不同压缩因子计算方法差异性比对
天然气流量计量中压缩因子的分析与计算
天然气流量计量中压缩因子的分析与计算冷溧;李沐雨;吕天志;冯钧;王强【摘要】天然气压缩因子的计算结果直接影响了天然气流量的计算精度，因此要提高天然气流量的计算精度首先应提高压缩因子的计算精度。
针对现行的国家标准和国际标准进行比较，并用Lab VIEW分别编写了程序进行计算。
计算结果与附录给出的标准结果比较，得出了精确计算天然气压缩因子所应采用的方法，即应尽量使用ISO 12213-2：2006附录中的参考Fortran程序的计算方法进行计算。
【期刊名称】《油气田地面工程》【年(卷),期】2013(000)010【总页数】2页(P41-42)【关键词】天然气;压缩因子;国家标准【作者】冷溧;李沐雨;吕天志;冯钧;王强【作者单位】大庆油田技术监督中心;中国科学技术大学;哈尔滨工业大学;大庆油田技术监督中心;哈尔滨工业大学【正文语种】中文1 压缩因子各版本之间的差异《天然气压缩因子的计算——第2 部分：用摩尔组成进行计算》 GB/T 17747.2—2011 和GB/T 17747.2—1999，二者的主要区别在于U 和G 参数的求解。
GB/T 17747.2 参考了ISO 12213—2：2006，ISO 12213—2：2006给出的计算公式与GB/T 17747.2—2011相同[1-2]。
在GB/T 17747.2—1999中：ISO 12213—2：2006的附录中给出了压缩因子计算的Fortran 子程序。
与标准公式不一致的地方是参数U、K、J 和B 的计算。
1.1 U、K、G 的计算标准中给出的公式为变量i 从1到N-1，变量j 从i+1 到N 。
从程序得到的计算公式为变量i 从1到8，变量j 从i+1 到19；U 的计算中后半部分多乘了2倍。
1.2 B 的计算标准中给出的公式为变量i 从1到N ，变量j 从1到N 。
从程序得到的计算公式为当i=j 时，当i ≠j 时，变量i 从1到N ，变量j 从i 到N 。
天然气压缩因子的分析及其计算
天然气压缩因子的分析及其计算谢莉莉;刘劲松【摘要】根据天然气压缩因子的2种计算方法:用摩尔组成进行计算和用物怀值进行计算编制计算机程序,并运用此程序研究天然气压缩因子与温度、压力之间的关系.【期刊名称】《上海计量测试》【年(卷),期】2011(000)005【总页数】4页(P27-30)【关键词】天然气;压缩因子;计算方法【作者】谢莉莉;刘劲松【作者单位】上海公正燃气计量站;上海公正燃气计量站【正文语种】中文0 引言天然气是重要的能源之一，随着天然气贸易量的增加，其流量计量越来越被人们重视。
在天然气流量计量中，天然气压缩因子是决定其准确与否的关键因素之一。
天然气压缩因子是实际气体状态采用理想气态方程时引入的偏差修正系数。
实际上，符合理想气态方程的理想气体是不存在的，实验表明，只有在低压高温下实际气体才可以近似被看作理想气体。
由于实际气体与理想气体的差异，使得对气体流量测量的准确性和可靠性难以评价，特别是低温、高压管道气体流量的测量，在这种情况下，管道中的被测介质就不能用理想气体状态方程进行描述。
在高压、低温下，任何气体理想状态方程都会出现明显的偏差，而且压力越高，温度越低，这种偏差就越大，因而需要引入一个压缩校正因子Z来修正气体的状态方程，如式（1）所示。
因此，天然气压缩因子Z在天然气这一重要能源计量中起着举足轻重的作用。
虽然GB/T 17747-1999《天然气压缩因子的计算》对天然气压缩因子进行了详细的描述，但是国内大部分是使用超压缩因子来计算天然气流量，对于压缩因子大多是文献上查得的或是通过图表获得。
若是用图表方式，则整个计算过程不仅费时费力，而且计算误差大，结果不准确。
而国外的进口流量计，像压缩因子等技术核心不公开，因此有必要编制一套计算程序来计算天然气压缩因子，确保天然气流量计量的准确性。
本文将介绍程序的编制简要以及运用该程序研究压缩因子与温度、压力之间的关系，并对两种方法进行比较。
1 计算程序编制天然气压缩因子的计算方法有2种：用天然气的摩尔组成进行计算和用天然气的物性值进行计算。
不同压缩因子计算方法差异性比对
不同压缩因子计算方法差异性比对压缩因子是指在压缩算法中，用于衡量压缩效果的一个指标。
不同的压缩因子计算方法会产生不同的衡量结果，下面将介绍几种常见的压缩因子计算方法及其差异性。
1.无损压缩因子：无损压缩因子计算方法主要包括压缩比和压缩率。
-压缩比：压缩比是指压缩前的数据大小与压缩后的数据大小之比。
该计算方法常用于无损压缩算法，如ZIP压缩算法。
压缩比越高，说明压缩效果越好。
-压缩率：压缩率是指压缩后的数据大小与压缩前的数据大小之比。
该计算方法常用于无损压缩算法，如RAR压缩算法。
压缩率越高，说明压缩效果越好。
2.有损压缩因子：有损压缩因子计算方法主要包括信噪比和峰值信噪比。
-信噪比(SNR)：信噪比是指原始信号的能量与噪声的能量之比。
该计算方法常用于音频和图像压缩算法，如MP3音频压缩算法和JPEG图像压缩算法。
信噪比越高，说明压缩效果越好。
-峰值信噪比(PSNR)：峰值信噪比是指原始信号与压缩信号之间的均方差比值。
该计算方法常用于图像和视频压缩算法，如JPEG图像压缩算法和H.264视频压缩算法。
峰值信噪比越高，说明压缩效果越好。
3.综合压缩因子：综合压缩因子计算方法主要是结合了无损压缩和有损压缩的特点，以及压缩的时间和空间复杂度。
-信息熵：信息熵是指数据的不确定性或者说信息量的度量。
该计算方法常用于图像和视频压缩算法中的熵编码。
信息熵越低，说明压缩效果越好。
-压缩时间和空间复杂度：压缩时间是指对数据进行压缩所需的时间，空间复杂度是指存储压缩后的数据所需的空间。
在实际应用中，压缩时间和空间复杂度往往是衡量压缩因子的重要指标之一、压缩时间和空间复杂度越低，说明压缩效率越高。
总结来说，不同压缩因子计算方法的差异性主要体现在对压缩效果的衡量角度不同。
无损压缩方法主要关注数据大小的压缩比和压缩率，有损压缩方法主要关注信噪比和峰值信噪比。
综合压缩因子综合考虑了无损压缩和有损压缩的特点，以及压缩的时间和空间复杂度等因素。
大数据处理中的数据压缩方法比较
大数据处理中的数据压缩方法比较在大数据处理中，数据压缩是一项重要的技术，可以减少数据的存储空间，提高数据传输效率，并且降低数据处理的成本。
数据压缩方法的选择对于大数据处理的性能和效果具有重要影响。
本文将对几种常见的数据压缩方法进行比较，探讨它们的特点和适用场景。
首先，我们来介绍一种常见的数据压缩方法——无损压缩。
无损压缩是指在压缩和解压缩的过程中，不会导致数据的任何信息损失。
这种方法主要基于数据中的冗余和重复性，通过去除冗余信息和使用更有效的编码方式来实现压缩。
无损压缩方法中，最常用的是哈夫曼编码。
哈夫曼编码通过构建一个字符频率统计表，将频率高的字符用较短的编码表示，频率低的字符用较长的编码表示，从而实现对数据的高效压缩。
哈夫曼编码可以在保证无损的同时，实现较高的压缩比，特别适用于文本数据的压缩。
除了哈夫曼编码，还有一种被广泛使用的无损压缩方法是LZW算法。
LZW算法通过构建一个字典表来实现压缩，将一系列重复的字符序列映射为较短的编码。
这种方法不仅适用于文本数据，也适用于其他类型的数据，如图像、音频等。
与无损压缩相对应的是有损压缩方法。
有损压缩是指在压缩和解压缩的过程中会丢失一部分数据的信息，以达到更高的压缩比。
这种方法适用于某些对数据准确性要求相对较低的场景，如音频、视频等媒体数据的压缩。
在有损压缩方法中，最常用的是JPEG压缩算法。
JPEG压缩算法通过分块、变换、量化和编码等步骤，将图像数据压缩为不同质量级别的JPEG图像。
这种方法在保留高频细节的同时，减少了低频信号，从而实现较高的压缩比。
JPEG压缩主要适用于静态图像的压缩。
除了JPEG压缩，还有一种常见的有损压缩方法是MP3压缩算法。
MP3压缩算法主要用于音频数据的压缩，通过去除人耳难以感知的高频信号以及利用音频的冗余性，实现了对音频数据的高效压缩。
MP3压缩算法在保证音频质量的同时，大大减小了音频文件的大小。
综上所述，无损压缩方法适用于对数据完整性要求较高的场景，如文本数据的压缩；有损压缩方法适用于对数据完整性要求较低的场景，如媒体数据的压缩。
常用图像压缩算法对比分析
常用图像压缩算法对比分析1. 引言图像压缩是一种将图像数据进行有损或无损压缩的方法，旨在减少图像数据的存储空间和传输带宽需求，同时尽可能保持原始图像的质量。
随着数字图像的广泛应用，图像压缩算法成为了计算机科学领域的重要研究领域。
本文将对目前常用的图像压缩算法进行比较和分析。
2. JPEG压缩算法JPEG（Joint Photographic Experts Group）是一种广泛使用的无损压缩算法，适用于彩色图像。
该算法通过对图像在频域上的离散余弦变换（DCT）进行分析，将高频成分进行舍弃，从而实现图像的压缩。
JPEG算法可以选择不同的压缩比，从而平衡图像质量和压缩率。
3. PNG压缩算法PNG（Portable Network Graphics）是一种无损压缩算法，适用于压缩有颜色索引的图像。
该算法基于LZ77压缩算法和哈夫曼编码，将图像中的相似数据进行压缩存储。
相比于JPEG算法，PNG 算法可以实现更好的图像质量，但压缩率较低。
4. GIF压缩算法GIF（Graphics Interchange Format）是一种无损压缩算法，适用于压缩简单的图像，如卡通图像或图形。
该算法基于LZW压缩算法，通过建立字典来实现图像的压缩存储。
GIF算法在保持图像质量的同时，能够实现较高的压缩率。
5. WEBP压缩算法WEBP是一种无损压缩算法，由Google开发，适用于网络上的图像传输。
该算法结合了有损压缩和无损压缩的特点，可以根据需要选择不同的压缩模式。
相比于JPEG和PNG算法，WEBP算法可以实现更好的压缩率和图像质量，但对浏览器的兼容性有一定要求。
6. 对比分析从图像质量、压缩率和兼容性等方面对比分析上述四种常用图像压缩算法。
- 图像质量：JPEG算法在高压缩比下会引入一定的失真，适合于要求相对较低的图像质量；PNG和GIF算法在无损压缩的情况下能够保持较好的图像质量；WEBP算法在高压缩比下相对其他算法都具有更好的图像质量。
hive压缩算法对比
hive压缩算法对⽐背景：1）已经创建好了4张不同类型的表2）清理hxh2，hxh3，hxh4表的数据，保留hxh1⾥⾯的数据，hxh1的表数据⼤⼩为：74.1GB3）同时创建hxh5表和hxh1⼀样都是TEXTFILE存储类型4）原始数据⼤⼩：74.1 G开始测试：1、TextFile测试1. Hive数据表的默认格式，存储⽅式：⾏存储。
2. 可以使⽤Gzip压缩算法，但压缩后的⽂件不⽀持split3. 在反序列化过程中，必须逐个字符判断是不是分隔符和⾏结束符，因此反序列化开销会⽐SequenceFile⾼⼏⼗倍。
开启压缩：1. set press.output=true; --启⽤压缩格式2. set pression.codec=press.GzipCodec; --指定输出的压缩格式为Gzip3. set press=true; --开启mapred输出结果进⾏压缩4. set pression.codecs=press.GzipCodec; --选⽤GZIP进⾏压缩向hxh5表插⼊数据：insert into table hxh5 partition(createdate="2019-07-21") select pvid,sgid,fr,ffr,mod,version,vendor from hxh1;进⾏压缩后的hxh5表数据⼤⼩：23.8 G，消耗：81.329 seconds2、Sequence File测试1. 压缩数据⽂件可以节省磁盘空间，但Hadoop中有些原⽣压缩⽂件的缺点之⼀就是不⽀持分割。
⽀持分割的⽂件可以并⾏的有多个mapper程序处理⼤数据⽂件，⼤多数⽂件不⽀持可分割是因为这些⽂件只能从头开始读。
Sequence File是可分割的⽂件格式，⽀持Hadoop的block级压缩。
2. Hadoop API提供的⼀种⼆进制⽂件，以key-value的形式序列化到⽂件中。
化工热力学(第三版)课后答案完整版_朱自强
第二章 流体的压力、体积、浓度关系：状态方程式2-1 试分别用下述方法求出400℃、4.053MPa 下甲烷气体的摩尔体积。
（1） 理想气体方程；（2） RK 方程；（3）PR 方程；（4） 维里截断式（2-7）。
其中B 用Pitzer 的普遍化关联法计算。
[解] （1） 根据理想气体状态方程，可求出甲烷气体在理想情况下的摩尔体积idV 为33168.314(400273.15)1.381104.05310id RT V m mol p --⨯+===⨯⋅⨯ （2） 用RK 方程求摩尔体积将RK 方程稍加变形，可写为0.5()()RT a V b V b p T pV V b -=+-+ （E1）其中2 2.50.427480.08664c c c cR T a p RT b p ==从附表1查得甲烷的临界温度和压力分别为c T =190.6K, c p =4.60MPa ，将它们代入a, b 表达式得2 2.56-20.560.427488.314190.6 3.2217m Pa mol K 4.6010a ⨯⨯==⋅⋅⋅⨯ 53160.086648.314190.6 2.9846104.6010b m mol --⨯⨯==⨯⋅⨯ 以理想气体状态方程求得的idV 为初值，代入式（E1）中迭代求解，第一次迭代得到1V 值为5168.314673.152.9846104.05310V -⨯=+⨯⨯ 350.563353.2217(1.38110 2.984610)673.15 4.05310 1.38110(1.38110 2.984610)-----⨯⨯-⨯-⨯⨯⨯⨯⨯⨯+⨯ 3553311.381102.984610 2.1246101.389610m mol -----=⨯+⨯-⨯=⨯⋅ 第二次迭代得2V 为353520.563353553313.2217(1.389610 2.984610)1.381102.984610673.154.05310 1.389610(1.389610 2.984610)1.381102.984610 2.1120101.389710V m mol ------------⨯⨯-⨯=⨯+⨯-⨯⨯⨯⨯⨯⨯+⨯=⨯+⨯-⨯=⨯⋅1V 和2V 已经相差很小，可终止迭代。
图像压缩算法的性能比较与分析
图像压缩算法的性能比较与分析一、引言图像是数字媒体中的重要形式之一。
图像文件通常非常大，当它们用于互联网、移动设备和存储时，大尺寸的图像会带来许多问题，例如占用太多的存储空间、传输速度缓慢、带宽限制等。
为了解决这些问题，图像压缩技术被广泛应用。
目前，常用的图像压缩算法有无损压缩和有损压缩两种类型。
它们在不同情况下有着相应的应用。
本文将介绍图像压缩的基本概念和不同算法的性能比较与分析。
二、基本概念2.1 无损压缩无损压缩是指对图像进行压缩，在压缩后的文件进行解压缩还原的图像与原始图像之间没有任何差异的压缩方法。
这种压缩方法是分析原始图像的重复模式，并学会使用更简单的指令表示这些模式。
无损压缩通常不会去掉图像本身中的任何信息，只是减小了文件的大小。
2.2 有损压缩有损压缩是指对图像进行压缩，在压缩后的文件进行解压缩还原的图像与原始图像之间有些许差异的压缩方法，这种差异可以通过人的肉眼来识别。
有损压缩方法通常通过去掉不重要的图像信息来减小文件大小。
2.3 像素在数字图像中，图像被分成很多缩小的单元格，这些单元格被称为像素。
每个像素包含有颜色和亮度信息。
2.4 分辨率在数字图像中，分辨率是指图像所包含的像素数量。
通常来说，分辨率越高，图像就越清晰。
三、图像压缩算法3.1 LZW算法LZW算法是最常用的无损压缩算法之一。
它基于一种字典，包含了所有可用的数据。
在使用LZW算法压缩图像时，其将存储在图像中的像素数据序列替换为相应的压缩代码。
如果LZW算法的压缩率足够高，则它可以有效地减少图像的大小。
3.2 JPEG算法JPEG是一种有损压缩算法。
它是基于离散余弦变换的，也被称为DCT算法。
JPEG算法通过分离图像中不同区域的颜色和亮度信息来减少文件大小。
在JPEG算法中，亮度信息被整合为一种通道（Y通道），而颜色信息被分离成另外两种通道（U和V通道）。
JPEG算法可以根据压缩比例的要求进行优化。
3.3 PNG算法PNG是Portable Network Graphics的缩写，是一种无损压缩算法。
关于天然气气体组分变化对计量准确性影响的研究
关于天然气气体组分变化对计量准确性影响的研究摘要：通过计算模拟不同气体组分情况下计量数据的差异，结合实际案例对气体组分变化而使用固定气体组分导致的计量偏差进行分析、研究。
关键词：天然气;气体组分；计量偏差；压缩因子；正文：天然气是由多种可燃和不可燃的气体组成的混合气体，以低分子饱和烃类气体为主，并含有少量非烃类气体。
在烃类气体中，甲烷占绝大部分，乙烷、丙烷、丁烷和戊烷含量不多；所含少量非烃类气体一般有二氧化碳、一氧化碳、氮气、氢气和硫化氢等。
按照《天然气计量系统技术要求（GB/T18603-2001）》天然气计量的标准状态为：温度20℃；压力0.1011325Mpa;由于工况不同，天然气气体组分变化是影响压缩因子的主要原因之一，压缩因子的偏差直接导致计量偏差，本文即通过软件模拟不同气体组分情况下压缩因子的计算模型，分析、研究气体组分变化对计量准确性的影响。
一、通过气体组分送检，分析气体组分与流量计设置参数存在差异对计量输差的影响。
针对上、下游计量偏差的情况是我司“老大难”问题，为了能够及时找到原因并解决，安排对某气站的气体组分进行了检测，检测结果如下：气体组分是影响压缩系数比的关键因素，根据天然气气量转换公式Qn=Z*P/Pn*Tn/T*QmZ：压缩系数比 P：工作状态下的压力（绝压）Pn:标准状态下的压力Tn:标准状态下的温度（273+20）KcalT:工作状态下的温度Qm:工作状态下的流量压缩系数比也直接影响计量准确性的重要因素之一。
为了验证乐从接收站修正仪目前的气体组分设置与我司实际气体组分之间的差异对计量准确性的影响，利用AGA8.0气体组分计算软件按照我司2015年11月1日的温度和压力数据进行计算，计算结果如下：小结：通过导出的修正仪历史数据，按照当日目前的气体组分设置，修正仪正常修正的压缩系数比为0.9926，与计算所得0.990213相比高出了约0.24%，导致计量表修正后的数据偏大0.24%，当日上、下游的计量偏差为1.57%若调整修正仪气体组分设置，贸易与监督计量的偏差将会降低约0.24%。
天然气能量计量系统分级与不确定度评定
天然气能量计量系统分级与不确定度评定摘要：随着国内天然气贸易量的稳定增长，据预测，“十四五”期间中国天然气年表观消费量将达到4000×108m3。
因此，天然气能量计量系统的合理建设和运行过程中合理评价天然气能量计量系统，保障计量结果的准确可靠成为天然气贸易交接各相关方关注的焦点。
笔者结合国家计量技术规范和国家标准的相关要求，对国内外天然气能量计量系统技术要求的相关标准差异和测量不确定度评定进行了分析，提出了中国天然气能量计量系统相关标准修订建议，为下步实施天然气能量计量系统设计建设和运行提供借鉴。
关键词：天然气；能量计量系统；分级；不确定度评定1国内外标准A级天然气能量计量系统测量不确定度计算对比分析1）国内外技术标准和规范在测量不确定度评定的相同点包括：能量合成方法、压缩因子标准不确定度计算方法相同，时间测量不确定度可以忽略；2）国内外技术标准和规范在测量不确定度评定方面存在不同点：①《天然气能量计量技术规范》示例中采用1.0级流量计最大允许误差计算体积量标准不确定度；GB/T35186和EN1776均按照流量计检定或校准证书给出的不确定度计算体积量标准不确定度。
EN1776还考虑了流量计、压力温度测量仪表的周期偏移（如：流量计4～6年为周期校准结果最大偏移限0.3%；压力周期校准结果偏移限0.15%；温度仪表周期校准结果偏移限0.2K），较为合理。
依据成都分站开展的周期检定偏移量统计分析，流量计周期偏移带来的影响不容忽略。
②《天然气能量计量技术规范》示例中采用二级标物、甲烷由差减法计算，合成压缩因子影响得到天然气发热量标准不确定度；GB/T35186采用二级标物、甲烷由差减法计算，合成压缩因子影响得到天然气发热量标准不确定度。
但《天然气能量计量技术规范》按照在线气相色谱计量检定规程中相对标准偏差要求进行计算，因此计算结果大1倍左右。
③针对A级计量系统，《天然气能量计量技术规范》与EN1776的发热量测量不确定度计算结果较为接近。
用于计量的天然气压缩因子计算方法比较[1]
![用于计量的天然气压缩因子计算方法比较[1]](https://img.taocdn.com/s3/m/9987d237a32d7375a41780a2.png)
N G03 0. 25 0. 60 96. 50 1. 75 0. 40 0. 10 0. 10 0. 10 0. 10 0. 10
N G04 0. 56 0. 52 94. 53 0. 96 1. 55 0. 30 0. 79 0. 22 0. 19 0. 24 0. 14
N G05 N G062)
第 20 卷第 5 期 天 然 气 工 业 集输工程
用于计量的天然气压缩因子计算方法比较
张 福 元3
(西南油气田公司天然气计量检测中心)
张福元. 用于计量的天然气压缩因子计算方法比较. 天然气工业 ,2000 ;20 (5) :73～76 摘 要 天然气压缩因子或超压因子计算结果的准确性直接影响天然气流量计量的准确性 。当前国内天然 气计量界广泛使用 A GANX219〔1〕,A GA8 号报告 , ISO 1221321997 三种天然气压缩因子计算方法标准 。文章研究了 这三种天然气压缩因子计算方法标准 ,并编写了 N GZCWIN 天然气压缩因子计算软件 ,通过对不同气样和不同温 度 、压力条件的计算 ,比较了三种计算方法的差别 ,并对这些计算方法的应用范围和不确定度提出了看法 。 主题词 天然气 计量 压缩系数 计算 方法 分析
表 2 A GA8 号报告和 ISO 12213 的适用范围
项 目
A GA8 号报告
ISO 12213
管输范围 扩展范围 管输范围 扩展范围
压 力 (MPa) 0～12 0～280 0～12 0～651)
温 度 ( ℃) - 8～65
相对密度
0. 554 ～0. 87
高位发热量 18. 7 (MJ/ m3) ～45. 1
天然气压缩因子计算方法简介
1. A GA8 号报告 在 A GA8 号报告 1994 年版中〔2〕,提供了以组成
压缩因子计算公式
压缩因子计算公式
压缩因子计算公式：z=AP2+BP+C。
A、B、C是某范围内温度和压力的系数压力为绝对压力。
压缩因子：
1、压缩因子Z是理想气体状态方程用于实际气体时必须考虑的一个校正因子，用以表示实际气体受到压缩后与理想气体受到同样的压力压缩后在体积上的偏差。
2、压缩因子是指当给溶剂施加压力时，该溶剂可以被压缩的程度。
压缩因子越大，说明该溶剂越容易被压缩。
压缩因子的正确设置对于二元泵能否精密准确工作非常重要。
3、天然气偏差系数又称压缩因子，是指在相同温度、压力下，真实气体所占体积与相同量理想气体所占体积的比值。
多媒体数据的压缩算法比较分析
多媒体数据的压缩算法比较分析现如今，信息技术的迅猛发展已经成为各个领域中无法避免的趋势。
在这个信息时代中，多媒体数据无疑是最活跃的内容之一。
现实生活中，人们完全可以通过网络、手机等电子设备来随时随地获取多媒体数据的信息。
但是，随着多媒体数据的增加，网络带宽的压力也日益增加，因此，对数据进行压缩成为了保障数据传输效率的必然选择。
那么，多媒体数据的压缩算法有哪些呢？它们之间有什么优劣势呢？下面将进行比较分析。
一、JPEG压缩算法JPEG全称为Joint Photographic Experts Group，是一种常用的离散余弦转换（DCT）压缩算法。
这种算法主要用于压缩静态图片，且在所有数字图像中使用最广泛。
它将图像分为8x8的块，然后对每一个块进行DCT转换并通过量化系数来保持有用信息并舍弃没用信息。
这种算法可以将图像压缩至原来的1/10以下，同时也能保留比较好的图像质量，因此广受欢迎。
二、MPEG-1、2压缩算法MPEG（Moving Picture Experts Group）是一种基于帧（frame）的视频压缩标准，其涉及到视频的压缩、传输和解压缩过程。
MPEG-1解决了音频和视频流的压缩，MPEG-2则向延迟和存储方向增加了灵活性。
通过采用帧间的差量编码（inter-frame difference coding）和帧内的余量编码（intra-frame residual coding）来减少数据的冗余和传输带宽，从而实现了在相同视频质量的前提下，传输的带宽可以减少一半。
三、H.263压缩算法H.263压缩算法是ITU标准化组织制订的一种压缩标准，它主要用于压缩实时性要求高、网络传输受限的视频数据。
与MPEG不同，H.263通常被使用在158Kbit/s~2Mbit/s的带宽下，并且利用8x8或16x16的块来进行编码。
相比MPEG，H.263采用更简单的编解码结构，在压缩和传输效率方面更优。
视频编码中的压缩算法性能测试与对比
视频编码中的压缩算法性能测试与对比视频编码是一种将视频信号转化为数字数据的过程，以便在存储和传输中使用。
在视频编码过程中，压缩算法扮演着重要的角色，它能够大大减小视频文件的大小，提高编码效率，同时保持较好的视频质量。
本文将对视频编码中的压缩算法进行性能测试与对比，帮助读者更好地理解不同的压缩算法，并选择适合自己需求的算法。
在视频编码中，常见的压缩算法有H.264、H.265和VP9等。
它们在压缩率、视频质量和编码效率上有所差异。
下面将对这三种算法进行性能测试与对比。
首先，我们将测试不同压缩算法在相同视频源上的压缩率。
压缩率是指压缩后的视频文件大小与原始视频文件大小之间的比值。
我们选取了一段时长相同的高清视频作为测试素材，分别使用H.264、H.265和VP9进行压缩，并记录下压缩后的视频文件大小。
测试结果显示，H.265具有最高的压缩率，其次是VP9，H.264的压缩率较低。
这是因为H.265和VP9采用了更先进的压缩技术，能够更好地提取视频信号中的冗余信息。
其次，我们将对不同压缩算法在同等压缩率下的视频质量进行对比。
视频质量是指压缩后的视频与原始视频之间的视觉差异程度。
我们使用专业的视频质量评估工具进行测试，并根据主观和客观的评估结果进行比较。
测试结果显示，H.264和H.265在同等压缩率下的视频质量相对较高，VP9的视频质量稍低。
这是因为H.264和H.265在压缩过程中保留了更多的细节信息，而VP9为了提高压缩率，在某些细节上做出了一定的牺牲。
最后，我们将对不同压缩算法在编码效率上进行对比。
编码效率是指在相同处理能力下，不同压缩算法所需的编码时间。
我们使用相同的计算硬件和软件环境进行测试，并记录下不同算法的编码时间。
测试结果显示，H.264具有最快的编码速度，其次是H.265，VP9的编码速度较慢。
这是因为H.264是目前应用最广泛的编码标准，得到了更好的优化和性能提升。
综上所述，不同压缩算法在视频编码中具有不同的性能表现。
ECW、MrSID、eYaImage三种压缩技术对比与分析
虽然 目前数据压缩技术很多， 但是在遥感影像 的压缩和
解压使 用最 多 、 最先 进 的压 缩 技术 还是 Ｅ Ｃ Ｗ、 Ｍ ｒ Ｓ Ｉ Ｄ 和 ｅ Ｙ ａ Ｉ ｍ ａ ｇ ｅ 三 种 。三种压 缩技术虽基 于小波 变换 ， 但 各有
特点和优势。如何结合生产实际合理选择具有更高压 缩效率和压缩质量 的影像压缩技术 ， 实现海量数据有效
对影像数据进行压缩 ， 有利于节省通信信道 ， 提高信息 的传输速率 ； 高效率并且高质量 的压缩与解压技术， 能 尽量减少影像信息损失 ， 大大节约存储成本、 减少数据
管理耗 用 的人 力 和 时 间 ， 提 高数 据 安全 性 和生 产 效率 。
Ｅ Ｃ Ｗ 压 缩技术 较 传统 的小 波压 缩 技 术 在压 缩 率 、 压缩 速度 、 压缩 编码 、 解压速度 方面均 有很 大 的改进 ， 同时使 用 了多种压 缩编 码 方法 ， 对 于不 同类 型 的 图像 ， 可 以智 能地选择最 优编码方法 。使用 Ｅ Ｃ Ｗ 压缩技术来完 成压 缩、 存储、 解压缩 的影像处理 过程 非常快 捷方 便 ， 更 适合 需 要选择性浏 览 的大影像 数 据 的压 缩 。Ｅ Ｃ Ｗ 压缩 技术
２ ０ １ ３年 ６月 第 ３期 文章编号 ： １ ６ ７ ２ — ８ ２ ６ ２ （ ２ ０ １ ３ ） ０ ３ — １ ２ １ — ０ ６
城
市
勘
测
Ｊ ｕ ｎ ． ２ ０１ ３
Ｎｏ． ３
Ｕ ｒ ｂ ａ ｎ Ｇｅ ｏ ｔ ｅ ｃ ｈ ｎ ｉ ｃ ａ ｌ Ｉ ｎ ｖ ｅ ｓ ｔ ｉ ｇ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ＆ Ｓ ｕ ｒ ｖ ｅ ｙ ｉ ｎ ｇ
２ ． １ Ｅ Ｃ Ｗ 压 缩技 术 的特点 Ｅ Ｃ Ｗ（ Ｅ Ｒ Ｍ ａ ｐ ｐ ｅ ｒ Ｃ ｏ ｍ ｐ ｒ ｅ ｓ ｓ ｅ ｄ Ｗａ ｖ ｅ ｌ ｅ ｔ ） 是 由澳 大 利 亚Ｅ ａ ｒ ｔ ｈ Ｒ ｅ ｓ ｏ ｕ ｒ ｃ ｅ Ｍａ ｐ ｐ ｉ ｎ ｇ公 司 开发 的小 波 压 缩技 术 。
【doc】长宁管线压缩因子经验公式的确定
长宁管线压缩因子经验公式的确定一t庆石油高等专科学校(天然气集输技术专辑)2000年第2卷第3期长宁管线压缩因子经验公式的确定影.摘要:根据长宁天然气长输管线所输介质及实际参数的特点,通过对压缩因子不同经验公式计算结果的比较,确定了适合长宁管线计算压缩因子的经验公式.关键词:天然气管道;压缩因子;经验公式一狮喜琢长距离天然气输送管道,由于干线压力高达几个甚至几十个兆帕,这样真实气体与理想气体之间的性质差别就很大,在1_=程上用压缩因子:来表示真实气体与理想气体PvT的特性差别.其状态方程式写作:PV=T那么,在相同的压力I温度条件F.设理想气体的比容为V',则==V'.压缩因子就是真实气体与理想气体比容的比值.其值大小与气体的组成和状态有关.z是一实验数据,无因次量,它代表实际气体与理想气体偏离的程度.对于理想气体,Z恒等于I,对于实际气体,z是状态函数.0<z<l:的数值与I相差愈大,表明气体在该状态下与理想气体性质偏差愈远.所以天然气在输送过程中.若应用理想气体状态方程式将会引起较大的偏差.同时压缩因子对于进行水力,热力计算都有很重要的影响.计算压缩因子有经验公式计算,也可通过查图表来确定.下面介绍压缩因子的经验公式1常用的压缩因子经验公式目前,前苏及美国的天然气研究人员利用实验归纳出了多个计算压缩因子的经验公式但由于输送介质和管道情况差别很大,至今没有一种能完全适用于各国输气管道的经验公式.这就需要结合自身的实际情况区分应用前苏联气体研究所公式:100l0O+O.1】7肆譬l00Z=—————————(2)l00+1.6910O100+1.734美国加利福尼亚天然汽油协会公式:l—'l+一———丽——一该式适用于气体的相对密度△'=O55～O.7,JD=O～6.894Mpa,/'--272.2~3333K的天然气.2经验公式比较众所周知,任何一条输气干线所输送的介质的洁净度是有很大差异的.且输气管线流量大小不仅仅受压力,温度,管径及管长的影响,同时也与压缩因子的取值有很大的关系.下面利用上述4个经验式来分析压缩因子的误差.表1经验公式计算压缩因子误差比较日期PoMPaPzMPa.,K△.实测公式(1)公式(2)公式(3)公式(4)5—293.3428287.6160.59830.995760.94199094O570.992876—43.503.09290.85059640.995400.937470.935950992736—63.252.9429Il2I50.59960.995720.94l590.940160.993ll69339292290.650.59970.995620.940300938840.99293 6—243242552920830.6OI60996020945950944l10.99356(注:表中.,△.为现场实测值)从表1可知,用公式(1)与公式(4)所计算出的压缩因子值都非常接近1单从计算所得的数值来看较接近于理想气体.为进一步确定适台宁管线的压缩因子,通过气体组分来计算出对比压力和对比温度,查表得压缩因子来校核经验公式所计算的压缩因子.视临界压力:P:Zy,Pc.:(5)视临界温度:疋:∑(6)P对比压力:P产—二,_(7)对比温度:(8)』删表2查表与计算结果比较Pc=738日Y-%临界参数Y.%临界参数Yi%临界参数Y6临界参数查图Tc=3402期CH?PcTcH6PcTcc】H8PcTcH_0PcTcZC5.29949246】90690890488305蛐01I42538900】53664118I3094326_495I707940100】2095306958】0926O】l600I509383】26.985O1020】0200I30944026.249465010100【l096322(注:表中各组分参数为现场实测参数)表3流量偏差比较[]期5—2g6—4666—96—240Nm/d879798899592822002854022848327威7579835676761361.3209639407.1255795651.63269l9562.1507(1)Z皤89848699I89025I4.O2I87553883626944096.55761094357.025成07793l68023784532.49806575293888l8722.16159438344689(2)Z潘932lI3.2777930538806677723263499720268777l123828578威77804575987851692878658029.25498l93585l6944504.-∞6(3)Z潘924998878993l309.2l897778353249972797.5052l12464l786威a7590859l77762384.49426402467896796728.6749920699.8396【4)潘08998l9832903751.1609756400.685994540012l7l095738068从表2可知t通过临界参数查表所得压缩因子的值与表1中公式(2),(3)计算得出的较接近.不过两者都存在着不同程度的误差,所以在计算流量时z值以何种方式求取是很重要的.将经验公式(1),(2),(3),(4)计算的z值,代入威莫斯公式与潘汉德修正式中,与实际流量比较其值偏差大小,如表3.威莫斯公式:Q=5033.1ldf等1(g)lzM△.J…一流量,Nm/d;D一管内径,Cm;P口,尸厂起点,——管线长度,km:A一天然气相对密度(实测)潘汉德修正式:Q=11522(1三器J卜管输效率.终点压力,klPa:卜—平均温度,K(10)通过流量的对比可以看出,在压力,温度,管径,管长一定的情况下?值越大,流量越小.从上面3个表格所分析的压缩因子的情况来看,适合于长宁管线的压缩因子经验公式为式(3).3结论1)根据管线不同时期所输送介质的不同状况来分析和选取合适的经验公式.是有必要的.2)在日常工作中或是在场站线路上,运用经验公式进行手工计算是一种较快捷的方法.3)经过计算,分析,确定适合于长宁管线的压缩因子经验公式为:100而砰4)参数选取的差异会对计算结果产生较大的偏差.参考文献l髋光镇.输气管道设计与管理石油大学出版社,19912天然气工业手册(下册).石油丁业出版社,1982。
数据库中数据压缩与解压缩的技术对比
数据库中数据压缩与解压缩的技术对比随着数据的快速增加和存储需求的增加，数据压缩和解压缩成为数据库管理系统中重要的任务。
数据压缩可以节省存储空间，提高读写效率，降低存储和传输成本。
本文将对数据库中常用的数据压缩和解压缩技术进行对比和分析，包括行级压缩、列级压缩和字典压缩。
一、行级压缩行级压缩是指将每一行数据单独进行压缩。
它适用于数据在磁盘上存储的场景，可以减少存储空间的使用，提高读取速度和传输效率。
行级压缩可以分为两种类型：定长行压缩和变长行压缩。
1. 定长行压缩定长行压缩使用固定长度的压缩格式来存储每一行的数据，这样可以保持数据的存储位置固定，减少存储空间的碎片化。
它的优点是支持快速的随机访问和范围查询，但是由于数据长度固定，不适用于变长数据存储。
2. 变长行压缩变长行压缩是指根据数据的实际长度来动态地调整存储空间。
它可以节省存储空间，但是在进行随机访问和范围查询时，需要通过解压缩才能获取数据，会降低查询的效率。
行级压缩的优点是易于实现和使用，适用于海量数据的存储和读取。
然而，它可能会占用更多的计算资源和时间来进行压缩和解压缩操作。
二、列级压缩列级压缩是指将数据库中的数据按列进行压缩和存储。
相比于行级压缩，它能更好地利用数据的局部性，提高压缩率和查询性能。
常用的列级压缩技术包括位图压缩、字典压缩和哈夫曼压缩。
1. 位图压缩位图压缩是指使用位图存储每一列的取值情况，然后使用压缩算法对位图进行压缩。
它适用于数据局部性较强、取值范围较小的情况。
位图压缩可以大大减少存储空间的使用，提高数据的查询性能。
2. 字典压缩字典压缩是指将每一列的取值构建成字典，并使用字典来表示数据。
字典压缩可以减少存储空间的使用，并提高查询性能。
它适用于列数据的取值重复性较高的情况。
3. 哈夫曼压缩哈夫曼压缩是一种基于编码的压缩算法，它通过构建哈夫曼树来实现对数据的压缩和解压缩。
哈夫曼压缩可以根据数据的分布情况来选择最佳的编码方式，提高压缩率和查询性能。
压缩系数的计算方法
压缩系数的计算方法说实话压缩系数的计算方法这事儿，我一开始也是瞎摸索。
我以前就知道压缩系数大概是和物体在压力下体积的变化有关。
最开始，我就想当然地根据基础的概念来计算。
我觉得不就是用物体被压缩后的体积变化量除以原来的体积嘛，就这么简单地试了一下。
可是算出来的结果和人家标准的数据差得老远了。
然后我仔细去查资料，才发现我这个想法太天真啦。
原来压缩系数还和压力有关系呢。
这压强的变化可不能忽略。
那真正的计算方法该怎么准确把握呢？我试着从很多小的实验开始摸索。
我举个例子，就像拿一块海绵来说吧。
我们给海绵施加一定的压力，然后测量它原来的体积和压缩后也就是压力作用下的体积。
这个时候可不能光看体积的变化，还得看施加了多少压力。
这就好比我们要衡量一个人干活的效率，不能光看他做了多少活，还得看他花费了多少时间一个道理。
再深入一点，那正确的计算方法是这样的。
先确定初始体积是V0，在一定的压力变化量ΔP下，它的体积变为V1，那么压缩系数就是-（V1 - V0）/（V0×ΔP）。
这里的负号很关键，我就曾经忘记加这个负号，结果数据又不对了。
这个负号其实是表示体积是减小的，就是一种规定的数学表达形式。
但是这里面又有一些复杂的地方，要是材料不同，这个压力的施加过程还有讲究呢。
比如说一些金属材料，它们内部的结构很紧密，在很小的压力下几乎不发生体积变化，但是随着压力不断增大，突然就会出现比较明显的压缩。
对于这样的材料，那就要精确测量不同压力段的体积变化，而且这个压力的增加得控制得特别精细。
像我之前试过一个实验，对金属块施加压力的设备有点问题，压力增加不均匀，那得出的结果也是没法用的。
所以设备的精度还有这个实验操作的精准度也得特别注意。
我还试过关于流体的压缩系数计算。
那和固体又不太一样了。
流体的形状不固定啊，那计算体积的时候就要想办法把流体约束在一个容器中。
我一开始没考虑容器本身的形变对体积测量的影响，结果又出错了。
后来才明白，选择那种几乎不变形的容器很重要。
因子分析中的因子合并算法比较(六)
因子分析中的因子合并算法比较因子分析是一种常用的多元统计方法，用于发现隐含在观测数据中的潜在变量结构。
在因子分析中，有时候我们会面对因子数过多的情况，这时就需要对因子进行合并，以降低维度和简化模型。
因子合并算法是因子分析中的一个重要环节，不同的合并算法会对结果产生不同的影响。
本文将对因子分析中的三种常用因子合并算法进行比较，分析它们的优缺点和适用场景。
一、标准化系数法标准化系数法是一种简单直接的因子合并算法。
在标准化系数法中，我们先计算每个因子对于各个观测变量的标准化系数，然后对于每个因子，将它对于所有变量的标准化系数的平均值作为该因子的权重。
最后，将各个因子的标准化系数乘以对应的权重，加权求和得到新的因子得分。
这种方法的优点在于简单易行，不涉及复杂的数学运算，计算量小。
然而，标准化系数法忽略了变量之间的相关性，对于相关性较强的变量，合并后的因子可能丢失一部分信息。
二、最大方差法最大方差法是一种基于因子方差的因子合并算法。
该方法首先计算各个因子的方差，然后选择其中方差最大的因子作为基准因子。
接下来，对于其他因子，计算它们与基准因子的相关系数，选择相关系数最大的因子与基准因子合并。
这个过程迭代进行，直至所有因子都与基准因子合并。
最大方差法的优点在于考虑了因子之间的相关性，能够更好地保留原始数据的信息。
然而，这种方法可能会导致合并后的因子过于复杂，不易解释。
三、因子负荷绝对值之和法因子负荷绝对值之和法是一种基于因子负荷的因子合并算法。
在因子负荷绝对值之和法中，我们首先计算每个因子对于各个观测变量的因子负荷，并将这些因子负荷的绝对值求和。
然后，选择因子负荷绝对值之和最大的两个因子进行合并。
这个过程迭代进行，直至所有因子都合并为止。
因子负荷绝对值之和法的优点在于充分考虑了变量之间的相关性，合并后的因子具有较好的解释性。
然而，这种方法对于因子负荷的绝对值较小的因子可能会忽略不计，导致信息丢失。
综上所述，不同的因子合并算法各有优缺点，选择合适的算法取决于数据的特点和分析目的。
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输差/ 万立方米
CNGA
0.880596252 9971.047878 -28.95212186
前苏联公式 0.868720456 10107.35655 107.3565488
RK
0.940315946 9337.784207 -662.2157932
DPR
0.866615726 10131.90406 131.9040569
参考文献 [1] GB/T 17747.2-2011 天然气压缩因子的计算 第 2
部分 ：用摩尔组成进行计算 [2] 徐庆虎 . 天然气组成分析及物性参数计算标准对煤
制气的适用性研究 [J]. 石油与天然气化工，2016（3）.
（上接第232页）
四个方面：一是提高气化设备对煤种的广泛适应性， 让不同黏度、不同灰熔点以及不同灰含量等的煤种的 气化都有可能；二是气化设备应该增加气化效率和处 理能力，针对不同的气化机理进行深入研究，有针对 性的对设备结构进行合理的改进；三是合理的选择使 用加压气化工艺，在一定程度上可以减少能源的浪费 情况，同时加强气化的强度有效地降低气化后带出物 的损失；四是以降低或减少环境污染为前提，为保护 生态环境为根本原则。
不同压缩因子对计量结果的影响 由标况流量计算公式：
1.3 AGA公式
组分 编号 1# 2# 3# 4# 5#
CH4
94.5287 93.9685 98.46 93.5080 97.0800
C2H6
C3H8
2.4877 3.0363 0 4.2710 1.1200
0.4184 0.5473 0 0.0870 0.2700
表1 1#～5#气质组分（Mol%）
IC4H10
0.0615 0.0702 0 0.0050 0.0700
NC4H10
0.0880 0.0887 0 0.0070 0.0700
IC5H12
0.0275 0.0304 0 0.0030 0.0200
NC5H12
0.0260 0.0231 0 0.0070 0.0200
3.3 设备设施检验要点分析
煤化工气化设备设施由于是高温高压容器，属于 特种设备。因此，企业人员必须对设备所用钢材进行 严格的质量、性能核对检验。气化设备所用的钢材必 须符合国家以及行业标准，有正规的质量证书。同 时，钢材的产品性能书必须标注清楚，工作人员需要 认真核对其技术规格是否满足气化设备所用钢材要 求。另外，工作人员要按照气化设备所需钢材的要求
AGA8
0.878046739 10000
0
由以上计算结果可以看出，采取不同的压缩因子 计算公式，对天然气年累输量计量会产生较大影响，
假设每日输量为1亿方时，以差值最小计算，年累差值 1.06亿立方米，若以每标方2元的价格计算，则可产生 2.12亿元的经济误差。
4 结束语
以上数据可以看出不同计算公式下的压缩因子值 对降低输差、提高经济效益有着很大的作用。特别是 在沿线高压、大输量的压气站，不同气质组分对天然 气计量的影响至关重要。分析小屋的适用性可以有效 提高计量准确性，进一步减少经济损失，确保各交接 方的经济利益。
表2 不同公式下的压缩因子计算结果
2#
0.882671162 0.868720456 0.945564356 0.866411347 .873719711 0.871309052 0.939966645 0.858550375 0.883868009
0.890864977 0.875447281 0.947976588 0.877490024 0.888926609
C6+
0.0738 0.0603 0 0.0050 0.0500
N2
1.3722 1.0176 0.13 1.4250 1.2200
CO2
0.9180 1.1576 0.15 0.6780 0.0500
H2
0 0 0.97 0 0
公式 编号 1#
CNGA 前苏联公式 RK DPR AGA8
0.880596252 0.868720456 0.940315946 0.866615726 0.878046739
2019年第8期
科学管理
不同压缩因子计算方法差异性比对
王浩宇
中国石油西部管道公司 新疆 乌鲁木齐 830013 摘要：压缩因子表示实际气体与理想气体的偏离程度，是一个状态参数，压缩因子的准确性对计量准确、确保交接公 平有很大的影响。压缩因子是影响天然气标况体积的主要因素，不同气质组分对压缩因子的影响程度是不同的，本文以几 种不同气质组分为例，应用不同压缩因子计算公式进行计算，并比对分析计量结果。 关键词：气质组分 压缩因子 计算方法
3.2 气化设备选择要点分析
气化设备选择要根据企业的生产规模以及厂房规 模来定。如果选择气化设备规模较小，则不能满足企 业的生产需求；选用气化炉规模过大，会导致生产运 行困难，给企业带来经济损失。根据我国煤化工气化 企业的规模来看，实际生产中单台气化炉规模选择在 1000t/d，企业生产经营能取得很理想的效果。
5#
0.926252087 0.93253605 0.916764051 0.922720975 0.928833104
235
科学管理
2019年第8期
可得：
我们以1#气体为例，由上式求出不同压缩因子下 的管道天然气流量及输差进行比对分析，如下表所 示。
气源 公式
1# 压缩因子
输量/ 万立方米
3 计算结果及数据分析
不同气质组分在不同公式下的压缩因子进行计 算，对比AGA8公式计算出的压缩因子，并进行偏差率 的比较。根据《天然气组成分析及物性参数计算标准 对煤制气的适用性研究》一文结论“总的说来，推荐 采用 GB/T 17747.2 计算煤制气的工况下Z ，不推荐使 用 GB/T 17747.3 计算煤制气工况下Z 。”来计算煤制 气压缩因子。
1 压缩因子计算方法
压缩因子的求解方法有图解法和计算法。其中计 算法随着时间的推移和科学家的研究补充，具体如 下：
1.1 美国加利福尼亚天然气协会（CNGA）公 式
前苏联气体研究所公式
1.2 RK公式
DPR公式
2 天然气组分
为方便计算，我们选取编号为1#~5#的不同气质 组分参数的气体进行不同公式下的压缩因子计算，其 中，3#气体为煤制气，烷烃中只含有甲烷。数据如表1 所示。