对钻井过程的模拟仿真。在系统开发方面,本文采用基于.NET平台的三层架构,结合SQL Server 2019数据库管理,实现了钻井实时数据管理系统,并对各项功能进行了测试,确保系统能够正常稳定运行。
本文内容包括但不限于文字、数据、图表及超链接等）均来源于该信息及资料的相关主题。发布者：源码客栈 ，原文地址：https://bishedaima.com/lunwen/50486.html
