海洋水下采油树装置的制作方法
1.本公开实施例涉及海洋油气开采设备技术领域，尤其涉及一种海洋水下采油树装置。
背景技术：
2.海洋油气田水下油气开采过程中常会用到水下采油树，用于控制和调节水下开采过程。目前水下采油树设备是海洋水下石油和天然气等油气开采的关键高端装备。与陆地上的采油树相比较而言，水下采油树一般位于深水环境，采油树设备的应用环境更苛刻，水下采油树的水下控制模块即水下控制系统发送的通信信号到达水上的过程中通常包含很多噪音信号，如何在此种场景下较好地去除这些噪音信号成为亟需解决的问题。
技术实现要素：
3.为了解决上述技术问题或者至少部分地解决上述技术问题，本公开实施例提供了一种海洋水下采油树装置。
4.第一方面，本公开实施例提供了一种海洋水下采油树装置，包括水下控制模块，还包括：
5.信号获取模块，用于获取所述水下控制模块发送的通信信号；
6.信号变换模块，用于对所述通信信号进行傅里叶变换处理得到信号频谱，所述信号频谱包括相位谱和幅值谱；
7.信号处理模块，用于将所述相位谱输入第一模型，得到噪音相位特征信息，同时将所述幅值谱输入第二模型，得到噪音幅值特征信息，基于所述噪音相位特征信息和噪音幅值特征信息去除所述信号频谱中的噪音信号频谱以得到目标信号频谱，对所述目标信号频谱进行傅里叶逆变换处理得到目标信号；其中，所述第一模型是基于样本通信信号的相位谱以及提取的样本通信信号的相位谱中的噪音特征对神经网络训练得到的，所述第二模型是基于样本通信信号的幅值谱以及提取的样本通信信号的幅值谱中的噪音特征对神经网络训练得到的。
8.在一个实施例中，所述噪音相位特征信息包括所述相位谱中的异常波峰和/或波谷位置信息。
9.在一个实施例中，所述噪音幅值特征信息包括所述幅值谱中的异常幅值点位置信息。
10.在一个实施例中，所述基于所述噪音相位特征信息和噪音幅值特征信息去除所述信号频谱中的噪音信号频谱以得到目标信号频谱，包括：
11.基于所述相位谱中的异常波峰和/或波谷位置信息确定所述相位谱中的噪音信号相位谱；
12.基于所述幅值谱中的异常幅值点位置信息确定所述幅值谱中的噪音信号幅值谱；
13.基于所述噪音信号相位谱和噪音信号幅值谱确定噪音信号频谱；
14.从所述信号频谱中去除所述噪音信号频谱，得到所述目标信号频谱。
15.在一个实施例中，还包括：
16.信息获取模块，用于获取所述水下采油树装置作业区域的海洋环境信息；
17.信息处理模块，用于基于所述海洋环境信息，确定海洋环境中的安全风险等级，在所述安全风险等级大于预设风险等级时，生成报警提示信息并发送至采油树作业监控平台。
18.在一个实施例中，所述海洋环境信息至少包括所述水下采油树装置作业区域内不同深度海水的温度以及所述水下采油树装置作业区域内的可燃气体浓度。
19.在一个实施例中，所述通信信号包括声波通信信号。
20.在一个实施例中，所述信号获取模块、信号变换模块和信号处理模块集成在同一控制电路板上，所述控制电路板位于所述水下采油树装置的水上部分。
21.第二方面，本公开实施例提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如下步骤：
22.获取水下采油树装置的水下控制模块发送的通信信号；
23.对所述通信信号进行傅里叶变换处理得到信号频谱，所述信号频谱包括相位谱和幅值谱；
24.将所述相位谱输入第一模型，得到噪音相位特征信息，同时将所述幅值谱输入第二模型，得到噪音幅值特征信息，基于所述噪音相位特征信息和噪音幅值特征信息去除所述信号频谱中的噪音信号频谱以得到目标信号频谱，对所述目标信号频谱进行傅里叶逆变换处理得到目标信号；其中，所述第一模型是基于样本通信信号的相位谱以及提取的样本通信信号的相位谱中的噪音特征对神经网络训练得到的，所述第二模型是基于样本通信信号的幅值谱以及提取的样本通信信号的幅值谱中的噪音特征对神经网络训练得到的。
25.第三方面，本公开实施例提供一种电子设备，包括：
26.处理器；以及
27.存储器，用于存储计算机程序；
28.其中，所述处理器配置为经由执行所述计算机程序来执行以下步骤：
29.获取水下采油树装置的水下控制模块发送的通信信号；
30.对所述通信信号进行傅里叶变换处理得到信号频谱，所述信号频谱包括相位谱和幅值谱；
31.将所述相位谱输入第一模型，得到噪音相位特征信息，同时将所述幅值谱输入第二模型，得到噪音幅值特征信息，基于所述噪音相位特征信息和噪音幅值特征信息去除所述信号频谱中的噪音信号频谱以得到目标信号频谱，对所述目标信号频谱进行傅里叶逆变换处理得到目标信号；其中，所述第一模型是基于样本通信信号的相位谱以及提取的样本通信信号的相位谱中的噪音特征对神经网络训练得到的，所述第二模型是基于样本通信信号的幅值谱以及提取的样本通信信号的幅值谱中的噪音特征对神经网络训练得到的。
32.本公开实施例提供的技术方案与现有技术相比具有如下优点：
33.本公开实施例提供的海洋水下采油树装置中，信号获取模块获取水下控制模块发送的通信信号；信号变换模块对所述通信信号进行傅里叶变换处理得到信号频谱，所述信号频谱包括相位谱和幅值谱；信号处理模块将所述相位谱输入第一模型，得到噪音相位特
征信息，同时将所述幅值谱输入第二模型，得到噪音幅值特征信息，基于所述噪音相位特征信息和噪音幅值特征信息去除所述信号频谱中的噪音信号频谱以得到目标信号频谱，对所述目标信号频谱进行傅里叶逆变换处理得到目标信号；其中，所述第一模型是基于样本通信信号的相位谱以及提取的样本通信信号的相位谱中的噪音特征对神经网络训练得到的，所述第二模型是基于样本通信信号的幅值谱以及提取的样本通信信号的幅值谱中的噪音特征对神经网络训练得到的。这样，通过预先训练的第一和第二模型对水下采油树的水下控制模块即控制系统模块发送的通信信号进行噪音信号识别以除去噪音信号，如此可较好地去除水下采油树的水下控制模块发送的通信信号到达水上的过程中所包含很多噪音信号，去除效果较好，利于后续的准确分析通信信号来控制作业，作业安全性提高。
附图说明
34.此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，示出了符合本公开的实施例，并与说明书一起用于解释本公开的原理。
35.为了更清楚地说明本公开实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，对于本领域普通技术人员而言，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
36.图1为本公开实施例海洋水下采油树装置示意图；
37.图2为本公开另一实施例海洋水下采油树装置示意图；
38.图3为本公开一实施例中通信信号的相位谱示意图；
39.图4为本公开实施例的海洋水下采油树控制方法流程图；
40.图5为本公开实施例的电子设备示意图。
具体实施方式
41.为了能够更清楚地理解本公开的上述目的、特征和优点，下面将对本公开的方案进行进一步描述。需要说明的是，在不冲突的情况下，本公开的实施例及实施例中的特征可以相互组合。
42.在下面的描述中阐述了很多具体细节以便于充分理解本公开，但本公开还可以采用其他不同于在此描述的方式来实施；显然，说明书中的实施例只是本公开的一部分实施例，而不是全部的实施例。
43.应当理解，在下文中，“至少一个(项)”是指一个或者多个，“多个”是指两个或两个以上。“和/或”用于描述关联对象的关联关系，表示可以存在三种关系，例如，“a和/或b”可以表示：只存在a，只存在b以及同时存在a和b三种情况，其中a，b可以是单数或者复数。字符“/”一般表示前后关联对象是一种“或”的关系。“以下至少一项(个)”或其类似表达，是指这些项中的任意组合，包括单项(个)或复数项(个)的任意组合。例如，a，b或c中的至少一项(个)，可以表示：a，b，c，“a和b”，“a和c”，“b和c”，或“a和b和c”，其中a，b，c可以是单个，也可以是多个。
44.图1为本公开实施例提供的一种海洋水下采油树装置示意图，包括水下控制模块、位于水上部分的信号获取模块、信号变换模块和信号处理模块；
45.其中，水下控制模块作为海洋水下采油树装置的水下控制系统，用于控制各自液
压阀门等的开闭等操作，这些可参考现有技术理解，此处不再赘述。通常水下控制模块具备通信功能，以便将一些通信信号传输至水上，这些通信信号可以是载有采集的海底环境信息和/或采油树装置工作状态等的通信信号，但也不限于此。
46.信号获取模块与水下控制模块通信连接，例如可以是有线或者无线通信连接，水上的信号获取模块用于获取所述水下控制模块发送的通信信号，即接收水下控制模块发送的通信信号。
47.信号变换模块从信号获取模块接收该通信信号，之后对所述通信信号进行傅里叶变换处理得到信号频谱，所述信号频谱包括相位谱和幅值谱。
48.信号处理模块将所述相位谱输入第一模型，得到噪音相位特征信息，同时将所述幅值谱输入第二模型，得到噪音幅值特征信息，基于所述噪音相位特征信息和噪音幅值特征信息去除所述信号频谱中的噪音信号频谱以得到目标信号频谱，对所述目标信号频谱进行傅里叶逆变换处理得到目标信号。
49.其中，所述第一模型是基于样本通信信号的相位谱以及提取的样本通信信号的相位谱中的噪音特征对神经网络训练得到的，所述第二模型是基于样本通信信号的幅值谱以及提取的样本通信信号的幅值谱中的噪音特征对神经网络训练得到的。
50.具体的，神经网络的具体训练过程可以参考现有技术理解，此处不再赘述。本实施例中，利用两个神经网络，分别准备两份训练样本数据进行训练得到两个即第一和第二模型，其中训练样本数据为样本通信信号的幅值谱以及提取的样本通信信号的幅值谱中的噪音特征，以及样本通信信号的相位谱以及提取的样本通信信号的相位谱中的噪音特征，样本通信信号可以在采油树工作时采集，然后变换处理得到两份训练样本数据。这样可以训练得到能够较为准确识别噪音信号的不同特征如幅值特征和相位特征的两个模型。训练结束后，第一模型的输入为实际应用时采集的通信信号对应的相位谱，输出为噪音相位特征信息即通信信号中的噪音信号的相位特征信息。第二模型的输入为实际应用时采集的通信信号对应的幅值谱，输出为噪音幅值特征信息即通信信号中的噪音信号的幅值特征信息。
51.本实施例中通过预先训练的第一和第二模型对水下采油树的水下控制模块即控制系统模块发送的通信信号进行噪音信号识别以除去噪音信号，分别识别得到噪音信号的不同特征信息，然后去除噪音信号，如此可较好地去除水下采油树的水下控制模块发送的通信信号到达水上的过程中所包含很多噪音信号，去除效果较好，利于后续的准确分析通信信号来控制作业，作业安全性提高。
52.在一个实施例中，所述噪音相位特征信息包括所述相位谱中的异常波峰和/或波谷位置信息。如图3所示，采集的通信信号的相位谱中的相位q的波峰和波谷规律变化，此为目标信号即实际的通信信号，而采集的通信信号的相位谱中的波峰和波谷异常如过高或过低的不规律变化，则其为包含的噪音信号的相位p，可以记录这些异常波峰、波谷的位置信息如在整个相位谱中的相对位置点坐标。
53.在一个实施例中，所述噪音幅值特征信息包括所述幅值谱中的异常幅值点位置信息。示例性的，采集的通信信号的幅值谱中的幅值大小规律变化，此为目标信号即实际的通信信号，而采集的通信信号的幅值谱中的异常幅值点如幅值过高或过低的不规律变化，则其为包含的噪音信号的幅值，可以记录这些异常幅值点的位置信息如在整个幅值谱中的相对位置点坐标。
54.进一步的，作为示例，在一个实施例中，所述信号处理模块基于所述噪音相位特征信息和噪音幅值特征信息去除所述信号频谱中的噪音信号频谱以得到目标信号频谱，具体可以包括：基于所述相位谱中的异常波峰和/或波谷位置信息确定所述相位谱中的噪音信号相位谱；基于所述幅值谱中的异常幅值点位置信息确定所述幅值谱中的噪音信号幅值谱；基于所述噪音信号相位谱和噪音信号幅值谱确定噪音信号频谱；从所述信号频谱中去除所述噪音信号频谱，得到所述目标信号频谱。
55.也即是说，通过相位谱中的异常波峰和/或波谷位置信息，以及幅值谱中的异常幅值点位置信息，可以分别确定采集的通信信号中的噪音信号的相位谱和幅值幅，然后即可确定采集的通信信号中的噪音信号的噪音信号频谱，接着从采集的通信信号的信号频谱中去除该噪音信号频谱，即可得到目标信号频谱即实际需要的通信信号的信号频谱，最后再进行傅里叶逆变换处理得到目标信号频谱即实际需要的通信信号。如此可以更好地去除水下采油树的水下控制模块发送的通信信号到达水上的过程中所包含很多噪音信号，去除效果更好。
56.在一个实施例中，如图2所示，该装置还包括：信息获取模块，用于获取所述水下采油树装置作业区域的海洋环境信息；信息处理模块，用于基于所述海洋环境信息，确定海洋环境中的安全风险等级，在所述安全风险等级大于预设风险等级时，生成报警提示信息并发送至采油树作业监控平台。
57.示例性的，预设风险等级可以根据需要设置，对此不作限制。在一个实施例中，所述海洋环境信息至少可以包括但不限于所述水下采油树装置作业区域内不同深度海水的温度以及所述水下采油树装置作业区域内的可燃气体浓度如甲烷等气体浓度。通过海水的温度以及可燃气体浓度的监测，可以确定存在的安全风险等级如爆炸风险等级，通过监测预警提示可以提高采油树作业安全性，避免生成事故发生。
58.在一个实施例中，所述通信信号包括声波通信信号，例如超声波信号。声波如超声波可以在海水中相对良好的传播，因此采用声波如超声波形式的通信信号可以较准确地传输通信信号，且可减少其它形式的通信信号由于海水的衰减作用造成的噪音信号增强而难以识别得到目标信号的情况，进而提高本实施例的上述方案对目标信号的识别准确性。
59.在一个实施例中，所述信号获取模块、信号变换模块和信号处理模块集成在同一控制电路板如pcb板上，所述控制电路板位于所述水下采油树装置的水上部分。如此可以提高集成度，减少空间占用。
60.应当注意，尽管在上文详细描述中提及了用于动作执行的设备的若干模块或者单元，但是这种划分并非强制性的。实际上，根据本公开的实施方式，上文描述的两个或更多模块或者单元的特征和功能可以在一个模块或者单元中具体化。反之，上文描述的一个模块或者单元的特征和功能可以进一步划分为由多个模块或者单元来具体化。作为模块或单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现木公开方案的目的。本领域普通技术人员在不付出创造性劳动的情况下，即可以理解并实施。
61.本公开实施例还提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，参考图4所示，该计算机程序被处理器执行时实现以下步骤：
62.步骤s401：获取水下控制模块发送的通信信号；
63.步骤s402：对所述通信信号进行傅里叶变换处理得到信号频谱，所述信号频谱包括相位谱和幅值谱；
64.步骤s403：将所述相位谱输入第一模型，得到噪音相位特征信息，同时将所述幅值谱输入第二模型，得到噪音幅值特征信息，基于所述噪音相位特征信息和噪音幅值特征信息去除所述信号频谱中的噪音信号频谱以得到目标信号频谱，对所述目标信号频谱进行傅里叶逆变换处理得到目标信号；其中，所述第一模型是基于样本通信信号的相位谱以及提取的样本通信信号的相位谱中的噪音特征对神经网络训练得到的，所述第二模型是基于样本通信信号的幅值谱以及提取的样本通信信号的幅值谱中的噪音特征对神经网络训练得到的。
65.在一个实施例中，所述噪音相位特征信息包括所述相位谱中的异常波峰和/或波谷位置信息。
66.在一个实施例中，所述噪音幅值特征信息包括所述幅值谱中的异常幅值点位置信息。
67.在一个实施例中，所述基于所述噪音相位特征信息和噪音幅值特征信息去除所述信号频谱中的噪音信号频谱以得到目标信号频谱，包括：
68.基于所述相位谱中的异常波峰和/或波谷位置信息确定所述相位谱中的噪音信号相位谱；
69.基于所述幅值谱中的异常幅值点位置信息确定所述幅值谱中的噪音信号幅值谱；
70.基于所述噪音信号相位谱和噪音信号幅值谱确定噪音信号频谱；
71.从所述信号频谱中去除所述噪音信号频谱，得到所述目标信号频谱。
72.示例性的，该可读存储介质例如可以为但不限于电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的系统、装置或器件，或者任意以上的组合。可读存储介质的更具体的例子(非穷举的列表)包括：具有一个或多个导线的电连接、便携式盘、硬盘、随机存取存储器(ram)、只读存储器(rom)、可擦式可编程只读存储器(eprom或闪存)、光纤、便携式紧凑盘只读存储器(cd-rom)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。
73.所述计算机可读存储介质可以包括在基带中或者作为载波一部分传播的数据信号，其中承载了可读程序代码。这种传播的数据信号可以采用多种形式，包括但不限于电磁信号、光信号或上述的任意合适的组合。可读存储介质还可以是可读存储介质以外的任何可读介质，该可读介质可以发送、传播或者传输用于由指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用的程序。可读存储介质上包含的程序代码可以用任何适当的介质传输，包括但不限于无线、有线、光缆、rf等等，或者上述的任意合适的组合。
74.本公开实施例还提供一种电子设备，包括处理器以及存储器，存储器用于存储计算机程序。其中，所述处理器配置为经由执行所述计算机程序来执行以下步骤：
75.获取水下控制模块发送的通信信号；
76.对所述通信信号进行傅里叶变换处理得到信号频谱，所述信号频谱包括相位谱和幅值谱；
77.将所述相位谱输入第一模型，得到噪音相位特征信息，同时将所述幅值谱输入第二模型，得到噪音幅值特征信息，基于所述噪音相位特征信息和噪音幅值特征信息去除所述信号频谱中的噪音信号频谱以得到目标信号频谱，对所述目标信号频谱进行傅里叶逆变
换处理得到目标信号；其中，所述第一模型是基于样本通信信号的相位谱以及提取的样本通信信号的相位谱中的噪音特征对神经网络训练得到的，所述第二模型是基于样本通信信号的幅值谱以及提取的样本通信信号的幅值谱中的噪音特征对神经网络训练得到的。
78.在一个实施例中，所述噪音相位特征信息包括所述相位谱中的异常波峰和/或波谷位置信息。
79.在一个实施例中，所述噪音幅值特征信息包括所述幅值谱中的异常幅值点位置信息。
80.在一个实施例中，所述基于所述噪音相位特征信息和噪音幅值特征信息去除所述信号频谱中的噪音信号频谱以得到目标信号频谱，包括：
81.基于所述相位谱中的异常波峰和/或波谷位置信息确定所述相位谱中的噪音信号相位谱；
82.基于所述幅值谱中的异常幅值点位置信息确定所述幅值谱中的噪音信号幅值谱；
83.基于所述噪音信号相位谱和噪音信号幅值谱确定噪音信号频谱；
84.从所述信号频谱中去除所述噪音信号频谱，得到所述目标信号频谱。
85.需要说明的是，尽管在附图中以特定顺序描述了本公开中方法的各个步骤，但是，这并非要求或者暗示必须按照该特定顺序来执行这些步骤，或是必须执行全部所示的步骤才能实现期望的结果。附加的或备选的，可以省略某些步骤，将多个步骤合并为一个步骤执行，以及/或者将一个步骤分解为多个步骤执行等。另外，也易于理解的是，这些步骤可以是例如在多个模块/进程/线程中同步或异步执行。
86.下面参照图5来描述根据本发明的这种实施方式的电子设备600。该电子设备可以是采油树水上的控制设备，图5显示的电子设备600仅仅是一个示例，不应对本发明实施例的功能和使用范围带来任何限制。
87.如图5所示，电子设备600以通用计算设备的形式表现。电子设备600的组件可以包括但不限于：至少一个处理单元610、至少一个存储单元620、连接不同系统组件(包括存储单元620和处理单元610)的总线630、显示单元640等。
88.其中，所述存储单元存储有程序代码，所述程序代码可以被所述处理单元610执行，使得所述处理单元610执行本说明书上述方法实施例部分中描述的根据本发明各种示例性实施方式的步骤。
89.所述存储单元620可以包括易失性存储单元形式的可读介质，例如随机存取存储单元(ram)6201和/或高速缓存存储单元6202，还可以进一步包括只读存储单元(rom)6203。
90.所述存储单元620还可以包括具有一组(至少一个)程序模块6205的程序/实用工具6204，这样的程序模块6205包括但不限于：操作系统、一个或者多个应用程序、其它程序模块以及程序数据，这些示例中的每一个或某种组合中可能包括网络环境的实现。
91.总线630可以为表示几类总线结构中的一种或多种，包括存储单元总线或者存储单元控制器、外围总线、图形加速端口、处理单元或者使用多种总线结构中的任意总线结构的局域总线。电子设备600可以与一个或多个外部设备700(例如水下控制模块)通信。
92.通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员易于理解，这里描述的示例实施方式可以通过软件实现，也可以通过软件结合必要的硬件的方式来实现。因此，根据本公开实施方式的技术方案可以以软件产品的形式体现出来，该软件产品可以存储在一个非易失
性存储介质(可以是cd-rom，u盘，移动硬盘等)中或网络上，包括若干指令以使得一台计算设备(可以是个人计算机、服务器、或者网络设备等)执行根据本公开实施方式的上述实施例的方法步骤。
93.需要说明的是，在本文中，诸如“第一”和“第二”等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个
……”
限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。
94.以上所述仅是本公开的具体实施方式，使本领域技术人员能够理解或实现本公开。对这些实施例的多种修改对本领域的技术人员来说将是显而易见的，本文中所定义的一般原理可以在不脱离本公开的精神或范围的情况下，在其它实施例中实现。因此，本公开将不会被限制于本文所述的这些实施例，而是要符合与本文所公开的原理和新颖特点相一致的最宽的范围。
技术特征：
1.一种海洋水下采油树装置，包括水下控制模块，其特征在于，还包括：信号获取模块，用于获取所述水下控制模块发送的通信信号；信号变换模块，用于对所述通信信号进行傅里叶变换处理得到信号频谱，所述信号频谱包括相位谱和幅值谱；信号处理模块，用于将所述相位谱输入第一模型，得到噪音相位特征信息，同时将所述幅值谱输入第二模型，得到噪音幅值特征信息，基于所述噪音相位特征信息和噪音幅值特征信息去除所述信号频谱中的噪音信号频谱以得到目标信号频谱，对所述目标信号频谱进行傅里叶逆变换处理得到目标信号；其中，所述第一模型是基于样本通信信号的相位谱以及提取的样本通信信号的相位谱中的噪音特征对神经网络训练得到的，所述第二模型是基于样本通信信号的幅值谱以及提取的样本通信信号的幅值谱中的噪音特征对神经网络训练得到的。2.根据权利要求1所述的海洋水下采油树装置，其特征在于，所述噪音相位特征信息包括所述相位谱中的异常波峰和/或波谷位置信息。3.根据权利要求2所述的海洋水下采油树装置，其特征在于，所述噪音幅值特征信息包括所述幅值谱中的异常幅值点位置信息。4.根据权利要求3所述的海洋水下采油树装置，其特征在于，所述基于所述噪音相位特征信息和噪音幅值特征信息去除所述信号频谱中的噪音信号频谱以得到目标信号频谱，包括：基于所述相位谱中的异常波峰和/或波谷位置信息确定所述相位谱中的噪音信号相位谱；基于所述幅值谱中的异常幅值点位置信息确定所述幅值谱中的噪音信号幅值谱；基于所述噪音信号相位谱和噪音信号幅值谱确定噪音信号频谱；从所述信号频谱中去除所述噪音信号频谱，得到所述目标信号频谱。5.根据权利要求1～4任一项所述的海洋水下采油树装置，其特征在于，还包括：信息获取模块，用于获取所述水下采油树装置作业区域的海洋环境信息；信息处理模块，用于基于所述海洋环境信息，确定海洋环境中的安全风险等级，在所述安全风险等级大于预设风险等级时，生成报警提示信息并发送至采油树作业监控平台。6.根据权利要求5所述的海洋水下采油树装置，其特征在于，所述海洋环境信息至少包括所述水下采油树装置作业区域内不同深度海水的温度以及所述水下采油树装置作业区域内的可燃气体浓度。7.根据权利要求1～4任一项所述的海洋水下采油树装置，其特征在于，所述通信信号包括声波通信信号。8.根据权利要求1～4任一项所述的海洋水下采油树装置，其特征在于，所述信号获取模块、信号变换模块和信号处理模块集成在同一控制电路板上，所述控制电路板位于所述水下采油树装置的水上部分。9.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如下步骤：获取水下采油树装置的水下控制模块发送的通信信号；对所述通信信号进行傅里叶变换处理得到信号频谱，所述信号频谱包括相位谱和幅值
谱；将所述相位谱输入第一模型，得到噪音相位特征信息，同时将所述幅值谱输入第二模型，得到噪音幅值特征信息，基于所述噪音相位特征信息和噪音幅值特征信息去除所述信号频谱中的噪音信号频谱以得到目标信号频谱，对所述目标信号频谱进行傅里叶逆变换处理得到目标信号；其中，所述第一模型是基于样本通信信号的相位谱以及提取的样本通信信号的相位谱中的噪音特征对神经网络训练得到的，所述第二模型是基于样本通信信号的幅值谱以及提取的样本通信信号的幅值谱中的噪音特征对神经网络训练得到的。10.一种电子设备，其特征在于，包括：处理器；以及存储器，用于存储计算机程序；其中，所述处理器配置为经由执行所述计算机程序来执行如下步骤：获取水下采油树装置的水下控制模块发送的通信信号；对所述通信信号进行傅里叶变换处理得到信号频谱，所述信号频谱包括相位谱和幅值谱；将所述相位谱输入第一模型，得到噪音相位特征信息，同时将所述幅值谱输入第二模型，得到噪音幅值特征信息，基于所述噪音相位特征信息和噪音幅值特征信息去除所述信号频谱中的噪音信号频谱以得到目标信号频谱，对所述目标信号频谱进行傅里叶逆变换处理得到目标信号；其中，所述第一模型是基于样本通信信号的相位谱以及提取的样本通信信号的相位谱中的噪音特征对神经网络训练得到的，所述第二模型是基于样本通信信号的幅值谱以及提取的样本通信信号的幅值谱中的噪音特征对神经网络训练得到的。
技术总结
本公开涉及一种海洋深水采油树装置，包括：信号获取模块，用于获取水下控制模块发送的通信信号；信号变换模块，用于对通信信号进行傅里叶变换处理得到信号频谱，其包括相位谱和幅值谱；信号处理模块，用于将相位谱输入第一模型得到噪音相位特征信息，将幅值谱输入第二模型得到噪音幅值特征信息，基于噪音相位特征信息和噪音幅值特征信息去除信号频谱中的噪音信号频谱得到目标信号频谱，对目标信号频谱作傅里叶逆变换处理得到目标信号；第一模型是基于样本通信信号的相位谱及提取的样本通信信号的相位谱中的噪音特征对神经网络训练得到，第二模型是基于样本通信信号的幅值谱及提取的样本通信信号的幅值谱中的噪音特征对神经网络训练得到。神经网络训练得到。神经网络训练得到。
