测井质量检查是需要面临的基础问题,在拿到数据进行质控的第一步,保证后续处理的准确性意义重大。常规的是二维交会图查看,利用中子-密度-声波三条曲线两两交会查看三张图。 三维的交会图,用起来看着非常直观,虽然细节上不如二维交会图,但是在总体观察效果上的确有优点。 注意:这是小工具,直接使用,具体代码开发细节如下: 采用C#调用LightingChart控件实现,具体开发关键记录参考链接: http://blog.sciencenet.cn/home.php?mod=space&uid=244606&do=blog&id=1242834
2024-10-30 14:21:56 15.34MB LightingChart
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CSDN佛怒唐莲上传的视频均有对应的完整代码,皆可运行,亲测可用,适合小白; 1、代码压缩包内容 主函数:main.m; 调用函数:其他m文件;无需运行 运行结果效果图; 2、代码运行版本 Matlab 2019b;若运行有误,根据提示修改;若不会,私信博主; 3、运行操作步骤 步骤一:将所有文件放到Matlab的当前文件夹中; 步骤二:双击打开main.m文件; 步骤三:点击运行,等程序运行完得到结果; 4、仿真咨询 如需其他服务,可私信博主或扫描博客文章底部QQ名片; 4.1 博客或资源的完整代码提供 4.2 期刊或参考文献复现 4.3 Matlab程序定制 4.4 科研合作
2024-10-12 20:12:03 3.99MB matlab
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在本上机任务中,我们将探索空气质量指数(Air Quality Index,简称AQI)这一重要的环境指标,它用于量化和表达空气污染水平,从而帮助我们理解空气质量和对人体健康的影响。使用R语言作为工具,我们将深入研究如何处理、分析与解读相关的空气质量数据。 让我们了解一下AQI的基本概念。AQI是由一系列污染物浓度值转换而来的,这些污染物包括二氧化硫、二氧化氮、颗粒物(PM2.5和PM10)、臭氧以及一氧化碳等。AQI的数值范围通常在0到500之间,数值越高,表示空气质量越差,对健康的潜在危害也越大。各国和地区可能有不同的AQI计算方法,但其目的都是为了提供一个直观、易于理解的指标。 文件"第1章习题1数据.csv"很可能包含了某个地区的空气质量监测数据,如日期、时间、各种污染物的浓度值以及对应的AQI。在R语言中,我们可以使用`read.csv`函数读取这个CSV文件,将数据加载到数据框中进行后续分析。例如: ```r aqi_data <- read.csv("第1章习题1数据.csv") ``` 接下来,我们可能会对数据进行清洗,检查缺失值、异常值,并进行必要的日期时间格式转换。R语言中的`dplyr`包提供了强大的数据操作功能,如`filter`、`mutate`和`group_by`等,可以方便地完成这些任务。 在分析阶段,我们可以计算各类污染物的平均浓度,以及AQI的日均值或月均值,来了解空气质量的长期变化趋势。R语言的`ggplot2`包可以帮助我们创建美观的可视化图表,如折线图、散点图或箱线图,直观展示这些变化。 此外,通过`cor`函数计算不同污染物浓度与AQI之间的相关性,可以揭示它们之间的关系。如果某污染物浓度与AQI高度相关,那么它可能是影响空气质量的主要因素。 文件"商业分析概论学生上机试验模板-1.doc"可能是实验指导文档,包含了分析步骤和要求,建议仔细阅读以确保任务的完成符合标准。而"1.R"可能是示例代码或部分解决方案,可以作为参考。 总结来说,本上机任务旨在通过R语言学习和实践数据分析技能,特别是针对环境科学领域中的空气质量指数问题。通过探索数据,我们不仅可以了解空气质量的变化规律,还可以发现影响空气质量的关键因素,这对于环境保护和公众健康具有重要意义。在实践中,我们应掌握数据导入、清洗、分析和可视化的基本流程,这将为今后的数据科学项目奠定坚实基础。
2024-10-07 16:35:57 728KB R语言
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Logiscope是面向源代码进行工作的,贯穿于软件开发、代码评审、单元测试、集成测试、系统测试、以及软件维护阶段。 本人上传得LogiScope 6.1属于破解版本,下载安装之后,第一次使用LogiScope6.1时会提示激活该软件,制定Liscense到解压后文件夹的liscense.dat即可激活
2024-10-05 19:25:59 45MB LogiScope 代码质量测试工具
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在线统计过程控制(SPC,Statistical Process Control)系统是一种用于监控和改进生产过程质量的工具,它通过收集和分析实时数据,帮助制造企业确保产品的质量和一致性。在本毕业设计课题《基于SPC的产品质量在线分析系统》中,我们将深入探讨SPC的核心概念和其在实际生产环境中的应用。 我们需要理解SPC的基本原理。SPC基于统计学原理,通过图表如控制图(Control Charts)来监测生产过程中的关键特性,如尺寸、重量、强度等,以确定过程是否处于受控状态。控制图上有两个关键线:平均值线(Center Line)和上下控制限(Upper and Lower Control Limits),它们可以帮助识别出过程中的异常变化。 在在线SPC系统中,数据的实时收集和处理至关重要。系统通常会与生产设备或其他传感器集成,自动捕获生产数据,然后进行计算和分析。这样可以快速发现任何偏离正常操作的迹象,及时采取措施防止不良品的产生,从而减少浪费,提高效率。 该毕业设计可能涉及以下关键知识点: 1. **数据采集**:理解如何从生产线上的设备或传感器中收集数据,这可能涉及到物联网(IoT)技术和接口编程。 2. **数据预处理**:清洗和整理收集到的数据,去除异常值,确保分析的有效性。 3. **统计分析**:使用统计方法,如均值、标准差、极差(R)和西格玛(σ)计算,以及绘制控制图,如X-bar图、R图或P图。 4. **决策规则**:学习并应用控制图的决策规则,判断过程是否稳定,何时需要采取行动。 5. **报警与反馈机制**:设计系统能在过程出现异常时触发报警,并指导操作员进行相应的调整。 6. **可视化界面**:创建用户友好的图形界面,展示控制图和其他关键性能指标,便于管理层和一线员工理解过程状态。 7. **系统集成**:与企业资源计划(ERP)、制造执行系统(MES)等其他业务系统的集成,实现全生产流程的无缝监控。 8. **持续改进**:通过SPC系统发现的问题,推动实施纠正措施和预防措施,持续优化生产过程。 9. **法规合规性**:了解在特定行业(如医药、汽车等)中,SPC在质量管理体系中的法规要求,如ISO 9001、GMP等。 这个毕业设计课题提供了一个实践SPC理论的机会,通过实际项目锻炼学生的数据分析能力、编程技能和问题解决能力,同时也有助于理解和应用质量管理的理论知识。完成这样一个项目,学生将能够为未来的工业4.0和智能制造环境做好准备。
2024-09-27 20:05:40 3.01MB
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在【空气质量预报二次建模1】这个话题中,我们关注的是如何通过数学建模技术改进空气质量预报的准确性。这个任务源于2021年中国研究生数学建模竞赛B题,其核心是基于WRF-CMAQ模型进行二次建模,以提升对大气污染,特别是臭氧污染的预测效果。 WRF-CMAQ模型是当前常用的空气质量预报工具,由两个主要部分组成:WRF(Weather Research and Forecasting)和CMAQ(Community Multiscale Air Quality)。WRF是一个中尺度数值天气预报系统,它提供所需的气象场数据,而CMAQ则是一个大气化学与传输模拟系统,利用WRF的气象信息和污染排放清单来模拟污染物的变化,进而预测未来的空气质量状况。然而,由于模型本身的不确定性、气象条件的复杂性以及对污染物生成机理的不完全理解,WRF-CMAQ模型的预测结果可能存在误差。 二次建模的概念就是在WRF-CMAQ模型的基础上,结合更多数据源进行再次建模,以提高预报的准确性。具体来说,考虑到实际气象条件对空气质量(如臭氧生成)的影响,以及污染物浓度实测数据对预报的参考价值,可以通过引入空气质量监测站的气象和污染物数据来优化模型。这种二次模型可以利用一次预报数据(WRF-CMAQ模型的输出)和实测数据,通过数学算法进行调整和校正,以提高预测的精确度。 在进行二次建模时,需要注意几个关键点: 1. 数据获取受限,部分气象指标的实测数据可能无法获得。 2. 预报通常在每天早晨7点进行,可利用的数据范围有限,仅包括当天7点前的实测数据和之前日期的一次预报数据。 3. 因为一次预报对邻近日期的准确性较高,所以理论上二次预报对邻近日期的准确性也会较高。 在六种常规大气污染物中,臭氧(O3)的预测尤为困难,因为它是一种二次污染物,非直接排放,而是由大气中的化学和光化学反应生成。由于其生成机制复杂,现有模型难以准确预测。因此,建立有效的二次模型,特别是针对臭氧的预测模型,对于环保部门的预警和防治工作至关重要。 为了实现这一目标,参赛者需要分析提供的历史数据,包括污染物浓度的一次预报数据、气象一次预报数据、气象实测数据和污染物浓度实测数据。通过数学方法(如统计学、机器学习等)找出这些数据之间的关联模式,构建二次模型,以期改善对未来三天空气质量的预测。同时,针对臭氧生成机理的深入研究也是提高预测准确性的关键。
2024-09-26 22:17:13 594KB
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《持续集成:软件质量改进和风险降低之道》一书深入探讨了如何在IT行业中通过持续集成来提升软件质量并有效管理风险。持续集成是敏捷开发方法的重要组成部分,它强调频繁地将开发人员的工作成果合并到主分支,以尽早发现并解决问题,确保软件产品的稳定性和可靠性。 1. **持续集成的基本概念** - 持续集成的核心理念是频繁地(如每天甚至每小时)将代码变更集成到共享存储库,以避免“大爆炸”式的合并问题。 - 这个过程包括自动化构建、测试和部署,确保每次代码更新后,软件仍能正确运行。 2. **敏捷开发与持续集成** - 敏捷开发强调快速响应变化,持续集成是实现敏捷目标的关键工具,它促进了团队间的协作,减少了集成延迟带来的问题。 - 敏捷原则中的“尽早并经常交付有价值的软件”与持续集成相辅相成,后者帮助团队实现这一目标。 3. **自动化流程** - 自动化构建:当代码提交时,自动触发构建过程,减少人为错误,提高效率。 - 自动化测试:包括单元测试、集成测试和系统测试,确保代码质量,并尽早发现缺陷。 - 自动化部署:通过持续部署,可以实现一键式或无人值守的发布,加速产品上市速度。 4. **团队协作与沟通** - 持续集成鼓励团队成员频繁交流,以解决集成问题,增进团队合作。 - 构建失败时,快速通知团队,促使问题及时解决,防止错误积累。 5. **风险管理** - 通过频繁集成,降低大型合并导致的错误风险,减少了回归测试的工作量。 - 早发现问题,早修复,减少后期维护成本,提高软件稳定性。 6. **持续集成工具** - Jenkins、GitLab CI/CD、Travis CI等工具广泛用于实现持续集成,它们提供丰富的插件和配置选项,支持各种开发环境和语言。 - 工具的选择应考虑团队需求、技术栈和资源限制。 7. **持续集成的最佳实践** - 保持构建快速:减少构建时间,便于快速反馈。 - 每次提交都应通过所有测试:确保代码质量。 - 配置管理:对构建环境进行版本控制,确保可重复性。 - 自动化回归测试:确保新功能不破坏现有功能。 8. **持续集成的文化** - 持续集成不仅仅是技术实践,也是团队文化的一部分。它要求团队接受快速反馈,勇于面对并解决问题,形成良性循环。 总结来说,《持续集成:软件质量改进和风险降低之道》提供了关于如何实施和优化持续集成策略的全面指导,帮助IT团队提升软件开发的效率和质量,降低项目风险,以适应快速变化的市场需求。通过理解和应用书中的原则和实践,团队可以更有效地协作,更快地交付高质量的软件产品。
2024-09-26 10:01:00 19.39MB 持续集成
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热式气体质量流量计是基于热扩散原理而设计的,该仪表采用恒温差法对气体进行准确测量。具有体积小、数字化程度高、安装方便,测量准确等优点。该文档介绍热式气体质量流量计的工作原理和内部计算公式,以及使用说明,安装说明,注意事项等。 热式气体质量流量计是一种利用热扩散原理进行气体流量测量的精密仪表,其核心在于恒温差法。这种仪表的特点包括体积小巧、数字化程度高、安装便捷以及测量精度高等。其内部构造包含两个高精度铂电阻温度传感器,一个用于测量介质温度T1,另一个则被加热至高于介质温度T2,作为速度传感器。当气体流过时,会带走T2的热量,导致T2的温度下降。为了维持ΔT(T2-T1)的恒定,需要增加对T2的加热电流,气体流速与所需的额外热量之间存在固定的比例关系,这就是恒温差原理。 流量计的工作基于以下公式: \[ g = \frac{87.1}{Q \cdot KV \cdot \Delta T} \] 其中: - \( g \) 表示流体的比重,与密度相关。 - \( V \) 代表流速。 - \( K \) 是平衡系数,与流量计的特性有关。 - \( Q \) 是加热功率。 - \( \Delta T \) 是两个传感器之间的温差。 使用热式气体质量流量计时,用户需要注意以下几点: 1. 安全操作:确保阅读并理解使用手册,尤其是对于危险、注意和禁止的标识。在爆炸环境中,必须选择防爆型仪表,并确认其防爆等级符合现场要求。严禁带电操作,尤其是在可能存在爆炸风险的场所。 2. 电源与环境:在安装前确认供电类型,如交流220V或直流+24V,同时确保仪表的工作环境温度和压力不超过其标称值。过高温度或压力可能导致仪表损坏或安全风险。 3. 特殊介质:对于某些特殊气体,如危险气体,需选择适合的产品类型,并确保安全操作。在可能存在健康风险的条件下,如测量煤气或氯气,应避免在线安装和维护。 4. 故障处理:如果怀疑仪表存在问题,应联系专业技术人员进行检查,不应自行操作,以防发生意外。 热式气体质量流量计是通过监控温度变化来精确测量气体流量的设备,其高效和精确的特性使其广泛应用于工业和科研领域。使用时必须遵循安全规程,以确保人员安全和仪表的正常运行。
2024-09-04 16:11:29 2.48MB
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1、资源内容地址:https://blog.csdn.net/2301_79696294/article/details/141441455 2、代码特点:今年全新,手工精心整理,放心引用,数据来自权威,相对于其他人的控制变量数据准确很多,适合写论文做实证用 ,不会出现数据造假问题 3、适用对象:大学生,本科生,研究生小白可用,容易上手!!! 3、课程引用: 经济学,地理学,城市规划与城市研究,公共政策与管理,社会学,商业与管理 数据区间:201301-202404 时间跨度:月度数据 包含指标:统计月度、地区编码ID、城市代码、城市名称、AQI 、R范围、空气质量等级、PM2.5、PM10、SO2、CO、NO2、O3
2024-09-04 10:29:15 736B 毕业设计 课程资源
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GRACE数据处理:根据水平衡方程,计算地下水储量变化,要知道陆地质量变化和地表水储量变化,本程序为地下水储量变化计算的一步,用于处理GRACE数据,反演得到陆地质量变化(陆地水储量变化),该程序包含测试数据,可直接运行,如运行出错可更换matlab版本到2019。具体理论及过程可以查看系列文章(https://blog.csdn.net/weixin_43339605/category_12556003.html),如有问题可以留言讨论。
2024-08-16 10:17:35 15.85MB
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