汽轮机进水或进冷气会引起汽缸变形、动静间隙消失发生碰磨、大轴弯曲等，直接表现为叶片的损伤与断裂、阀门及汽缸结合面漏汽、动静部分碰磨、推力瓦的烧损、汽轮机的高温金属部件产生永久变形、热应力引起金属裂纹影响使用寿命根据事故调查规程有关规定，对于大型机组，汽轮机进水或进冷气后如果产生上述后果均为重大设备事故。
设备到货后，按装箱单数量和图纸部位编号逐一核 ？ 对清点数量、型号，检查外观质量，作详细记录。如有缺件和损坏，按规定程序及时报告，要求尽快补换。
汽机润滑油系统的阀门为什么不能水平安装?因为阀门阀芯有时会脱漏，这是发电厂热力系统经常会发生的事，但是油系统可不能开玩笑，汽轮机润滑油系统阀门阀芯脱漏，就会引起轴瓦断油，最终是个毁机事故。
物流是企业生产的前提，更是企业运作的保障。面对全球经济增长下行风险加剧、各种新业态不断落地和外部环境不确定性增加等多重影响因素，企业为增强短期韧性与破除持久挑战，亚待通过推进智能制造与数字化转型来增强产品或服务质量、降低运营成本与提升经营效率。
OT设备、系统和流程之间的日益互联互通，持续推动工业运营加速数字化转型，企业云计算 服务、数据分析、数字孪生和机器学习等技术需求日益增长。此外，IT和OT环境的持续融合， 使以往相互隔离的两大环境实现无缝集成和数据交换。
在中国仓储与配送协会指导下，物联云仓《中国通用仓储市场动态报告》已连续发布61期。《报告》通过对物联云仓实时数据进行汇总。整理，全面反映我国32个主要物流节点城市的仓储设施平均租金水平和空置情况，体现通用仓储市场的供需动态变化，总结市场发展规律预测市场发展趋势，为了解仓储市场发展情况、合理投资提供参考依据。
受宏观因素影响，2023年上半年创投市场热度低迷，2023年上半年，创投市场共计披露融资事件4,367起，同比减少38.73%，披露融资金额3,010亿元，同比减少24.92%，融资事件数量与融资金额均为近年最低纪录。
2023年8月16日，腾讯发布2023年第二季度财报，其中指出：“视频号总用户使用时长同比几乎翻倍，2023年第二季度视频号广告收入超过人民币30亿元。”这似乎交出了一份还不错的答卷。
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本工程建筑为办公生产大楼，由地上32层、地下3层组成；其中1-5层为裙楼、6-32层为塔楼。地下1-3层含停车场、人防、设备用房；地上部分：主楼一层含公共大厅；5为设备转换层，11、22层为避难层，33层设置机房；6-10层、12-21层、23-32层为办公生产用房。
随着能源互联网的发展，能源系统智能化特征越来越突出，能 源开发、生产、传输、存储、消费 全过程的智能化水平快速提升，所 涉及的设备和系统将数以亿计，在 规划和运行过程中将产生海量数据， 且结构复杂、种类繁多、因实时性 要求高而快速增长。这些数据贯穿 着能源互联网各个环节，蕴含着巨 大的价值。
技术开发的迭代推进和技术应用的规模化积累，在推进数字技术不断取得新突破的同时，也使数字技术变得更加成熟和可靠。数字技术的先进性、复杂性、集成性与数字化系统覆盖面更广、界面更直观、操作更简单同步发展。人们能够随时随地访问功能越来越强大的数字化系统。
本工程为单缆无源系统，将为大楼提供全面无线通信信号覆盖，所设计的室内覆盖系统是为智能化大楼室内移动通讯信号覆盖的需要而提出的
在工业过程监测中，长期平稳特征在表示基本统计信息方面起着重要作用。然而，基于自编码器的方法通过实现原始数据的数值近似来提取深度特征，这可能会导致隐藏的平稳信息的破坏。为了解决这个问题，本文提出了一种基于平稳特征重构的协整堆叠自编码器模型，以在模型训练过程中保持长期均衡关系。推理标准。通过重构平稳特征，所提出的网络能够保留非平稳变量之间的有益关系。最后，在两种情况下验证了所提出方法的故障检测性能。
钢包炉气精炼、钢水温度、极梯度升压；光梯度增强机；灰狼优化：SHapley加法运算
现代工业装置普遍表现出规模大、过程长、多单元协同作业的特点，这使得时空分布具有内在性，质量稳定性通常难以保证。本文提出了一种基于质量相关时空信息分析的多单元协同监控框架。在该框架中，分别从单元级和过程级分析时空属性。首先，对于每个操作单元，采用当前特征提取策略构建质量监督时空支持区域。在该策略中，时间动态特征由具有注意力机制的长短期记忆（LSTM）网络提取。同时，利用互信息核主成分分析方法提取空间特征。其次，对于全厂过程，构建了一个三阶多单元时空特征张量进行特征融合。通过张量分解位置，探索了单元之间的相互关联和过程中的质量继承，并将原始特征空间分解为几个子空间。最后，在子空间上开发了一个多单元协同监测模型，并通过贝叶斯融合给出了综合监测结果，可以对监测结果进行合理的解释。所提出的框架在实际的热轧带钢生产过程中得到了验证。
现代制造过程通常包含多个子过程，过程变量的时空特征难以提取，这给传统的质量相关故障诊断带来了重大挑战。为了解决这个问题，我们提出了一种由图注意力网络驱动的故障检测模型——集成门控递归单元规范变量分析（GATRU-CVA）。首先，利用领域专家的知识和历史数据构建子块知识图。接下来，为全局变量构建了图注意力网络（GAT）的空间特征提取器。此外，使用子块知识图将全局空间特征划分为子块，并构建相应的时间特征提取器。然后，考虑到过程动态特性，使用CVA基于时空特征对过程进行建模，并计算相应的统计数据。阈值由核密度估计器（KDE）方法确定。最后，使用热轧带钢机过程（HSMP）的实际生产数据来验证所提出的模型。结果表明，该方法对HSMP的正确监测率（CMR）为97%与其他比较故障检测方法相比。关键词：规范变量分析、故障检测、门控递归单元（GRU）、图注意力网络（GAT）知识图。
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