简介:摘要: 随着电力系统的发展和远动通道的广泛应用,远动通道故障的自动检测方法也得到了很大的改善。然而,仍然存在一些问题,如传统方法的局限性和复杂故障的识别困难。本文从远动通道故障分类与特征入手,分析了传统方法的阈值法、回切法和特征提取法,并介绍了基于机器学习的方法和深度学习方法的应用。通过对各种方法的比较和分析,得出了选择合适特征和分类器、优化参数设置以及引入深度学习方法的建议,以提高远动通道故障自动检测的准确性和效果。
简介:摘要:在石油、化工、轻工、医药、矿山等行业中,工业管线的分布范围很广。由于管线的数量多、类型多、输送介质多样、工况复杂多变,使得管线的常规检测面临着任务重、检测条件苛刻、检测项目繁多、检测时间长等难点问题。在所有的常规检查工作中,隐蔽型缺陷的识别是最困难的一个环节,时间长,意义重大,前期准备工作多。大部分的工业管道都是GC1、GC2级的,因此,在对焊缝的焊缝进行的时候,就需要根据一定的比例来对其进行埋藏缺陷的检测,通常会使用 NB/T47013中规定的射线检测、超声检测等方式。因此,这两种方式的选择和结合,将会对其是否能够满足被检单位的诉求、保证检验质量以及保证工业管道的安全运营起到至关重要的作用。
简介:摘要:在现代化经济发展背景下,我国工业化水平日益提升,在推动了国民经济高速发展的同时,也加大了工业废水的排放量,对生态环境、人体健康造成极大威胁,非常不利于人类社会的可持续发展。因此,相关部门需要综合利用化学检测方式,对工业废水进行科学检测,以明确废水中污染物质的种类、含量等,并分析其污染程度,从而判断工业废水是否符合国家相关标准要求。通过制定针对性的处置和防治措施,减少工业废水对环境的污染与破坏,为人们创建更加优质的居住环境,并推动工业产业的可持续发展。在具体应用时,需要充分发挥化学检验技术的优势作用,使其能够对工业废水中的金属物质和非金属物质进行精准性检测,以全面推动化学检测技术水平的提升,推动检测行业的高速稳定发展。