DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 2. 研究区地质概况和储层特征 2.1. 地质概况 红台构造带位于吐哈盆地台北凹陷东部，其所处的小草湖洼陷是台北凹陷的三个主要生烃洼陷之一，为一独立的含油气单元；鄯善弧形带位于吐哈盆地台北凹陷中部，为一复式油气聚集带，区带内包括丘陵构造带和温米构造带。目前两个区块发现的低含油饱和度油藏都分布在西山窑组，红台构造带主要分布在上砂组(X1-X3)，温吉桑构造带主要分布在下砂组(X3-X5) (图2)。两个构造带的主力砂体均为辫状河三角洲前缘水下分流河道和河口坝的沉积砂体，单层厚度一般为8.0 m~30.0 m，不同期次、不同沉积相带的砂体发育，常反复叠置构成巨厚层。储层岩石类型主要以细粒、粗粒长石岩屑砂岩为主，其次为岩屑长石砂岩、岩屑砂岩，压实作用强烈，岩石成分成熟度及结构成熟度低，为近源沉积。 图2. 鄯善弧形带-红台构造带地层对比图 2.2. 储层物性特征 红台构造带西山窑组储层整体比较致密，西山窑组孔隙度一般在6%~11%之间，渗透率在0.18 × 10 −3 μm 2 ~6.23 × 10 −3 μm 2 。孔喉半径一般小于0.05 μm，储集空间类型主要为剩余粒间孔、溶蚀粒内孔。孔喉结构具有双峰特征，以微细孔喉为主，局部存在大孔喉，大量微细孔喉发育，造成了束缚水含量高。温吉桑构造带储层孔隙度平均10.3%，渗透率平均1.86 × 10 −3 μm 2 ，少量发育构造缝，二者均属于低孔低渗储层。 2.3. 流体性质 红台、温吉桑构造带西山窑组原油密度分布在0.78 g/cm 3 ~0.81 g/cm 3 、粘度2.5 mPa.s~5.5 mPa.s、凝固点小于25℃，属中–低密度、低粘度、中等凝固点的轻质原油。 红台构造带目的层段地层水水型为NaHCO 3 型，总矿化度8946 mg/l~15，577 mg/l，平均11，444 mg/l。温吉桑构造带不同区块、不同砂层组间地层水的水型和水性变化较大，既有NaHCO 3 型、又有CaCl 2 型，总矿化度变化也较大，最低14，295 mg/l，最高57，400 mg/l，地层水的变化与该区油藏的形成与调整有关。
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user: 3. 有效储层的评价 3.1. 储层的分类 通过对岩心分析孔渗特征、压汞曲线及核磁共振资料分析，将储层基本分为三类。其中一类储层孔隙度大于10.0%，渗透率大于0.5 × 10 −3 μm 2 ，排驱压力小于0.5 MPa，常规试油一般低产，体积压裂可获工业产能，水平井及体积压裂可获高产。二类储层孔隙度分布在8.0～10%之间，渗透率在0.2~0.5 × 10 −3 μm 2 之间，排驱压力在0.5~1 MPa之间， 常规试油一般无产能，水平井及体积压裂可获工业产能；三类储层孔隙度6.0%~8.0%，渗透率小于0.1~0.2 × 10 −3 μm 2 ，排驱压力1.0 MPa~3.0 MPa，目前技术条件下，一般仅获低产。 3.2. 有效储层的评价方法 以岩石物理实验为基础，建立低饱和度油藏的孔隙度与渗透率模型。精确确定核磁共振测井T2起算值与截止值，而不是沿用以往在常规砂岩储层中33 ms的经验截止值，为精确求取总孔隙度及可动流体孔隙度奠定了基础。 3.2.1. 储层物性参数建模 基于红台构造带系统取心资料和岩石物理实验，通过岩心刻度测井，建立和完善了该区储层物性参数模型，为储层参数的精确计算和四性关系的研究奠定了基础，利用同样的方法在温吉桑构造带也开展了相似的工作，在此不在赘述。 红台共有15口井取有岩心分析资料，其中红台304、红台219井为系统取心井，孔隙度分析样品共793个，将岩心分析孔隙度分别与声波时差、密度测井值进行交会分析，建立了孔隙度计算公式： 声波时差求取孔隙度： φ = 0.2122 * A C − 37.15 (1) (R 2 = 0.8508， N = 793) 密度求取孔隙度： φ = − 25.003 * D E N + 69.675 (2) (R 2 = 0.5219， N = 793) 通过岩心分析孔隙度与渗透率交会，建立了渗透率计算的经验公式： K = 0.001 * e 0.6694 * φ − 37.15 (3) (R 2 = 0.7645， N = 235) 3.2.2. 精确确定核磁共振测井T 2 起算值与截止值 核磁共振测井信息受岩性和流体的影响小，T2谱的形态和分布特征与孔隙大小及结构相关 [ 11 ] 。核磁共振测井技术的应用，不仅能够提供准确的储层物性参数，处理得到的总孔隙度、可动流体孔隙度和渗透率等参数，实现了连续深度的储集性能评价，同时也为研究孔隙结构提供了一种新的方法，为储层有效性的评价提供了充分的依据。 如果说T2截止值是决定可动流体孔隙度大小的关键处理参数，那么起算时间就是决定有效孔隙度的关键参数，对于低渗透储层、尤其是针对台北凹陷低渗透、低含油饱和度储层，往往需要压裂改造才能获得工业产能，后者更具有实质意义。在红台及温吉桑构造带，通过核磁实验确定了T2截止值为15 ms (以往在常规砂岩储层中的经验值为33 ms)；通过不同的处理方法(分步法、集成法)优化了T2起算值最终为1.5 ms，通过参数的优化提高了核磁共振测井资料的处理精度，例如在红台304井西山窑组2916.5 m~2935.0 m、2959.0 m~2968.2 m井段平均孔隙度相对误差控制在5以内% (图3)，能够更准确的开展孔隙度等参数的计算，为后续饱和度的精确计算减小了误差。 图3. 红台304井组合及核磁共振测井处理成果图
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user: 4. 饱和度计算方法 不同区块和砂层组地层水性质变化的复杂性增加了油水判别的准确性和饱和度计算的精度。通过密闭取心、油水相渗曲线、阿尔奇公式法等多种方法的验证、计算和标定，开展红台、温吉桑构造带低含油饱和度油藏饱和度的确定。 4.1. 密闭取心和油水相渗资料确定的饱和度范围 红台304和红台219井进行了密闭取心(表1)，岩心分析含水饱和度基本能代表储层的地下情况，不考虑挥发的因素，由此计算的含油饱和度等同为油层的原始含油饱和度 [ 12 ] 。从表中看出密闭取心分析含水饱和度45%~60% (含油饱和度40%~55%)；共存水(束缚水 + 自由水)含量高，油气水三相共存。 Table 1 Statistical data of closed oil core saturation of Hongtai 304 wel 井段(m) 岩性 含油饱和度% 孔隙度% 密度g/cm 3 渗透率10 −3 μm 2 2912.49~2912.70 灰色荧光砂砾岩 46.4 9.9 2.38 0.682 2912.70~2912.83 49.2 9.5 2.39 0.578 2912.83~2912.99 44.8 10.1 2.37 0.552 2912.99~2913.09 45.1 10. 2.38 0.569 2913.09~2913.30 44.7 9.7 2.38 0.782 2913.30~2913.42 47.6 9.8 2.38 1.43 2913.42~2913.52 42 9.4 2.39 1.21 2913.52~2913.62 47.3 9.9 2.44 0.961 2913.62~2913.70 51.2 9.9 2.38 1.22 2913.70~2913.87 49.7 10.3 2.37 0.976 2913.87~2913.95 49.4 10. 2.37 1.14 2913.95~2914.06 54.1 10.1 2.37 1.17 2914.06~2914.19 53.6 9.6 2.39 1.03 2914.19~2914.32 灰色荧光细砂岩 47.7 9.4 2.39 0.0546 2914.32~2914.47 38.8 9. 2.41 0.0907 2914.47~2914.57 41 9.8 2.37 0.731 2914.57~2914.69 47.7 10.4 2.38 0.49 2914.69~2914.83 46.5 10.3 2.38 3.93 2914.83~2914.94 43.7 10.1 2.37 0.505 2914.94~2915.06 46.1 10.4 2.38 0.479 2915.06~2915.19 47.5 10.2 2.38 0.525 2915.19~2915.33 48 10.1 2.38 0.52 2915.33~2915.46 49.3 10.2 2.38 0.351 2915.46~2915.60 51.5 10.2 2.38 0.328 2915.60~2915.67 39.7 9.8 2.39 0.273 平均 46.9 9.9 2.38 0.82 表1. 红台304井密闭取心含油饱和度统计表 此外，红台2301、红台304等井目的层段油水相对渗透率曲线显示，等渗点处的含水饱和度高达53.0%~63.0%，平均为58%。通过这两种资料得到的含水饱和度范围基本一致，说明该类油藏符合低含油饱和度油藏的特点。 4.2. 阿尔奇公式法计算饱和度(变地层水电阻率法) 应用阿尔奇公式 [ 13 ] [ 14 ] [ 15 ] 和岩电参数可以计算储层的含水饱和度(公式4)，但由于红台、温吉桑构造带不同区块和砂层组地层水矿化度变化较大，应用固定的地层水电阻率值计算饱和度值误差较大，应用变地层水电阻率的方法才能体现不同区块、不同层系地层水对电阻率的影响，是解决问题的关键。 S o = 1 − [ a b R R t * φ m ] 1 n (4) 其中：S o ——地层原始含油饱和度，f；R t ——地层电阻率，Ω∙m；R w ——地层水电阻率，Ω∙m；Φ——平均有效孔隙度，f；a、b——与岩性有关的系数；m——孔隙结构指数；n——饱和度指数。 通过多种方法的对比，本区利用测井信息计算连续深度的地层水电阻率值(静自然电位法——公式5、泥岩电阻率法——公式6) [ 16 ] [ 17 ] ，反映了不同油组电性的变化特征，减小了地层水电阻率的误差，提高了饱和度计算的精度。 根据 S S P = − k lg R m f R w ，用自然电位测井计算地层水电阻率的公式为： R w = R m f ⋅ 10 S P − S P 基 线 k (5) 式中： k = 70.7 ( 273 + T ) 298 ， 其中： R m f ：泥浆滤液电阻率，Ω∙m；SP：自然电位曲线，mV； S P 基 线 ：纯泥岩段自然电位值，mV；T：地层温度，℃。 根据泥岩电阻率法计算地层水电阻率的公式为： R w = R 泥 e 0.023 A C 泥 41446 (6) 其中： R 泥 ：临近泥岩电阻率，Ω·m； A C 泥 ：临近泥岩声波时差，μs/m。 通过红台304井系统取心井岩心分析的刻度与对比，说明针对研究区建立的经验公式和核磁共振等不同方法计算的孔、渗、饱等参数与岩心分析值吻合性较好(图4)，建立的经验模型和处理参数能够准确的计算饱和度、评价有效储层，为产水率的预测及有利井层的优选提供依据 [ 18 ] 。对计算的结果分析表明，不同期次的砂体叠置沉积，造成层内及层间极强的非均质性和油气的“差异”聚集，纵向上没有明显油水界面，即同一层内含油饱和度没有自下而上逐渐变高的趋势，而主要受物性控制。 图4. 红台304井西山窑组孔隙度、渗透率、饱和度计算成果 4.3. 有效储层的下限标准 根据红台构造带西山窑组各井的岩心分析，将孔隙度、渗透率进行交会，产层的数据点较集中分布在孔隙度 ≥ 8.0%、渗透率 ≥ 0.1 × 10 −3 μm 2 的区域内。利用各井试油试采井段读取对应的测井响应值，将深侧向电阻率值与孔隙度进行交会(图5)开展有效层的解释，油层/油水同层、气层、水层和干层区分较明显。由此确定出红台构造带西山窑组低含油饱和度油气藏的有效层物性、电性下限标准为：孔隙度(Φ) ≥ 8.0%，渗透率 ≥ 0.1 × 10 −3 μm 2 ，含油饱和度(So) ≥ 45%，电阻率(LLD) ≥ 40 Ω·m。 图5. 红台构造带孔隙度–电阻率交会图版
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user: 5. 产水率的预测及其在生产中的应用 5.1. 产水率评价方法及预测模型 低含油饱和度油藏在试采及投产过程中普遍油水同出，如何通过评价的方法预测各井层在生产中油水产出比的关系，进而有效的指导射孔井段和完井方案是解决生产需求的重点。 根据达西定律，产水率可近似表示为油水相对渗透率的函数，而油水相对渗透率是油藏含水饱和度的函数，即油水相对渗透率决定了地层产水率的高低，饱和度的大小决定了油水相对渗透率的变化(公式7、8)。因此，以含水饱和度为基础建立产水率预测模型和图版，依据产水率的高低，进一步细化油水同层的分类标准，提出合理的完井和试油方案，有效指导油气勘探开发生产。 具体方法是通过实验分析的油水相对渗透率建立产水率计算公式，利用红台构造带的相渗资料计算的产水率与对应的含水饱和度建立起交会图版、计算模型及解释标准(图6、表2)，再通过实际的试采资料来验证模型的符合率，并不断的修正和完善模型，实现利用测井资料计算的饱和度来预测不同井层产水率的目标，从而最终指导生产。 F w = 1 1 + ( μ w μ o ) ⋅ ( K r o K r w ) (7) F w = 1 1 + ( μ w μ o ) ⋅ a ⋅ e − b ⋅ S w (8) 其中：F w ——产水率，小数；Kro、krw——油、水的相对渗透率；μ o 、μ w ——地下油、水粘度，mPa∙s；a、b为拟合系数。 图6. 产水率预测图版及模型 5.2. 生产应用 将红台构造带部分生产井的产量数据点入由相渗资料建立的储层产水率图版中(图6)，整体变化趋势一致，说明模型具有较好的实用性。在红台304井解释过程中，除了开展孔、渗、饱等参数的计算和有效层的解释外，还对2959.0 m~2968.2 m井段等重点层段开展了产水率的评价，预测该段产水率约为55.0%，综合解释为Ⅱ类油水同层，试油后实际产水率60.2%；利用该方法还对温1304井X5试油层进行了预测，计算产水率为72.0%，综合解释为Ⅲ类油水同层，实际产水率80.0%，评价方法较好地指导了生产。 Table 2 Standard for division of oil and water layers in low-saturated reservoir 类型 物性 产水率F w (f) 含水饱和度S w (f) 孔隙度(%) 渗透率(mD) 油(气层) ≥8.0 ≥0.1 <0.2 <0.33 油(气)水同层 I类 0.2~0.55 0.33~0.43 II类 0.55~0.65 0.43~0.48 III类 0.65~0.8 0.48~0.55 含油(气)水层/水层 >0.8 >0.55 表2. 低饱和油藏油水层划分标准
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user: 6. 结论 1) 通过岩心核磁共振实验，标定了红台及温吉桑构造带低含油饱和度油藏T2截止值为15 ms、T2起算值为1.5 ms。 2) 通过密闭取心分析、油水相渗曲线及阿尔奇公式计算等多种方法验证，红台、温吉桑构造带西山窑组低含油饱和度油藏有效层的含油饱和度范围分布在40%~55%之间。 3) 不同期次的砂体叠置沉积，造成层内及层间极强的非均质性和油气的“差异”聚集，纵向上没有明显油水界面，是形成低含油饱和度油藏的因素之一。 4) 以油水相渗资料和含水饱和度为基础建立的产水率模型和图版，能够较好地预测生产过程中油水产出比的关系，对油气生产具有较好的指导作用。
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user: 摘 要 由于偶然因素带来的误差称之为粗大误差，在等精度测量中，判定和剔除数据系列中的粗大误差，对测量结果的最佳值、不确定度、置信概率都十分重要，将直接影响到测量结果的最佳表达式和相对误差的可信程度。本文从置信概率的角度，探讨粗大误差的判别和处理过程，以及如何在数学工具Mathematica上实现的。这种结论同样可以应用到工程实践中。 关键词 :等精度测量，正态分布函数，标准偏差，Mathematica Copyright © 2019 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 大学物理实验中，关于测量及测量数据的分析处理是基本的和必选的实验之一。目的是使学生掌握科学实验的基础知识、基本实验方法和基本技能，培养科学严谨的治学精神和素养。传统的相关实验中，只是重点分析了随机误差和系统误差的产生原理和解决的方法，从这两方面提高测量的精确度、准确度和精密度。由于一个测量值的误差是由系统误差、随机误差和粗大误差共同组成的，对于粗大误差，则是由于实验者的粗心、外部环境和测量条件突变或干扰引起的。 一般情况下，粗大误差是显而易见的，可以在大量的测试数据中很容易地被发现。但这仅仅是当粗大误差达到一定的程度，由量变到了质变而被发现的。对粗大误差的判别带有相当程度的主观意志。如何从数学的角度，使用数学工具对粗大误差进行定义、界定和剔除，则鲜见与教科书和相关杂志文章。因此在相当部分的实验教科书里，对粗大误差的处理，也仅仅是要求剔除该次测量而已。 本文试图解决这一问题，对粗大误差不再进行主观判断，通过数学建模，由数学模型对粗大误差进行判断和处理，更进一步地避免人为干扰。
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user: 2. 等精度测量中的测量结果表达式 在科学实验中，为了数据的准确可信更接近于真实值，往往要对某个物理量进行多次重复测量，在测量过程中，还要保持测量环境、测量条件、测量方法、测量仪器和测量人员的一致性。当测量次数 n 充分大时( n → ∞ )，实验和理论都表明，测量数据项呈正态分布函数 [ 1 ] ： f ( x ) = 1 σ 2 π e − ( x − x ¯ ) 2 / 2 σ 2 其中： x ¯ = ∑ x i n ——总体平均值 σ = lim n → ∞ ∑ i = 1 n ( x i − x ¯ ) 2 n − 1 ——正态分布标准偏差 其物理意义为：当测量次数 n 充分大时( n → ∞ )，测量的总体平均值 x ¯ 可认为是测量值的真值，即： x ¯ = μ 。测量项落在 x ¯ − σ 和 x ¯ + σ 区间内的概率为68.3%。这时，就可以认为测量结果是的准确的，并且其可信程度为68.3%。 实际应用中，测量次数 n 都是有限次的，根据我国国家标准GB776-76的规定，科学研究中 n = 10 ∼ 20 ，大学实验中 n = 5 ∼ 10 。 一般意义上，被测量值的真值永远无法知晓，测量只能做到尽可能地接近真值，并且表明这个测量值的可信程度。即，一个测量值的最终结果只能表达为： x = x ¯ ± Δ (单位) 其中： x ：待测物理量 x ¯ ：直接测量的算术平均值 Δ ：本次测量的总的不确定度，表明了本次测量的可信程度。大学实验中： Δ = Δ A 2 + Δ B 2 。 B类不确定度来自实验中的仪器，不属于本文讨论的范围，A类不确定度来自测量的随机误差，表征就是置信概率，在有限次测量中，该置信概率的计算使用平均值标准偏差，即： S x ¯ = σ n = ∑ i = 1 n ( x i − x ¯ ) 2 n ( n − 1 ) 在实践中，一个测量值的表达式由下列三项组成(未考虑B类不确定度)： 测量结果表达式： x = x ¯ ± S x ¯ (单位)---(1) 相对误差： B = S x ¯ x ¯ × 100 % ---(2) 置信概率： P = 68.3 % ----(3)
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user: 3. 粗大误差对测量的影响 测量过程中，不可避免地受到各种因素的影响：环境、温度、偶然因素干扰、操作人员的心理状态……等。对一组等精度测量数据进行比对，可以找到在这一系列数据项中，或多或少地存在若干数据项，这些数据项的值明显与其他大多数数据项有较大的差距，表明在该次测量中，由于某些偶然的因素，导致测量数据出现明显的差距，这种误差称之为粗大误差。 粗大误差对待测物理量的最佳估计值(算术平均值)和可信度都有影响，如图1所示的某次等精度测量的测量数据。 f 1 = f ( x ¯ 1 ， σ 1 ) 为原始的测量数据，未剔除粗大误差时的正态分布， f 2 = f ( x ¯ 2 ， σ 2 ) 经过修正，剔除粗大误差后，组成新的数据列，得到的正态分布。粗大误差的结果导致标准偏差比较大。而经过粗大误差的剔除，标准偏差比较小。表明在相同的置信概率下，如果不考虑粗大误差对算术平均值 x ¯ 的影响，没有剔除粗大误差时，待测物理量的最佳估计值在一个相对宽泛的数据区间内可信；而剔除粗大误差后，待测物理量的最佳估计值则在一个相对狭小的数据区间内可信。它的物理意义是，经过粗大误差的剔除，测量的精密度得到提高。而衡量一个测量是否成功，需要从精密度、准确度和精确度三方面考量。测量的精密度表明了等精度测量所得数据的相互接近程度(离散程度)。测量结果的精密度高，说明所得结果的重复性好，测量数据的离散小，测量误差分布密集，随机误差小。
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user: 4. 粗大误差的剔除 粗大误差的剔除方法有肖维涅准则、罗曼诺夫斯基准则和格拉布斯准则等，其中肖维涅准则经常使用在大学实验和工程试验中。 粗大误差剔除的肖维涅准则，若一组测量值，其中某次测量值的偏差的绝对值与该组的标准偏差之比大于某一阈值，则该测量值为粗大误差，应予剔除。即： 当 | x i − x ¯ | ≥ C n σ 时 x i 被认为是粗大误差。 图1. 某次等精度测量的测量数据 其中： C n 为肖维涅准则系数，对于大学实验， C n = 2 ，对于工程实践 C n = 3 (莱以达准则)。 需要注意的是，每次只能剔除一个粗大误差，剔除后重新计算 x ¯ 和 σ ，再运用肖维涅准则，直至所有 x i 满足 | x i − x ¯ | < C n σ ，就可以认为，待测物理量的数据列中，不再包含粗大误差。
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user: 5. Mathematica简介 Mathematica是由美国科学家斯蒂芬·沃尔夫勒姆领导的沃尔夫勒姆研究公司开发的一款使用的计算软件。它拥有强大的数值计算和符号运算能力。它是目前为止使用最广泛的数学软件之一。广泛地应用于物理学、工程学、数学、生物和社会学等众多领域 [ 2 ] 。 利用Mathematica内置函数，可以对一组数据列进行各种统计运算，如统计平均值、平均绝对偏差、方均根、样本方差和标准方差等。通过编程方式，实现粗大误差的自动剔除。
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user: 6. 处理过程及数据可视化 处理过程如图2所示 图2. 处理过程 主要函数介绍如下： Mean [list]：给出列表list中元素的统计平均值； Standard Deviation [list]：给出list中元素的标准差； Variance [list]：给出list中元素的样本方差； Normal Distribution [ μ ， σ ]：表示一个正态分布(高斯分布)，它的均值为 μ ，标准差为 σ [ 3 ] ； PDF [dist， x]：给出关于在 x 处的符号分布dist的概率密度函数 [ 4 ] ； Plot [ f ， { x ， Subscript [ x ， min ] ， Subscript [ x ， max ] } ] ：绘制函数 f 的图线，其自变量 x 位于从 Subscript [ x ， min ] 到 Subscript [ x ， max ] 的区间上 [ 5 ] 。 如表1所示的是对某一物理量的等精度测量结果，各项数据的单位均是CM。 Table 1 Result of equal precision measuremen 9.82 9.96 10.0 9.98 10.09 10.1 9.78 10.05 9.83 9.72 10.06 10.07 9.05 9.07 10.1 9.55 表1. 某一物理量的等精度测量结果 主要代码如下： (*剔除粗大误差*) While[True， If [data=Abs[Min[datalist]-databest]>2*datasd，{datalist=Delete[datalist，1]， datalenth=Length[datalist]， databest=Mean[datalist]， datasd=StandardDeviation[datalist]}，y=1]; If[y==1，Break[ ]] While[True， If [data=Abs[Max[datalist]-databest]>2*datasd，{datalist=Delete[datalist，-1]， datalenth=Length[datalist]， databest=Mean[datalist]， datasd=StandardDeviation[datalist]}，x=1]; 程序执行结果如下： (*未剔除粗大误差*) 数据列：{9.05，9.07，9.55，9.72，9.78，9.82，9.83，9.96，9.98，10，10.05，10.06，10.07，10.09，10.1，10.1} 数据列长度：16 数据列平均值：9.82688 数据列标准偏差：0.33858 (*剔除粗大误差*) 数据列：{9.72，9.78，9.82，9.83，9.96，9.98，10，10.05，10.06，10.07，10.09，10.1，10.1} 数据列长度：13 数据列平均值：9.97 数据列标准偏差：0.133637 平均值标准偏差：0.0370644 A类不确定度：0.04 测量结果表达式： x = 9.97 ± 0.04 (CM) 相对误差： B = 0.4 % 置信概率： P = 68.3 % 图3表示了没有考虑粗大误差时的精密度和剔除粗大误差后的精密度。显而易见，剔除粗大误差后的数据列精密度远远好于前者。 图3. 没有考虑粗大误差时的精密度和剔除粗大误差后的精密度
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user: 7. 在工程实践中的应用 工程实践中，往往要对某项数据在实验室里反复试验，重复次数上百次甚至上千次，从而得到一个相对准确的数据，然后再应用到实际的工程中。例如，某种混凝土中需要的添加剂，每单位需要多少，除了理论计算外，还需要反复试验，由试验中得到一个可信的数据。 这里剔除的不再是粗大误差，而是那些不那么可靠离散比较大的试验数据。
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user: 8. 结论 在大学物理实验中，对于有限次的等精度测量，受环境偶然因素、尤其是初年级大学生，初次接触大学物理实验，没有相应的训练和技能，或多或少都会为测量数据带来粗大误差。如何判断和剔除粗大误差，进而对学生的实验成绩进行考核和评价，则可通过本文所介绍的方法，除对学生的技能和动手能力考核外，还可通过如图三所示的曲线，对实验的精密度进行考核。
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user: 摘 要 河道糙率是水文测验与分析计算中一个非常重要的参数，通过杨堤(三)水文站及其落差站2007年~2016年共10年的实测水文资料，分析其断面糙率与水位之间的关系，并采用2017年实测流量对反推糙率进行验证，探索利用水位–糙率曲线推求河道流量的方法，以及在高水位洪水测验中作为抢测流量手段的可行性。 关键词 :糙率，水文站，流量，高水位洪水 Copyright © 2019 by authors and Wuhan University. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 比降–面积法是利用实测或调查测验河段的水面比降和断面面积等资料，采用水力学公式计算河段瞬时流量的一种方法。该方法具有经济、简便、安全、迅速的特点，能快捷地推算出瞬时流量。当客观条件十分困难或常规测验设备被洪水冲毁，无法采用流速仪法、浮标法等测流时，比降–面积法不失为一种较为理想的用于抢测超标洪水的方法。 比降–面积法的理论基础为曼宁公式，公式中各要素物理概念明确，在具有落差水位站的常规流量测验断面中，比降、面积、水力半径均为已知参数。因此，只要确定糙率就能推求出相应的流量。糙率反映的是河段的水流阻力特性，一般情况应从河段实测资料反推求出。 本文以杨堤(三)水文站为研究对象，根据实测流量资料及相应落差水位，推求杨堤(三)站的断面糙率，探索本站断面糙率与水位之间的关系，以备应急时能够采用比降–面积法施测超标洪水。
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user: 2. 测站概况 杨堤(三)水文站为监测资水(东支)入洞庭湖水情的基本站，属三类精度水文站。监测项目包括：水位、流量和降水量观测。本站所在测验河段上下游500 m内较顺直，上游约700 m、下游约600 m处各有一大弯道。两岸堤身较陡，以六角水泥板护坡，堤脚为抛石，河床由坚实黄土组成，断面整体较为稳定。本河段来水受上游洪水涨落影响，亦受下游湘水和南洞庭湖回水顶托影响。该站历年特征值如表1所示。 Table 1 Statistical results of water level and discharge at Yangdi hydrological statio 项目 多年平均 历年最大 时间 历年最小 时间 统计年份 水位(m) 28.69 37.03 1996.07.21 25.14 1992.12.19 1951~2012 流量(m 3 /s) 474 2340 1998.06.14 −834 1994.06.20 1955~2012 表1. 杨堤(三)站水位流量特征值统计表 白马寺(二)水位站位于杨堤(三)站下游约23 km处，为杨堤(三)站的落差辅助站，两站之间无支流汇入或流出(原西林港、红旗渠和南湖哑河均被封堵)。两站所处区域位置如图1所示。
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user: 3. 数据选择 本文选取杨堤(三)站2007年~2016年共10年的实测大断面、流量、水位及白马寺(二)站同时期水位等资料，通过曼宁公式对杨堤(三)站的断面糙率进行反推，并建立水位与糙率之间的关系；然后采用2017年实测流量资料对反推的糙率进行验证。因两站高程值均采用江BPM51-33’作为水准引据点，冻黄差为同一数值，故均采用其冻结水位进行水位及比降计算。 图1. 杨堤(三)站区域水系站网布置图
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user: 4. 推算成果 天然河道，特别是平原水网区河道，难以找到完全满足曼宁公式使用条件的河段。曼宁公式作为一个经验公式，是在均匀流态中推导出的。严格的说，天然河道的水流受制于河道及边界条件等影响，恒定均匀流基本不存在，只有在水位较为平稳或洪峰出现并持续的短时间内，方可近似视为均匀恒定流。但以现有的科学技术水平，经验公式中只有曼宁公式的使用条件较为贴近天然河道情况。而且，目前国内也有类似地区的测站采用此法进行推流整编，因此，本文以杨堤(三)水文站为例，参照曼宁公式进行大胆的尝试，探索其断面糙率与水位之间的关系。 曼宁公式为： Q = 1 n A R 2 3 S (1) 式中：Q为流量，m 3 /s；n为糙率；A为过水面积，m 2 ；R为水力半径，m；S为能面比降(文中以水面比降代替)。 经分析，杨堤(三)站2007年~2016年共10年246次实测流量，其中有9次因湘水顶托较为严重，水位落差小于0.11 m，不能很好地反映本站的真实比降，予以剔除 [ 1 ] 。通过其余237次实测流量资料，采用曼宁公式反推出糙率n，与对应水位H点绘在图上，并通过点群中心拟合趋势线，如图2所示。 从图2可以看出：所有样本水位变幅在26.17~35.62 m之间，点群趋势性较明显，线型是标准的反向曲线，符合河床糙率一般变化规律，同时还具有以下特点： 1) 在30.00 m以下的低水位部分，糙率的整体趋势是随水位升高而减小，但点据分布较为散乱。究其原因是在水位较低时，水流受水流边界变化影响的敏感度强，断面平均水深与水力半径相差较大，同一水位级，推算出的糙率最大相差0.010。 2) 在30.00 m以上的中高水位部分，糙率随水位的变化幅度明显减小，趋向于一个常数，约为0.017，个别偏离中心线的点据最大偏离值为0.004。 经统计，当杨堤(三)站水位在30.00 m以上时，采用0.017作为断面糙率值，其标准差Se为8.3%，系统误差为1.6%，精度满足相关规范要求 [ 2 ] 。 作为抢测超标洪水的备用方案，本文重点关注中高水时的断面糙率，因此，为验证反推糙率的可靠性，用其推算2017年杨堤(三)站水位在30.00 m以上测点流量，并与实测流量进行比较。验证结果如表2所示。 从表中可以看出：当水位在30.00 m以上并外延至36.58 m时，采用0.017的糙率值，推算流量与实测流量较为接近，其最大相对误差为6.9%，最小相对误差为0，精度满足相关规范要求 [ 2 ] 。精度检验如表3所示。 图2. 杨堤(三)站水位–糙率关系图 Table 2 Results of calculated and measured discharges at Yangdi hydrological station in 201 序号 水位(m) 落差(m) 实测流量(m 3 /s) 推算流量(m 3 /s) 相对误差(%) 1 30.22 1.15 1020 1090 6.9 2 31.71 1.10 1410 1410 0.0 3 32.18 0.58 1100 1110 0.9 4 32.62 1.51 1850 1930 4.3 5 32.72 1.25 1750 1790 2.3 6 33.21 0.68 1450 1420 -2.1 7 34.22 0.36 1210 1200 -0.8 8 35.04 0.65 1820 1810 -0.5 9 35.70 0.78 2200 2170 -1.4 10 36.12 0.75 2260 2240 -0.9 11 36.53 0.48 1930 1890 -2.1 12 36.58 0.31 1470 1530 4.1 表2. 杨堤(三)站2017年实测流量验证结果统计表 Table 3 Precision test results of observed discharge at Yangdi hydrological statio 样本容量 N = 12 正号个数：5.5 符号交换次数：4 符号检验 u = 0.00 允许： 1.15 (显著性水平a = 0.25) 合格 适线检验 u = 0.60 允许： 1.64 (显著性水平a = 0.05) 合格 偏离数值检验 |t| = 1.07 允许： 1.75 (显著性水平a = 0.10) 合格 标准差 Se(%) = 3.2 随机不确定度(%)：6.4 系统误差(%)：0.9 表3. 杨堤(三)站2017年实测流量验证结果精度检验统计表
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user: 5. 结语 综上所述，采用水位–糙率曲线推求河道流量的方法，在杨堤(三)站高洪测验中作为抢测流量的手段是可行的。曼宁公式在平原河网中具有一定的适用性，特别是在断面较为稳定、规整的河道，能较好地建立糙率与水位的关系，尤其在中高水位时，糙率与水位的关系稳定单一。因此，建议对有条件的测站进行糙率分析，当常规测验方法不能进行超标洪水测验时，可直接采用曼宁公式进行推流，其计算简便，成果可靠。
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user: 摘 要 由于动力电池包(电动大巴、电动轿车等应用情景)工作环境恶劣多变，影响电池充放电工作和使用寿命。为提高动力电池的利用率和使用安全等方面的考虑，进而进行动力电池包的热管理系统仿真及其应用。本文分别从系统原理构造，系统计算机仿真，实体实验等方面进行分析和研究，提出可行性方案，并进行相关的模拟工况实验，最终应用在动力电池包上。 关键词 :电池寿命，水循环恒温系统，电动大巴，系统仿真 Copyright © 2019 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 近几年，纯电动汽车行业发展迅速，在国家大力支持下，全国纯电动车产量巨大。作为公共交通的纯电动大巴在电动汽车里占据了比较大的分量。公司花费了近一年的时间，固定的对某些辆电动大巴的运行数据进行采集和分析。发现某些单体电芯数据在正常情况下偏低，进而影响整辆大巴工作状态和电池的使用寿命。经过实验室和理论分析，电芯周围的使用温度偏高或者偏低是影响电芯状态的关键参数。通过数据分析(合肥地区)，夏季时箱体温度达到30度以上，冬季时箱体温度达到4度以下，一定程度影响着电芯工作状态。基于以上因素，通过公司的技术可行性论证，确定使用水循环恒温系统方案。通过水这个载体把冷量或热量传输到各个电池箱中，进而有效的使每个箱体工作在合理的恒温恒湿恒压状态下。从而提高电芯使用寿命和安全性，使电动大巴始终运行在最佳状态。并且使电动汽车适应更广阔的运行环境，促进行业良性的发展。本文从动力电池包应用在动力大巴上进行相关热管理的仿真和分析。
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user: 2. 系统原理构造 水循环恒温系统，利用电动空调或者PTC (Positive Temperature Coefficient)加热材料将水制冷或制热，通过水泵等器材将冷量和热量传输到电池箱中的表冷器，在电池箱内，利用箱内的风循环进行电芯的热交换动作。图1是系统示意图。
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user: 4. 水循环恒温系统实体实验 进过反复的技术论证和各种计算机仿真实验。基本确定了水循环恒温系统的实验框架。图10是水循环恒温系统的实验原理图。 图10. 水循环恒温系统的实验原理图 按照实验原理图，进行系统搭建，在搭建过程中要考虑到电气和结构上注意事项，比如系统防水，电芯之间的短路等。预计实验过程为老化房温度在35到40度之间，进行的制冷实验系统搭建。在室温(12度)状态下，开启空调，使电池完全冷却。先进行电池箱放电结束，然后进行箱体整体充电。记录各个采集温度，进行系统多次实验，并记录实验结果，供系统整体分析。具体过程：高低温房温度在35到40度之间，电池箱系统工作(充电)，进行温度记录，同时开启空调实验(老化房温度在35到40度之间，开启空调实验)。 进行实验前，通过232接口将系统的控制连接到计算机处，进行实时温度采集。经过4个小时的连续工作，采集数据如图11所示的实验数据曲线。依据其温度曲线可以绘制出电池箱内温度场的变化，可以更好的研究系统。 图11. 实验数据曲线 详细的实验过程介绍如下。在电动空调没有启动的时候，利用10度左右的冷水进行箱体降温，同时老化房开启。工作1 h左右，水箱中水体温度在21度左右，老化房温度35度。从曲线图中可以发现电池箱内温度从18度到30度区间。这样分析，外界环境温度对电池箱内影响比较大(即使使用了比较好的保温措施)。如果没有水箱本身冷水进行热量带走的话，电池箱温度变化更加快速。同时也验证了水箱加温水体，可以使电池箱体升温(此过程的逆向过程，即老化室的能量在水箱的水体中吸收)。 电动空调启动，同时进行放电和充电过程。可以明显的看出电池箱体温度下降，其变化程度与电池箱体到水箱距离和球阀开度有关。经一段时间温度扩散，电池箱体温度趋于平衡。最终平衡温度在20度到25度之间。此时老化房的温度达到35度以上。当老化房温度达到40度左右，各个电池箱体内的温度几乎均处在平衡温度左右。结束实验，进行各个箱体内部状态观察，没有发现凝水出现和其他异常情况。分析和研究实体实验的数据，结合电芯的理想工作的条件，按照仿真结果来搭建的水循环恒温系统，可以满足电动大巴在不同工况环境下，始终使电池箱处于正常状态的工作下，符合系统设计初期的要求。
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user: 6. 结语 水循环恒温系统以理论仿真为指导，建立符合电动大巴要求的设备。通过实体实验，掌握准确的数据，更好的研究恒温系统。在实体实验过程中，其实验效果和数据与理论仿真数据差距还是存在的。主要在管道数据和箱体内的风场等这几方面。研究管道数据时，在管道的热损耗和水的压强分配上数据差距比较大，关键是管材的选型和保温措施没有做完善，在水的压强分配上，使用了三通和球阀进行分配，然而三通和球阀本身对压强损失比较大。箱体内的空间有限，电芯温度比较分散，导致了箱内的风场和温度场之间的热交换缓慢进行。这些因素在仿真时很难发现。使用主水泵和从水泵(单独给电池箱体供水的泵)相结合，并选取保温效果良好的管材等，可以解决管道的理论和实践之间的数据差距。在箱体内，通过更改内部结构，实现冷风主动逆时针方向和热(电芯的热能)风主动顺时针方向循环，解决风场和温度场之间的矛盾。优化这些措施，同时考虑到大巴真实运行的工况条件，使得仿真数据与实践数据基本一致，就可以运用在纯电动大巴上，就能实现设计初期所要求的目标。
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user: 摘 要 随着国家对纯电动汽车大力支持，纯电动汽车慢慢进入特殊行业里。地铁隧道施工，为了响应国家低噪音、环保作业，纯电动隧道牵引机车适应了这个特种行业的需求，是锂离子电池的最典型的应用实例。然而，在使用过程中依然需要对电池的性能进行实时监控，尤其对隧道牵引机车进行合理的定位，确保其运行安全，由此设计基于隧道机车的远程监控系统。本文着重介绍了隧道机车远程监控系统的设计思路、关键技术分析、构件交互方法以及具体实现手段。 关键词 :电动汽车远程监控系统，隧道定位技术，智能车载终端，锂离子电池信息采集和处理算法 Copyright © 2019 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 新能源行业中的电动汽车首先选用磷酸铁锂电池，其安全性和循环寿命保证了其使用条件及范围。特种行业里的纯电动隧道牵引机车延用电动汽车的相关技术，同时也依然存在锂电池组如何稳定运行，如何将故障率降为更低，如何在故障发生前预警这是需要人为去判断的一个问题，仅凭当前锂电池组管理系统是无法实现的，需要人为干预去分析锂电池组实时运营数据，实时状态等以达到故障预警效果。同样常规锂电池组仅能在故障发生时对电池组进行保护，或者在故障发生前对数据进行记录，这需要我们的工程师实时检测锂电池组管理系统实时工作状态，这就导致了人力物力的大量消耗。将在锂电池组运行信息采集及处理方面进行研究，首先通过本课题对纯电动隧道牵引机车电池组管理系统、整车相关信息进行采集，经过处理后先通过隧道内无线局域网传输到无线终端里，然后通过GPRS无线网络传送至监控中心服务器，由监控中心服务器完成信息存储及显示、报警。采集终端对锂电池组信息、整车信息进行可靠性分析，分析结果包括预警信息、故障报警信息等内容。其中，预警信息通过GPRS无线网络告之现场工程师锂离子电池组或整车可能存在运营风险，由现场工程师通过电话、短信等手段通知机车使用者可能存在的故障信息，并告知使用者应该作出何种判断或决策，以保证车辆的正常营运。无线局域网也提供了电动隧道牵引机车具体位置，可以更好的调度维保技术人员进行快速的提供服务 [ 1 ] [ 2 ]。随着此技术的成熟，可以更好的服务客户，创造价值。
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user: 2. 系统的设计原理 2.1. 电动隧道牵引机车远程监控系统基本框架 本项目上位机系统主要采用C/S框架进行开发，服务中心应用程序主要采用JAVA [ 3 ] 进行开发，主要考虑JAVA在网络通信编程方面的优势；客户端应用程序主要采用.Net框架进行开发；数据库方面使用当前流行的oracle数据库，保证了数据存储的稳定性和效率。 图1是电动隧道牵引机车电池组远程监控系统网络架构图。 从组织和架构图一可以看出，整个系统架构分为以下几个部分： ①BMS(电池管理系统)：主要用来采集电池的数据信息和状态信息(主要包括，总电压，总电流，SOC等)及时上报给终端采集设备，传输方式通过CAN总线进行传输。同时还把电池组的相关信息发往CAN总线供终端采集设备等。 图1. 锂电池组远程监控系统网络架构图 ②终端采集设备：主要用来接收BMS上报的电池组的数据信息，以及故障信息同时把接收的数据包上报给GPRS模块然后通过无线传输给监控中心应用服务器，进行数据的解析以及存储 [ 4 ]。图2主要介绍了终端采集系统基本原理： ③应用服务器：主要用来接收终端采集设备上报的数据，应用服务器支持多个，目前应用服务器的标配是可以同时接收几千个GPRS模块上报的数据，应用服务器在接收数据时候必须具备延迟等待功能，必须等到一组数据包都接收完毕才开始解析存储数据。除此之外应用服务器还具备数据转发功能，把接收到数据分析后转发给实时显示客户端进行数据的实时显示 [ 5 ]。 ④数据库服务器：主要用来存储采集的数据信息，为后续数据挖掘做准备。 ⑤实时显示客户端：主要用来实时显示各个监控设备上报的设备信息以及故障状态，报警信息，地理位置等。 ⑥无线局域网输出传输及其定位：主要用来对隧道内相关BMS数据进行采集转发给采集终端设备，并定位机车在隧道里的位置。 ⑦远程终端配置软件：主要用来远程同步终端设备的基本配置信息 [ 6 ]。 ⑧本地终端配置和调试软件：主要用来本地同步终端设备的基本配置信息，然后把该信息通过RS232设置到相应的终端设备。同时增加了终端自动调试和维护功能，降低终端维修难度 [ 6 ]。 图2. 终端采集系统基本架构图 2.2. 远程监控系统的技术路线 主要的技术路线为先通过隧道内无线局域网将数据传输到信息采集终端，信息包括锂离子电池组、位置信息及整车信息通过GPRS无线网络发送至监控中心服务器，且通过客户端单元对数据进行实时显示，显示内容包括电动汽车运行状态信息及预警、故障信息。监控中心服务器单元可通过电池组信息采集处理单元内的定位模块单元精准查出异常锂离子电池组地理位置，并第一时间进行处理。 1) 系统包括信息采集、数据分析、故障预警及告警、GPRS数据传输、远程定位、终端数据备份、数据显示及存储等功能 [ 7 ]。 2) 信息采集终端预留CAN/RS232/RS485总线以兼容不同接口的管理系统 [ 6 ]。 3) 信息采集终端对所采集的机车信息包括锂离子电池组及整车信息经过分析后将故障预警及告警信息通过无线局域网发送至监控中心服务器，为减少数据传输量，正常数据为定时发送。 4) 通过客户端单元对数据进行实时显示，显示内容包括电动汽车运行状态信息及预警、故障信息，并实时存储。 5) 监控中心服务器单元可通过电池组信息采集处理单元内的GPS模块单元精准查出异常锂电池组地理位置，并第一时间进行处理。 2.3. 远程监控系统的设计原则 在系统设计时需要遵循一定的设计原则。 1) 先进性与实用性相结合 系统的设计应达到先进的水平，而系统中的具体设备选型则应该以技术成熟和性能可靠为标准。同时要最大限度的利用现有的环境、设备、通信和管理体制的资源。 2) 通用性和安全性相结合 在系统设计中，既要考虑系统的通用性，又要充分考虑系统的安全性，使其免受外来入侵和破坏。 3) 可靠性和可操作性 系统的设计应保证运行的稳定性和使用的方便性。 4) 高性能和可扩展性 系统的设计和实现技术应该尽量挖掘系统硬件资源的能力，在尽量降低硬件成本的基础上获得很好的服务性能。并且，系统的设计必须满足系统的服务容量和多级服务模式的扩展。 5) 模块化设计方式 系统的软硬件均采用模块化设计，尽量做到系统软硬件的通用性，以方便系统扩展和技术维护。
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user: 3. 远程监控系统的关键技术研究 3.1. 远程监控的通讯技术 监控车载终端目的是对电池组运行状态进行监控，然后从电池管理系统中获取电池组信息，因此需与电池管理系统通讯，本监控车载终端提供CAN和RS232两种通讯方式与电池管理系统进行信息交互，使用ZigBee模块组成隧道内局域网，把相关数据传输到采集终端。使用GPRS网络与服务器进行信息交互，车辆位置信息通过ZigBee模块局域网获取。怎样准确的获取电池管理系统的信息和及时把数据发布到数据库是研究的重点。使用了汽车级的通讯总线CAN和UDP无线传输模式可以提供信息传输的精准度和速率 [ 6 ]。 3.2. 机车隧道里数据、定位技术 隧道内数据传输及其定位选用基于CC2530 (2.4 GHz无线SOC)的Zigbee定位系统。其优越的性能，出众的性价比，在物联网领域具有出众的竞争优势！该系统运用先进的微功耗技术、RSSI信号强度检测技术、射频感知技术，内嵌集成独有的实时定位算法，采用高增益、抗干扰射频电路设计而成，可连续上电运行，满足工业等恶劣使用环境的功能要求。适用于各种场景下的定位解决方案。该系统模块采用高密度小体积SMD表面贴装，具有微功耗、小型化、远距离发射/接收的特点，满足各类典型定位应用场景需求。 3.3. 远程监控的电池组压差评估技术 监控车载终端从BMS中获取到电池信息后，将对这些信息进行分析，得出初步的电池健康状态，供监控人员做进一步判断。其中电池一致性为电池健康状态的重要指标，电池组一致性优劣直接表现在该组电池的压差大小上。本系统设计将对电池组压差进行静态和动态两种判断。这样可以综合、合理判断电池组的状态。 3.4. 远程监控的服务器、客户端的多线程技术 线程是系统分配处理器时间资源的基本单元，或者说进程之内独立执行的一个单元。对于操作系统而言，其调度单元是线程。一个进程至少包括一个线程，通常将该线程称为主线程。一个进程从主线程的执行开始进而创建一个或多个附加线程，就是所谓基于多线程的多任务。本系统采用了多线程技术，充分利用了CPU的空闲时间片，用尽可能少的时间来对用户的要求做出响应，使得进程的整体运行效率得到较大提高，同时增强了应用程序的灵活性。更为重要的是，由于同一进程的所有线程是共享同一内存，所以不需要特殊的数据传送机制，不需要建立共享存储区或共享文件，从而使得不同任务之间的协调操作与运行、数据的交互、资源的分配等问题更加易于解决。 3.5. 远程监控的计算机软件的三层架构技术 本系统采用三层架构(3-tier application)来处理整个业务应用，将整个业务应用划分为：表现层(UI)、业务逻辑层(BLL)和数据访问层(DAL)三层。区分层次的目的即为了“高内聚，低耦合”的思想。图3介绍了三层架构的原理 [ 5 ]。 图3. 三层架构的原理
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user: 4. 远程监控系统的实现 4.1. 远程监控的客户端实现 本地客户端主要设计思路和实现方法见图4、图5、图6： ①单套/多套系统实时数据显示，单套/多套系统报警显示，单套/多套系统故障报警显示，客户端带声音报警。 ②基本数据的配置：单位管理，区域管理(区域基本信息配置)，区域故障报警门限配置(设置区域的故障警级别)，终端采集设备配置(基本信息的配置，以及参数的配置，配置过滤ID，设备编号，以及心跳时长)车辆的配置，配置车辆的基本信息。 ③综合查询：单套/多套检测系统历史数据查询(可查询某个区域，某量车的历史数据)查询条件：区域，号牌号码，最高电压大于多少，总电压大于多少，剩余电量大于多少，时间段等条件，单套/多套系统历史故障信息查询，单套/多套系统在线不在线情况查询，单套/多套系统异常报警，消警情况查询数据交换单套/多套检测历史数据的导出，单套/多套系统历史故障信息导出，单套/多套系统在线不在线情况导出。如图7所示。 ④报表统计：单套/多套系统历史数据报表，单套/多套系统历史故障报表，单套/多套系统在线离线数据报表(报表分年报，月，周，日)，单套/多套系统在线，离线情况统计，单套/多套系统，故障率统计，单套/多套系统，电压，电流趋势图分析统计也按年，月，周，日，并生成统计图，折线图)。 ⑤系统管理：用户管理，角色管理，数据词典管理，参数配置管理，系统日志管理等。 这些本地客户端软件功能，最大限度的实现了电动汽车远程监控的功能，满足了实时监控电动汽车要求，并进行故障的预警、分析、处理等。同时实现了配置过滤数据ID名称、过滤ID数量，配置设备编号及通讯心跳时长，已配置过滤ID内容检测，读取已存储ID数量内容，具备数据同步获取功能，从中心服务器获取配置数据。等等以上远程配置功能。 4.2. 远程监控的服务器实现 系统的服务器细分为应用服务器和数据服务器。设计思路和实现方法均从应用服务器和数据服务器 图4. 本地客户端的实现 图5. 实时电流的图表 图6. 电动汽车信息表 图7. 综合查询的实现方法 中继承下来的。重点叙述应用服务器和数据服务器的实现过程。 图8是应用服务器主要功能： 图8. 应用服务器主要功能 主要用来接收终端采集设备上报的数据，应用服务器支持接收多个终端同时上报的数据。但是应用服务器在接收终端采集设备上报的数据时候必须具备延迟等待功能，必须等到一组数据包都接收完毕才开始解析存储数据。除此之外应用服务器还具备数据转发功能，把接收到数据分析后转发给实时显示客户端进行数据的实时显示。应用服务器还具备告警、数据比对等功能。比如服务器端接收到单包异常数据采用抛弃处理，同时记录异常次数，连续接收单套系统三次及以上异常需一级报警，连续接收单套系统十次以上异常需二级报警，连续接收三次以上正常数据，报警自动解除，需保证系统稳定工作；配置了大电流告警一级门限等参数，如果数据进行比对后，大于此门限就是一级告警等。 数据库服务器中数据处理流程，一般如图9所示： 图9. 数据处理方法 主要用来存储采集的数据信息，为后续数据挖掘做准备。对历史数据的永久保存，用户需求数据能永久存储6年 [ 5 ]。 在应用服务器和数据服务器中，系统管理的设计方法和实现是需要重视的。服务器稳定因素一般分为内部和外部。服务器的内部稳定是由软件工程师自我的编程素养决定的，同时离开不了反复的测试。然而服务器的外部稳定，是由网络环境决定的。相关资料表明，数据安全和稳定已经是开发者首先要面对的问题，其价值远远大于开发的产品。图10简单介绍了系统管理的方法： 图10. 应用服务器的系统管理 系统管理中各个模块均权限和访问的管理，和本地客户端一起有效的控制了数据的输出和处理 [ 8 ]。 4.3. 隧道内数据传输、定位实现 使用ZigBee实现隧道内的数据传输和定位。ZigBee是基于IEEE802.15.4标准的低功耗局域网协议。ZigBee技术是一种短距离、低功耗的无线通信技术。其特点是近距离、低复杂度、自组织、低功耗、低数据速率。简而言之，ZigBee就是一种便宜的，低功耗的近距离无线组网通讯技术。通过ZigBee实现GPRS无线盲区里的数据传输，把机车的相关电池组、整车等相关信息，在ZigBee局域网的情况下，将数据传输到无线数据采集终端里(GPRS终端)，从而通过网络发送到服务器里进行相关数据处理。同样，为了解决隧道内机车定位问题，在ZigBee局域网基础上，在其通信协议栈和算法处理后可实现性价比极高的标签定位系统。定位精度可达3 m，局部地区精度1 m，完全满足纯电动隧道机车在隧道里的定位要求，实现客户定制化需求 [ 9 ]。图11示例为在某隧道ZigBee局域网布点里，动态ZigBee点的轨迹图。 图11. 动态ZigBee点的轨迹 4.4. 远程监控系统的运用 总结电动汽车远程监控系统的设计思路，概况出此系统的主要技术指标： 1、实现对在运用电动汽车包括电动大巴及电动轿车的营运、状态数据监控，在故障发生前作出响应及处理，保证电动汽车的安全营运。 2、监控中心服务器一台最少能监控几千台采集终端所发送信息，并且保证7*24小时工作。 3、监控中心服务器数据自动备份及保存，要求数据保存不小于5年。 4、采集终端装车运行，寿命不小于5年。 5、采集终端采样频率小于100 ms，传输丢包率小于0.5%。 6、系统电磁兼容性符合国标要求。 7、GPRS模块必须能够可靠稳定运行，具备重连机制保证数据稳定传输。 8、系统必须具备，断开连接，自动重连功能保证通讯链路一直处于畅通状态，各个模块必须具备日志记录功能，能准确定位到模块中的异常未知。 9、对于精确查询，查询响应时间 ≤ 3秒。对于模糊查询，前端匹配与后匹配响应时间 ≤ 10秒，中间匹配响应时间 ≤ 30秒。 10、实时显示客户端接入容量。能同时满足20~30个实时显示客户端同时接入，显示数据。 11、系统界面人性化，操作简单、方便。 依据技术指标和设计思路，以及结合上文的实现方法，进行电动汽车远程监控系统的开发和运用。