导读:本文包含了井下数据采集论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:ARM,ZigBee,传感器,监控
井下数据采集论文文献综述
邓瑶,宿梦嘉[1]（2019）在《基于WSN的煤矿数据采集监控及井下定位系统的设计》一文中研究指出基于提高煤矿井下人员的人身安全和生产安全的目的,采用了ARM和ZigBee技术结合的方法,研究了一款煤矿实时监控系统。通过系统功能测试和通信距离测试,得出了该系统具有较高的测量精度,具备远程、低速率、低功耗的通信能力,能实时对井下环境数据进行监控,环境参数低于设定极限值时可以进行预警提示。(本文来源于《电子设计工程》期刊2019年20期）
于浩[2]（2019）在《测井井下数据采集研究》一文中研究指出测井数据采集工作与油气开采有着直接的关系,本文将对测井数据采集展开探讨。(本文来源于《石化技术》期刊2019年04期）
白宇[3]（2018）在《油田井下数据采集系统的相关研究》一文中研究指出为了了解油田井下作业实际情况,油田企业一般会利用先进的技术和系统来采集井下数据,并对其进行分析和研究,获得相关结论。这样的数据采集系统有好几种形式,比如结合了Lo Ra技术的数据采集系统,还有其他结合了计算机技术的系统,这些数据采集系统可以实现远距离传输,传输过程受到的干扰比较小,所以最终控制中心获得数据完整而准确,且该种系统对环境的适应性很强,相关人员还要对这种系统进行设计,使其在油田井下数据采集中优势更显着。(本文来源于《信息系统工程》期刊2018年12期）
康瑞芳[4]（2018）在《基于S3C2410的井下数据采集系统设计》一文中研究指出传统的井下数据采集系统反应迟缓,数据采集传输速度较慢。基于S3C2410处理器对井下数据采集系统进行研究,针对实现井下数据采集、数据传输,利用得到的数据对煤炭开采过程中压力进行预警,以提高煤炭开采的安全性。所提系统以嵌入式的Win CE为操作系统,利用工业用以太网实现井下通信功能。实验结果说明,所设计系统的数据采集速度与传输速度较快,解决了传统采集井下数据的速度较慢的问题。(本文来源于《煤炭技术》期刊2018年12期）
刘璐,赵沉雷[5]（2018）在《ARIES系统井下地震勘探数据采集实现方法》一文中研究指出随着井下地震勘探技术的日益成熟和发展,面对井下勘探条件的复杂性,对地震勘探设备的应用范围也提出了更高的要求。ARIES数字地震仪是目前地震勘探中占有率较高的仪器,本文介绍了将ARIES数字地震仪加以改制并应用在矿井下进行了地震勘探试验,拓展其应用范围来满足井下地震勘探的需要,从硬件上保障井下勘探工作的顺利开展。(本文来源于《物探装备》期刊2018年05期）
魏灵恩[6]（2018）在《LoRa通信技术在井下数据采集系统中的应用》一文中研究指出采集系统的性能决定着监控系统的整体性能。传统采集系统存在效率低、通信距离近以及数据丢失等问题。因此,分析LoRa通信技术的特点与具体应用,阐明LoRa通信技术在井下数据采集系统中的应用原理和发展方向。(本文来源于《通信电源技术》期刊2018年09期）
高磊,李江江[7]（2018）在《井下水平钻机数据采集的实现》一文中研究指出基于井下水平钻进作业的实时监测需求,提出了一种井下水平钻机数据采集系统的实现方案。针对井下水平钻机的作业环境和工作特点,提出了井下嵌入式数据采集装置和井上工控机两级的采集系统实现方案,针对嵌入式数据采集装置的实现方案的深入研究,提出了系统架构的具体设计方案,进行了完整的相关硬件和软件研究和设计,并通过实验和数据分析验证了设计方案的可行性。(本文来源于《能源与环保》期刊2018年03期）
刘西安,陈萍[8]（2018）在《基于PIC的井下数据采集与大容量存储系统设计》一文中研究指出在旋转导向钻井技术的研究中,针对随钻测井过程中测井数据实时大容量存储的需求,本文设计了一个适应井下高温环境要求的近钻头随钻测量井下工况数据采集与大容量存储的单片机系统,该系统选用Nand Flash作为存储介质,采用ds PIC33FJ128数字信号控制器为主控芯片,进行数据的采集与存储,完成了软硬件系统的设计及实现。该系统能够适应于井下的高温环境,满足井下传感器信号采集与大容量存储的需要,对随钻测井具有重要的实用价值。(本文来源于《信息记录材料》期刊2018年01期）
郭天文,惠强,潘元洪,乔子昱,吉晓祥[9]（2017）在《井下人员生理数据采集与处理系统设计》一文中研究指出提出了一种井下人员生理数据采集与处理系统设计方案,着重介绍了数据采集终端硬件设计、数据采集与处理方法、ZigBee数据传输设计。该系统可实时采集井下人员的血氧饱和度、脉搏和体动数据,经处理后得出井下人员生理状态,并在上位机监控界面上显示。测试结果表明,该系统数据采集准确率在90%以上,且数据传输可靠,未出现丢包现象。(本文来源于《工矿自动化》期刊2017年12期）
黄叁[10]（2017）在《井下槽波地震数据采集及信号处理研究》一文中研究指出随着经济的飞速发展,我国对煤炭资源的需求量巨大,然而,复杂的煤田地质环境导致煤矿的开采效率低和生产成本高,槽波地震勘探技术因具备准确探测煤层厚度和地质异常结构的功能,被广泛地应用于煤矿生产中,为煤矿制订开采计划提供了宝贵的物探资料。槽波地震数据采集系统作为槽波地震勘探技术的核心设备,其采集信号的质量和同步精度直接决定了槽波勘探结果的准确性,为了便于井下开展勘探实验,数据采集系统还应具备轻便易用的特点。论文针对槽波地震勘探的应用需求,根据国内外主流设备的性能特点制订了新的技术指标,并设计了一种信噪比和同步精度均很高的分布式槽波地震数据同步采集系统。在设计的槽波地震信号采集系统中,地震检波器将机械的地震信号转换成电信号,经过低噪声前置滤波电路实现信号的初步滤波和单端至差分的转换,然后送入低噪声、高分辨率的ADC采样电路,由ADC芯片内部的可编程增益放大器(PGA)和数字滤波器进行放大和滤波处理,并转换成数字量输出给FPGA,FPGA通过SPI总线接收数据并插入时间戳信息一起写入FIFO中,STM32通过FSMC总线读取FIFO中的数据进行解析后写入SD卡中,同时通过USB发送至上位机采集软件进行显示和存储,上位机采集软件还具有波形回放功能。论文在槽波地震勘探技术领域首次引入分布式的高精度时钟同步技术,设计了由LEA-6T高精度授时模块、AD9548时钟同步芯片、MV200恒温晶振以及STM32F4微处理器组成的高精度时钟同步系统,时钟同步系统为ADC采样提供同步时钟信号,实现了各个采集终端之间以及同一采集终端叁个通道之间的同步采样,并为时间累加器和FPGA提供时钟信号,实现井下的守时和授时功能,系统调用STM32的DSP函数库实现了AOM(adaptive oscillator model,自适应恒温晶振模型)驯服守时算法,进一步提高了井下的时钟同步精度。论文完成了槽波地震信号采集系统的硬件电路设计、驱动程序设计、控制算法实现以及LabVIEW上位机数据采集软件设计等任务;测试了信号采集终端的同步性能,系统的实时同步精度稳定在18 ns以内;模拟井下环境测试了GPS秒脉冲失效情况下的守时性能,8小时累计守时误差小于10 us,24小时累计守时误差小于18 us;从噪声性能、波形失真程度以及动态范围等方面测试了信号采集性能,当采样率为1000SPS、PGA增益为?1时,其最大噪声仅为1.56?V,其最大动态范围可达124.3 dB。最后,将槽波信号采集系统应用于井下锤击勘探实验中,对煤层厚度情况进行了初步的探测,探测结果与实际挖掘验证的情况基本一致,能满足槽波地震勘探技术的要求。(本文来源于《桂林电子科技大学》期刊2017-06-01）
井下数据采集论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
测井数据采集工作与油气开采有着直接的关系,本文将对测井数据采集展开探讨。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
井下数据采集论文参考文献
[1].邓瑶,宿梦嘉.基于WSN的煤矿数据采集监控及井下定位系统的设计[J].电子设计工程.2019
[2].于浩.测井井下数据采集研究[J].石化技术.2019
[3].白宇.油田井下数据采集系统的相关研究[J].信息系统工程.2018
[4].康瑞芳.基于S3C2410的井下数据采集系统设计[J].煤炭技术.2018
[5].刘璐,赵沉雷.ARIES系统井下地震勘探数据采集实现方法[J].物探装备.2018
[6].魏灵恩.LoRa通信技术在井下数据采集系统中的应用[J].通信电源技术.2018
[7].高磊,李江江.井下水平钻机数据采集的实现[J].能源与环保.2018
[8].刘西安,陈萍.基于PIC的井下数据采集与大容量存储系统设计[J].信息记录材料.2018
[9].郭天文,惠强,潘元洪,乔子昱,吉晓祥.井下人员生理数据采集与处理系统设计[J].工矿自动化.2017
[10].黄叁.井下槽波地震数据采集及信号处理研究[D].桂林电子科技大学.2017