简介：摘要：10kV配电线路故障问题一直是电力企业需要解决的重点问题。但是通过观察电路的运行情况可知，此类配电线路之所以容易发生故障主要有多方面的因素，如日常保养维护、外部自然环境以及线路质量等问题。因此工作人员在排除故障时要针对故障发生的原因采取相应的解决措施，及时消除各项安全隐患，保证供电的稳定与安全。

简介：摘要：在化工生产装置中，如果把DCS和PLC控制系统比作人的大脑，那么现场的各种仪表和阀门就是人的眼睛和手，它们把现场检测到的温度、压力、流量等各种工业参数转化成标准信号传输到控制系统，控制系统对这些信号进行分析、处理并输出，控制现场的执行机构，把工业参数控制在人们想要的数值上。现场仪表由于处于各类高温、高压、高频振动、易结晶、易凝析、易淤堵、易冻凝等复杂恶劣的工业环境中，如何使其稳定运行，对化工装置的稳定生产以及安全运行有着十分重要的意义。

简介：对石油地质学家来说,渗透率是一个关键的参数。在多孔介质模型中模拟压实和胶结过程,获得了砂岩储层中渗透率如何受到控制的新认识。对简单砂岩,这种认识可用于预测渗透率。若模型的孔隙几何形态完全被确定,使用流动网格模型则可直接计算渗透率。这种计算所取决的基本原理,在物理上是严密的。与许多以前预测渗透率的方法相比,在计算中勿需调整参数,不需要附加的测量或对比(例如,毛管压力资料或岩石薄片的孔隙资料)。对于致密砂岩、石英胶结砂岩或致密石英胶结砂岩,由模型得出的孔隙度和渗透率趋势与Fontainebleau砂岩样品的测量结果非常一致。这些砂岩样品的渗透率跨度几乎达5个数量级。这种模型也正确地预测了Fontainebleau砂岩孔喉大小分布的压汞测量结果。我们发现,模型的孔隙几何特性在空间上是相关的,这种随机性偏离的空间分布特征大大影响宏观特性,如渗透率。预测和测量结果的一致性表明,空间相关性在粒间孔隙介质中是固有的。因此在这种介质中转移的不相关(或任意相关)模型在物理上不具代表性。我们也讨论了把这种模式延伸到预测较复杂的岩石性质。

简介：摘要：本文探讨了机械可靠性与故障预测分析的关键概念和重要性。机械可靠性是机械设备正常运行和完成预期功能的能力，对制造、交通、能源和基础设施等领域至关重要。故障预测分析是一种通过监测和分析机械设备运行数据的方法，可用于提前发现潜在故障，提高设备可靠性。文章介绍了故障预测分析的方法，包括指标监测、数据分析和模型建立。这些方法在制造业、能源生产和交通运输等领域有广泛应用，有助于提高生产效率和安全性。然而，故障预测分析仍然面临数据质量、复杂性和成本等挑战。未来，人工智能、传感器技术和预防性维护将推动故障预测分析的发展，为提高机械设备的可靠性做出更大贡献。

简介：

简介：位于阿拉斯加北斜坡的Kuparuk河油田是北美洲最大的油田之一。大约有三分之一的原始石油地质储量在它的C砂岩中，该砂岩是浅海相砂岩，具有强烈的生物扰动和复杂的成岩作用特征。菱铁矿的含量变化很大，导致渗透率、孔隙度和毛细作用变化很大。C砂岩中的矿物学、孔隙度和含水饱和度的电缆测井解释是相对简单的，它提供了粘土、菱铁矿和海绿石含量，并说明了岩心的非均匀性。由于孔隙度一渗透率交会图中点的分布极端分散，要计算实际的渗透率曲线是非常困难的。在用测井孔隙度估计渗透率的地方，关键的孔隙度-渗透率转换关系是糟糕的，因为其结果没有再现岩心分析数据中存在的极端分散状态。油藏描述的最新研究，要求重新估价渗透率模型，以便用一种简单的方式按比例放大来预测需要的特性，并输入到地质孔隙模型中使用。现在已经开发出一种预报渗透率的新方法。它以密度测井（RHOB）和岩相为基础，随机选择数据子群的岩心体积密度值。对每隔半英尺的测井深度点，岩心体积密度值是随机重复选择的，多次重复直到滑动时窗内的平均密度值，在标称的0．05g/cc的预置容限内，与RHOB测井曲线匹配为止。然后，把与选择的岩心体积密度值对应的岩心孔隙度和渗透率值当作为每个深度点选定的最后结果。这个方法复制了岩心孔隙度和渗透率值的统计分布，获得了各半英尺深度点的数值。我们把测量深度转换为SSTVD，并将0．5ft取样间隔按比例放大为1ft和2ft取样间隔。按比例放大的渗透率值与逐井分析的岩心塞得到的kH相匹配，也与从观察许多井的最大流量得到的kH一致。在提供与其他测量的渗透率值匹配情况下，按比例放大的渗透率值也可用在地质孔隙模型上。

简介：摘要： 现阶段，我国经济在快速发展，人们生活水平的提高，人们的用电量在近些年来呈现逐年递增的态势，随着人们生活质量的改善，变电站面临着新的机遇和更高的挑战。科技水平的提高为我国的变电站工作创造了发展基础，虽然取得了一系列的成就，但是在变电一次设备的运行过程中仍然存在一些弊端。因此，相关的工作人员应该加强科学技术的应用，使变电一次设备故障的负面影响得到有效把控。

简介：摘要：变电一次设备主要包括变压器、断路器，金属氧化物避雷器等。随着电网规模不断扩大，一次设备的稳定运行对电网运行质量具有非常大的影响，电力系统供电安全性与可靠性也面临着全新的挑战。变电一次设备作为整个电力系统运行的关键所在，必须要采取恰当的措施给予及时故障预测和故障检修，从而有效解决一次变电设备出现的种种问题，确保电力系统安全稳定运行。

简介：摘要：在科技强劲的推动下，人们的生活水平是日新月异，这也使得汽车跻身到民众日常出行的重要工具当中。然而，对车辆的频繁驾驶和其内在复杂的机械结构无疑会带来各式各样的故障风险，由此，如何对汽车进行维修保养显得尤为重要。本次研究中心是围绕汽车维修保养这一主题去进行的，主要的研究方向则是在对故障的预测和预防策略进行深入讨论。本文的研究方法首先是从大数据的角度出发，对大量的汽车故障实例数据进行全面的搜集与深度挖掘，再借助机器学习的算法进行对故障的预测；同时，结合汽车工程这一领域的专业知识，尽可能地去了解和研究汽车故障的成因以及发展成什么样的规律；在这样的基础上，根据预测的结果和对故障规律的了解，发表出一系列实用的故障预防策略。研究结果表明，数据驱动的汽车故障预测模型能够较早地预测出汽车可能出现的故障，从而为有效的预防策略提供了策略依据。同时，本文提出的故障预防策略既具有操作简便性，又具有较高的可行性和效果显著性，对提高汽车使用效率和人们生活品质具有一定的推动作用。总的来说，本研究在出发点、方法、结果和意义上都具有许多新颖之处，对目前汽车故障预测与预防工作有着重要参考价值，同时也为未来相关领域的研究提供了新的思路和方法。

简介：讨论了影响地震资料分辨率的主要因素和处理中的应对措施。强调了叠前处理信噪比与分辨率关系的重要性。分析了资料分辨率对储层预测的影响和高分辨率资料对储层反演的作用。解释结果对比表明，高分辨率资料对地质成像有积极影响。

简介：摘要：当今社会已经进入大数据时代，飞机维修工作也要以大数据技术为基础制定出相应的策略，通过分析飞机维修和大数据之间的关系，识别具体的维修子事件与整个飞机维修活动的关系，从而有效提高飞机维修工作的效率。文章先分析了飞机故障管理，随后介绍了维修大数据视域下飞机结构故障预测检验模式，最后介绍了维修大数据视域下飞机结构故障预测检验系统构建，希望能给相关人士提供有效参考。

简介：摘要: 本文旨在介绍电气设备健康状态监测与评估的重要性和方法。首先，我们概述了预测维护的三种常见方法：基于历史数据的预测模型、基于物联网的远程监测与预测以及基于数据驱动的预测维护。然后，详细探讨了电气设备健康状态监测与评估的内容，包括实时监测、数据分析、健康评估和提前维护。最后，强调了这些方法对于提高电气设备可靠性、降低故障风险和延长设备寿命的重要性。

简介：摘要：随着炼钢工业的快速发展，如何有效地预测和优化炼钢设备的故障维修成为一个重要问题。本文提出了一种基于人工智能的方法，旨在通过数据分析和预测模型来实现炼钢设备故障的预测，并提供优化的维修策略。

简介：摘要：当今社会已经进入大数据时代，飞机维修工作也要以大数据技术为基础制定出相应的策略，通过分析飞机维修和大数据之间的关系，识别具体的维修子事件与整个飞机维修活动的关系，从而有效提高飞机维修工作的效率。文章先分析了飞机故障管理，随后介绍了维修大数据视域下飞机结构故障预测检验模式，最后介绍了维修大数据视域下飞机结构故障预测检验系统构建，希望能给相关人士提供有效参考。

简介：摘要：随着电厂自动化程度的增加，提高关键设备的有效性运行和可维护性也变得非常重要。然而，在我国的发电设备运行过程中，由于设备长期处于恶劣的工作环境，并且设备故障具有突发性、不规律性以及检测技术手段不完善等特点，这就使得在设备运行过程中可能会发生各种各样的故障。如果不能及时地发现和解决这些故障，就可能导致设备安全问题，给发电厂带来很大的经济损失。

简介：摘要：铁路交通的建设和安全运行是我国交通网络建设的重要内容，也是直接关系着居民日常出行的便利及安全的重要因素。随着我国铁路交通建设的不断发展，技术水平不断提升，对故障的诊断和处理能力也不断提升，在高铁动车组的运行过程中，对故障的预测和处理能力是保障高铁动车组安全运行的关键，故障预测与健康管理系统（ HPM ）的应用，借助现代化的技术实现了对高铁动车组的运行安全。本文通过探讨高铁动车组故障预测与健康管理关键技术，为高铁动车的安全运行提供保障。

简介：摘要道岔转换设备作为故障率较高的关键铁路信号设备，在铁路运营维护工作中需要投入大量人力和物力。基于信息感知、无线通信、物联网、云平台和专家系统等新型技术，提出一种道岔转换设备故障诊断与预测系统设计，可在线监测道岔转换设备的运行状态，对故障进行实时诊断和精确定位，为实现故障预测与健康管理提供支撑。

简介：摘要：船舶机电综合故障诊断与预测技术是近年来船舶领域的研究热点课题之一。该技术通过综合利用数据采集、处理、故障信息提取与分析等方法，实现对船舶机电系统故障的准确诊断和未来故障的预测。在具体实践中，船舶企业可以通过安装传感器和利用机器学习、统计学等方法，实时监测和分析船舶机电系统的运行状态，提前预警可能发生的故障，并提供维修建议。此外，一些船舶企业还采用基于物理模型的方法，结合传感器数据和仿真模型，进行故障预测和故障原因定位。这些研究与实践对于提升船舶的安全性、可靠性和运行效率具有重要意义。

简介：摘要：随着工业技术的快速发展，电气设备在各个领域的应用日益广泛，其运行稳定性与安全性对于保障生产和生活至关重要。然而，电气设备在运行过程中常因各种因素出现故障，导致生产中断或安全事故。因此，对电气设备进行故障诊断与预测成为研究热点。深度学习具有强大的特征提取和模式识别能力，为电气设备故障诊断与预测提供了新的解决思路。本研究旨在利用深度学习技术，通过对电气设备运行数据的深度挖掘与分析，实现故障的早期发现与预测，提高设备的维护效率和使用寿命，为工业生产的稳定运行提供有力保障。

简介：摘要：