天然气长输管道的安全隐患及对策

近年来,我国天然气行业的发展速度越来越快,而且它的应用范围也在不断地拓宽,从天然气占据我国能源需求总量的比重来看,也呈现出逐年增长的趋势。因此,我国各城市天然气管网的建设也在进一步逐步扩大。与其他类型的基础设施管道相比,长输天然气管道具有压力高、输量大的特点。而且天然气是一种易燃气体,在运输的过程当中,有可能引发安全事故,从而威胁到公民的生命财产安全。为保障天然气长输管道使用的安全性,本文主要针对其在使用期间的安全隐患进行分析,并提出科学合理的解决对策。     

石油长输管道的建设与发展

石油是国家的重要能源,其安全稳定供应与国家安全、公共安全和人民群众的生活息息相关。长输管道是我国陆上石油的主要运输通道,长输管道的安全稳定运行直接关乎着石油的安全稳定供应。但在实际的建设过程中,由于路线较长、工程浩大,其质量要求也极高。必须采用科学的手段进行施工,并进行严格的监控控制。一旦施工中存在要求控制不严格问题便很容易导致工程拖期、质量下降,不但导致资金浪费,还会造成严重的安全事故,因此,对于类似问题必须予以重视。     

一种架空蒸汽管滑动支座保温结构的优化方案

以山西某市工业园区架空蒸汽管网工程为例,提出了一种架空蒸汽管滑动支座的保温新结构,计算了普通滑动支座和新保温结构滑动支座的散热损失,并结合前期施工成本和后期运行费用,对普通滑动支座和新保温结构滑动支座进行了技术经济分析。结果表明,新保温结构滑动支座在施工阶段成本费用较高;但在运行期间可有效减少由于滑动支座弧形板处热损失所导致的蒸汽损耗的运行费用。因此采用新保温结构滑动支座实现了运行阶段的稳定、安全、节能、节省费用等。     

风力机轴承实时剩余寿命预测新方法

由于传统退化指标对周期性故障冲击缺乏敏感性和鲁棒性,无法实现风力机轴承退化过程的适时跟踪以及剩余寿命的准确预测,提出了基于包络谐噪比(envelope harmonic-to-noise ratio,简称EHNR)和无迹粒子滤波(unscented particle filter,简称UPF)相结合的风力机轴承实时剩余寿命预测方法。首先,通过计算振动信号的EHNR监测轴承的早期退化点,并提取EHNR的趋势特征作为退化指标;其次,以轴承历史数据构建退化模型,利用UPF算法更新模型参数,实现对轴承退化状态的跟踪和预测;最后,使用实际风力机轴承监测数据对所提方法进行验证。结果表明,该方法能适时启动寿命预测机制,有效解决传统粒子滤波算法的粒子退化问题。与常用的支持向量回归模型(support vector regression,简称SVR)、反向传播神经网络(back propagation neural network,简称BPNN)的预测方法相比,具有较高的预测精度,为大型风力机组的健康管理和可靠性评估提供参考依据。     

MOMEDA结合数学形态滤波的齿轮故障特征提取

为了实现齿轮故障特征的有效提取,针对齿轮早期故障振动信号非线性、非平稳且信噪比低的特点,提出了一种基于多点最优最小熵反卷积(MOMEDA)和数学形态滤波的齿轮故障特征提取方法。首先利用MOMEDA恢复信号中的周期性故障特征并实现信号的降噪,再运用形态差值滤波器对解卷积后的信号进行滤波以增强信号中的冲击特征,最后对滤波结果求取频谱以进行故障特征提取;通过对仿真结果和实验数据的分析验证了该方法的可行性和有效性。结果表明,该方法具有抑制噪声和提取周期性故障冲击特征的能力,能够实现齿轮故障特征的提取。