CN113985474B - 一种基于物联网的微地震监测多节点协同感知方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于物联网的微地震监测多节点协同感知方法，包括：在采集端布设采集节点、边缘计算节点和云端节点；通过采集节点，获取微地震监测数据；通过边缘计算节点内的协同分析模块，将微地震监测数据中的有效微地震事件进行对比分析，判定采集节点的采集数据质量；通过边缘计算节点内的参数调节模块，根据采集数据质量，对与边缘计算节点相连接的多个采集节点的配置参数进行动态调节；通过云端节点，获取协同分析模块的对比分析结果；其中，一个边缘节点靠近地理空间上邻近的多个采集节点布设，云端节点靠近地理空间上邻近的多个边缘节点布设。本发明可有效对各采集节点的采集状态进行监测，并可对采集节点的配置参数进行动态的调节。

Description

一种基于物联网的微地震监测多节点协同感知方法

技术领域

本发明涉及物联网节点监测领域，特别涉及一种物联网边缘计算的微地震监测多节点协同感知方法。

背景技术

当前，微地震监测技术被广泛应用在油田增产和页岩气等新能源的开采的监测中。利用布置在周围观测井中或压裂现场地面上的地震信号采集仪器可记录到因水力压裂而产生的微地震事件。通过对微地震事件的反演和推导可推测裂缝在地下的走向、密度、维度等信息，实现对生产过程的监测。地面微地震监测近年来以应用无线地震仪为主，工作方式为将无线地震仪作为独立的采集节点进行微地震信号的采集，获取的数据通过无线传感网络传输至现场控制中心的服务器上，由服务器进行反演定位和裂缝发育趋势的预测。

但是，随着微地震监测的规模和范围不断增大，各个采集节点状态监测的难度随之增加。虽然先进无线通信技术的应用对此状况有所改善，但微地震监测现场环境复杂，无线通讯信号的遮挡和衰减严重，导致该问题并没有被很好的解决。靠人工对单个采集节点逐一进行检查，仅是针对设备信息和工作状态的监测，无法对采集数据的质量进行判定，影响震源定位等后续处理的准确性。基于此，本发明提出了一种基于物联网边缘计算的微地震监测多节点协同感知方法。

发明内容

基于上述背景技术提出的技术问题，本发明提供一种物联网的微地震监测多节点协同感知方法。

本发明实施例提供一种物联网的微地震监测多节点协同感知方法，包括：

在采集端布设采集节点、边缘计算节点和云端节点；

通过采集节点，获取微地震监测数据；

通过边缘计算节点内的协同分析模块，将微地震监测数据中的有效微地震事件进行对比分析，判定采集节点的采集数据质量；

通过边缘计算节点内的参数调节模块，根据采集数据质量，对与边缘计算节点相连接的多个采集节点的配置参数进行动态调节；

通过云端节点，获取协同分析模块的对比分析结果；

其中，一个边缘节点靠近地理空间上邻近的多个采集节点布设，云端节点靠近地理空间上邻近的多个边缘节点布设；且所述采集节点、所述边缘计算节点通过无线传感器网络与所述云端节点连接。

进一步地，多个所述采集节点通过第一无线传输设备与一个所述边缘节点无线通信连接，及多个所述边缘节点通过第二无线传输设备与一个云端节点无线通信连接。

在其中一个实施例中，本发明提供的基于物联网的微地震监测多节点协同感知方法，还包括：

布设边缘计算设备和云端服务器，且所述采集端、所述边缘计算设备通过无线传感器网络与所述云端服务器连接。

在其中一个实施例中，本发明提供的基于物联网的微地震监测多节点协同感知方法，还包括：

通过边缘计算节点内的特征提取模块，从微地震监测数据中提取有效微地震事件。

进一步地，所述判定采集节点的采集数据质量，具体包括：

协同分析模块将各个采集节点对应的有效微地震事件信号进行对比分析，当在同一个时刻，某个采集节点对应的有效微地震事件信号弱于相邻采集节点对应的有效微地震事件信号，或未找到有效微地震事件信号时，协同分析模块计算有效微地震事件信号的差异，并将差异值作为采集数据质量的衡量标准。

进一步地，所述采集节点的配置参数包括：前置程控放大器的放大增益。

在其中一个实施例中，本发明提供的基于物联网的微地震监测多节点协同感知方法，还包括：

通过边缘计算节点内的协同分析模块，将微地震监测数据中的有效微地震事件进行对比分析，判定采集节点的采集状态质量；

通过云端节点，根据采集状态质量判定边缘节点是否采集到有效微地震事件，并根据是否采集到有效微地震事件调整边缘节点为工作状态或休眠状态。

进一步地，所述判定边缘节点是否采集到有效微地震事件，具体包括：

根据边缘节点上传至云端节点的有效微地震事件的数量，云端节点判定边缘节点是否采集到有效微地震事件。

进一步地，所述根据是否采集到有效微地震事件调整边缘节点为工作状态或休眠状态，具体包括：

当边缘节点持续传输有效微地震事件时，云端节点将该边缘节点设为工作状态；且被设置为工作状态的边缘节点和其相连接的采集节点均进行正常的信号采集；

当边缘节点持续一段时间没有传输有效微地震事件时，云端节点将该边缘节点设为休眠状态；且被设置为休眠状态的边缘节点和其相连接的采集节点均进入低功耗休眠状态，不进行信号采集。

在其中一个实施例中，本发明提供的基于物联网的微地震监测多节点协同感知方法，还包括：

通过云端节点，对设置为休眠状态的边缘节点以轮询方式进行检查唤醒，以设定的时间间隔依次将边缘节点从休眠状态唤醒为工作状态；

判定该边缘节点及其相连接的采集节点是否采集到有效的微地震事件；如果采集到有效的微地震事件，则该边缘节点被设置为长期工作状态；否则，该边缘节点继续被设置为休眠状态。

本发明实施例提供的上述物联网的微地震监测多节点协同感知方法，与现有技术相比，其有益效果如下：

本发明通过应用边缘节点对各采集节点的监测数据进行智能分析，判定采集节点的采集状态和采集数据的质量，对数据质量较差的节点进行配置参数的动态调节；云端节点可根据边缘节点上传的有效微地震事件的数量，判定边缘节点及其附属的采集节点能否采集到有效的微地震事件，并据此调整边缘节点切换工作状态或休眠状态。即通过本发明可有效对各采集节点的采集状态进行监测，并可对采集节点的配置参数进行动态的调节；同时，根据边缘节点及其附属的采集节点监测到的数据的质量，可智能的切换边缘节点的工作状态，降低各个节点在无效信号采集上的能量消耗。

附图说明

图1为一个实施例中提供的基于物联网边缘计算的微地震监测***的构成框图；

图2为一个实施例中提供的边缘节点中各个模块的结构框图；

图3为一个实施例中提供的边缘节点对各采集节点状态监测和采集配置动态调节的结构框图；

图4为一个实施例中提供的云端节点对边缘节点工作状态进行判定和切换的结构框图。

具体实施方式

为了使本申请的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本申请进行进一步详细说明。应当理解，此处描述的具体实施例仅仅用以解释本申请，并不用于限定本申请。

实施例1：

一个实施例中提供的一种物联网边缘计算的微地震监测多节点协同感知方法，参见图1，该方法对应的***包括：

微地震信号采集节点、边缘计算节点、云端节点，以及在采集端到边缘端、边缘端到云端的无线数据传输设备。其中，采集节点负责微地震信号采集；边缘计算节点负责提取微地震事件提取、特征协同分析、以及采集参数的配置；云端模块负责控制边缘节点及其附属的采集节点的工作、休眠状态。

其中，信号采集时，一个边缘节点控制在地理空间上邻近的n个采集节点进行微地震数据的采集。云端节点，控制在分布在云端节点四周的m个边缘节点进行地震数据的采集和数据传输。

边缘节点中包含的功能模块的结构框图，如图2所示。包括：特征提取模块、协同分析模块、参数调节模块。

特征提取模块，用于提取采集节点上传的微地震监测数据中的有效微地震事件。

协同分析模块，将各个采集节点采集到的有效微地震事件信号进行对比分析，当在同一个时刻，某个节点采集到的有效微地震事件信号较弱，或未找到有效微地震事件信号时，协同分析模块会计算有效微地震事件信号的差异。

参数调节模块，根据协同分析模块计算的结果，对与该节点相连接的n个采集节点的前置程控放大器的放大增益等配置参数进行动态调节，以提高采集信号的质量。

边缘节点中，协同分析模块分析的结果会传输到云端节点。

边缘节点对各采集节点状态监测和采集配置动态调节的结构框图，如图3所示。

采集节点将采集的数据传输至边缘节点，边缘节点将各采集节点的数据汇总后，送至特征提取模块，提取有效的微地震事件。协同分析模块通过对这些有效微地震事件进行分析，判定各个采集节点的采集数据的质量。之后，由参数调节模块给出对各采集节点的配置参数的调整。调整的参数信息再发送给采集节点，由采集节点进行调整。

云端节点监控边缘节点和采集节点的工作状态，并对边缘节点及其附属的采集节点的工作状态进行判定和切换，如图4所示。

云端节点，将根据边缘节点上传的分析结果，将边缘节点的运行状态：

(1)当边缘节点能够持续传输有效微地震事件时，云端节点将该节点设为工作状态。被设置为工作状态的边缘节点和其附属的采集节点，进行正常的信号采集。

(2)当边缘节点持续一段时间没有传输有效微地震事件时，云端节点将该节点设为休眠状态。被设置为休眠状态的边缘节点和其附属的采集节点，进入低功耗的休眠状态，不进行信号采集。

还有，云端节点，对设置为休眠状态的边缘节点以轮询的方式进行检查唤醒，以一定的时间间隔依次将边缘节点从休眠状态唤醒为工作状态，判定该边缘节点及其下属的采集节点能否采集到有效的微地震事件。如果能采集到有效的微地震事件，则该边缘节点会被设置为长期的工作状态，否则会继续设置为休眠状态。

综上所述，本发明实施例提出的微地震监测多节点协同感知方法，通过应用基于物联网边缘计算的技术，构建边缘侧的数据分析处理能力，对邻近的多个节点数据进行特征提取、协同分析，实现对采集数据质量的感知。可以大幅度提高监测数据的可靠性，降低震源定位、速度模型构建等后续数据处理和研究的难度。

以上实施例的各技术特征可以进行任意的组合，为使描述简洁，未对上述实施例中的各个技术特征所有可能的组合都进行描述，然而，只要这些技术特征的组合不存在矛盾，都应当认为是本说明书记载的范围。还有，以上所述实施例仅表达了本申请的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对发明专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本申请构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本申请的保护范围。因此，本申请专利的保护范围应以所附权利要求为准。

Claims (9)

1.一种基于物联网的微地震监测多节点协同感知方法，其特征在于，包括：

在采集端布设采集节点、边缘计算节点和云端节点；

通过采集节点，获取微地震监测数据；

通过边缘计算节点内的协同分析模块，将微地震监测数据中的有效微地震事件进行对比分析，判定采集节点采集数据质量；

通过边缘计算节点内的参数调节模块，根据采集数据质量，对与边缘计算节点相连接的多个采集节点的配置参数进行动态调节；

通过边缘计算节点内的协同分析模块，将微地震监测数据中的有效微地震事件进行对比分析，判定采集节点的采集状态质量；

通过云端节点，根据采集状态质量判定边缘节点是否采集到有效微地震事件，并根据是否采集到有效微地震事件调整边缘节点为工作状态或休眠状态；

通过云端节点，获取协同分析模块的对比分析结果；

其中，一个边缘节点靠近地理空间上邻近的多个采集节点布设，云端节点靠近地理空间上邻近的多个边缘节点布设；且所述采集节点、所述边缘计算节点通过无线传感器网络与所述云端节点连接。

2.如权利要求1所述的基于物联网的微地震监测多节点协同感知方法，其特征在于，多个所述采集节点通过第一无线传输设备与一个所述边缘节点无线通信连接，及多个所述边缘节点通过第二无线传输设备与一个云端节点无线通信连接。

3.如权利要求1所述的基于物联网的微地震监测多节点协同感知方法，其特征在于，还包括：

布设边缘计算设备和云端服务器，且所述采集端、所述边缘计算设备通过无线传感器网络与所述云端服务器连接。

4.如权利要求1所述的基于物联网的微地震监测多节点协同感知方法，其特征在于，还包括：

通过边缘计算节点内的特征提取模块，从微地震监测数据中提取有效微地震事件。

5.如权利要求1所述的基于物联网的微地震监测多节点协同感知方法，其特征在于，所述判定采集节点的采集数据质量，具体包括：

协同分析模块将各个采集节点对应的有效微地震事件信号进行对比分析，当在同一个时刻，某个采集节点对应的有效微地震事件信号弱于相邻采集节点对应的有效微地震事件信号，或未找到有效微地震事件信号时，协同分析模块计算有效微地震事件信号的差异，将差异值作为采集数据质量的衡量标准。

6.如权利要求1所述的基于物联网的微地震监测多节点协同感知方法，其特征在于，所述采集节点的配置参数包括：前置程控放大器的放大增益。

7.如权利要求1所述的基于物联网的微地震监测多节点协同感知方法，其特征在于，所述判定边缘节点是否采集到有效微地震事件，具体包括：

根据边缘节点上传至云端节点的有效微地震事件的数量，云端节点判定边缘节点是否采集到有效微地震事件。

8.如权利要求1所述的基于物联网的微地震监测多节点协同感知方法，其特征在于，所述根据是否采集到有效微地震事件调整边缘节点为工作状态或休眠状态，具体包括：

当边缘节点持续传输有效微地震事件时，云端节点将该边缘节点设为工作状态；且被设置为工作状态的边缘节点和其相连接的采集节点均进行正常的信号采集；

当边缘节点持续一段时间没有传输有效微地震事件时，云端节点将该边缘节点设为休眠状态；且被设置为休眠状态的边缘节点和其相连接的采集节点均进入低功耗休眠状态，不进行信号采集。

9.如权利要求1所述的基于物联网的微地震监测多节点协同感知方法，其特征在于，还包括：

通过云端节点，对设置为休眠状态的边缘节点以轮询方式进行检查唤醒，以设定的时间间隔依次将边缘节点从休眠状态唤醒为工作状态；

判定该边缘节点及其相连接的采集节点是否采集到有效的微地震事件；如果采集到有效的微地震事件，则该边缘节点被设置为长期工作状态；否则，该边缘节点继续被设置为休眠状态。