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华北电力大学教授研发出智能信号处理系统:信号分析与处理技术的新突破

   2015-01-26 中国计算机报2160
核心提示:如何发掘深藏地下的石油矿藏,又如何调度需求万变的电力能源?这些让石油勘探行业和电力行业的专业人员都颇感困扰的问题,在华北电力大学翟明岳

如何发掘深藏地下的石油矿藏,又如何调度需求万变的电力能源?这些让石油勘探行业和电力行业的专业人员都颇感困扰的问题,在华北电力大学翟明岳多年的研究下取得了重大突破。

近日,翟岳明教授向记者展示了由他研发的一套智能信号处理系统(SmartSignal Processing,下文简称SSP)。SSP软件可以快速完成对石油勘探信号和电力线通信信号的处理,同时还能实现对电力系统负荷情况的短期预测。

化解信号处理的行业难题

冬季或夏季的用电高峰期经常会给一个城市的电力系统带来很大的挑战。如果能够提前一段时间,哪怕只提前一天预测出电力系统负荷情况,都能将给这个城市电力公司部门减轻很多压力。

翟明岳表示,SSP软件可以帮助电力公司实现电力系统短期负荷预测,最长预测为7天时间,而且误差率只有2%~3%。SSP软件的这一功能既满足电力公司运行和经济调度的实际需求,又降低了电网成本,同时还提高了电力公司的经济效益和电网调度技术人员的工作效率,保障了电网的安全运行。不过,电力负荷短期预测只是SSP软件众多功能的一部分,SSP软件还可以对地震勘探信号和电力线通信信号进行有效的处理,实现信号的监测、去噪和恢复等功能。

地震勘探是钻探前勘测石油、天然气资源、固体资源地质找矿的重要手段。地震勘探是利用人工方法在地表激发地震波,并且在地表或井中用检波器接收向从地下返回的地震波信号。地震波在地下传播的过程中,会遇到介质性质不同的岩层分界面,地震波将发生反射和折射。勘探人员可以通过对地震波进行记录、处理和解释,可以推断地下岩层的性质和形态。

但是,地震波信号也存在各种缺陷。首先,地震波信号的强度会随着传播距离的增加而逐渐衰减。其次,地震勘探检波器的灵敏度非常高,野外采集的地震波中掺杂着各种噪声,例如机器的振动、自然界的风吹草动等。再次,原始地震记录中除了反射波之外,还有经过了多次折射、透射和反射之后形成的多次波。

因此,对原始的石油地震勘探信号进行处理,是进一步进行地震勘探解释的前提,而削弱干扰、提高信噪比和分辨率是地震数据处理的重要目的。SSP软件可以实现地震数据处理的消弱干扰、提高信噪比和分辨率这一重要目的。

除了应用于石油地震勘探信号处理,SSP软件还可以用于智能电网中宽带电力线通信信号的处理和分析。宽带电力线通信信号在传输过程中,电网里的各种用电设备都会产生严重的脉冲噪声,并且随着传输距离的增大电力信号会逐渐衰减。

这些情况导致的结果就是远端收集到的宽带电力线通信信号不完整或出现干扰。针对这些特点,SSP软件中有专门的模块分析与处理宽带电力线通信系统中的脉冲噪声、多径干扰、信道估计和信号重建等问题。

除此之外,翟明岳所带领的研究小组深入细致地研究了我国低压输电网高频信号传输特性,并利用多导体传输线理论建立了一整套宽带电力线通信信号传输模型,彻底解决了宽带电力线通信信号的功率计算问题,为宽带电力线通信系统物理层技术的开发与网络规划提供了重要的参考依据,而这一研究成果也成为SSP软件中的一个功能模块。

SSP背后的技术突破

为什么SSP软件能够在众多商业软件中独辟蹊径呢?翟明岳道出了深藏在信号处理背后的玄机。

经过前期对信号处理领域多年的持续研究,翟明岳发现,无论是石油勘探行业的地震勘探信号,还是智能电网中的宽带电力线通信信号都具有一个共同特点——自相似性。何谓自相似性?翟明岳指出,一个物体的局部和整体完全或几乎相似,就认为它有自相似性。最简单的例子,一条直线状的信号就具有自相似性。不管是5厘米长的直线,还是1000米长的直线信号,它们的形状都是一样的,这就是自相似性的最好体现。

2008年,翟明岳在著名的加州大学伯克利分校访学期间,决定针对石油勘探行业和电力行业的需求研发一套信号处理系统。根据信号的自相似性,翟明岳提出用“分形(Fractal)”来描述和研究地震勘探信号和宽带电力线通信信号。分形理论最早是由美籍数学家芒德勃罗(B.B.Mandelbrot)首先提出的。分形理论指出,一个粗糙或零碎的几何形状,可以分成多个部分,且每一部分都(至少近似地)是整体缩小后的形状,即具有自相似的性质。

有了分形理论的支撑还不够,因为它只是表示信号具有分形的特征,但是如何利用信号的自相似性来处理和分析信号呢?翟明岳表示,最难的是把信号规律抽象为一套数学模型即建模。而在此之前,还没有人成功地把分形理论直接应用在信号处理中。

最终,翟明岳研究出一套基于迭代函数系统的信号处理新方法。翟明岳发现,具有自相似性的信号会表现出一些特征参数,这些参数有助于构建信号的数学模型。而这套数学模型可以快速地将目标信号从噪声中分离出来。有了这套信号处理的数学模型之后,翟明岳就像获得了一个信号的“标准控件库”,可以轻松地完成对信号的监测、去噪、恢复和预测。

当翟明岳将研发出来的这套信号处理系统推向市场时,他在信号处理系统前面加上了“智能”一词。翟明岳当然不是为了赶时髦,而是因为当遇到大数据量的信号处理任务时,SSP软件能够分清主次数据、真假数据,快速帮助用户实现信号处理。

SSP可代替国外商业软件

事实上,石油勘探行业和电力行业的公司在整个生产过程中会涉及到很多细分领域,信号的监测、去噪、修复等只是一小部分需求,还需要很多来自不同厂商的系统相互配合才能实现最佳的效果。目前,很多国外的商业软件已经成为这些行业的主要软件供应商。但是,这些商业软件的价格较为昂贵。相比之下,尽管翟明岳的这套信号处理系统价格在10万元左右,约合1.5万美元,而且还可以根据不同行业客户的特色需求按照功能模块来收费,目前没有针对后期维护和服务费收购。

正是这样的细分市场和这么悬殊的性价比,让翟明岳在信号处理领域找到了突围的机会。而且,从系统架构上来说,SSP采用Java语言开发的系统架构,能够跨Windows和Linux两大平台运行,并且软件的体量也非常小,可以嵌套到其他系统里面使用,受到很多行业用户的欢迎。

从2013年10月份到现在,仅仅凭借一些口碑传播,翟明岳就已经销售出了30多套SSP软件。其中。仅国内一家大型的石油勘探开发公司一家就采购了10多套。另外,多家省网公司和电力科学研究院(研究中心)也购买了多套SSP软件,分别用于电力负荷预测和宽带电力线通信信号处理。SSP软件能够在不到两年的时间内被这么多企业客户选中,充分说明了在信号处理领域,SSP软件确实具有过人之处。

为了持续研发和推广SSP软件,翟明岳表示,他已经为SSP申请了十几个专利保护,目前正在评审之中,同时,也已经在规划下一个版本的SSP软件。现在的石油勘探和电力企业都在大规模使用GPU(Graphic Processing Unit,简称图形处理器)而非CPU,因此,翟明岳正在考虑将SSP改为基于GPU的并行处理系统。

 
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