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梁少华、乔宗良:电厂智慧监盘及预警诊断平台研究(复述,能源研究与利用2023.1)

电站设备由于长期在振动、磨损、高温等较为恶劣的环境中运行容易发生故障,且设备在发生故障的早期阶段具有隐蔽性,从而对运行人员监控机组状态产生干扰,无法在设备故障早期阶段做出预警,就会影响运行人员的判断,造成重大损失。因此对电厂设备进行在线监测与故障早期预警,是保障电站设备运行可靠性以及建设现代智慧电厂的重要手段。对此本文利用电站DCS?系统中存储的热工过程数据,基于神经网络算法将设备测点组合抽象为预警模型,采用模块化设计,开发了燃煤火电智慧监盘及预警诊断平台。实践表明,该平台可以在设备劣化阶段早期迅速报警,通过Web?端通知现场运行人员,真正实现了燃煤火电智慧监盘。

  • 2025-01-17
  • 阅读427

中小热电机组能耗指标体系构建与经济性诊断(王亚欧论文《火电机组能耗指标体系构建与经济性诊断研究》思考)

数据挖掘技术已广泛应用于传统火电行业的节能优化运行与管理,但目前基于数据挖掘的机组运行优化方法往往缺乏普遍性和实操性,针对少量典型工况挖掘得到的参数目标值,无法给予实际运行机组全面的指导。

  • 2025-01-17
  • 阅读249

振动分析:查看您运行中的机械设备

机械设备振动的增加或变化通常表明存在问题。任何懂机械的人都知道,异常的振动意味着需要进行维护,以防问题进一步恶化。振动分析是利用振动来深入了解机械状态的科学。通过理解振动信号,就像在观察一个正在运转的机器,看到机器内部的工作情况。平衡、润滑、轴承和齿轮的状态,都可以从一个振动信号中独立识别出来。

  • 2025-01-17
  • 阅读252

指标矩阵构建

通过调研,我们通常将业务过程理解、绩效管理通过业务过程矩阵、业务绩效矩阵落地。这些内容,指导BI业务方案的设计,包括指标体系、可视化、数据等,最终通过技术将这些方案在技术工具中实现。

  • 2025-01-17
  • 阅读238

数据指标体系搭建与行业实践

数据指标体系是业务分析的基础,可用于快速定位异常、监测运营效果和评价业务健康度。 搭建指标体系的一般流程包括明确业务目标和需求、定义指标维度和度量方法、建立数据采集和处理机制、设计数据存储和查询方案以及实现数据可视化和报告。

  • 2025-01-17
  • 阅读245

王晓炜、韩诚良:循环流化床锅炉旋风分离器提效减阻分析(复述.洁净煤技术2024.8)

旋风分离器是循环流化床( CFB)?锅炉的核心部件,其分离效率影响锅炉燃烧特性和环保特性,其运行阻力影响风机选型和厂用电耗,分离器的提效减阻对CFB?锅炉至关重要。通过对某300 t /h?锅炉旋风分离器开展模拟,得出喉口流速、筒体直径、锥体长度、中心筒直径及插入深度等关键参数对分离器效率和阻力的影响规律。基于模拟结果,对3 MW?循环流化床中试实验台的分离器进行了结构改造及实验验证,实验结果与模拟一致。结果表明,增加筒体直径、锥体长度、中心筒插深,均会提升分离效率,同时不会增加阻力;?增加喉口流速能够提升分离器效率,但阻力增加明显。并将该结论运用于新一代锅炉设计中,使得锅炉的床料品质、燃烧特性、环保特性得到大幅改善。

  • 2025-01-17
  • 阅读306

旋转机械振动故障原因及特征识别

机泵等设备的异常振动,不仅影响设备的正常运行,降低设备的稳定性和可靠性,损坏轴承等关键部件,缩短其使用寿命,甚至引发更大的机械故障,影响生产效率和产品质量,及时准确识别故障隐患至关重要。本文着重梳理旋转机械振动故障原因及其特征识别。

  • 2025-01-17
  • 阅读244

转动设备常见振动故障频谱特征及案例分析

转子不平衡是由于转子部件质量偏心或转子部件出现缺损造成的故障,它是旋转机械最常见的故障。 结构设计不合理,制造和安装误差,材质不均匀造成的质量偏心,以及转子运行过程中由于腐蚀、结垢、交变应力作用等造成的零部件局部损坏、脱落等,都会使转子在转动过程中受到旋转离心力的作用,发生异常振动。

  • 2025-01-17
  • 阅读257
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2025年,全球人工智能市场规模达到3909亿美元,中国人工智能核心产业规模突破9000亿元。AIAgent细分市场以49.6%的年复合增长率高速扩张,制造业应用大模型的企业比例在一年之内从9.6%跃升至47.5%。从2024年初,中国日均词元(Token)调用量为1000亿;至2025年底,跃升至100万亿;2026年3月,已突破140万亿,两年增长超千倍。这些数字背后,是一场深刻变革的加速到来-人工智能正在从"能力突破"走向“系统重构”。

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2026酒店业人工智能与自动化应用报告:应对当下挑战塑造未来价值

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2026科研分类与结构化数据的价值研究报告

无论是在自然科学、工程技术,还是经济与社会科学领域,高质量的科研分析均依赖经过验证且结构化的数据。一个管理得当的数据库,如果同时具备全面的元数据,能够与其他数据源实现互操作,其用途将更加广泛。科研本身如此,科研信息与分析亦然。本报告聚焦科睿唯安及其科学信息研究所(ISI)所采用的一系列方法与流程,旨在确保数据、分类结构及相关元数据等关键要素,始终处于Webof Science文献计量数据库及其相关产品的核心位置。

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2026年从供给焦虑到需求韧性—大变局下的中国能源安全与战略重构白皮书

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