GIS局部放电重症监测系统及其应用

GIS局部放电重症监测系统综合了应用特高频(UHF)、超声波(AE)和高频电流(HFCT)检测原理,应用该系统对运行中的GIS设备进行短期实时局部放电信号采集、分析,可及早发现GIS内部存在的各种绝缘缺陷。利用该系统对某变电站GIS异常局放信号进行监测,判断出异常信号具有绝缘早期或悬浮放电特征,并及时掌握了局放信号的变化趋势,确保了GIS设备安全稳定运行。     

交流电异步电动机节电技术的应用—无功功率就地补偿

交流异步电动机无功功率就地补偿是近几年国外普遍采用的电动机节电技术措施之一。无功就地补偿是补偿在用电设备的最终端,它比集中补偿或分散补偿有更明显的节电效果。本文参考日本、美国近几年发表的文章、论文,以及我国一些企业开展无功就地补偿的经验,较详细地介绍了交流异步电动机就地补偿原理、计算及节电经济效益分析等方法。     

微机计量含水偏差问题探讨

中转站微机在计量过程中存在测定含水偏差问题。本文通过实际调查和理论分析 ,并采取相应的措施 ,纠正了含水偏差问题 ,提高了微机计量的准确率     

刮板输送机监控及故障诊断系统设计

刮板输送机作为综采设备的重要组成设备,其在日常运行过程中的安全稳定直接关系到煤炭的生产效率及煤矿的经济效益。刮板输送机在日常工作中经常会出现故障,其中电动机、液力偶合器及减速器等发生的故障占据大多数,刮板链故障占停机时间的1/2以上。现阶段刮板输送机的故障诊断和在线监测属于两个系统,增加了工作人员的现场维护工作量。基于此,设计了集监控与故障诊断于一体的自动化系统,该系统能有效减少刮板输送机的故障率,减轻工作人员的工作量,提高煤炭开采效率。     

永葆油田青春(一、三次采油近况)

微生物与石油工业有着密切的联系,许多复杂化合物的转化是在微生物的作用下进行的,它已进入到石油工业的各个领域和生产环节,进而使微生物活动进入三次采油领域,为石油地质、石油勘探、深井稠油开采提供了新手段,为提高油田采收率提供了新途径。     

水力压裂浆液在水平管中的输送

要成功地设计水平井压裂工艺,就需要确切地了解水平管中浆液的输送。本文提出了水平管中各种水力压裂浆液的输送问题的研究结果。其中,收集了三种透明的不同直径的水平管中的流动数据,使用了线型胶和交联型压裂胶,研究了管子尺寸、聚合物呈胶剂浓度、流体流变性、交联作用、支撑剂尺寸和密度及浓度、流体密度和浆液泵排量对临界沉淀速度(CDV)和临界再悬浮速度(CRV)的影响,进而提出了估算压裂浆液的临界沉淀速度和临界再悬浮速度的公式。     

Amoco先进的气相聚丙烯技术

面对着日益增长的竞争和更高质产品的需要 ,现有或新的聚丙烯生产厂家要求经济、有操作弹性 ,易操作的、大规模的新型工艺技术。Amoco先进的气相聚丙烯工艺技术 ,在 1979年就实现了工业化。Amoco气相技术的特点是设计独持的反应器 ,总体简单化 ,应用了AmocoCD催化剂系统 ,它可优化生产成本和生产规模。这些特点可以使生产获得效益 ,例如投资低 ,生产费用低 ,产品可迅速升级 ,开车简单、快速 ,易受控制 ,工艺为本安型。这些工艺和催化剂结合的技术 ,也为生产各种范围的优质均聚合物、无规共聚物、浓缩型共聚物提供了可能性。事实上 ,使用Amoco技术所生产的浓缩型共聚物 ,与使用其它聚丙烯技术所生产的产品相比 ,有着性质平稳的优越性 ,可以为各种范围的生产工艺所用。制造该产品 ,包括注模、热压、热成型、吹模 ,满足各种各样的市场要求 ,例如 ,坚固的软包装、机平、卫生、消费及工业。本篇将叙述这种组合的特点 ,及如何实现聚丙烯生产的最佳值 ,使在最近 2 0年工业化生产中得到优化的Amoco气相技术 ,成为世界范围内聚丙烯生产者的一个新的选择     

气井节点分析软件在现场的应用

气井节点分析软件在生产实际中发挥着重要作用。它主要包括气井IPR计算、完井段流动计算、气井井筒流动计算、气嘴流动计算、节点分析计算及敏感参数分析及实例分析等。通过分析改进生产系统参数、增加油气井产能、提高生产效率 ,最终获得更大的利润     

论DSP与单片机通信的多种方案设计

本文将探索基于嵌入式系统发展的需要,提出TMS320VC5402 DSP与AT89C51单片机通信的三种设计方案.利用TMS320VC5402的多通道缓冲串口MCBSP分别实现TMS320VC5402与AT89C51的SCI和SPI串行通信,以及通过TMS320VC5402的8位增强主机接口HPI-8实现TMS320VC5402与AT89C51并行通信.就硬件接口电路和软件编程进行详细的阐述.     

基于云计算的海量大数据智能清洗系统设计

大数据资源是企业拥有的最重要的战略资源之一,也是管理层制定远景规划,提高市场竞争力的主要方式和途径,但大数据中会存在错误、冗余和不完整的数据,降低了大数据的总体质量。为此设计一种基于云计算的海量大数据智能清洗系统,改善现有大数据清洗系统在脏数据处理性能上的不足。分析了基于云计算的大数据智能清洗系统的总体框架和硬件构成,数据清洗系统的硬件部分由数据预处理模块、数据云聚类模块、数据识别模块和实体划分模块等部分组成;给出了智能大数据清洗系统的总体软件工作流程,并重点分析大数据空间聚类、相似度计算等关键的数据处理技术。验证结果表明,提出的基于云计算的海量大数据智能清洗系统设计的总体功能性较为完善,在系统性能测试方面也能够保持95%以上的数据查准率和召回率。