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高温高压井下压力传感器的补偿与校正
被引量：
34
1
作者
党瑞荣
张宏伟
+2 位作者
宋楠
党博
王登岳
《仪器仪表学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2016年第4期737-743,共7页
潜油电泵、油藏监测、智能井等系统需要对井下压力进行长期在线监测，压力测试装置是其一个重要组成部分，是反映采油井实时状况的一个重要参数。井下温度随着深度的增加变化比较大，选用硅压阻式传感器存在温度漂移和线性误差，因此需...
潜油电泵、油藏监测、智能井等系统需要对井下压力进行长期在线监测，压力测试装置是其一个重要组成部分，是反映采油井实时状况的一个重要参数。井下温度随着深度的增加变化比较大，选用硅压阻式传感器存在温度漂移和线性误差，因此需要对压力传感器进行温度补偿和线性化校正。由于井下环境比较复杂，井下采集电路没有CPU进行处理，因此采用软件温度补偿与校正不易实现。经分析研究采用MAX1452信号调理芯片对压力传感器进行补偿与校正，能使压力传感器的精度达到0．1％。本文主要分析与研究MAX1452的补偿原理和实现方法，经试验分析得出经补偿校正后的系统在-40—125℃的温度范围内输出电流具有很好的线性度。
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关键词
高温高压
潜油电泵
压力
温度补偿
MAX1452
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职称材料
基于深度学习的区块链蜜罐陷阱合约检测
被引量：
11
2
作者
张红霞
王琪
+1 位作者
王登岳
王奔
《通信学报》
EI
CSCD
北大核心
2022年第1期194-202,共9页
针对当前检测方法准确率不高以及模型泛化性较差的问题,提出了基于KOLSTM深度学习模型的蜜罐陷阱合约检测方法。首先,通过分析蜜罐陷阱合约的特点,提出了关键操作码的概念,并设计了可用于选取智能合约中关键操作码的关键词提取方法;其次...
针对当前检测方法准确率不高以及模型泛化性较差的问题,提出了基于KOLSTM深度学习模型的蜜罐陷阱合约检测方法。首先,通过分析蜜罐陷阱合约的特点,提出了关键操作码的概念,并设计了可用于选取智能合约中关键操作码的关键词提取方法;其次,在传统的LSTM模型中加入关键操作码权重机制,构建了可以同时捕获蜜罐陷阱合约中隐藏的序列特征以及关键操作码特征的KOLSTM模型。最后,通过实验表明,该模型具有较高的识别精确率,在二分类和多分类检测场景下的F值较LightGBM模型分别提升2.39%与19.54%。
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关键词
区块链
以太坊
智能合约
蜜罐陷阱合约
深度学习
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职称材料
题名
高温高压井下压力传感器的补偿与校正
被引量：
34
1
作者
党瑞荣
张宏伟
宋楠
党博
王登岳
机构
西安石油大学光电油气测井与检测教育部重点实验室
出处
《仪器仪表学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2016年第4期737-743,共7页
基金
国家自然科学基金(51504194)
国家科技重大专项(2011ZX05026-001)项目资助
文摘
潜油电泵、油藏监测、智能井等系统需要对井下压力进行长期在线监测，压力测试装置是其一个重要组成部分，是反映采油井实时状况的一个重要参数。井下温度随着深度的增加变化比较大，选用硅压阻式传感器存在温度漂移和线性误差，因此需要对压力传感器进行温度补偿和线性化校正。由于井下环境比较复杂，井下采集电路没有CPU进行处理，因此采用软件温度补偿与校正不易实现。经分析研究采用MAX1452信号调理芯片对压力传感器进行补偿与校正，能使压力传感器的精度达到0．1％。本文主要分析与研究MAX1452的补偿原理和实现方法，经试验分析得出经补偿校正后的系统在-40—125℃的温度范围内输出电流具有很好的线性度。
关键词
高温高压
潜油电泵
压力
温度补偿
MAX1452
Keywords
high temperature and pressure
electrical submersible pump
pressure
temperature compensation
MAX1452
分类号
TP212.1 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
TH812.7 [机械工程—精密仪器及机械]
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职称材料
题名
基于深度学习的区块链蜜罐陷阱合约检测
被引量：
11
2
作者
张红霞
王琪
王登岳
王奔
机构
中国石油大学(华东)青岛软件学院、计算机科学与技术学院
出处
《通信学报》
EI
CSCD
北大核心
2022年第1期194-202,共9页
基金
中石油重大科技基金资助项目(No.ZD2019-183-004)
中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(No.20CX05019A)。
文摘
针对当前检测方法准确率不高以及模型泛化性较差的问题,提出了基于KOLSTM深度学习模型的蜜罐陷阱合约检测方法。首先,通过分析蜜罐陷阱合约的特点,提出了关键操作码的概念,并设计了可用于选取智能合约中关键操作码的关键词提取方法;其次,在传统的LSTM模型中加入关键操作码权重机制,构建了可以同时捕获蜜罐陷阱合约中隐藏的序列特征以及关键操作码特征的KOLSTM模型。最后,通过实验表明,该模型具有较高的识别精确率,在二分类和多分类检测场景下的F值较LightGBM模型分别提升2.39%与19.54%。
关键词
区块链
以太坊
智能合约
蜜罐陷阱合约
深度学习
Keywords
blockchain
Ethereum
smart contract
honeypot contract
deep learning
分类号
TP309.2 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
高温高压井下压力传感器的补偿与校正
党瑞荣
张宏伟
宋楠
党博
王登岳
《仪器仪表学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2016
34
在线阅读
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职称材料
2
基于深度学习的区块链蜜罐陷阱合约检测
张红霞
王琪
王登岳
王奔
《通信学报》
EI
CSCD
北大核心
2022
11
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