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1.
目前电网一次设备存在线路长、覆盖广的特点,传统的人工运维方式不仅工作压力大,且难以及时发现故障隐患.针对上述问题,提出了一种一次设备异常检测方法.首先,使用中心网络(CenterNet)算法对样本训练集进行学习,并且使用CenterNet最后包含的高层特征做异常检测;然后,根据检测到的关键点热力图来判断异常目标的宽高信息,动态调整检测框大小;最后,通过检测当前图像异常一次设备中心点得到异常检测结果.实验结果表明,所提方法在一次设备数据集上准确率为92.6%,相较于传统的快速的基于区域的卷积神经网络(Fast RCNN)模型,准确率提升了4.3%,验证了所提方法的有效性和先进性. 相似文献
2.
为了改善分子筛的表面性质,在中试过滤系统中,向进水中持续投加高锰酸钾、氯化锰等物质对分子筛进行改性,并探究其制备条件以及改性完成后的去除效果。结果表明:在进水中持续投加约1.5 mg/L的氯化锰和1.1~1.2 mg/L的高锰酸钾(理论值的70%~80%),在制备过程中分子筛表面会逐渐生成黑褐色的锰氧化物,待27 d后分子筛表面的锰氧化物完全覆盖,此时滤料制备完成,之后不再投加任何药剂。利用改性后的分子筛作为滤料,当进水中氨氮和锰的质量浓度为2 mg/L和1.5 mg/L时,去除率分别可达95.0%和93.3%。由扫描电子显微镜可知,改性后分子筛表面覆盖的锰氧化膜结构紧密、孔隙发达,比表面积明显增大;由能谱仪分析可知,改性后分子筛滤料的锰元素增加至4.16%,且氧元素的含量也由41.01%增加至46.15%,表明在分子筛表面已经成功负载锰氧化物。该锰氧化膜提高了分子筛表面的氧化性,可以对水中氨氮和锰等污染物起到催化氧化去除作用,从而将分子筛的反冲洗周期由原来的2 d提高至4 d。 相似文献
3.
为了准确快捷有效地对青海某地区铌矿物进行化学物相分析研究,采用电感耦合等离子体质谱法测定各相态中的铌,建立了一套准确快速测定铌矿物化学物相的分析方法.通过对溶剂的选择,实现对易解石、黄绿石、铌钙矿、铌铁矿、钛铁金红石和分散相的分离与测定.物相分析试样以两份完成,一份在550~600℃的高温炉中焙烧,氟化铵溶解易解石中铌.另一份试样不经高温焙烧,用含氯化亚锡的盐酸溶解分散相中的铌;用含氢溴酸的氟化铵溶解易解石和黄绿石中的铌;用含氢氟酸的硫酸溶解铌钙矿中的铌;用含氢氟酸的盐酸溶解铌铁矿中的铌;用焦硫酸钾熔融提取钛铁金红石中的铌,最后用电感耦合等离子体质谱法(ICP-MS)测定以上各相态中铌的质量分数.在ICP-MS工作条件下连续7次测定样品空白,计算各铌相态的方法检出限(3S/N)分别为0.023、0.021、0.018、0.025、0.016、0.007μg·g-1.对7个铌矿物样品进行铌物相分析,做精密度和准确度试验,符合《地质矿产实验室测试质量管理规范》(DZ/T 0130.3—2006)的要求. 相似文献
5.
6.
7.
针对新能能源有限公司二期稳定轻烃项目冷冻工段氨压缩机低压缸性能试验过程中出现的各种不良现象,从压缩机自身设计和系统运行等方面分析原因,采取有效的整改措施并优化试车方案后,机组实现了稳定运行。 相似文献
8.
9.
利用人工神经网络模型,建立基于孔压静力触探(CPTu)现场测试数据的黏性土不排水抗剪强度的预测方法。为建立和验证人工神经网络模型,在3个场地开展CPTu和十字板剪切现场测试,共取得33个测孔的CPTu试验数据和相对应的不排水抗剪强度实测值。通过对比分析不同输入向量、不同网络隐层数、不同神经元数及不同改进算法对人工神经网络模型性能的影响,确定人工神经网络模型的具体形式。通过对训练组数据开展机器学习,所建立的人工神经网络模型能够有效地基于CPTu获得的端阻力和孔隙水压力现场测试数据对黏土不排水抗剪强度进行预测,预测结果与十字板剪切试验实测结果非常接近。与传统用于估算不排水强度的经验关系相比,采用人工神经网络模型预测结果与实测结果相关性显著提高、误差明显降低。 相似文献
10.