锅炉四管检漏系统在石门电厂的应用

分析了锅炉“四管”检漏系统在石门电厂的应用情况并对其社会经济效益进行了评价。提出了改进意见     

高真空蒸发系统检漏技术浅析

介绍了几种常见的真空系统检漏方法,着重探讨了氦质谱检漏仪的原理和结构,分析了检漏仪的检漏过程,能够帮助工程人员快速有效地寻找到漏点,并给出了常见漏点的解决办法。为真空蒸发系统设备的检漏提供了有意义的借鉴,为设备维护人员提供了参考和帮助。     

红外检漏成像仪在SF_6电气设备状态检修中的应用

简述了现有SF6电气设备检漏技术与红外成像检漏技术的基本原理。通过详述一起SF6断路器气体泄漏的处理方法及过程,得出该仪器检测SF6气体泄漏的灵敏度高,并能准确、快速定位泄漏源,具有广泛的应用价值。     

XLB型锅炉炉管泄漏自动报警装置在HG410/100-11锅炉上的应用

介绍了XLB型锅炉炉管泄漏自动报警装置在齐鲁石化公司热电厂HG4 10 /10 0 - 11燃煤锅炉上的应用情况     

电子检漏仪检漏准确率的研究

在使用新型的美国Ｔｉｆ５６５０型电子检漏仪修理华中理工大学制冷设备厂生产的ＲＩＳ－Ⅲ型日光型植物生长箱（群）过程中,进行不同检测方法对检漏准确率的研究。结果表明,即使是技术先进的进口电子检漏仪,检测方法不同对检漏准确率大有影响,若检测方法不当,将得到误判,易造成漏检的损失     

一种基于PLC和PC的密封放射源泄漏检测机器人

文章介绍了一种密封放射源泄漏检测机器人。该机器人以PC机和PLC为控制核心，采用远程监控方式，实现了特定环境下对密封放射源的泄漏自动检测，并能够完成源号的识别以及测量数据的管理。试验证明，机器人的各项性能和指标均达到设计要求。     

组合电器状态检测新技术在辽宁电网的应用

对组合电器状态检测技术的发展及不同检测方法的优缺点进行了研究,主要包括SF6气体泄漏检测技术、SF6分解产物检测技术、局部放电检测技术、X射线成像检测技术和震荡波雷电冲击试验技术。在此基础上,结合辽宁电网实际,分析了组合电器状态检测新技术的应用情况,并提出了检测技术的应用建议。     

珠海发电厂700 MW汽轮发电机组真空系统治理

通过分析珠海发电厂1号汽轮发电机组真空系统故障发生的原因,采用氦质谱泄漏检漏技术,及时有效地查明机组真空系统漏点位置,消除漏点,保障了机组安全经济运行。     

红外成像技术在SF6设备带电检漏中的应用

由于SF6气体无色无味,使得SF6电气设备的气体泄漏点用一般方法不易被定位,严重影响设备安全运行.采用SF6红外成像检漏技术可以在设备不停电的情况下进行SF6气体检漏,精确定位泄漏点,并实现图像的实时传输.介绍了SF6红外成像检漏技术的基本原理,通过SF6设备检漏实例,总结了红外成像检漏在精确定位、提供检修依据、减少停电损失等方面的技术优势,最后提出红外成像检漏诊断过程中包含天气因素、补气周期、重点检测部位以及操作技巧在内的影响因素及与其相对应的解决办法.     

液压断路器储能筒的氮气泄漏检测

介绍了液压断路器储能筒漏氮检测方法,探讨了可能出现的误差及问题.对于不同运行状况下的设备提出了有效的漏氮检测方法,并就如何避免漏氮检测方法的缺陷所造成的误差提出合理建议,为今后的工作提供了良好的借鉴.有助于解决漏氮检测中的实际问题.     

红外成像检漏技术在SF_6设备检修工作中的应用

提高技术人员SF6气体泄漏检测水平,使技术人员能更快速、准确地发现气体泄漏点。对广西电网近期SF6电气设备的气体泄漏检测工作进行统计,并分析红外成像检漏技术在广西电网的应用情况。根据统计数据得出,设备易发生气体泄漏的部位为法兰盘密封处、压力表连接处、气体管道处、焊接处等,对各泄漏部位发生泄漏的原因进行剖析,并提出相应的运维建议。SF6红外成像检漏技术的应用推广,使得技术人员在电气设备现场检修工作中迅速、准确地查找到SF6气体泄漏点。     

基于CNN的供热管道泄漏识别方法研究

为了快速识别出供热管道泄漏故障,以管道泄漏时产生的负压波特征,研究提出了利用卷积神经网络（CNN）识别压力数据的管道漏损诊断方法。通过搭建供热管道实验平台,采集了正常、泄漏、调阀三种工况下的压力数据作为卷积神经网络的训练集和测试集。对原始数据进行小波降噪处理,应用硬阈值的处理方法有效消除了噪声信号,同时在调阀工况中出现了强化特征,增强了卷积神经网络的分类能力。针对一维数据特征采用改进的AlexNet卷积网络模型对采集的数据进行学习及识别。结果发现,在对实验室数据测试中,CNN模型的平均识别正确率达98.39%。在对实际管网的验证中,三个热力站的泄漏数据均被正确识别,表明CNN模型具备良好的故障诊断能力。     

模糊聚类分析方法在管道泄漏检测系统中的应用研究

管道的泄漏检测是保障管道安全运行的重要技术,而管道信号的特征提取是管道泄漏检测系统中重要的组成部分.由于传感器数量的限制,信号处理工作难度较大,并且泄漏判断的误报警率较高,本文提出利用模糊聚类分析方法对管道信号进行特征提取,根据特征量的变化判断泄漏,对实际信号进行的处理验证了该方法的可行性.