分布式地震数据采集关键技术

大数据与云计算技术在地震预警中的应用地震是自然灾害中最为致命的一种，其破坏力可谓无可匹敌。

因此，对于地震预警技术的研究和应用，成为了当今科学界的一个重要研究领域。

而在这个领域中，大数据和云计算技术的应用，成为了不可或缺的一环。

一、大数据技术在地震预警中的应用随着数字化时代的到来，大数据技术的应用越来越广泛。

在地震预警系统中，大数据技术的应用主要体现在两个方面。

1、地震数据收集和管理在地震预警系统中，数据的收集和管理是非常关键的。

而大数据技术则可以帮助科学家们更加方便快捷地收集和管理地震相关数据。

比如说，通过网络爬虫技术，科学家们可以从互联网上采集到大量的地震相关数据，这些数据包括地震时间、地震位置、地震震级等信息。

这些数据再经过大数据处理后，就可以形成相对完整的地震数据库，为地震预警提供数据支撑。

2、地震预警模型的构建地震预警模型是一种科学的地震预警手段。

通过地震数据的分析和挖掘，科学家们可以构建出一套合理的地震预警模型，从而对未来的地震进行预测。

而大数据技术则可以大大提高地震预警模型的准确性和精度。

比如说，通过机器学习算法，大数据技术可以从大量的地震数据中识别一些明显的地震预兆信号，即以前所谓的“声波信号”、“电磁信号” 等。

或者说，通过数学模型和物理模型的建造，这使大量的地震数据像数学分析和仿真投入到了科学家们手中，辅助他们对地震的研究和地震预警技术的提高。

二、云计算技术在地震预警中的应用在地震预警系统中，云计算技术的应用也是不可或缺的。

在云计算技术的帮助下，科学家们可以更加轻松地进行地震数据的处理和地震预警模型的建立。

1、地震数据处理在地震预警系统中，收集的数据量是非常大的。

这就要求科学家们能够处理这些数据，并且快速准确地分析出其中的规律性。

而云计算技术则可以帮助科学家们完成这一任务。

通过利用云计算技术中的 MapReduce 等分布式计算技术，科学家们可以将大规模的地震数据分成多个部分进行处理，从而提高了数据的处理效率。

地震勘探数据处理技术的研究与应用地震勘探是一种重要的地球物理勘探方法，广泛应用于地质矿产勘探、工程地质勘察、地下水勘探及地震灾害预测等方面。

地震勘探数据的处理技术是地震勘探的重要组成部分，直接影响地震勘探的成果和应用效果。

本篇文章将从地震勘探数据的搜集与处理、数据处理方法与技术和数据处理的应用三个方面探讨地震勘探数据处理技术的研究与应用。

一、地震勘探数据的搜集与处理地震勘探数据搜集的核心是地震仪器和数据采集系统，包括重锤、爆炸震源、振动震源、地震测井、地震阻抗仪等。

地震勘探数据采集的精度和数据质量对后续数据处理的影响非常大，它直接决定了勘探数据的可靠程度。

时下在数据搜集与处理方面，地震勘探数据采集主要采用数字化的方法进行。

数字地震勘探系统的出现，使得数据采样量大幅增加、信噪比提高且数据采集精度较高。

一般情况下，数字地震勘探系统还会配备有实时监测数据的功能，实现快速优化的数据处理方法。

二、地震勘探数据处理方法和技术1.地震数据记录与处理地震数据处理是指通过高精度采样仪器搜集到的地震记录数据，对数据进行滤波处理、去除异常人工信号、对观测记录建立各种地震模型等操作。

数据处理过程需要运用多种方法和技术，其中最常用的有数据滤波处理、时序延迟处理、反演处理、信噪比改善等。

2.地震数据反演地震勘探数据反演是指通过对大量的地震记录进行预处理，运用物理模型求解地下介质的分布特征和物理参数。

其中，反演算法是数据处理过程中的重要环节。

传统的地震勘探反演方法主要有走时反演、层析成像、全波形反演等技术。

3.基于数据挖掘技术的地震数据处理数据挖掘技术是一种利用计算机技术和统计学方法对大量数据进行分析、提取数据中有用信息的方法，通过数据挖掘技术对地震数据进行处理，可以提高地震勘探的搜寻效率和精度，是数据处理领域的新兴技术。

三、地震勘探数据处理的应用数据处理是地震勘探中不可或缺的一环，数据处理的好坏将直接影响勘探成果的精度和可靠程度。

基于PB级地震数据的GeoEast云平台架构研究近年来，大数据技术的发展为地震数据的处理和分析提供了更好的解决方案。

GeoEast公司基于PB级地震数据，设计和开发了一套名为GeoEast云平台的地震数据处理平台。

本文将对该云平台的架构进行研究和分析。

GeoEast云平台的架构采用了微服务架构，这是一种将复杂应用程序拆分为一系列小型独立服务的架构风格。

每个微服务都有自己独立的开发、测试和部署过程，可以单独扩展，便于团队协作和维护。

该云平台的核心组件包括数据采集、数据存储、数据处理和数据分析等模块。

数据采集模块负责实时收集地震数据，并将数据存储到分布式文件系统中。

数据存储模块采用Hadoop分布式文件系统（HDFS）来存储PB级地震数据，具有高可靠性和可伸缩性。

数据处理模块负责对地震数据进行预处理和转换，以提供给用户更加精确、实时的地震信息。

数据分析模块则通过数据挖掘和机器学习算法，对地震数据进行分析和建模，为地震预测和防灾提供支持。

在架构设计上，GeoEast云平台采用了容器化技术来实现每个微服务的隔离和部署。

具体来说，平台使用Docker容器来打包和分发微服务，通过Kubernetes容器编排平台进行自动化管理和扩展。

这种容器化架构可以大大简化部署和管理的复杂性，提高系统的弹性和可扩展性。

除了数据处理模块外，GeoEast云平台还提供了一些其他功能模块，如用户管理、权限控制、任务调度和数据可视化等。

用户管理模块负责管理用户的注册、登录和权限分配，确保系统的安全性和可靠性。

权限控制模块则基于角色和权限的设计，实现对数据和功能的精细化控制。

任务调度模块用于管理和调度各个微服务的工作任务，保证系统的高效运行。

数据可视化模块将地震数据以可视化图形的形式展示，方便用户查看和分析。

基于PB级地震数据的GeoEast云平台采用了微服务架构和容器化技术，实现了地震数据的实时采集、存储、处理和分析。

该平台具有高可靠性、可伸缩性和易管理性的特点，为地震预测和防灾提供了有效的支持。

机器学习技术在地震预测中的应用方法地震是一种自然灾害，给人们的生命和财产安全带来了巨大的威胁。

为了防止和减轻地震可能带来的破坏，科学家们一直在寻找更有效的地震预测方法。

近年来，机器学习技术在地震预测中的应用越来越受到关注。

本文将介绍机器学习技术在地震预测中的应用方法，包括数据采集、特征提取和模型训练。

在地震预测中，数据采集是关键一步。

地震数据可以通过传感器网络、测量设备和卫星观测获取。

传感器网络包括地震仪、地磁仪、地形测量仪等，可以实时采集地震相关数据。

测量设备可以获取地下水位、土壤温度等地震前兆数据。

卫星观测提供了地表形变、地壳运动等数据。

这些数据通过网络传输到数据中心，为后续的地震预测提供基础。

一旦获取了大量的地震相关数据，接下来就需要进行特征提取。

特征提取是将原始数据转化为可用于机器学习的数学特征的过程。

在地震预测中，常用的特征包括震级、震源深度、震中位置等。

此外，还可以通过时频分析、小波分析等方法提取更多的特征。

特征提取的目的是将原始数据转化为能够反映地震特征的特征向量，为模型训练提供输入。

在特征提取完成后，接下来就是模型训练的过程。

根据不同的特征和预测目标，可以选择合适的机器学习模型进行训练。

常用的机器学习算法包括决策树、支持向量机、随机森林和深度神经网络等。

这些算法可以根据输入的特征向量预测地震的发生概率或震级等信息。

模型训练的关键是准备标注好的地震样本数据，通过对这些样本数据进行训练，使得机器可以学习到地震的规律，从而提高地震预测的准确率。

除了上述的数据采集、特征提取和模型训练外，还有一些其他的机器学习方法可以应用在地震预测中。

例如，聚类分析可以将地震数据划分为不同的类别，有助于揭示地震的空间分布规律；回归分析可以预测地震的震级和震中位置等重要参数；时间序列分析可以用来分析地震前兆数据的变化趋势。

尽管机器学习技术在地震预测中的应用取得了一定的进展，但仍然存在一些挑战和问题。

首先，地震是一种复杂的自然现象，其发生规律往往不容易捕捉和理解。

第四章 地震数据采集系统及相关技术第一节 地震数据采集系统组成地震勘探技术、电子技术、计算机技术及信息技术共同推动了地震数据采集仪器的不断发展和更新换代，共经历了模拟光点地震仪、模拟磁带地震仪、集中式数字地震仪和分布式遥测地震仪。

一、 集中式地震数据采集系统：上个世纪70年代中期，数字地震仪的出现，把地震勘探带入了一个崭新的时代， 出现了以DFS －V 和SN338为代表的集中式数字地震仪。

集中式地震数据采集仪器成功用于野外地震勘探约20年。

集中式地震勘探数据采集系统的最大特点是：采用IFP 与14位逐次逼近型A/D 转换器，IFP 采用3～4位增益码，A/D 转换器采用15位（1位符号位，14位尾数）逐次逼近型，集中式数字地震仪动态范围理论上可达168dB ，但实际考虑仪器噪声等因素的影响，仪器的系统动态范围一般不超过120dB 。

()20log DR =⨯记录的最大不失真电平理论（dB ）最小有效电平()max min ()20log 6DR G n =⨯+⨯理论()20logDR =⨯记录的最大不失真电平系统（dB ）仪器系统等效输入噪声电平其中：min max ~G G 为IFP 放大器的增益范围，n 为模数转换器的位数。

二、分布式遥测地震数据采集系统把数据采集系统中的放大器、滤波器、A/D转换器、数据传输控制逻辑以及整个控制用CPU做在一个小箱体内，称为“采集站”，将采集站放置在检波点上，每个采集站用小线与1～8道检波器连接，各采集站用数字大线或以无线方式与中央控制主机相连，构成分布式（Distributed）数据采集系统。

⒈由于受到采样间隔和大线重量的限制，集中式地震仪生产道数一般不超过120道，适应不了三维地震勘探对道数的要求。

而分布式遥测地震仪的道数可达到上千道甚至上万道，完全能够满足三维地震勘探的需要。

⒉集中式数字地震仪的检波器通过大线与采集系统连接，由于大线上传输的是模拟信号，传输的距离又比较远，因此，信号易受各种干扰因素的影响。

㊀２０２１年㊀第２期仪表技术与传感器Ｉｎｓｔｒｕｍｅｎｔ㊀Ｔｅｃｈｎｉｑｕｅ㊀ａｎｄ㊀Ｓｅｎｓｏｒ２０２１㊀Ｎｏ．２㊀基金项目：国家自然科学基金杰出青年基金资助项目（６１５２５１０７）收稿日期：２０２０－０３－２４基于ＲＳ４８５总线的分布式高精度数据采集系统陈㊀航１，严㊀帅２，刘㊀胜１，张会新１（１．中北大学，仪器科学与动态测试教育部重点实验室，山西太原㊀０３００５１；２．北京宇航系统工程研究所，北京㊀１０００７６）㊀㊀摘要：针对分布式测试系统中物理量种类多㊁相互之间易干扰，数据需要远距离传输的要求，设计了一种基于ＲＳ４８５总线的分布式数据采集系统㊂该系统主要包含上位机㊁主控站点和被控站点，通过定制ＵＳＢ和ＲＳ４８５总线通信协议，实现了总线上４０个站点的轮询测量或单站点单通道测量㊂实验结果表明，该系统实现了数据的可靠传输，有效解决了大面积环境下进行分布式高精度数据采集的问题，具有较好的实用价值㊂关键词：分布式；ＲＳ４８５总线；高精度；智能化；ＡＤＳ１２５８；数据采集中图分类号：ＴＰ３０２㊀㊀㊀文献标识码：Ａ㊀㊀㊀文章编号：１００２－１８４１（２０２１）０２－００７１－０４ＤｉｓｔｒｉｂｕｔｅｄＨｉｇｈ⁃ｐｒｅｃｉｓｉｏｎＤａｔａＡｃｑｕｉｓｉｔｉｏｎＳｙｓｔｅｍＢａｓｅｄｏｎＲＳ４８５ＢｕｓＣＨＥＮＨａｎｇ１，ＹＡＮＳｈｕａｉ２，ＬＩＵＳｈｅｎｇ１，ＺＨＡＮＧＨｕｉ⁃ｘｉｎ１（１．ＮｏｒｔｈＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＣｈｉｎａＴｈｅＭｉｎｉｓｔｒｙｏｆＥｄｕｃａｔｉｏｎＫｅｙＬａｂｏｒａｔｏｒｙｏｆＩｎｓｔｒｕｍｅｎｔＳｃｉｅｎｃｅａｎｄＤｙｎａｍｉｃＭｅａｓｕｒｅｍｅｎｔ，Ｔａｉｙｕａｎ０３００５１，Ｃｈｉｎａ；２．ＢｅｉｊｉｎｇＡｅｒｏｓｐａｃｅＳｙｓｔｅｍｓＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇＩｎｓｔｉｔｕｔｅ，Ｂｅｉｊｉｎｇ１０００７６，Ｃｈｉｎａ）Ａｂｓｔｒａｃｔ：ＡｄｉｓｔｒｉｂｕｔｅｄｄａｔａａｃｑｕｉｓｉｔｉｏｎｓｙｓｔｅｍｂａｓｅｄｏｎＲＳ４８５ｂｕｓｗａｓｄｅｓｉｇｎｅｄｆｏｒｔｈｅｓｉｔｕａｔｉｏｎｔｈａｔｔｈｅｒｅａｒｅｍａｎｙｋｉｎｄｓｏｆｐｈｙｓｉｃａｌｑｕａｎｔｉｔｉｅｓｗｈｉｃｈａｒｅｅａｓｙｔｏｉｎｔｅｒｆｅｒｅｗｉｔｈｅａｃｈｏｔｈｅｒ，ａｎｄｔｈｅｄａｔａｎｅｅｄｓｔｏｂｅｔｒａｎｓｍｉｔｔｅｄｏｖｅｒｌｏｎｇｄｉｓｔａｎｃｅｓ．Ｔｈｉｓｓｙｓｔｅｍｍａｉｎｌｙｉｎｃｌｕｄｅｄｔｈｅｈｏｓｔｃｏｍｐｕｔｅｒ，ｔｈｅｍａｓｔｅｒｓｔａｔｉｏｎａｎｄｔｈｅｃｏｎｔｒｏｌｌｅｄｓｔａｔｉｏｎ．ＢｙｃｕｓｔｏｍｉｚｉｎｇｔｈｅＵＳＢａｎｄＲＳ４８５ｂｕｓｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｐｒｏｔｏｃｏｌｓ，ｉｔｉｍｐｌｅｍｅｎｔｅｄｐｏｌｌｉｎｇｍｅａｓｕｒｅｍｅｎｔｏｆ４０ｓｔａｔｉｏｎｓｏｎｔｈｅｂｕｓｏｒｓｉｎｇｌｅ⁃ｃｈａｎｎｅｌｍｅａｓｕｒｅｍｅｎｔ．Ｔｈｅｅｘｐｅｒ⁃ｉｍｅｎｔａｌｒｅｓｕｌｔｓｓｈｏｗｔｈａｔｔｈｅｓｙｓｔｅｍａｃｈｉｅｖｅｓｒｅｌｉａｂｌｅｄａｔａｔｒａｎｓｍｉｓｓｉｏｎａｎｄｅｆｆｅｃｔｉｖｅｌｙｓｏｌｖｅｓｔｈｅｐｒｏｂｌｅｍｏｆｄｉｓｔｒｉｂｕｔｅｄａｎｄｈｉｇｈ⁃ｐｒｅｃｉｓｉｏｎｄａｔａｃｏｌｌｅｃｔｉｏｎｉｎｌａｒｇｅ⁃ｓｃａｌｅｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔ，ｗｈｉｃｈｈａｓｈｉｇｈｐｒａｃｔｉｃａｌｖａｌｕｅ．Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｅｄ；ＲＳ４８５ｂｕｓ；ｈｉｇｈａｃｃｕｒａｃｙ；ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔ；ＡＤＳ１２５８；ｄａｔａａｃｑｕｉｓｉｔｉｏｎ０㊀引言在一些分布式测试系统中，不可避免地要对被测环境不同位置地点多种物理量（湿度㊁温度㊁压力等）进行精确采集和测量［１－２］㊂传统的测试系统大多采用点对点连线的电缆对传感器的模拟量信号进行传输，这种方式一方面容易受到周围电磁环境的影响，降低采集精度；另一方面增加了测试系统中电缆的消耗量和成本，还在一定程度上影响采集系统的健壮性㊂为了提高测试系统的智能化程度和精确度，设计了一个基于ＲＳ４８５总线的分布式高精度数据采集系统，将各地点的传感器信号通过采样转换为数字信号，通过ＲＳ４８５总线传至系统主控站点［３－５］㊂和现有的测试系统相比，增加了数据采集通道个数和采集精度，最多可实现６４０个测点数据的轮询采集，提高了数据传输的智能化水平㊂１㊀系统总体设计分布式数据采集系统主要包含上位机㊁ＲＳ４８５总线主控站点和４０个ＲＳ４８５总线被控站点等部分，原理框图如图１所示㊂主控站点与上位机通过ＵＳＢ接口交换数据，在上位机下传的数据被解析后，ＦＰＧＡ将其通过主站ＲＳ４８５模块发出并与配对成功的被控站点通信㊂根据不同的命令，可以实现不同速率下的固定通道和自动扫描通道数据采集功能㊂主控站点在接收到数据后进行打包，通过ＵＳＢ接口传至上位机，实现了一主控站点多被控站点的高速ＲＳ４８５通信㊂每个被控站点包含ＲＳ４８５总线模块㊁ＦＰＧＡ控制模块㊁Ａ／Ｄ采集模块等，属于独立的数据采集子系统，原理设计图如图２所示㊂与主控站点下传的站点号匹配正确后，ＦＰＧＡ首先对ＡＤＳ１２５８相关寄存器进行配置，开始Ａ／Ｄ采集，完成后将数据传至主控单元㊂㊀㊀㊀㊀㊀７２㊀ＩｎｓｔｒｕｍｅｎｔＴｅｃｈｎｉｑｕｅａｎｄＳｅｎｓｏｒＦｅｂ．２０２１㊀图１㊀系统整体原理框图图２㊀被控站点设计示意图２㊀系统硬件设计２．１㊀ＦＰＧＡ控制模块系统选用Ｓｐａｒｔａｎ－６系列ＦＰＧＡ作为主控芯片㊂在主控站点的硬件电路设计中，选择ＸＣ６ＳＬＸ１５０芯片对ＲＳ４８５总线通信芯片ＩＳＯ１１７６Ｔ和ＵＳＢ接口芯片ＦＴ２２３２进行控制，其电路连接示意如图３所示㊂被控站点的Ａ／Ｄ采集芯片ＡＤＳ１２５８及ＲＳ４８５通信芯片通过ＳＰＩ接口与ＦＰＧＡ连接，电路设计如图４所示㊂图３㊀主控站点ＦＰＧＡ电路设计图图４㊀被控站点ＦＰＧＡ电路设计图２．２㊀ＲＳ４８５总线模块分布式数据采集系统具有分布范围大㊁电磁环境复杂㊁传输节点要求多等特点㊂为满足设计要求，选用ＲＳ４８５总线通过差分线的压差传输数据，可以极大地减少传输过程中的共模干扰，提高数据传输系统的健壮性［６］㊂总线接口芯片ＩＳＯ１１７６Ｔ内部集成了变压器驱动器，在不要外部光耦的情况下实现隔离式供电，该芯片最大可支持２５６个从节点，最大数据传输速率达到４０Ｍｂｐｓ，详细的电路连接图如图５所示㊂图５㊀ＲＳ４８５总线模块电路连接图２．３㊀Ａ／Ｄ转换模块被控站点采用ＡＤＳ１２５８对来自传感器的模拟量信号进行模数转换㊂ＡＤＳ１２５８具有２４位采样分辨率，固定通道的采样速率能达到１２５ＫＳＰＳ，１６个通道同时采集最高速率可达２３．７ＫＳＰＳ，同时还集成了片上温度传感器，可以通过读取寄存器来读取芯片工作温度，它的工作温度为－４０ １０５ħ，此外还有低温漂㊁低噪声等特点，非常符合系统的设计要求［７－８］㊂ＦＰＧＡ和ＡＤＳ１２５８通过ＳＰＩ接口相连，ＣＬＫＩＯ为外部时钟输入引脚，来自ＦＰＧＡ的１６ＭＨｚ时钟通过５０Ω电阻后与其相连，同时要将时钟选择引脚ＣＬＫＳＥＬ置高，芯片模拟供电电压为ＡＶＤＤ＝５Ｖ，ＡＶＳＳ＝ＡＧＮＤ，参考电压为ＶＲＥＦ＝ＶＲＥＦＰ－ＶＲＥＦＮ＝５Ｖ，数字供电电压为ＤＶＤＤ＝３．３Ｖ，ＤＶＳＳ＝ＤＧＮＤ㊂ＡＤＳ１２５８的硬件电路如图６所示㊂㊀㊀㊀㊀㊀第２期陈航等：基于ＲＳ４８５总线的分布式高精度数据采集系统７３㊀㊀图６㊀ＡＤＳ１２５８接口电路设计图２．４㊀ＵＳＢ接口设计ＦＴ２２３２Ｈ为支持高速ＵＳＢ２．０通信的接口芯片，支持最高４８０Ｍｂｐｓ的通信速度㊂它有Ａ㊁Ｂ２个数据传输通道，根据设计需要可以配置成多种速度模式，具体的接口如图３所示㊂芯片的工作模式为ＦＴ２４５异步ＦＩＦＯ接口模式，９３ＬＣ５６Ｂ为ＥＥＰＲＯＭ，用于保存ＦＴ２２３２Ｈ配置完后的相关信息［９］㊂３㊀系统软件设计３．１㊀主控站点软件设计主控站点通过ＵＳＢ接口实现和上位机的数据交换，根据不同指令实现数据打包传输和被控站点寄存器配置功能［１０］㊂ＦＴ２２３２Ｈ的数据收发时序通过ＦＰＧＡ控制，具体的读写时序如图７所示㊂ＲＸＦ＃信号为芯片输出信号，当缓存Ｂｕｆｆｅｒ内部有读数空间时输出为低，这时可以拉低ＲＤ＃信号进行一次８位ＦＩＦＯ数据的读取，然后ＲＸＦ＃信号被拉高，这期间不能进行读数操作，等ＲＸＦ＃再次拉低时进行下一次读数操作，写数据过程和读数据过程类似㊂图７㊀ＦＴ２２３２Ｈ读写时序图上位机和主控站点的通信协议如表１所示㊂在系统上电完成复位后，若接收到命令的第一个字节为２５ｈ，再继续判断下一个字节，若命令是５５ｈ（查询指令），则根据表１所示的通信协议进行ＲＳ４８５总线通信，主控站点从１到４０依次查询被控站点，并将收到被控站点的数据上传至上位机进行显示㊁存储；若命令是ＡＣｈ（寄存器配置指令），则对上位机的命令拆分处理，把后４个字节的数据根据总线通信协议进行打包，然后转发至对应的被控站点㊂表１㊀上位机通信协议命令有效标志８ｂｉｔ命令字８ｂｉｔ数据位３２ｂｉｔ寄存器配置命令２５ｈＡＣｈ被控站点地址８ｂｉｔ站点配置数据２４ｂｉｔ查询命令２５ｈ５５ｈ无效位停止命令２５ｈ９０ｈ无效位㊀㊀总线数据传输采取ＣＲＣ－４进行差错控制，通信协议如表２所示㊂主控站点将校验无误的数据传送给上位机显示存储，校验不通过则再一次查询该站点，如果连续３次数据校验不通过，则将站点序号告诉上位机，然后进行下一个站点查询，避免了因某个站点工作异常而使整个系统无法工作，提高了数据采集系统的可靠性性和抗干扰能力［１１］㊂表２㊀ＲＳ４８５总线通信协议起始位１ｂｉｔ有效数据位３２ｂｉｔＣＲＣ码４ｂｉｔ停止位３ｂｉｔ０被控站点地址８ｂｉｔ站点数据㊀２４ｂｉｔＣＲＣ－４１１１３．２㊀被控站点软件设计被控站点作为独立的数据采集系统，主要完成１６路模拟量信号采集和ＲＳ４８５总线通信工作㊂根据系统设计要求，ＡＤＳ１２５８默认工作模式为以２３．７ＫＳＰＳ㊀㊀㊀㊀㊀７４㊀ＩｎｓｔｒｕｍｅｎｔＴｅｃｈｎｉｑｕｅａｎｄＳｅｎｓｏｒＦｅｂ．２０２１㊀采样速率自动扫描１６个模拟量输入通道，寄存器通过ＳＰＩ接口进行配置，ＤＩＮ管脚为数据输入引脚，ＣＯＮＦＩＧ１寄存器主要涉及采样速率的设置，命令字和寄存器地址为６１ｈ，相应的配置数据为０３ｈ；ＭＵＸＳＧ０和ＭＵＸＳＧ１寄存器主要进行采样通道选择，命令字和寄存器地址分别为６４ｈ和６５ｈ，相应的配置数据都为ＦＦｈ㊂根据ＳＣＬＫ管脚的时序写入配置寄存器的数据，如图８所示，在片选信号ＣＳ拉低时，有效命令和数据在ＳＣＬＫ上升沿从最高位开始顺序进入ＤＩＮ管脚㊂图８㊀ＡＤＳ１２５８寄存器配置时序图系统运行后，被控单元首先按照默认值对ＡＤＳ１２５８的寄存器进行配置，配置完成后对相关寄存器的值进行读取，验证是否配置正确，随后开始监测ＲＳ４８５总线上的数据，当与总线上的站点序号验证成功后，进行数据采集和发送数据，工作软件设计流程如图９所示㊂上位机可以对各被控站点的寄存器进行重新配置，以满足特殊测试要求㊂图９㊀被控站点软件设计流程图ＡＤＳ１２５８开始进行数据采集时，首先将ＳＴＡＲＴ管脚进行拉高，程序开始检测ＤＲＤＹ管脚的电平状态，当为低电平时，表示一个通道模拟量完成转换，读取有效数据共计３２位，高８位包含状态信息和通道信息，低２４位代表转换的有效数据㊂ＡＤＳ１２５８可以在小于７００μｓ的时间内处理完１６路通道的数据采集㊂４㊀测试结果分布式数据采集系统的ＲＳ４８５总线上间隔１ｍ设置一个被控站点，总线长度共计４０ｍ㊂系统测试时，在第一个被控站点１５通道输入２Ｖ电压，其余的被控站点和通道不输入电压，使用上位机发送查询命令后回传的数据见图１０㊂图１０㊀测试数据根据上位机的数据显示，主控站点按顺序查询了被控站点的１６路采集通道，ＥＢ９０ＥＢ９０是子站点数据发送结束标志，很好地完成了主控站点控制下的数据采集功能㊂数据 ＡＤＤ００００１９６２Ｆ７７Ｅ９ 中 ＡＤＤ００００１９６ 表示第一个被控站点１５通道的数据采集结果， ２Ｆ７７Ｅ９ 转变成电压为１．９７７８Ｖ，高精度万用表显示实际电压为１．９７８９Ｖ，所以系统的采集精度为０．６％，表明数据采集系统的精度很高㊂５㊀结束语分布式数据采集系统的设计采用２４位的模数转换芯片ＡＤＳ１２５８，提高了模拟量数据采集精度，选用ＲＳ４８５总线进行数据的传输，增加了系统挂载的站点数量，总线驱动器芯片ＩＳＯ１１７６Ｔ的使用实现了电源隔离，减少了周围环境的干扰㊂测试表明，系统数据传输可靠，精度很高，同时还可以根据（下转第７９页）㊀㊀㊀㊀㊀第２期李鹏飞等：基于ＮＶＩＤＩＡＴＸ２模块的双目视觉信号采集系统设计７９㊀㊀效果图，在界面上定义一个全黑灰度图，将接收到的坐标点以白色画出，实时采集发送帧率为１４０ｆｐｓ，采集处理图像无丢帧失帧现象，发送数据包无丢包现象，稳定性好，满足了设计要求㊂６　结论针对胶体三维信息检测面临的缺失高帧率㊁采集实时性的问题，设计了一套双目视觉信号采集系统，该采集系统具有４路线结构光采集系统，实现了双目实时信号采集㊂其中以嵌入式ＮＶＩＤＩＡＴＸ２为核心详细介绍了图像采集㊁处理以及中心线坐标发送的全过程，结合了小型化硬件以及简便的上位机界面，集成了一套小体积㊁高效率㊁方便操作和移动的采集系统㊂实验测试表明系统稳定性好，精度高，满足了设计要求，为汽车关键部件胶体三维测量做好了充分准备，具有较好的实用价值㊂参考文献：［１］㊀任勇峰，王国忠．基于ＣＭＯＳ传感器的高性能图像采集系统设计［Ｊ］．仪表技术与传感器，２０１９（１）：６４－６７．［２］㊀岳昊，武栓虎．基于机器视觉的医用瓶盖质检系统设计［Ｊ］．仪表技术与传感器，２０１９（１０）：８３－８７．［３］㊀杨长辉，黄琳．基于机器视觉的滚动接触疲劳失效在线检测［Ｊ］．仪表技术与传感器，２０１９（４）：６５－６９．［４］㊀相江．线结构光传感器系统建模与误差分析［Ｄ］．合肥：合肥工业大学，２０１９．［５］㊀章金敏．基于激光三角法的物体三维轮廓测量系统［Ｄ］．武汉：武汉理工大学，２０１５．［６］㊀戴力．汽车涂胶工艺应用研究［Ｊ］．汽车零部件，２０１７，２３（８）：７１－７４．［７］㊀朱立忠，陈美洋．一种基于机器学习的汽车涂胶缺陷检测研究［Ｊ］．沈阳理工大学学报，２０１８，２３（４）：１８－２２．车工艺师，２０１９，２５（７）：６１－６４．［９］㊀吴勇，雷旭智．科惠力测量技术在缸体表面刀痕问题中的应用［Ｊ］．装备制造技术，２０１７，１６（８）：１２１－１２３．［１０］㊀唐广辉，穆建华，夏志豪．基于科惠力测量技术的发动机故障诊断应用［Ｊ］．汽车科技，２０１５，２３（１）：５２－５６．［１１］㊀ＯＬＥＮＳＫＹＪＡＧ，ＤＯＮＩＳＩＲ，ＢＯＲＮＨＯＲＳＴＧＭ．Ｎｏｎｄｅ⁃ｓｔｒｕｃｔｉｖｅｃｈａｒａｃｔｅｒｉｚａｔｉｏｎｏｆｓｔｒｕｃｔｕｒａｌｃｈａｎｇｅｓｄｕｒｉｎｇｉｎｖｉｔｒｏｇａｓｔｒｉｃｄｉｇｅｓｔｉｏｎｏｆａｐｐｌｅｓｕｓｉｎｇ３Ｄｔｉｍｅ⁃ｓｅｒｉｅｓｍｉｃｒｏ⁃ｃｏｍｐｕｔｅｄｔｏｍｏｇｒａｐｈｙ［Ｊ］．ＪｏｕｒｎａｌｏｆＦｏｏｄＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，２０２０，２６７：１－１１．［１２］㊀金贝．基于ＨＡＬＣＯＮ的机器视觉教学实验系统设计［Ｄ］．北京：北京交通大学，２０１２．［１３］㊀方玉红．基于机器视觉的轨道缺陷图像检测系统设计［Ｄ］．南昌：南昌大学，２０１３．［１４］㊀ＭＩＣＨＡＥＬＬＢ，ＮＥＬＥＶ，ＰＡＮＦＩＬＯＶＡＶ，ｅｔａｌ．Ｒ⁃Ｆｒｏｍ⁃ＴａｓａｃｏｍｍｏｎｍｅｃｈａｎｉｓｍｏｆａｒｒｈｙｔｈｍｉａｉｎｉｔｉａｔｉｏｎｉｎｌｏｎｇＱＴｓｙｎｄｒｏｍｅｓ［Ｊ］．Ｃｉｒｃｕｌａｔｉｏｎ．ＡｒｒｈｙｔｈｍｉａａｎｄＥｌｅｃｔｒｏｐｈｙｓｉｏｌｏｇｙ，２０１９，１２（１２）：１－１５．［１５］㊀李杰强．基于线阵ＣＣＤ的微位移传感器设计与研究［Ｄ］．广州：华南理工大学，２０１２．［１６］㊀刘文倩，沈三民，刘利生，等．基于以太网与ＦＰＧＡ的多通道信号源的系统设计［Ｊ］．仪表技术与传感器，２０１９（１）：３０－３３．［１７］㊀何能正，董建云，何岸．以太网数据包分段传输技术［Ｊ］．光通信技术，２０１３，３７（９）：２４－２７．作者简介：李鹏飞（１９９４ ），硕士研究生，主要研究方向为嵌入式机器视觉㊂Ｅ⁃ｍａｉｌ：ｌｉｐｅｎｇｆｅｉｈｕｆｔ＠１６３．ｃｏｍ通信作者：卢荣胜（１９６３ ），教授，博士生导师，主要从事机器视觉和精密测量等方面的研究㊂Ｅ⁃ｍａｉｌ：ｒｓｌｕ＠ｈｆｕｔ．ｅｄｕ．ｃｎ（上接第７４页）要求变换采集通道数量和采集速率，该分布式数据采集系统具有较好的实用价值㊂参考文献：［１］㊀韩慧．基于ＲＳ４８５总线的温室环境监测系统［Ｊ］．仪表技术与传感器，２０１２（３）：６４－６５．［２］㊀李木国，王延国，孙慧涛．基于ＥｔｈｅｒＣＡＴ总线的串联型分布式据采集系统设计［Ｊ］．计算机测量与控制，２０１６，２４（６）：１９５－１９８．［３］㊀童一飞，王红亮，低功耗ＩＥＰＥ传感器数据采集系统的设计与实现［Ｊ］．电测与仪表，２０１９，５６（５）：１０１－１０４．［４］㊀唐夕晴，李建闽，佘晓烁．ＲＳ４８５总线接口性能测试仪设计与开发［Ｊ］．电测与仪表，２０１８，５６（７）：１４２－１４７．［５］㊀张志，李琮琮，王平欣，等．智能电能表ＲＳ４８５接口设计方案综述［Ｊ］．电测与仪表，２０１５，５３（５）：１２４－１２８．［６］㊀白冰．基于４８５总线的分布式输入输出系统［Ｄ］．天津：天津大学，２０１７．［７］㊀吴平，骆朝亮．基于ＵＳＢ的ＡＤＳ１２５８传感器信号采集系统［Ｊ］．软件导刊，２０１０（６）：６５－６７．［８］㊀金永杰，龙平，熊剑平．２４位高精度模数转换器ＡＤＳ１２５８的原理及应用［Ｊ］．电子设计工程，２００８（６）：６１－６４．［９］㊀王辉，陈爱生．基于ＦＴ２２３２Ｈ的ＵＳＢ２．０数据采集系统设计［Ｊ］．电子器件，２０１５（１）：１４４－１４７．［１０］㊀李超．基于ＦＰＧＡ＋ＵＳＢ２．０高速数据采集系统的研究与设计［Ｄ］．武汉：武汉理工大学，２０１３．［１１］㊀ＴＯＮＧＸＲ，ＳＨＥＮＧＺＢ．ＤｅｓｉｇｎｏｆＵＡＲＴｗｉｔｈＣＲＣｃｈｅｃｋｂａｓｅｄｏｎＦＰＧＡ［Ｊ］．ＡｄｖａｎｃｅｄＭａｔｅｒｉａｌｓＲｅｓｅａｒｃｈ，２０１２，４９０－４９５：１２４１－１２４５．作者简介：陈航（１９９３ ），硕士研究生，研究方向为嵌入式智能仪器㊂Ｅ⁃ｍａｉｌ：６１４４４１５０９＠ｑｑ．ｃｏｍ通信作者：张会新（１９８０ ），博士，副教授，研究方向为动态测试技术与仪器㊂Ｅ⁃ｍａｉｌ：ｚｈａｎｇｈｘ＠ｎｕｃ．ｅｄｕ．ｃｎ。

地震数据处理中的常见挑战与解决方法地震是一种自然灾害，对人类社会造成了巨大的破坏和伤害。

为了更好地了解地震的发生机制和预测未来可能发生的地震，科学家们进行了大量的地震数据处理和分析工作。

然而，在地震数据处理过程中，常常会遇到一些挑战，本文将探讨这些挑战以及相应的解决方法。

首先，地震数据的采集是一个重要的环节。

地震数据采集需要使用地震仪等专业设备，但是在实际操作中，由于地震仪的精度和稳定性等因素，采集到的数据常常存在噪声和干扰。

为了解决这个问题，科学家们通常会采用滤波技术来去除噪声和干扰，以获取更准确的地震数据。

其次，地震数据的处理和分析需要考虑到地震波传播的复杂性。

地震波在地球内部的传播路径是非常复杂的，受到地壳结构、地球物理性质等多种因素的影响。

因此，在进行地震数据处理时，需要考虑这些因素的影响，并进行相应的校正和修正。

例如，科学家们通常会使用地震速度模型来模拟地震波传播路径，以便更准确地分析地震数据。

此外，地震数据处理中还面临着数据量庞大和计算复杂度高的问题。

地震数据通常是以时间序列形式呈现的，每秒钟可能产生数千个数据点。

对于这么大规模的数据，传统的数据处理方法往往无法满足需求。

为了解决这个问题，科学家们通常会采用并行计算和分布式计算等技术，以提高数据处理的效率和准确性。

此外，地震数据处理还需要考虑到数据的可靠性和可重复性。

地震数据对于地震研究和预测具有重要意义，因此需要保证数据的可靠性和可重复性。

为了解决这个问题，科学家们通常会进行数据校验和验证，以确保数据的准确性和一致性。

同时，科学家们还会将地震数据公开共享，以便其他研究人员进行验证和复现。

最后，地震数据处理还需要考虑到数据的可视化和解释。

地震数据通常呈现为数值和图形形式，但这些数据对于非专业人士来说往往难以理解。

为了解决这个问题，科学家们通常会使用可视化技术，将地震数据转化为直观的图像和动画，以便更好地传达地震信息和研究成果。

综上所述，地震数据处理中存在着许多挑战，但科学家们通过不断研究和创新，已经提出了许多解决方法。

地震观测数据分布式存储的研究与应用作者：李正黎斌董非非查小惠项月文来源：《科技视界》2019年第20期【摘要】通过对ceph集群的三种接口的学习与实践，利用老旧的X86服务器，构建基于ceph的分布式存储系统，实现观测数据的分布式存储。

【关键词】ceph mds osd;文件系统;对象存储中图分类号： TP333 文献标识码： A 文章编号： 2095-2457（2019）20-0107-002DOI：10.19694/ki.issn2095-2457.2019.20.0500 引言地震观测数据具有数量大，连续性等特点，由于服务器存储空间的限制，我局往往通过数据刻盘的形式进行离线数据备份。

但是数据的应用研究和共享往往需要连续的在线数据波形，这就对我局的数据存储提出了更高的要求。

传统存储能解决数据连续在线的问题，但是也存在一些弊端。

首先是传统存储设备采购和维护成本高，其次是传统存储设备硬盘扩展到一定数量后，硬盘的读写效率会降低，影响用户体验。

根据现有在硬件资源，经过比选后，作者对目前应用比较广泛的分布式存储系统Ceph 进行研究，用于存储地震观测数据，以达到海量数据在线存储，高可用性、高并发访问的目的。

1 Ceph系统分析图1 Ceph文件系统架构图Ceph是一个可靠地、自动重均衡、自动恢复的分布式存储系统，根据场景划分可以将Ceph分为三大块，分别是对象存储、块设备存储和文件系统服务，本次主要研究文件系统服务。

Ceph相比其它存储的优势点在于它不单单是存储，同时还充分利用了存储节点上的计算能力，在存储每一个数据时，都会通过计算得出该数据存储的位置，尽量将数据分布均衡，同时由于Ceph的良好设计，采用了CRUSH算法、HASH环等方法，使得它不存在传统的单点故障的问题，且随着规模的扩大性能并不会受到影响。

一套ceph集群通常由诺干个守护进程（Ceph Object Storage Device、OSD）、至少1个元数据服务器（Ceph Metadata Server、MDS）和一组监控组件（Monitor）组成，每个OSD就是一个存储节点，能够支持上千个存储节点的规模，达到PB级的数据容量。

地震监测数据共享平台的开放标准和技术规范地震是一种自然灾害，它的发生会给人们的生命财产安全带来严重威胁。

准确地监测和预测地震的活动变得至关重要。

为了提高地震预警和灾害应对能力，建立一个地震监测数据共享平台是必要的。

这个平台将为不同地区的科研人员和灾害应对部门提供准确、实时的地震数据，以便更好地理解地震活动并采取相应措施。

1. 数据共享平台的开放标准地震监测数据共享平台的开放标准是确保数据共享和交换的关键。

开放标准应该包括以下方面：1.1 数据格式标准化为了实现不同系统之间的数据交换和共享，数据的格式需要进行标准化。

通用的标准格式能够确保数据的一致性和可读性。

在地震监测数据共享平台中使用的数据格式应该能够适用于不同的设备和系统。

1.2 数据接口标准化数据接口标准化是实现不同平台间数据互操作性的关键。

这些标准应该定义数据的访问和查询方法，以便用户能够方便地获取所需的地震数据。

标准化的数据接口能够提高系统的互通性和可扩展性。

1.3 安全性标准化数据共享平台必须确保数据的安全性和隐私性。

开放标准应该包括数据加密、身份验证和权限管理等安全措施，以保护数据免受潜在的威胁。

2. 技术规范地震监测数据共享平台的技术规范是确保平台稳定运行并满足用户需求的必要条件。

以下是一些技术规范的建议：2.1 高性能服务器和存储系统地震监测数据的实时更新和快速查询对于预警和响应至关重要。

建立一个高性能的服务器和存储系统能够保证数据的快速存取和处理，提高系统的响应速度。

2.2 分布式计算和网络架构地震监测数据共享平台需要处理大量的数据，分布式计算和网络架构是保证系统高效运行的关键。

采用分布式计算和网络架构能够加快数据的处理速度，并且提高系统的可靠性和扩展性。

2.3 数据备份和恢复机制地震监测数据的安全备份和灾难恢复是确保数据不丢失和系统持续运行的关键。

建立定期备份机制和数据恢复机制能够有效地应对硬件故障和其他灾难性事件。

2.4 数据可视化和分析工具为了更好地理解地震数据，数据共享平台应该提供数据可视化和分析工具。