可见光通信（Visible Light Communication，VLC）是一种利用可见光频谱进行数据传输的技术。由于可见光通信具有支持通信和照明同时进行的能力，因此被认为是一种在地下矿井等复杂环境中实现有效通信的潜在接入技术。地下矿井环境不仅狭窄且复杂，而且在安全性和可靠性方面有着极高的要求。因此，准确地对VLC系统的信道特性进行建模，对于设计和评估VLC系统性能至关重要。 在地下矿井中，可见光通信面临着与其他环境不同的独特挑战。由于矿井内部复杂的空间结构和各种干扰的存在，VLC信道的路径损耗特性和时延扩散特性需要详细研究。路径损耗指的是信号在传输过程中由于传播距离和障碍物等因素造成的信号强度衰减。时延扩散描述的是信号在不同路径上传播到达接收端的到达时间差异，它会影响信号的接收质量。 本文介绍了一种专门针对地下矿井环境的可见光通信路径损耗信道模型。该模型基于递归信道模型，并通过考虑矿井巷道和工作面环境中的三种不同轨迹来确定路径损耗指数。考虑到不同数量的发射器，文中研究了视距（Line-of-Sight，LoS）和非视距（Non-Line-of-Sight，NLoS）两种通信场景。研究结果表明，在应用曲线拟合技术时，路径损耗在对数域上表现为线性行为。进而，导出了路径损耗与距离关系的表达式，并研究和分析了均方根（Root Mean Square，RMS）时延扩散。 在地下矿井可见光通信中，路径损耗信道模型的准确建立对于通信系统的设计和性能评估极为重要。路径损耗模型可以基于不同的传输环境和条件，通过测量和仿真等方法得到。在模型的建立过程中，需要考虑多种因素，如发射器和接收器的高度、矿井内障碍物的存在、以及光线在不同介质中的反射和散射等。 此外，研究还涉及到了时延扩散问题，即信号经过多个路径传输后到达接收端的时差问题。时延扩散对通信系统同步和信号重建至关重要，较大的时延扩散会导致信号失真和通信质量下降。通过分析RMS时延扩散，可以为设计通信系统提供依据，以优化系统参数，减少时延扩散带来的负面影响。 在地下矿井通信中，可见光通信系统不仅可以提供数据通信，还能作为照明设备，这为矿井通信提供了一种新的视角。由于矿井中存在有毒气体和尘埃，这要求通信系统必须具备高可靠性和稳定性。此外，可见光通信还具有安全性高的特点，因为它利用的是不可见光谱之外的频段，与无线电波通信相比，可见光通信的信号不会穿透矿井壁，降低了在其他区域产生干扰的风险。 地下矿井可见光通信的路径损耗信道模型的研究是实现地下矿井内通信系统设计与性能评估的关键。通过精确的信道建模，可以更好地理解地下矿井中可见光通信的物理传播现象，从而设计出更加稳定可靠的通信系统，满足矿井内通信对安全性和可靠性的严格要求。随着技术的不断发展，可见光通信在地下矿井中的应用将越来越广泛，对于提高矿井作业效率、保障矿工安全具有重要的意义。

内容概要：本文详细介绍了利用COMSOL Multiphysics进行地下二氧化碳封存仿真的方法和技术要点。主要内容涵盖两相流模块设置、温度场耦合、地层分层建模以及力学模块处理等方面。文中不仅提供了具体的数学模型和代码片段，如相对渗透率函数、热膨胀系数函数等，还分享了许多实际操作中的经验和教训，强调了不同物理场之间的相互作用及其对模拟结果的影响。 适合人群：从事地质工程、环境科学、石油工程等领域研究的专业人士，尤其是那些需要进行地下流体运移和储层特性研究的科研工作者。 使用场景及目标：适用于希望深入了解地下二氧化碳封存机制的研究人员，帮助他们掌握如何使用COMSOL软件构建复杂的多物理场耦合模型，从而更好地预测和评估二氧化碳封存的安全性和有效性。 其他说明：文章中提到的技术细节对于确保模拟精度至关重要，例如正确处理单位转换、选择合适的渗透率模型、考虑温度变化对岩石性质的影响等。此外，作者还提醒读者应注意避免一些常见的错误配置，以免导致不可靠的结果。

我们使用亚电子噪声Skipper-CCD实验仪器的原型检测器，提出了与电子相互作用的eV-GeV暗物质与电子相互作用的新直接检测约束条件。 结果基于费米国家加速器实验室在MINOS洞穴中获得的数据。 我们专注于通过两种不同的读出策略获得的数据。 对于第一个策略，我们连续读取Skipper CCD，累积曝光量为0.177 g。 虽然我们没有观察到任何包含thr

仿真是一种利用计算机模型复现实际系统并对其进行实验研究的技术手段。通过建立数学或物理模型来模拟真实世界的系统，并通过实验对它们进行分析和优化。仿真技术在多个领域发挥着重要作用，包括航空航天、军事、工业、经济等。 仿真技术的发展始于20世纪初，最初应用于水利模型研究和实验室工作。随着计算机技术的进步，仿真技术得到了快速发展。尤其是在50年代至60年代，仿真技术广泛应用于航空、航天和原子能等领域，大大推动了其技术进步。 仿真技术主要依赖于计算机硬件和软件。用于仿真的计算机类型包括模拟计算机、数字计算机和混合计算机。仿真软件则涵盖了仿真程序、程序包、语言以及数据库管理系统，如SimuWorks平台，它提供了从建模、实时运行到结果分析的全过程支持。 仿真方法可以分为两大类：连续系统的仿真方法和离散事件系统的仿真方法。连续系统仿真通常涉及常微分方程或偏微分方程，而离散事件系统仿真则关注随机时间点的状态变化，主要用于统计特性分析。 总的来说，仿真技术通过模拟现实世界的各种系统，帮助人们更好地理解、预测和优化这些系统的性能。未来，随着技术的不断进步，仿真将在更多领域发挥更大的作用，为科学研究和技术发展提供强有力的支持。

《基于LM3S615的地下水位监测系统设计》 地下水位的实时监测对于水资源管理及地质灾害预防至关重要。本文提出了一种基于LM3S615微控制器的地下水位监测系统设计方案，旨在提高监测的便携性、降低能耗，并减少人为误差。系统主要由信号采集、无线通信模块、数据处理及存储三部分组成。 1. 信号采集 系统采用差压式传感器MPX5100DP，该传感器能测量0至100kPa的压力，对应0至10米的水位变化。其输出的高精度模拟电压信号经过调理电路处理，包括调零电路、多档放大电路和低通滤波电路。OP27运算放大器用于放大信号，74HC4052多路选择芯片则用于选择合适的量程。传感器的输出电压与水位差成正比，通过调节电路可确保测量的准确性。 2. 控制器选择 LM3S615是一款32位RISC微控制器，具备丰富的外设功能，如内置ADC、比较器、UART、SSI、I2C等。其内置的10位ADC用于转换传感器的模拟信号，而其GPIO、定时器等功能则用于系统控制和通信。LM3S615的最小系统包括电源、复位电路、晶振和JTAG接口。 3. 无线通信 无线通信模块采用PTR8000，支持半双工工作模式，负责将处理后的数据通过无线方式传输到监控室。在监控室，PTR8000接收端通过RS232串口将数据发送至上位机。 4. 数据处理及显示 上位机采用LabVIEW软件构建人机界面，可以对接收到的数据进行处理、显示和存储。LabVIEW是一款强大的图形化编程环境，适合于数据分析和可视化。 5. 电源模块 发射端电源由12V电瓶供电，以适应野外工作环境；接收端则采用USB供电，方便室内使用。 6. 系统优势 采用ARM架构的LM3S615降低了系统功耗，提高了整体效率和可靠性。无线通信模块简化了布线，增强了系统的灵活性。LabVIEW的应用则提供了用户友好的数据处理界面，便于实时监控和历史数据查询。 本文提出的地下水位监测系统利用先进的传感器技术、高效的微控制器和无线通信手段，实现了地下水位的自动化、精确监测，对于提升地下水管理的科学性和预警能力具有显著价值。该设计为地下水监测领域提供了新的解决方案，有助于优化资源管理和地质灾害防治。

PFC-fluent流固耦合教学：Q2级别SCI论文详解CFD-DEM在地面塌陷、地下溶岩塌陷及隧道沉降等流场主导场景的应用,《PFC-fluent流固耦合教学：CFD-DEM技术在地面塌陷、地下溶岩塌陷及隧道沉降等场景的应用》,PFC-fluent流固耦合教学(CFD-DEM)，已发表(Q2)SCIlunwen一篇，适用于地面塌陷，地下溶岩塌陷，隧道沉降等流场作用大于颗粒作用的情况 ,核心关键词：PFC-fluent流固耦合教学; CFD-DEM; 已发表Q2SCI论文; 地面塌陷; 地下溶岩塌陷; 隧道沉降; 流场作用大于颗粒作用。,PFC-DEM流固耦合教学：地下塌陷流场研究

在本项目中，“Volve-field-machine-learning”是一个专注于利用机器学习技术分析北海Volve油田的公开数据集的实践案例。2018年，挪威石油公司Equinor出于促进学术和工业研究的目的，发布了这个丰富的数据集，为油气田的研究带来了新的机遇。这个数据集包含了与地下地质特征、油田运营及生产相关的各种信息，为研究人员提供了深入理解油气田开采过程的宝贵资源。 Volve油田的数据集涵盖了多个方面，包括地质模型、地震数据、井测数据、生产历史等。这些数据可以用于训练和验证机器学习模型，以解决诸如储量估计、产量预测、故障检测等油气田管理中的关键问题。通过机器学习，我们可以挖掘出隐藏在大量复杂数据中的模式和规律，从而优化生产决策和提高效率。 在探索这个数据集时，Jupyter Notebook被用作主要的分析工具。Jupyter Notebook是一款交互式计算环境，支持编写和运行Python代码，非常适合数据预处理、可视化和建模工作。用户可以在同一个环境中进行数据探索、编写模型和展示结果，使得整个分析过程更为直观和透明。 在这个项目中，可能涉及的机器学习方法包括监督学习、无监督学习以及深度学习。例如，监督学习可以用来建立产量预测模型，其中历史产量作为目标变量，而地质特征、井参数等作为输入变量；无监督学习如聚类分析可以用于识别相似的井或地质区域，以便进行更精细化的管理；深度学习模型如卷积神经网络（CNN）可以处理地震数据，提取地下结构的特征。 在Volve-field-machine-learning-main文件夹中，很可能包含了一系列的Jupyter Notebook文件，每个文件对应一个特定的分析任务或机器学习模型。这些文件将详细记录数据清洗、特征工程、模型选择、训练过程以及结果评估的步骤。通过阅读和复现这些Notebook，读者可以学习到如何将机器学习应用于实际的油气田数据，并从中获得对数据驱动决策的理解。 这个项目为油气行业的研究者和工程师提供了一个实战平台，通过运用机器学习技术，他们能够深入理解和优化Volve油田的运营，同时也为其他类似油田的数据分析提供了参考。随着大数据和人工智能技术的不断发展，这种数据驱动的决策方式将在未来的能源行业中发挥越来越重要的作用。

山东正元地下管线数据采集软件Zyspps 提示请先打开由系统生成的管线图形时，加载此文件即可。操作方式1，直接将此文件拖拽至CAD中，操作方式2，在CAD命令行输入 "AP" 或“APPLOAD”，在弹出的对话框中，选择该文件，点击加载即可。

块体理论在某水电站地下厂房纵轴向比选中的应用，张顺，刘高，黄河某电站处于预可研究性阶段，地下厂房位置基本确定。厂房区位于厚层状或块体状的脆性岩体中，多组结构面发育，岩体质量以II级�

基于GIS的城市地下管网纵横断面分析的设计与实现