海上试验场目标监测系统设计及应用研究

为提高海上试验场的安全保障能力,本文以国家海洋综合试验场浅海试验场区(威海)为平台设计了海上试验场目标监测系统,采用小型连续波雷达和热成像双光谱云台摄像机联动的监测方式,开发了基于小型连续波雷达的目标检测与数据融合算法,建立了针对海上试验场监测目标的异常行为分析模型,并结合显著性检测和核相关滤波算法实现了目标跟踪取证。系统应用结果表明:海上试验场目标监测系统能够准确识别设备在位运行状态,并对可疑船只目标进行跟踪取证。通过该系统能够及时准确获取海上试验场设备运行与周边态势,为海上试验场安全保障提供有效技术支撑。     

顾及恶劣海况的船舶救援路径规划

为了保障救援船舶在恶劣海况环境下能够安全、高效地到达救援区域,本文改进人工鱼群算法开展海上救援路径规划研究。选取地形、海风和海浪等指标进行风险度量,采用GIS（geographical information system）多指标决策方法构建海洋环境威胁场,通过粒子群算法计算救援路径规划的最佳参数,并实现海上救援路径搜索。实验表明,基于改进的人工鱼群算法规划的船舶救援路径效果更优,可为海上应急救援提供辅助决策参考。     

大数据在胜利油田海上安全生产情景构建中的应用

文章介绍了海上生产大数据分析以及海上安全生产情景构建的概念,阐述了海上安全生产情景构建的特点、情景构建的基本方法及情景构建的内容,并介绍了这种创新的安全生产管理模式在海上船舶的紧急撤离及海上溢油事故的紧急处置的应用实例。随着大数据技术应用的不断发展,在海上安全生产上的应用也将不断扩大,从而增强应急资源共享和信息整合的可操作性,减低海上生产运行的风险,大大提高海上生产的安全管理水平。     

海警视域下的海上安全威胁及应对策略

当前海警机构在海上遂行任务时面临多种形式的海上安全威胁,除常规安全威胁外,以海上军事冲突威胁和海上恐怖主义威胁为代表的非常规安全威胁正使海警面临越发严峻的海上综合实战能力考验。文章通过对海警视域下海上安全威胁的综合分析,提出提升装备体系化建设水平、增强人员实战化训练效果和探索海警多能化发展模式等应对策略,以期为海警未来妥善应对各类海上安全威胁及风险挑战提供有益参考。     

AP98风压漂移模型的应用研究

以AP98风压漂移模型为基础,推导出将AP98风压漂移模型应用于实际风场中的算法,进而得到流压、风压同时作用下海上漂浮物漂移量的积分算法,通过海上漂流数值实验直观的展示该算法的特点,为构建更为精准的海上搜救模型提供了1种可尝试的方案。     

中国北方海区冬季冰标使用分析及航海通告的发布

冰标是中国北方海区冬季特有的航标,是为了保证我国北方冬季大量海上浮冰条件下航标的正常使用,由海事部门布设的冬季专用浮标。结合对我国北方海区冬季浮冰情况的分析,从冬季冰标的原理、构造、历年以来的布设情况和最新的技术发展等方面,阐述了冬季冰标是如何在浮冰环境中正常发挥工作,并通过对海图上合理表示冬季冰标的方法和原则进行探讨,提出区分不同的冰标类型,分别以正式通告和临时通告的形式在航海通告中发布冬季冰标的信息,以最大限度地保证冬季海上的航行安全。     

论我国海上反恐怖主义立法建设

21世纪是海洋的世纪.来自海上的恐怖活动必然会对海上安全构成威胁,而且还会影响地区和世界的安全与稳定.我国的海上反恐怖主义立法尚存在缺憾,我们应对基础性概念进行界定,增设海上恐怖主义犯罪罪名.完善海上恐怖主义犯罪的诉讼程序,对有关部门进行特殊授权等来完善加快我国海上反恐立法建设.     

全球海上遇险与安全系统

全球海上遇险与安全系统(Global Marime Distress And safety system)缩写为GMDSS,原称未来全球海上遇险与安全系统。它是由国际海事组织(IMO)于1979年在第十一届全体大会上提出的,并确定该系统将于1991年开始实施。全球海上遇险与安全系统的基本原则是,当船舶或其他海上设施发生海难时,岸上的搜寻救助当局以及在遇险事件附近航行的船舶能迅速得知遇险报警,以便能协调行动进行救助。一、现行遇险与安全系统改革的必要性现行遇险与安全系统是按照1974年国际海上人命安全公约(SOLAS)规定的,     

海上风电基础结构安全监测系统开发与应用研究

海上风电基础结构的安全是风电场安全运营的重中之重,因此需要对海上风电基础结构的受力状态、振动状态、腐蚀情况进行实时、准确的监测,文章基于以上需求,开发一套基于物联网技术和云平台技术的海上风电基础结构安全监测系统,可满足海上风电基础结构安全自动监测的要求,集数据实时监测与传输、远程测控、数据分析与预警等功能于一体,可远程读取风机基础结构在各种工况下的结构安全数据,并进行结构安全评估、分析,为全面分析风机基础结构的寿命及安全性提供了数据支撑。     

海上气田气井排液采气技术应用及发展浅谈

目前国内海上气田排液采气工艺措施主要分成两类,一类是可以较长时问采用的工艺技术,主要以连续和间歇气举为主,一类是临时采用的工艺技术,主要有固体泡排和连续油管作业。从排液采气工艺技术应用来看,已经取得了一定的效果,但仍未形成成套技术系列,应用范围受限较大。而受海上气田平台操作空间、气田流体性质、气田完井工艺以及措施成本等各方面的影响,陆地上常用泡沫排水、柱塞气举、小油管排液采气等技术在海上平台应用还有很多瓶颈无法实施。针对目前海上天然气开发实际,初步提出了下阶段可能在海上气田可以适用的排水采气工艺技术和发展方向。     

海洋环境云计算安全防护支撑体系的研究与构建

随着云计算技术及理念的深入发展和应用,云安全越来越成为安全业界关注的重点。为有效保障云计算应用的安全,本文在海洋云计算与云服务这种特殊的体系结构中引入了安全机制,并结合云计算应用特点,在采取信息系统基本安全防护技术的基础上,通过进一步集成数据加密、VPN、身份认证、安全存储等安全技术手段,构建了适用于海洋环境信息云计算应用的安全防护体系。     

深度学习在海洋信息探测中的应用:现状与展望

深度学习可以通过深度神经网络,使机器理解学习数据,从而提高数据分类效果和预测结果的准确性,因此在海洋信息探测中应用越来越受到重视.作者基于深度学习的基本原理,阐述了海洋上常用的深度学习神经网络模型,并结合海洋信息探测要素,对温度、盐度、风场、有效波高和海冰等进行了海洋环境信息因子的预测分析;同时,对船舶、溢油和涡旋等进...     

Real time wave forecasting using neural networks

Forecasting of ocean wave heights, with warning time of a few hours or days, is necessary in planning many operation-related activities in the ocean. Such information is currently derived by numerically solving the differential equation representing wave energy balance. The solution procedure involved is extremely complex and calls for very large amounts of meteorological and oceanographic data. This paper presents a complementary and simple method to make a point forecast of waves in real time sense based on the current observation of waves at a site. It incorporates the technique of neural networks. The network involved is first trained by different algorithms and then used to forecast waves with lead times varying from 3 to 24 h. The results of different training algorithms are compared with each other. The neural output is further compared with the statistical AR models.     

Real time wave forecasting using neural networks

Forecasting of ocean wave heights, with warning time of a few hours or days, is necessary in planning many operation-related activities in the ocean. Such information is currently derived by numerically solving the differential equation representing wave energy balance. The solution procedure involved is extremely complex and calls for very large amounts of meteorological and oceanographic data. This paper presents a complementary and simple method to make a point forecast of waves in real time sense based on the current observation of waves at a site. It incorporates the technique of neural networks. The network involved is first trained by different algorithms and then used to forecast waves with lead times varying from 3 to 24 h. The results of different training algorithms are compared with each other. The neural output is further compared with the statistical AR models.     

Huffman与LZW算法在海洋观测浮标通信数据压缩中的应用研究

在现有两种比较主流无损压缩算法基础上(Huffman算法和LZW算法),根据海洋观测浮标采集的观测数据特点,比较两种压缩算法的优缺点,并通过布放在西太平洋海域的一套观测浮标数据进行数据验证。结果表明,使用Huffman算法和LZW算法分别对海洋观测浮标数据进行压缩,两者的压缩率都基本可达50%左右甚至更低,Huffman算法压缩率较优,而LZW算法复杂度较优。通过分析,可证明这两种无损压缩算法都能有效地提高深远海通信效率和降低通信成本,同时也提高了科学观测数据的安全性和保密性,可根据实际情况选择在深远海观测浮标数据通信中应用。     

适用于并网型海洋能发电装置的防孤岛检测方法研究及系统设计

针对海洋能发电装置的研究现状和未来发展,预计并网型海洋能发电装置会成为重要发展方向,主要是在用户侧并网。发电装置与本地负载会产生孤岛效应,对电网和发电装置的安全性和稳定性产生严重影响。因此,并网前对海洋能发电装置进行防孤岛能力的检测成为必然环节。文中设计了一种适用于并网型海洋能发电装置的防孤岛检测系统,介绍了系统的功能与结构,参考分布式发电装置接入电网的相关标准,探讨了适合并网型海洋能发电装置的防孤岛检测方法,为检测工作的开展打下基础。     

Data quality check procedures of an operational coastal ocean monitoring network

Field oceanographic and meteorological data are required for ocean engineering. In response to the requirement of field data, an operational coastal ocean monitoring network was established around Taiwan coast, including nine deep-water data buoys, one shallow-water pile station, 10 coastal weather stations and 10 tide stations. Data quality check procedures are necessary to ensure the accuracy of measurements. This paper presents the data quality check procedures on ocean wave data which includes automatic and manual check procedures. The checking criteria are derived using statistical theory in this paper. In addition, a sea-state-dependent algorithm is presented in this study in order to derive checking criteria of time-continuity check. It is showed to have better performance of picking up suspicious data than using fixed threshold process. This data quality check program is now used on the operational monitoring network.     

一种快速非局部平均合成孔径雷达海洋图像斑点噪声抑制方法

合成孔径雷达在海洋环境监测和海洋研究中扮演着越来越重要的角色。受其成像机制的影响，合成孔径雷达图像总是受到斑点噪声的污染。斑点噪声的存在会增大目标识别、跟踪和分类的难度，也会降低雷达信号的信噪比。合成孔径雷达海洋图像具有一些特殊的性质：海洋现象在雷达图像中主要呈现为条带状或斑块状的结构。这些条带状或斑块状的结构呈现出高度的自相似性或信息冗余。非局部平均方法能够衡量图像中不同图像块之间纹理结构的相似性，并利用图像的自相似性对图像进行去噪。但非局部平均去燥方法存在计算量巨大、计算耗时长的缺点，这几乎限制了其实际应用。本文采用一种自适应方法将雷达图像中的像素点区分为纹理区像素点和平坦区像素点。对纹理区像素点，采用较大的相似窗和搜索窗，对平坦区像素点，采用较小的相似窗和搜索窗，从而提高计算速度。进一步，本文基于计算统一设备并行架构（CUDA）技术，利用计算机图形处理器（GPU）对前述算法进行并行加速。与经典非局部平均算法相比，加速后算法的计算效率提高了200倍。     

面向海洋综合观测的一种新型安全警戒浮标

面向未来海洋综合观测网络的建设需求,本文提出一种新型安全警戒浮标方案,介绍了其结构组成、关键系统及设计特点,并针对浮标的工作模式框架进行了分析.该警戒浮标立足于国家海域管理和海洋防务能力的建设,为未来海洋立体化监测的建设提供参考.     

海洋调查数据的可视化建模及实现方法

科学计算可视化作为新一代的分析工具 ,正在进入物理海洋学领域。文中介绍对海洋调查数据进行可视化的关键问题——数据建模 ,并从分析海洋调查数据的特点出发提出针对海洋研究中可视化建模的原则和有效途径 ,给出相关的实现方法。其中 ,重点讨论局部体样条建模中必须面对的区域分割优化问题 ,引入遗传算法并给出较好的解决方案。