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高压电气设备中局部放电(PD)的光学检测方法是具有多重优势的新型检测方法,它灵敏度高,不受电磁干扰(EMI)的影响,有着高强度的绝缘性能。为此,介绍了基于Fabry-Perot(F-P)干涉法的F-P光纤超声检测系统的特点和原理,制作了局部放电模型,并使用F-P光纤传感器与压电陶瓷(PZT)传感器进行了联合检测。试验验证了F-P光纤传感器检测的局部放电信号幅值与局部放电量的关系,并研究了不同检测角度下F-P光纤传感器检测的局部放电信号响应。结果表明:F-P光纤传感器可以有效地检测到局部放电信号,有较高的检测灵敏度;F-P光纤传感器检测的局部放电信号幅值与局部放电量在一定范围内有着正相关关系;该F-P光纤传感器能够检测到全角度的局部放电信号。因此,F-P光纤传感器可以很好地应用在高压电气设备的状态监测中。 相似文献
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针对肉类食品中肠炎沙门氏菌的检测,研制出基质辅助激光解吸电离飞行时间质谱(matrix-assisted laser desorption ionization time-of-flight mass spectrometry,MALDI-TOF-MS)即用型质控样品,通过培养计数和MALDITOF-MS检测及统计分析的方式验证质控样品的均匀性和稳定性。结果表明:研制的肠炎沙门氏菌质控样品为白色小球,均匀性验证实验中,质控样品培养计数结果F=0.75,小于临界值,表明均匀性一致;运输稳定性实验表明,质控样品在37、25℃环境下活菌数量稳定,生长良好;贮藏稳定性实验表明,质控样品在-20℃条件下贮藏28 d的复苏率为90.6%,在4℃条件下贮藏28 d的复苏率为89.0%,说明样品性质稳定,能够长期稳定保存;对每次MALDI-TOF-MS检测结果进行分析同样表明检测结果稳定。综上所述,本研究研制出的肠炎沙门氏菌快速检验即用型质控样品均匀性和稳定性良好,可作为阳性质控样品用于肠炎沙门氏菌检测和质量控制。 相似文献
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光纤(extrinsic fabry-perot interferometric,EFPI)传感器是基于Fabry-Perot光学干涉原理来检测局放超声信号的一种传感器,具有灵敏度高、抗电磁干扰等优点,广泛应用于电气设备局部放电的检测。该文提出了一种采用内置式光纤EFPI传感器来检测GIS中局放超声信号的方法,利用有限元法对GIS内部SF6中超声信号的传播特性进行了仿真和试验研究。发现当超声信号经过第一个隔板式盆式绝缘子后,衰减度已经达到近90%,当GIS内采用支撑式盆式绝缘子时,局放超声信号的衰减情况则接近于其在单纯SF6气体内传播时的衰减情况。通过光纤EFPI传感器在GIS中距离检测特性的研究,发现不同距离的传感器所测到的局放信号幅值衰减由快到慢,与仿真中的信号衰减规律接近。通过对比光纤EFPI传感器和压电传感器的检测效果,证实光纤EFPI传感器的灵敏度明显高于压电传感器。 相似文献
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综述了近年来国内外石油污染湿地的微生物修复技术的进展,并重点介绍了生物激活法以及其在修复石油污染湿地方面的应用。指出微生物生物修复技术作为一种成本低、处理效果好、无二次污染的方法,是今后我国石油污染湿地土壤治理的主要方向。 相似文献
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部署在网络节点上的网络安全监控系统每天会生成海量网络侧告警,导致安全人员面临巨大压力,并使其对高风险告警不再敏感,无法及时发现网络攻击行为.由于网络攻击行为的复杂多变以及网络侧告警信息的局限性,已有面向IT运维的告警排序/分类方法并不适用于网络侧告警.因此,本文提出基于多元数据融合的首个网络侧告警排序方法NAP (Network Alert Prioritization).NAP首先设计一个基于源IP地址与目的IP地址的多策略上下文编码器,用于捕获告警的上下文信息.其次NAP设计一个基于注意力机制双向GRU模型与ChineseBERT模型的文本编码器,从告警报文等文本数据中学习网络侧告警的语义信息.最后NAP构建排序模型得到告警排序值,并按其降序将攻击性强的高风险告警排在前面,从而优化网络侧告警管理流程.在3组绿盟科技网络攻防数据上的实验表明,NAP能够有效且稳定地排序网络侧告警,并且显著优于对比方法.例如:平均排序指标NDCG@k (k∈[1,10])(即前1至10个排序结果的归一化折损累计增益)均在0.8931至0.9583之间,比最先进的方法提升64.73%以上.另外,通过将NAP应用于我校真实的网络侧告警数据,本文进一步证实其实用性. 相似文献
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软件缺陷预测方法可以在项目的开发初期,通过预先识别出所有可能含有缺陷的软件模块来优化测试资源的分配。早期的缺陷预测研究大多集中于同项目缺陷预测,但同项目缺陷预测需要充足的历史数据,而在实际应用中可能需要预测的项目的历史数据较为稀缺,或这个项目是一个全新项目。因此跨项目缺陷预测问题成为当前软件缺陷预测领域内的一个研究热点,其研究挑战在于源项目与目标项目数据集间存在的分布差异性以及数据集内存在的类不平衡问题。受到基于搜索的软件工程思想的启发,论文提出了一种基于搜索的半监督集成跨项目软件缺陷预测方法S3EL。该方法首先通过调整训练集中各类数据的分布比例,构建出多个朴素贝叶斯基分类器,随后利用具有全局搜索能力的遗传算法,基于少量已标记目标实例对上述基分类器进行集成,并构建出最终的缺陷预测模型。在Promise数据集及AEEEM数据集上和多个经典的跨项目缺陷预测方法(Burak过滤法、Peters过滤法、TCA+、CODEP及HYDRA)进行了对比。以F1值作为评测指标,结果表明在大部分情况下,S3EL方法可以取得最好的预测性能。 相似文献
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