群组电力变压器分级状态评估方法分析

针对目前群组变压器状态评估方法无法全面掌握设备故障风险信息、准确制订在运变压器检修策略的问题,提出基于全维度故障风险信息的群组电力变压器运行状态精准诊断方法。该方法通过完善变压器不良运行工况和家族缺陷等基础数据,通过分级管理改进了群组变压器评估体系。在此基础上制订了电力变压器绕组变形标准化诊断管理流程,基于电容—电抗联合分析法,定量诊断绕组变形程度与变形位置,最终实现通过对群组变压器历史数据分析提前发现非停电设备重大隐患的目的,改变了变压器故障后检修的被动局面。     

表面活性剂在PVC膜上吸附的压电传感检测

在液隔电极式压电传感器表面修饰聚氯乙烯(PVC)膜,实时监测十二烷基苯磺酸钠在修饰膜表面吸附过程中的质量变化,获得吸附/脱附速率常数、平衡常数、饱和吸附量等参数,并讨论盐浓度的影响。     

有向标记根树之间的语义编辑距离

有向标记根树之间的编辑距离(TED)被广泛应用在文档的结构化相似度计算上。文中提出有向标记根树之间的语义编辑距离(TSED)的概念,并给出计算公式。组合TED和TSED形成距离测度,并应用在XML文档的结构聚类上。实验表明该距离模型在结构化聚类的准确率和召回率上明显优于单纯利用TED算法的聚类结果。该算法在时间复杂性上也等同于利用动态规划计算TED的最好算法。     

嵌入回族建筑的银川城市化进程

在全国城市化的大背景下,通过对中国整体和银川市城市化进程进行系统分析,剖析了独特的回族文化在城市化进程中所扮演的重要角色,以便了解城市发展脉络,寻求现代城市文化和历史延续的衔接点.     

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.     

溶菌酶在硅烷化石英表面吸附的压电传感监测

石英表面经硅烷修饰后 ,可通过憎水性相互作用吸附溶菌酶 ,该吸附动力学过程以压电传感器实时监测。结果表明溶菌酶以单分子层吸附 ,吸附仅部分可逆 ,吸附和解吸的速率常数分别为ka =36 .4mol-1.kg .s-1,kd =8.92 × 10 -3 s-1,且可逆吸附比及饱和单层的吸附密度随溶菌酶浓度增加而增加     

硼酸锂晶体谐振式传感器测定有机溶剂中微量水

采用硼酸锂晶体为压电材料,研制出一种对溶液电导率及介电常数有灵敏频率响应的谐振式传感器,并用于有机溶剂中微量水的快速测定,对二氧六环、乙酸乙酯、正戊醇中水的质量浓度的检测下限分别达到0.5,0.7,1.7mg/L。     

压电传感器测定离子液体粘度温度系数

硅酸镧镓微天平是一种能在高粘度液体应用的新型压电传感器,可以用于液体粘度的快速传感监测.随着液体粘度增加,传感器的动态电阻增加,而谐振频率下降.采用该传感器实时监测离子液体的粘度随温度的变化曲线,结果表明:溴代1-甲基-3-正已辛基咪唑的粘度和粘度一温度系数均随温度升高呈指数下降,压电传感器为测定离子液体粘度提供了一种新的快速测量方法.     

不同品种西瓜、甜瓜中6种重金属富集能力的差异性分析

目的 中文为明确不同品种西瓜、甜瓜重金属富集能力的差异。方法 本文以不同品种西瓜、甜瓜果实及其对应根际土壤为试验材料,采用ICP-MS(电感耦合等离子体质谱仪)分析了试验材料中铬(Cr)、镍(Ni)、铜(Cu)、砷(As)、镉(Cd)、铅(Pb) 6种重金属元素的含量,进而通过富集系数,分别评估了西瓜、甜瓜6种重金属富集能力的差异,并采用聚类分析,以6种重金属为评判指标,开展了受试品种重金属富集能力强弱的分类与探讨。结果 结果表明：9个西瓜、10个甜瓜品种6种重金属含量变异系数范围分别是11.756%~18.943%、19.519%~48.110%,不同品种西瓜、甜瓜富集系数极大值与极小值比值范围分别为2.0～3.7、1.7～22.2；西瓜甜瓜富集能力较强的重金属种类有所不同,西瓜为Cd和Pb,甜瓜为Cd和As；9个西瓜、10个甜瓜品种6种重金属富集能力可分别聚为4类和3类,西瓜E212和甜瓜K11-4品种兼具6种重金属富集能力相对较弱的特点。结论 上述结果表明：西瓜、甜瓜6种重金属含量及富集能力品种间存在较大差异,西瓜E212和甜瓜K11-4品种适合作为6种重金属低富集品种,应用于污染区的栽培种植。     

基于贝叶斯网络的变压器健康状况分析

针对当前变压器数量庞大、状态量数据众多,无法准确掌握变压器运行状态等管理现状,设计开发了一种基于贝叶斯网络的群组变压器健康状况分析系统.该系统基于虚拟机技术,整合所有可获取数据信息,按照影响的部件或运行模式建立贝叶斯条件概率拓扑网络,通过信息分类开展故障影响因素诊断分析,结合不同状态信息的权重因子,得到变压器评估单元故障风险的分值,合成设备故障风险概率分值.并引入变压器重要度变量绘制群组变压器运行状态风险等级图,根据变压器落入的颜色区域实现群组设备的分级管理.系统在变压器故障风险准确预警和诊断效率方面都有显著优势,可帮助电力企业建立明晰、高效的群组变压器检修计划,提高设备利用率,实现设备效益最大化的管理目标.