简介:摘要:随着能源需求的持续增长和可再生能源发电比例的提高,燃煤电厂在电力系统中的运行方式发生了显著变化。深度调峰工况作为一种灵活性提升手段,使燃煤电厂能够更好地适应负荷波动和新能源出力不稳定的挑战。然而,在深度调峰工况下,锅炉的运行条件更加复杂,尤其是燃煤锅炉可能面临的磨损与爆管风险显著增加。660 MW燃煤锅炉作为我国电力系统中的重要设备,其安全性和可靠性直接关系到电力供应的稳定性。因此,研究660 MW燃煤锅炉在深度调峰工况下的防磨防爆措施具有重要的理论价值和实际意义。本研究旨在针对660 MW燃煤锅炉在深度调峰运行中的关键问题,分析其磨损与爆管的机理,并提出针对性的防护措施,以确保锅炉的安全运行和寿命延长。
简介:摘要:通过对普通国省干线公路日常养护管理工作实施现状的深入分析不难发现,信息化、大数据技术的应用程度低,安全管理体系不健全,人员专业化能力不高等情况屡见不鲜,导致普通国省干线公路日常养护管理工作难以落到实处,安全风险分级管控辨识不全面,安全隐患排查治理不彻底,导致安全事故隐患未及时排除,严重影响普通国省干线的安全运行,交通事故频发,酿成了不可估量的损失。为了扭转这一局面,必须要切实加强现代化、信息化技术手段的应用,准确采集路况信息,制定科学严谨的日常养护安全方案,提出科学合理的思路对策,推动公路养护标准化、精细化、规范化,最大限度提升公路养护安全系数。
简介:摘 要: 工程机械装备在长期运行中,其关键摩擦副一直处于极度恶劣的工作环境中,对工程机械整装的运行稳定性和可靠性造成了不可预测的故障风险隐患。随着装备制造领域中油液分析技术的不断发展,通过机械装备所用油液中磨粒分析对装备健康状态进行监控的方法逐渐成熟。本文提出将工程机械装备中油液磨粒宏观特征与微观特征进行融合分析,基于 Mask-RCNN 网络对磨粒进行智能分割,实现装备磨损宏观特征提取;基于BP 神经网络与深度学习构建磨粒微观特征识别模型,实现相似磨粒精准识别。从而建立了面向工程机械装备磨损状态评估方法,为工程机械装备平稳可靠运行提供技术支撑。