Система имитации инфракрасной обстановки для математического моделирования



Система имитации инфракрасной обстановки для математического моделирования
Система имитации инфракрасной обстановки для математического моделирования

 


Владельцы патента RU 2513674:

Дунаев Геннадий Андреевич (RU)

Изобретение относится к области практических исследований температурных изменений в разных областях науки и может использоваться, например, в метеорологических и экологических исследованиях. Достигаемый технический результат - повышение эффективности имитации поведения системы, подверженной температурным колебаниям во времени, либо группы объектов с разными меняющимися температурными характеристиками. Система имитации инфракрасной обстановки для математического моделирования включает в себя первый компьютер, выполненный с возможностью загрузки данных об объекте в виде математической модели путем создания набора цифровых данных и передачи этих данных контроллеру, связанному с DMD-матрицей, выполненной с возможностью отображения на поле этой матрицы в графической форме изображения математической модели объекта, устройство подсветки инфракрасным излучением указанного изображения на поле DMD-матрицы, с которым связано проекционное устройство, которое передает оптический поток данных в тепловизионное приемное устройство, с которым связан второй компьютер, который обрабатывает данные и формирует алгоритм функционирования объекта. 2 ил.

 

Настоящее изобретение относится к области практических исследований температурных изменений в разных областях науки, таких как: обеспечение безопасности, добыча полезных ископаемых, в медицинских исследованиях, исследованиях Северного Морского Пути, метеорологических и экологических исследованиях, в сфере образования и т.д.

С помощью имитатора инфракрасной обстановки можно отработать алгоритм действий программы движения беспилотного летательного аппарата (БПЛА) с ИК регистрирующим модулем на борту, который, летая над водами Арктики, будет определять места с наиболее тонким льдом, и с помощью программных наработок, полученных в ходе имитационного и полунатурного моделирования с применением имитатора ИК, сможет прокладывать маршрут ледоколу в режиме реального времени.

В медицинских целях с помощью имитатора ИК обстановки для полунатурного моделирования появляется возможность «обучения» и отладки прибора с искусственным интеллектом, созданного для быстрой и достаточно точной диагностики состояния здоровья пациента и выявления очагов воспалений (если они имеются) на ранних стадиях заболевания.

Допустимы и другие области применения имитатора ИК обстановки, где возможно имитационным и полунатурным способом смоделировать температурные колебания объектов системы исследования, в том числе и в режиме реального времени, для дальнейшей настройки, отладки и другой научной обработки.

Работа имитатора ИК обстановки основана на методах полунатурного моделирования, в процессе которых происходит отработка и отладка функционирования сложных систем с встроенным ИК регистрирующим модулем. Методы полунатурного моделирования занимают свою особенную нишу при проектировании сложных систем управления («Использование полунатурных методов моделирования при проектировании сложных лазерных оптико-электронных систем» автор: Барышников Н.В., Электронное научно-техническое издание «Наука и Образование» №02, февраль 2011). Обычное понимание роли этих методов сводится к следующему: если математическое моделирование наиболее эффективно на ранних стадиях проектирования, натурное - на заключительных, то полунатурное моделирование связывается с промежуточными стадиями проектирования. Считается, что экспериментальный образец аппаратуры уже готов, но не отлажены алгоритмы обработки сигналов, не исследованы особенности работы аппаратуры во всем диапазоне изменения параметров входного воздействия. Конечно, на этом этапе полунатурные методы моделирования выходят на первый план.

В современной научно-технической литературе достаточно подробно рассмотрены вопросы соотношения различных методов моделирования при проектировании систем. На ранних стадиях проектирования наиболее эффективными являются методы математического моделирования. Под ними в технике понимают адекватную замену исследуемой системы или процесса соответствующей математической моделью и ее последующее изучение методами вычислительной математики с привлечением средств современной вычислительной техники. Математическая модель - это описание в виде математических соотношений, устанавливающих связь между параметрами, характеризующими расчетную схему системы. Чтобы ответить на вопросы о системе, которую описывает математическая модель, следует определить, как эту модель построить.

Когда модель достаточно проста, можно получить точное аналитическое решение. Однако многие системы и устройства чрезвычайно сложны, и возможность аналитического решения практически полностью исключается. В этом случае модель следует изучать с помощью имитационного моделирования, т.е. путем многократного ее испытания с различными входными данными, чтобы определить их влияние на показатели оценки работы системы. При этом для получения численных результатов, с помощью которых проводят расчет характеристик исследуемой системы, применяют компьютер. Имитационное моделирование - это процесс создания модели реальной системы и постановки компьютерного эксперимента на этой модели для изучения и прогнозирования ее поведениями в целях улучшения ее характеристик.

Отметим, что в современной научно-технической литературе даются различные трактовки определения самого понятия модели, смысл которых, конечно, близок. Так, под моделью понимают такой материальный или мысленно представляемый объект, который в процессе познания (изучения) замещает объект - оригинал, сохраняя некоторые важные для данного исследования типичные его черты. Процесс построения и использования модели называется моделированием.

В отличие от математического, натурное моделирование - это такое моделирование, при котором реальному объекту ставится в соответствие его увеличенный или уменьшенный материальный аналог, допускающий исследование (как правило, в лабораторных условиях) с помощью последующего перенесения свойств изучаемых процессов и явлений с модели на объект на основе теории подобия. К примерам натурных моделей можно отнести макеты в архитектуре, модели судов и самолетов. Конечно, если рассматривать оптико-электронные приборы и системы, то натурное моделирование подразумевает исследование самих разработанных и уже изготовленных приборов на поздних стадиях проектирования.

Полунатурное моделирование представляет собой исследование управляемых систем на моделирующих комплексах с включением в состав модели реальной аппаратуры. Это моделирование с реальной аппаратурой, при котором часть системы моделируется, а остальная часть является реальной. Наряду с реальной аппаратурой в замкнутую модель могут входить имитаторы воздействий и помех, математические модели внешней среды и процессов, для которых неизвестно достаточно точное математическое описание. Включение реальной аппаратуры или реальных систем в контур моделирования сложных процессов позволяет уменьшить априорную неопределенность и исследовать процессы, для которых нет точного математического описания.

В процессе полунатурного моделирования удачно сочетаются достоинства математического и натурного моделирования, и может быть достигнуто оптимальное взаимодействие между вычислительными и натурными экспериментами. В настоящее время методы полунатурного моделирования эффективно применяют при проектировании разнообразных автоматических управляющих систем.

Сделаем некоторые обобщения. Если математическое моделирование наиболее эффективно на ранних стадиях проектирования системы, натурное - на завершающих, то полунатурное моделирование обычно используется на промежуточных стадиях. Действительно, после изготовления разработанного образца аппаратуры, в ряде случаев проведение натурного моделирования затруднено или вообще невозможно. Эти ограничения могут быть связаны с вопросами безопасности, энергопотребления при реализации входного воздействия на разрабатываемую аппаратуру. Кроме того, проведение натурного моделирования может быть просто преждевременным, т.к. алгоритмы управления системой и обработки сигналов еще не отлажены. Именно в этом случае на первый план выходят методы полунатурного моделирования.

Имитационное моделирование является частным случаем математического моделирования. Существует класс объектов, для которых по различным причинам не разработаны аналитические модели, либо не разработаны методы решения полученной модели. В этом случае математическая модель заменяется имитатором или имитационной моделью. Экспериментирование с моделью называют имитацией (имитация - это достижение сути явления, не прибегая к экспериментам на реальном объекте).

Из уровня техники известно имитационное моделирование (ИМ) как один из самых мощных инструментов анализа при разработке сложных систем и анализе процессов их функционирования («Имитационное моделирование»: Глава 1.1 Суть имитационного моделирования, В.П.Строгалев, И.О.Толкачева, М., Изд-во МГТУ им. Н.Э.Баумана, 2008 г.) (принято в качестве прототипа). Его использование дает возможность экспериментировать с существующими или предлагаемыми системами в тех случаях, когда сделать это на реальных объектах практически невозможно или нецелесообразно.

Имитационное моделирование как метод научного исследования предполагает использование компьютерных технологий для имитации различных процессов или операций - моделирование. Для научного исследования системы (т.е. процесса или операции) применяют определенные допущения, касающиеся ее функционирования. Эти допущения, как правило, выражаемые в виде математических зависимостей или логических отношений, представляют собой модель, с помощью которой можно изучать поведение рассматриваемой системы. Большинство реальных систем являются очень сложными, и создать их аналитическую модель не представляется возможным. Такие модели следует изучать путем ИМ, при этом для получения численных результатов, с помощью которых проводят расчет характеристик исследуемой системы, применяют компьютер.

ИМ - это процесс создания модели реальной системы и постановки компьютерного эксперимента на этой модели для изучения и прогнозирования ее поведения в целях улучшения характеристик рассматриваемой системы. ИМ отличается от лабораторного эксперимента тем, что его можно провести с помощью ЭВМ. Следует отметить, что при детализации поведения сложных систем ИМ по сравнению с «классическим» математическим моделированием обладает большой гибкостью.

ИМ - один из наиболее распространенных методов исследования операций и теории управления. Более широкому использованию ИМ препятствует отсутствие общей методологии ИМ. Это привело к построению эвристических моделей с разовым запуском, что противоречит основному принципу создания имитационных моделей, а именно многократному повторению вычислений.

Таким образом, ИМ является экспериментальной и прикладной методологией, имеющей целью описать поведение системы, построить теории и выдвинуть гипотезы, а также использовать эти теории для предсказания будущего поведения системы.

ИМ (в нашем случае) - это метод исследования, при котором изучаемая система (объект) заменяется математической моделью, с достаточной точностью описывающей температурные колебания реальной системы (объекта), и с ней проводятся эксперименты с целью получения информации об этой системе и разработки алгоритма реагирования в режиме реального времени на эти температурные изменения.

К имитационному моделированию прибегают, когда:

- дорого или невозможно экспериментировать на реальном объекте;

- невозможно построить аналитическую модель; в системе есть время, причинные связи, последствие, нелинейности, стохастические (случайные) переменные;

- необходимо сымитировать поведение системы во времени.

Настоящее изобретение направлено на достижение технического результата, заключающегося в повышении эффективности имитации поведения системы, подверженной температурным колебаниям во времени, либо группу объектов с разными (меняющимися) температурными характеристиками.

Указанный технический результат достигается тем, что система имитации инфракрасной обстановки для математического моделирования включает в себя первый компьютер, выполненный с возможностью загрузки данных об объекте, описывающих объект в виде математической модели путем создания набора входных цифровых данных, и передачи этих данных через кабельный канал связи контроллеру, связанному с DMD-матрицей, выполненной с возможностью отображения на поле этой матрицы в графической форме изображения математической модели объекта, устройство подсветки инфракрасным излучением указанного изображения на поле DMD-матрицы, с которой связано проекционное устройство, выполненное с возможностью получения с этой матрицы данных, описывающих подсвеченное инфракрасным излучением изображение математической модели объекта и передачи оптического потока этих данных из апертуры в апертуру тепловизионного приемного устройства, работающего в инфракрасном спектре излучения, с которым связан второй компьютер, выполненный с возможностью обработки полученных данных для формирования алгоритма функционирования объекта, подверженного температурным колебаниям во времени.

Указанные признаки являются существенными и взаимосвязаны с образованием устойчивой совокупности существенных признаков, достаточной для получения требуемого технического результата.

Настоящее изобретение поясняется конкретным примером исполнения, который, однако, не является единственно возможным, но наглядно демонстрирует возможность достижения требуемого технического результата.

На фиг.1 - общий вид системы имитации инфракрасной обстановки для математического моделирования.

Фиг.2 - блок-схема системы имитации инфракрасной обстановки для математического моделирования.

В настоящем изобретении рассматривается система имитации инфракрасной обстановки для математического моделирования объектов в области практических исследований температурных изменений. Изобретение направлено на применение имитационной модели на практике в виде имитатора инфракрасной (ИК) обстановки для математического моделирования.

Для успешного применения разрабатываемой имитационной модели она должна отвечать следующим основным требованиям («Имитационное моделирование», Глава 1.2. Система, модели и имитационное моделирование, В.П.Строгалев, И.О.Толкачева, Москва. Изд-во МГТУ им. Н.Э.Баумана 2008 г.):

- целенаправленность;

- адекватность описываемым процессам;

- точность, обеспечивающая приемлемое совпадение реальных выходных данных и данных, полученных с помощью модели;

- полнота в отношении учета всех интересующих особенностей функционирования системы;

- простота, наглядность и доступность для понимания пользователем;

- удобство в управлении и обращении;

- адаптивность к изменению исходных данных;

- робастность, характеризующая устойчивость модели по отношению к погрешности исходных данных.

Имитатор ИК обстановки для математического моделирования позволяет имитировать поведение системы, подверженной температурным колебаниям во времени, либо группу объектов с разными (меняющимися) температурными характеристиками. Причем плюсом является то, что временем в модели можно управлять: замедлять в случае с быстропротекающими процессами и ускорять для моделирования систем с медленной изменчивостью, одновременно с этим есть возможность отслеживать и фиксировать с помощью прибора с тепловизионным датчиком температурные изменения математической модели объектов (процесса) исследования. Можно имитировать поведение тех объектов, реальные эксперименты с которыми дороги, невозможны или опасны.

Целенаправленность применения осуществляется за счет создания адекватной математической модели для конкретной области исследования инфракрасной обстановки: медицина, исследование Арктики и др. За счет множества переменных в составе математической модели системы достигается полнота в отношении учета всех интересующих особенностей функционирования системы.

Параметры математической модели можно изменять на этапе передачи информации к матрице DMD (в реальной модели применена усовершенствованная матрица «ВМО-М.Струг, по которой подана отдельная заявка №2011124619), что делает модель наглядной, доступной для понимания и удобной в управлении пользователем.

Математическую модель можно корректировать с помощью переменных значений и тем самым адаптировать к изменению исходных данных в режиме реального времени.

Робастность, характеризующая устойчивость модели по отношению к погрешности исходных данных, и точность, обеспечивающая приемлемое совпадение реальных выходных данных и данных, полученных с помощью модели, достигается путем отладки на имитаторе ПК обстановки, написанной на основе имитационного моделирования программы для оборудования с тепловизионным датчиком.

Имитатор ИК обстановки создан для того, чтобы в условиях полунатурного моделирования с помощью ИК оптического потока отобразить входные данные исследуемого объекта. Входными данными для имитатора является материал, отображающий исследуемый объект, полученный в ИК спектре излучения. Передаваемые изображения (входные данные) используются сложными системами с ИК регистрирующим модулем для дальнейшей отработки и отладки в лабораторных условиях работы алгоритмов и программного обеспечения, работы искусственного интеллекта, а также в качестве средства для профессиональной подготовки и обучения специалистов, работающих с тепловизионной аппаратурой.

1. Система имитации инфракрасной обстановки для математического моделирования (фиг.1 и 2) включает в себя первый компьютер 1 (PC - компьютер с входными данными (изображениями объекта в ИК спектре излучения)), выполненный с возможностью загрузки данных об объекте, описывающих объект в виде математической модели путем создания набора входных цифровых данных, и передачи этих данных через кабельный канал связи 2 контроллеру 3, связанному с DMD-матрицей 4, выполненной с возможностью отображения на поле 5 этой матрицы в графической форме изображения математической модели объекта, устройство подсветки 6 инфракрасным излучением указанного изображения на поле 5 DMD-матрицы 4 (на фиг.1 и 2 штрихпунктирной стрелкой на схеме указано направление лучей: от ИК источника излучения к матрице DMD), с которой связано проекционное устройство 7 (проекционная оптика), выполненное с возможностью получения с этой матрицы данных, описывающих подсвеченное инфракрасным излучением изображение математической модели объекта, и передачи оптического потока 8 этих данных (ИК оптический поток, отображающий входные данные) из апертуры в апертуру тепловизионного приемного устройства 9 (устройство, работающее с ИК спектром излучения, в простейшем случае - тепловизор, ИК регистрирующий модуль), работающего в инфракрасном спектре излучения, с которым связан второй компьютер 10, выполненный с возможностью обработки полученных данных для формирования алгоритма 11 функционирования объекта, подверженного температурным колебаниям во времени.

Преимущества создания и выпуска имитатора ИК обстановки для имитационного и полунатурного моделирования можно обосновать появлением следующих возможностей:

1. Проводя лабораторные исследования в разных областях науки с помощью имитатора ИК обстановки, можно существенно снизить материальные и временные затраты на разработку сложных систем, использующих для работы информацию в ИК области спектра.

2. Также появляется возможность проверить функционирование схемотехнических, программно-математических, алгоритмических и др. решений, используемых для создания сложных систем, работающих в ИК области излучения.

3. Смена изображений исследуемого объекта в ИК спектре излучения имитатора и считывание этих картинок ПК регистрирующим модулем сложной системы происходит в режиме реального времени - это достигается за счет передачи информации из апертуры в апертуру. Задержка по времени существует, но она ничтожно мала, этот факт позволяет максимально приблизить к реальным условиям процесс имитационного и полунатурного моделирования и создание бесконечного числа обстановки для сложных систем, работающих в ИК спектре излучения.

4. Имитатор ИК обстановки для полунатурного моделирования - это первый в России прибор, с помощью которого можно отладить (отработать) в режиме реального времени, поведение сложной системы с ИК регистрирующим модулем.

Инфракрасное изображение исследуемого объекта в ИК спектре излучения (входные данные) с компьютера 1 через кабельный канал связи 2 передается на имитатор. Имитатор состоит из контроллера 3, матрицы DMD-М.Струг 4, источника ИК излучения и проекционной оптики. Через ИК оптический поток отображает входные данные на ИК регистрирующий модуль сложной системы, работающей в ИК спектре излучения. Далее, информация, считанная с ИК регистрирующего устройства, по кабельному каналу связи поступает на компьютер, где обрабатывается с помощью программного обеспечения, и результат обработки выдается потребителю.

На основе полученных с имитатора данных пишется программа - алгоритм действий сложной системы с встроенным ИК регистрирующим модулем. После составления алгоритма действий, написанная программа отлаживается на этом же имитаторе ИК обстановки методом полунатурного моделирования. Далее, отработанная программа готова к использованию в реальных условиях в составе сложной системы, для которой она разрабатывалась. Например, необходимо задать алгоритм действий программы движения беспилотного летательного аппарата (БПЛА) с ИК регистрирующим модулем на борту, который, летая над водами Арктики, будет определять места с наиболее тонким льдом и прокладывать маршрут ледоколу в режиме реального времени. Создается база данных с инфракрасными изображениями исследуемой поверхности Северного морского пути, либо в черно-белом виде с участками разной контрастности, либо в виде раскрашенных в разный цвет участков мозаики. С помощью соответствующего цвета (или насыщенности черно-белых тонов) обозначаются места с разной температурой, а значит и с разной толщиной льда. Создается математическая модель, в которую включены ИК изображения исследуемого сектора вод Арктики. Задается несколько переменных, например погодные условия, влияющие на исследуемую акваторию. Так же при моделировании полета БПЛА можно учесть и меняющуюся высоту полета - приблизить/отдалить объекты в программе, можно посмотреть на исследуемый сектор под разными углами, менять временные параметры модели и т.д.

Созданный набор входных данных (математическая модель) исследуемого сектора Северного моря передается по кабельному каналу связи на имитатор. Внутри имитатора информация проходит через контроллер на матрицу DMD-М.Струг, далее картинка с матрицы, подсвеченная источником ИК излучения, передается на проекционную оптику. С проекционной оптики имитатора, с помощью ИК оптического потока входные данные отображаются и считываются ИК регистрирующим модулем Сложной системы, работающей в ИК части спектра. Далее входные данные передаются на компьютер. С помощью программного обеспечения входные данные обрабатываются, и создается программа полета БПЛА. Далее эту программу отлаживают с помощью имитатора ИК обстановки, меняя переменные в математической модели и применяя методы полунатурного моделирования.

Задержка по времени от начала передачи ИК изображения математической модели до получения данных об этой картинке с ИК регистрирующего модуля ничтожно мала, это позволяет говорить о том, что передача данных происходит в режиме реального времени.

Имитатор ИК обстановки для математического моделирования позволяет имитировать поведение системы, подверженной температурным колебаниям во времени, либо группу объектов с разными температурными характеристиками и максимально приблизить к реальным условиям процесс имитационного моделирования и создание бесконечного числа обстановки для приборов с тепловизионным наведением. Причем плюсом является то, что временем в модели можно управлять: замедлять в случае с быстропротекающими процессами и ускорять для моделирования систем с медленной изменчивостью, одновременно с этим есть возможность отслеживать и фиксировать с помощью прибора с тепловизионным датчиком температурные изменения математической модели объектов (процесса) исследования.

Идея заключается в том, чтобы созданную математическую модель объекта (системы) с температурными колебаниями, переданное его изображение на матрицу DMD-М.Струг, подсвеченную ИК подсветкой, можно было прочесть с помощью тепловизора и настроить программное обеспечение прибора потребителя, который в будущем будет получать информацию для обработки с тепловизионного приемного устройства, для дальнейшей работы с реальными объектами в режиме реального времени.

Имитационное моделирование (в нашем случае) - это метод исследования, при котором изучаемая система (объект) заменяется математической моделью, с достаточной точностью описывающей температурные колебания реальной системы (объекта), и с ней проводятся эксперименты с целью получения информации об этой системе и разработки алгоритма реагирования в режиме реального времени на эти температурные изменения.

Система имитации инфракрасной обстановки для математического моделирования, характеризующаяся тем, что включает в себя первый компьютер, выполненный с возможностью загрузки данных об объекте, описывающих объект в виде математической модели путем создания набора входных цифровых данных, и передачи этих данных через кабельный канал связи контроллеру, связанному с DMD-матрицей, выполненной с возможностью отображения на поле этой матрицы в графической форме изображения математической модели объекта, устройство подсветки инфракрасным излучением указанного изображения на поле DMD-матрицы, с которой связано проекционное устройство, выполненное с возможностью получения с этой матрицы данных, описывающих подсвеченное инфракрасным излучением изображение математической модели объекта, и передачи оптического потока этих данных из апертуры в апертуру тепловизионного приемного устройства, работающего в инфракрасном спектре излучения, с которым связан второй компьютер, выполненный с возможностью обработки полученных данных для формирования алгоритма функционирования объекта, подверженного температурным колебаниям во времени.



 

Похожие патенты:

Изобретение относится к области исследования плазмы. Магнитогидродинамическое моделирующее устройство включает в себя плазменный контейнер, в который помещен первый ионизируемый газ, первый электрический контур, расположенный рядом с плазменным контейнером, содержащий промежуток, электрические контакты на первой и второй сторонах промежутка, и первое вещество, имеющее, по меньшей мере, низкую магнитную восприимчивость и высокую проводимость.

Изобретение относится к средствам имитации аппаратуры ракеты. .

Изобретение относится к области создания числовых моделей для имитационного моделирования на компьютере диффузных процессов. .

Изобретение относится к моделирующей системе для моделирования работы датчика, предназначенного для преобразования физических параметров в электрические сигналы.

Изобретение относится к информационно-измерительным системам и может быть использовано для имитации стыковки ракеты с аппаратурой носителя при помощи устройства, имитирующего функционирование ракеты в процессе предстартовой подготовки и пуска.

Изобретение относится к области информационно-измерительной техники и может быть использовано для построения информационно-измерительных и измерительно-управляющих систем или систем автоматизированного лабораторного практикума с удаленным доступом.

Изобретение относится к области вычислительной техники и может быть использовано для моделирования сложных систем при их проектировании, испытании и эксплуатации.

Изобретение относится к информационно-измерительным системам и предназначено для проверки электрического и информационного взаимодействия ракеты с аппаратурой носителя при помощи устройства, имитирующего предполетные функции ракеты.

Изобретение относится к области техники связи и может быть использовано для моделирования дискретного канала связи с независимыми и группирующимися ошибками. .

Изобретение относится к системе и способу для оптимизации технологического процесса для электростанции, в частности к оптимизации планирования нагрузки в электростанции посредством использования адаптивных ограничений. Технический результат - возможность минимизировать время генерирования электроэнергии. Способ и соответствующая система включают в себя детектирование события, указывающего необходимость адаптации одного или более ограничений целевой функции, используемой при планировании нагрузки. При таком детектировании целевая функция анализируется для определения адаптивных значений ограничений для одного или более ограничений для оптимального решения целевой функции. Эти адаптивные значения ограничений используются для решения целевой функции, и решение целевой функции с одним или более адаптированными значениями ограничений используется для того, чтобы управлять одним или более блоками генерирования электроэнергии электростанции. 2 н. и 7 з.п. ф-лы, 3 ил.

Изобретение относится к информационно-измерительной технике и предназначено для проведения неограниченной по времени записи, обработки и анализа сигналов цифровых интерфейсов систем вооружения объектов контроля. Техническим результатом является сокращение времени проверки ракет или аппаратуры подготовки и пуска. Универсальный анализатор цифровых интерфейсов содержит корпус с установленными на нем: разъемом питания, модулем задания параметров, модулем отображения информации и, по крайней мере, одним разъемом ввода данных, а также размещенные в корпусе: модуль аналого-цифрового преобразователя, управляющий модуль, первый модуль обработки данных, второй модуль обработки данных, первый модуль анализа, второй модуль анализа, модуль хранения данных, внутреннюю шину информационного обмена и модуль формирования результатов. 2 н. и 4 з.п. ф-лы, 4 ил.

Изобретение относится к средствам автоматизированного моделирования объектов. Технический результат - повышение точности классификации деталей по группам обрабатываемости. Способ классификации деталей по группам обрабатываемости по их геометрическим параметрам включает: анализ геометрии деталей, создание компьютерной модели и хранение компьютерной модели в системе как некоторое математическое описание и отображение на экране в виде пространственного объекта, при этом созданную или полученную компьютерную модель используют для распознавания геометрических составляющих детали: плоских, криволинейных поверхностей, отверстий, карманов и пазов, а на основе полученных данных производят классификацию модели по группам обрабатываемости. 1 ил.

Изобретение относится к области моделирования различных динамических процессов, происходящих в природе и обществе. Техническим результатом является сокращение времени моделирования при заданном объеме вычислительных ресурсов либо сокращение вычислительных ресурсов при заданном времени моделирования, а также повышение точности и достоверности моделирования. Система содержит центр управления системой, соединенный через шину опроса с каждым автоматом; при этом автомат содержит коммуникационный блок, блоки: обработки входящих инструкций на текущем временном шаге, общих параметров автомата, общих параметров событий, очереди заявок, генератор событий, блок определения величины текущего временного шага, обработчик событий, блок формирования выходящих инструкций на текущем временном шаге, элементы логического выбора. 5 ил.

Изобретение относится к средствам контрольно-измерительной аппаратуры и моделирования. Технический результат заключается в обеспечении возможности формирования тестовых сигналов с задаваемым спектром в соответствии со спектральными показателями моделируемых сигналов. Имитатор содержит, в частности, генератор спектральной плотности мощности, генератор шума, блок питания, умножитель, квантователь, фазовращатель, а также панель управления, причем к входу умножителя подключен блок искажения формы спектральной плотности мощности, к входу сумматора подключен генератор шума, а на панели управления размещены соответствующие входящих в состав имитатора блокам кнопка включения питания, ручки плавной регулировки и индикаторы мощностей имитируемого сигнала в спектральных диапазонах. 13 з.п. ф-лы, 2 ил.

Изобретение относится к способу для ступенчатой операции интенсификации добычи из скважины. Техническим результатом является повышение интенсификации добычи из скважины. Способ включает создание из измеренных скважинных данных набора показателей качества из множества диаграмм, использование методики моделирования для комбинирования набора показателей качества для образования сводного показателя качества, использование методики моделирования для комбинирования сводного показателя качества с данными напряжения для образования объединенного показателя напряжения и сводного качества, причем объединенный показатель напряжения и сводного качества содержит набор блоков с границами между ними, идентификацию классификаций для набора блоков, определение участков согласно объединенному показателю напряжения и сводного качества на основе классификаций и перфорирование скважины в выбранных участках, исходя из классификаций. 8 з.п. ф-лы, 14 ил.

Группа изобретений относится к вариантам способа выполнения операции интенсификации. Способ содержит получение объединенных данных о месте расположения скважины (например, геомеханические, геологические и/или геофизические свойства подземной формации и/или геометрические свойства механических разрывов в формации). Кроме того, способ содержит создание механической модели геологической среды с использованием объединенных данных о месте расположения скважины и определение характера пересечения между вызванным гидроразрывом и, по меньшей мере, одним разделом в формации. Способ также содержит оптимизацию проекта интенсификации для достижения оптимизированного характера пересечения. Проект интенсификации содержит, по меньшей мере, один параметр из числа вязкости текучей среды, скорости закачки текучей среды для гидроразрыва и концентрации снижающей фильтрацию добавки. Оптимизация может дополнительно содержать корректировку проекта интенсификации для достижения оптимизированного характера пересечения между вызванным гидроразрывом и разделом в формации. Технический результат заключается в повышении эффективности интенсификации скважин. 3 н. и 12 з.п. ф-лы, 32 ил.

Изобретение относится к области проектирования нефтяного коллектора управления им и его отдачей. Технический результат - более точная оценка фактических условий в существующем коллекторе, разработка и реализация разумного плана мероприятий для увеличения краткосрочных рабочих дебитов и долгосрочной нефтеотдачи коллектора. Информацию собирают с использованием уникальных комплексных методик сбора и анализа системы показателей и информации в адресном режиме с помощью весовой обработки данных в контексте конкретного коллектора и целей производителя. Рейтинг коллектора генерируют с использованием асимметричного анализа системы показателей и последующего использования для формирования плана мероприятий. Архитектура добычи (например, число, местоположение и способ строительства нефтяных и нагнетательных скважин) затем строится согласно плану мероприятий. Может осуществляться непрерывный мониторинг показателей работы коллектора и использоваться для подтверждения целевых показателей добычи и нефтеотдачи и/или обеспечения срабатывания пусковых или тревожных схем для замены оборудования добычи. 7 н. и 19 з.п. ф-лы, 35 ил., 5 прим., 24 табл.

Изобретение относится к способам получения характеристик трехмерных (3D) образцов породы пласта, в частности к укрупнению масштаба данных цифрового моделирования. Технический результат - более точное моделирование потока. Модели в масштабе скважины используют МТС (многоточечную статистику) для комбинирования сеток минипроницаемости и сканограмм традиционной КТ полноразмерного керна с электрическими изображениями скважины для создания 3-мерных численных псевдокернов для каждого ТПП (типа породы пласта). Эффективные свойства САК (специальный анализ керна), вычисленные из различных реализаций или моделей МТС в масштабе скважины, используются для заполнения моделей в межскважинном масштабе для каждого ТПП. В межскважинном масштабе сейсмические параметры и вариограммная статистика из данных КВБ (каротаж во время бурения) используются для заполнения цифровых моделей породы. Эффективные свойства, вычисленные из моделирования потока для межскважинных объемов, используются для заполнения моделей в масштабе всего месторождения. 8 н. и 26 з.п. ф-лы, 13 ил.

Группа изобретений относится к области моделирования и может быть использована для прогнозирования поведения скважины. Техническим результатом является прогнозирование интенсификации добычи. Способ содержит этапы, на которых: идентифицируют входные переменные, которые имеют влияние на выходной показатель, идентифицируют поднабор из набора входных переменных, где данный поднабор имеет относительно большее влияние на выходной показатель. Модель физических свойств строят, чтобы прогнозировать выходной показатель как функцию поднабора из набора входных переменных. Предполагаемые изменения в поднабор из набора входных переменных ранжируют по вероятности, используя модель физических свойств. Поведение физической системы прогнозируют на основании уровня предполагаемых изменений. 3 н. и 17 з.п. ф-лы, 12 ил.
Наверх