音频信号在气体钻井携岩状态监测中的应用研究
| 摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4页 |
| 第1章 绪论 | 第7-12页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第7-8页 |
| 1.1.1 气体钻井概述 | 第7页 |
| 1.1.2 研究背景 | 第7-8页 |
| 1.1.3 研究意义 | 第8页 |
| 1.2 课题研究概况 | 第8-11页 |
| 1.2.1 返屑状态监测技术的研究现状 | 第8-9页 |
| 1.2.2 音频信号检测技术的研究现状 | 第9-11页 |
| 1.3 论文的主要研究内容和安排 | 第11-12页 |
| 第2章 音频信号监测系统总体设计 | 第12-23页 |
| 2.1 气体钻井过程及其关键设备 | 第12-14页 |
| 2.2 监测系统研究的对象分析 | 第14-15页 |
| 2.2.1 返出岩屑大小分析 | 第14-15页 |
| 2.2.2 环境声音干扰分析 | 第15页 |
| 2.3 系统结构及任务分解 | 第15-16页 |
| 2.4 系统硬件设计 | 第16-20页 |
| 2.4.1 拾音器选型 | 第16-18页 |
| 2.4.2 A/D转换器选型 | 第18-20页 |
| 2.5 音频信号采集方式设计 | 第20-22页 |
| 2.5.1 岩屑颗粒挑选 | 第20页 |
| 2.5.2 采集设备安装 | 第20-22页 |
| 2.6 本章小结 | 第22-23页 |
| 第3章 排除干扰声方法研究 | 第23-39页 |
| 3.1 声音处理的一般方法概述 | 第23-24页 |
| 3.2 有声段检测 | 第24-27页 |
| 3.2.1 预处理 | 第24-25页 |
| 3.2.2 基于能量的端点检测 | 第25-27页 |
| 3.3 音频信号特征分析 | 第27-33页 |
| 3.3.1 时域分析 | 第28-29页 |
| 3.3.2 频域分析 | 第29-31页 |
| 3.3.3 梅尔倒谱系数分析 | 第31-33页 |
| 3.4 BP神经网络分类 | 第33-38页 |
| 3.4.1 分类原理 | 第33-35页 |
| 3.4.2 分类器的设计与实现 | 第35-38页 |
| 3.5 本章小结 | 第38-39页 |
| 第4章 计算岩屑大小方法研究 | 第39-53页 |
| 4.1 音频信号特征分析 | 第39-41页 |
| 4.2 基于岩屑音频信号状态的切割方法 | 第41-44页 |
| 4.2.1 音频信号状态分析 | 第41-42页 |
| 4.2.2 状态统计特征 | 第42-43页 |
| 4.2.3 音频信号的切割方法 | 第43-44页 |
| 4.3 基于HMM模型的岩屑撞击声识别 | 第44-51页 |
| 4.3.1 识别算法对比 | 第44-46页 |
| 4.3.2 HMM模型概述 | 第46-47页 |
| 4.3.3 HMM模型的重点步骤 | 第47-49页 |
| 4.3.4 分类实现 | 第49-51页 |
| 4.4 基于能量的简易监测方法 | 第51-52页 |
| 4.5 本章小结 | 第52-53页 |
| 第5章 软件设计与系统测试 | 第53-65页 |
| 5.1 软件总体设计 | 第53-55页 |
| 5.1.1 软件开发环境 | 第53页 |
| 5.1.2 软件界面设计 | 第53-55页 |
| 5.2 软件关键功能的实现 | 第55-60页 |
| 5.2.1 采样程序设计 | 第55-56页 |
| 5.2.2 传输方式设计 | 第56-58页 |
| 5.2.3 处理程序实现 | 第58页 |
| 5.2.4 数据库设计与开发 | 第58-60页 |
| 5.3 系统测试 | 第60-64页 |
| 5.3.1 模拟实验平台设备组成 | 第60-61页 |
| 5.3.2 获取系统参数 | 第61-63页 |
| 5.3.3 测试效果评价 | 第63-64页 |
| 5.4 本章小结 | 第64-65页 |
| 第6章 总结和展望 | 第65-67页 |
| 6.1 总结 | 第65页 |
| 6.2 展望 | 第65-67页 |
| 致谢 | 第67-68页 |
| 参考文献 | 第68-71页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文 | 第71页 |
