CC BY
22
6. Сысоева В.В., Чедрик В.В. Алгоритмы оптимизации топологии силовых конструкций / В.В. Сысоева, В.В. Чедрик // Ученые записки ЦАГИб. - 2011. - Т. XLII-C. 91-102.
Список литературы на английском языке /References in English
1. Kirchhoff G. Vorlesungen über mathematische Physik. Mechanik. [Lectures on mathematical physics. Mechanics.] / G.Kirchhoff— Leipzig: B. G. Teubner, 1876. — 466 p.
2. Trofimov V.I., Eremeev P.G. Membrannye konstrukcii zdanij i sooruzhenij [Design of membranes for buildings and structures.] / V.A. Trofimov - M.: Strojizdat, 1990. - 213 р. [in Russian]
3. Vasil'kov G.V., Morozova N.E. Staticheskij raschet membrannyh pokrytij v fizicheski nelinejnoj postanovke [Static analysis of membrane coating in physically nonlinear statement] / G.V.Vasil'kov, N.E. Morozova // Rost inzh -stroit in-t [Rostov civil engineering Institute].- Rostov, 1991. - P. 19. - deposited in VINITI 2.04.1991. №1405-V-91. [in Russian]
4. Vasil'kov G.V. Teorija adaptivnoj jevoljucii mehanicheskih system [Theory of adaptive evolution of mechanical systems] / G.V.Vasil'kov - Rostov: Terra-Print, 2007. -248 p.[in Russian]
5. Vol'mir A.S. Gibkie plastinki i obolochki [Flexible plates and shells] A.S. Vol'mir - M.: Gostehizdat, 1956. -420 p. [in Russian]
6. Sysoeva V.V., Chedrik V.V. Algoritmy optimizacii topologii silovyh konstrukcij [Algorithms topology optimization of the power structures] V.V.Sysoeva, V.V.Chedrik // Uchenye zapiski TSAGIb [Scientific notes of SAHIb]. - 2011. - T. XLII-P. 91-102. [in Russian]
DOI: https://doi.org/10.23670/IRJ.2017.59.108 Павлова З.Х.1, Краснов А.Н.2, Балтин Р.Р.
1 Доктор технических наук, 2Кандидат технических наук, Уфимский государственный нефтяной университет ШВРЕМЕННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ ПРИЕМОПЕРЕДАЧИ ИЗМЕРИТЕЛЬНОЙ ИНФОРМАЦИИ ДЛЯ
ОГРАНИЗАЦИИ СЕРСОРНЫХ СЕТЕЙ МОНИОТРИНГА ОБЪЕКТОВ НЕФТЕГАЗОВОЙ ОТРАСЛИ
Аннотация
В статье обоснована необходимость применения беспроводных сенсорных сетей в нефтегазовой отрасли, рассмотрена возможность применения LPWAN-технологий приемопередачи информации для организации сенсорных сетей мониторинга технологических параметров. Приведены достоинства и недостатки различных подходов с точки зрения организации и эксплуатации сенсорной сети. Представлены основные производители, наиболее динамично развивающиеся в России и за рубежом, а также приведены основные особенности и характеристики предлагаемых ими решений.
Ключевые слова: беспроводные технологии передачи информации, мониторинг удаленных объектов, нефтегазовая отрасль, сенсорная сеть.
Pavlova Z.H.1, Krasnov A.N.2, Baltin R.R.
1 PhD in Engineering, Ufa State Petroleum Technological University
2 PhD in Engineering, Ufa State Petroleum Technological University
MODERN TECHNOLOGIES OF TRANSMITTING MEASURING INFORMATION FOR LIMITATION OF SERIAL NETWORKS OF OBJECTS OF OIL AND GAS INDUSTRY MONITORING
Abstract
The article substantiates the necessity of using wireless sensor networks in oil and gas industry and considers the possibility of using LPWAN-technologies of data transmission for the organization of sensory networks for monitoring technological parameters. The advantages and disadvantages of different approaches are presented in terms of sensor network organization and operation. The main producers, most dynamically developing in Russia and abroad, are presented, as well as the main features and characteristics of the solutions they offer.
Keywords: wireless information transmission technologies, remote objects monitoring, oil and gas industry, sensor network.
Организация мониторинга технологических параметров и состояния оборудования на базе беспроводных сенсорных сетей набирает все большую популярность в автоматизации нефтегазовой индустрии. В первую очередь подобный подход направлен на повышение эффективности и безопасности производственного процесса, а также на снижение общих затрат (финансовых затрат).
Опыт зарубежных компаний показал, что беспроводной поход к организации сенсорных сетей может быть вполне эффективным. Так, применение системы мониторинга целостности трубопроводов на заводе по производству битума компании BP Bitumnen позволило экономить до 15600 $ ежедневно за счет сокращения производственных потерь, а внедрение компанией BP беспроводной системы обнаружения утечек на месторождении в г. Гел (Бельгия) обеспечило экономию в 50% относительно стоимости и 90% относительно времени ввода в эксплуатацию аналогичного проводного решения [1, С. 35-36].
В России одним из наиболее вероятных направлений применения беспроводных сенсорных сетей в нефтегазовой отрасли видится трубопроводный транспорт, требующий сбора измерительной информации с объектов, распределенных на достаточно обширных территориях. Поскольку именно при организации масштабных сетей наиболее четко проявляются такие преимущества беспроводных технологи передачи информации как высокая автономность, удобство эксплуатации и обслуживания.
До недавнего времени беспроводная передача информации на сколь-нибудь серьезные расстояния не представлялась возможной, однако на сегодняшний день уже появились и активно развиваются сети на базе LPWAN-технологий, позволяющие решить эту проблему.
LPWAN (Low-Power Wide-Area Network) представляет собой беспроводную технологию организации глобальных сетей с низким энергопотреблением. Областями применения LPWAN является телеметрия, межмашинное взаимодействие и интернет вещей. Для передачи информации используются радиоканалы нелицензируемого спектра частот: 2,4 ГГц, 868/915 МГц, 433 МГц и 169 МГц. Наиболее часто используемой топологией сетей LPWAN является «звезда».
К сильным сторонам LPWAN прежде всего следует отнести:
- дальность передачи информации более 10 км (в зависимости от условий окружающей среды и используемого протокола максимальное расстояние передачи может достигать 50 км);
- отсутствие необходимости получения частотного разрешения и платы за радиочастотный спектр, вследствие использования не лицензируемых частот;
- низкое энергопотребление сети, способное обеспечить автономную работу входящих в нее устройств на 5-10
лет;
- высокую масштабируемость сети на больших территориях;
- возможность управлять временем задержки соединения, что позволяет интегрировать в сеть устройства, требующие прогнозируемого времени отклика.
К недостаткам LPWAN обычно относят:
- низкую скорость передачи данных, которая варьируется от нескольких сотен бит/с до нескольких десятков кбит/с в зависимости от используемого протокола передачи информации;
- небольшое количество передаваемых сообщений в сутки (обычно 50 - 150 сообщений);
- отсутствие единого стандарта, определяющего физический уровень сети и доступ к ней;
- короткую информационную посылку (4-20 байт).
Среди недостатков особо выделяются низкая скорость передачи данных и ограничение по количеству передаваемых сообщений. И если низкую скорость можно считать неизбежной платой за дальность передачи, то ограничение по количеству передаваемых сообщений представляет собой существенное препятствие, не позволяющее применять LPWAN для построения систем мониторинга количественно изменяющихся параметров в реальном времени.
В настоящее время наиболее динамично развивающимися решениями LPWAN являются: SIGFOX, LoRaWAN, RPMA и Стриж.
Технология SIGFOX, разработанная одноименной французской компанией, появилась в 2009 году. К ее особенностям следует отнести использование протоколов сетевого уровня, закрытых для общего доступа, а также возможность как одно- так и двунаправленной передачи информации. Имеется ограничение по передаваемым сообщениям: устройство может отправлять на базовую станцию до 140 сообщений в день, станция - не более 4 сообщений. В настоящее время сети компании SIGFOX в России отсутствуют, однако достаточно широко распространены в Европе [2]. Технология позволяет передавать информацию на расстояние до 10 км в городе и до 50 км на открытой местности. Каждое передаваемое сообщение содержит в себе уникальный закрытый ключ, позволяющий предотвратить подмену, изменение или воспроизведение подлинных сообщений третьей стороной. Скорость передачи данных составляет около 240 бит/сек. Протокол SIGFOX совместим с уже существующими трансиверами.
RPMA (Random phase multiple access) - проприетарная технология двунаправленной передачи данных, разработанная американской компанией Ingenu. Передача информации по RPMA сети осуществляется на частоте 2,4 ГГц, что сопряжено с большими потерями мощности сигнала при столкновении с препятствиями, чем при организации приемопередачи на каналах субгигагерцевого диапазона частот. Максимальное расстояние передачи варьируется в переделах 1-3 км в городе и 5-10 км на открытом пространстве. Скорость передачи данных от устройства к базовой станции 624 Кбит/с, от базовой станции к устройству 156 Кбит/с. Длина пакета данных может варьироваться от 6 бит до 10 Кбит. Безопасность информационного обмена обеспечивается шифрованием по AES-128. Основное развитие технология получила пока только в США.
LoRaWAN (Long Range Wide Area Networks) - открытый стандарт, объединяющий протокол для организации высокоемких ( поддержка до 1000000 устройств) сетей и особый метод модуляции LoRa (Long Range), которая основывается на технологии модуляции с расширенным спектром и вариации линейной частотной модуляции (Chirp Spread Spectrum, CSS) с интегрированной прямой коррекцией ошибок (Forward Error Correction, FEC) [3, С. 110]. В России продвижением стандарта занимается компания Everynet (ООО «LACE»).
LoRaWAN позволяет организовать сеть по топологии «звезда из звезд» и осуществлять двунаправленную передачу информации на расстоянии до 15 километров с адаптивной скоростью передачи данных 0,3 - 50 Кбит/с и возможностью выбора пользователем размера пакета данных. Безопасность передаваемых данных осуществляется посредством использования трех уровней шифрования: сетевом, уровне приложения и уровне устройства, подразумевающих наличие уникального ключа.
Стриж - российская LPWAN-технология, основанная на протоколе собственной разработки Marcato 2.0. Технологией предусмотрена возможность управления приборами по обратному каналу связи. Передача данных, по заявлению производителя, может осуществляться на расстоянии до 50 км при условии отсутствия препятствий в области прямой видимости. Скорость информационного обмена в зависимости от загруженности сети лежит в пределах 50-25600 бит/с. К достоинствам технологии следует отнести шифрование передаваемых данных по AES-128, возможность организации сети на сервере пользователя и способность технологии обеспечить передачу до 500 сообщений в минуту. В то же время максимальный размер передаваемого сообщения ограничен 8 битами. На
сегодняшний день сетью Стриж покрыта территория Москвы, имеется частичный охват территорий Московской области, Санкт-Петербурга, Перми, Уфы и других крупных городов [4].
Таким образом, интенсивная динамика развития наряду такими достоинствами как дальность передачи информации, использование бесплатного нелицензируемого диапазона частот и низкое энергопотребление сети делает применение LPWAN-технологий весьма перспективным для организации систем мониторинга удаленных объектов в нефтегазовой отрасли. Однако низкая скорость передачи наряду с ограничением по количеству передаваемых сообщений, не позволяет применять технологию для контроля технологических параметров в режиме реального времени. Наиболее вероятным видится применение LPWAN для организации систем сигнализации, не требующих непрерывного информационного обмена.
Список литературы / References
1. Рейч Н. Преимущества развертывания сенсорных сетей в нефтегазовой индустрии / Н. Рейч // Control Engineering Россия. - 2015, -№3(57).- С. 33 - 36.
2. SIGFOX [Электронный ресурс]: - URL: http://sigfox.com/en/coverage (дата обращения: 27.03.2017).
3. Верхулевский К. LoRa - все, что вы хотели знать об этом / К. Верхулевский // Компоненты и технологии. - 2016, -№3.- С. 110 - 114.
4. Стриж. Карта покрытия регионов [Электронный ресурс]: - URL: http://uchet-jkh.ru/o-tehnologii-strij/karta-pokrytiya (дата обращения: 30.03.2017).
Список литературы на английском языке / References in English
1. Rach N. Preimushhestva razvertyvanija sensornyh setej v neftegazovoj industrii [Advantages of deploying sensor networks in the oil and gas industry] / N. Rach // Control Engineering Rossija [Control Engineering Russia]. - 2015, -№3(57).- С. 33 - 36. [in Russian]
2. SIGFOX [Electronic resource]: - URL: http://sigfox.com/en/coverage (accessed:27.03.2017).
3. Verhulevskij K. LoRa - vse, chto vy hoteli znat' ob jetom [LoRa - everything you wanted to know about it] / K. Verhulevskij // Komponenty i tehnologii [Components and technologies]. - 2016, -№3.- С. 110 - 114. [in Russian]
4. Strizh. Karta pokrytija regionov [Strizh. Coverage map of regions] [Electronic resource]: - URL: http://sigfox.com/en/coverage (accessed:27.03.2017).
DOI: https://doi.org/10.23670/IRJ.2017.59.061 Погребняк И.В.1, Тропченко А.Ю.2
1ORCID: 0000-0003-2500-924X, Студент, Университет ИТМО, 2ORCID: 0000-0003-2666-9522, Профессор, Доктор технических наук, Университет ИТМО РАСПОЗНАВАНИЕ СИМВОЛОВ НА ИЗОБРАЖЕНИЯХ, СОДЕРЖАЩИХ ИСКАЖЕНИЯ
Аннотация
Проведен анализ эффективности методов оптического распознавания символов, решающих проблему наличия на изображении различных видов искажений. Предложены критерии оценки эффективности. Подготовлены наборы исходных данных для проведения измерений. Выполнены измерения критериев оценки эффективности анализируемых методов для каждого из наборов исходных данных. Выбраны методы с лучшими показателями критериев по результатам измерений. Предложен алгоритм распознавания символов на основании выбранных методов.
Ключевые слова: оптическое распознавание символов, компьютерное зрение, искажения, неоднородность освещения, шумы печати.
Pogrebnyak I.V.1, Tropchenko A.U.2
1ORCID: 0000-0003-2500-924X, Student, ITMO University,
2ORCID: 0000-0003-2666-9522, Professor, PhD in Engineering, ITMO University RECOGNISION OF CHARACTERS ON IMAGES WITH DISTORTIONS
Abstract
The paper presents the results ofperformance analysis of optical character recognition methods, which solve the problem of various kinds of distortions on images. The criteria for performance evaluation are proposed in the study. The sets of initial data for the measurements were prepared; the criteria for performance evaluation of the analyzed methods were estimated for each of the sets of source data. According to the estimation, the methods with better results of measurements were defined. The author proposed the algorithm for character recognition based on the selected methods.
Keywords: optical character recognition, computer vision, distortion, non-uniformity of illumination, printing noise.
Оптическое распознавание символов - это процесс, реализующий перевод изображения печатного, машинописного или рукописного текста в текстовые данные, представленные в электронном виде [1]. Качество выполнения данного процесса зависит от состояния исходных данных, то есть изображения. Состояние изображения характеризуется наличием или отсутствием на изображении:
• различных шрифтов, размеров символов;
• различных и сходных, способов написания символов;
• искажений:
- шумы;
- неоднородность освещения;
- шумы печати - смещение символов, разрывы между частями одного и того же символа;
- ложные знаки.
