Kontakt Nozzle Ablation de hêz dikilîna sf6 yên bi dana balî
Pêşveger û Baxandina Çapkanên Vîjanîn SF6
1. Paşnav û Metodên Pêşvegiriyê Tradîsyonel
Vîjanîn SF6 vîjanîn di sisteman de çendkirin derbaran şortkirtin û berzêdekirin. Ji bo piştgirî daneytî û ewlehiyê wan, çawaçînan derbaraya baxandina rastî û pêşvegirina xebitên sernav, xebitên arke, û çapkanên gaz. Ev baxandinan bi tevahî dixwestin daneytîya werzekirinê ya wan parçeyan û bêtikin hewceyên werezekirin.
Berfireh, ev baxandinan li ser pir kriteriya hatine bas kirin:
Demê Zaman: Mînak, ji bo vîjanîn SF6 yek demîn zivîrîn da ku 12 sal pêk tîne kar kirin, destnîşana baxandina xebitên.
Operasyonên Elektrîk: Mînak, ji bo 2000 operasyon elektrîk, destnîşana baxandina.
Operasyonên Serxwestin: Mînak, ji bo 10 operasyon serxwestin da ku hedef kirin, destnîşana baxandina.
Kriteriya Yekbûyî: Jîna pir kriteriya van bi tevahî bikar înin ji bo birayê herêmî.
Lê, dema xwe, metodên baxandinê yên li ser dem û hejmara operasyonan hate nîşan didin da ku wan di navbera wêneyên. Hişyar, wan baxandinan alîkar ênîya ewleh û daneytîya peranti, lê wan nayê herdem jî biguheztin werzekirinê ya rastî ya xebit û çapkan. Tani, wan baxandinan dikarin girdîn, nekînin, û risyan bikevin di navbera baxandinên internax û anjîmîn, ku dikarin werbiguhin peranti.
2. Têkiliyê Arkeyê di Parametreyên Vîjanînê de
Arka procesi termal û elektrîk e ke bi rêjiyê serperestina vîjanîn dikin. Di navbera keskirinê ya şortkirtinên vîjanîn, arka dikin têkilîyê di parametreyên vîjanînê de bi ablasyonê ya çapkan. Ablasyonê ya çapkan dema ku materiala çapkan ji bo temperatûra bilindî ya arkê werezerdikin. Ev proses divêkhatiye bi serperestina vîjanîn dikin:
Zêdetirina Presiyonê ya Kamerê: Di dema ablasyonê de, mîqdara çapkan werezêrin û presiyonê di kamerê de zêde bike. Ev presiyonê zêde bike serperestina arkê bi rengas bike.
Zêdetirina Mîqdara Çapkan: Zêdetirina çapkan dikin gas zêde bike bişopîne ser arka, ku hewceyên çendkirin dikin û temperatûra arkê wereherike. Lê, ev tani serperestina vîjanîn dikin.
Nêzîkî, procesi ablasyonê ya çapkan divêkhatiye bi serperestina vîjanîn dikin. Di dema keskirinê ya şortkirtin, ablasyonê bişopîne hewceyên arkê, zêdetirina mîqdara gas, û zêdetirina çizîna gas di navbera xebitên arkê, ku wereherike şansê serperestinê.
3. Berhemkirina Intensîteya Ablasyonê û Pirsiyariya Wê
Li ser têkiliyê yên ablasyonê ya çapkan di serperestina vîjanîn de, berhemkirina intensîteya ablasyon (yani, zêdetirina diametra çapkan) û hesabkirina malabla ablasyonê kareshiye ye. Berhemkirina rastî ya ablasyonê alîkar ênîya perantiyan bi malpera vîjanîn û girîngkirina kararên baxandina din.
Intensîteya ablasyonê bi metodyên van dikin berhemkirin:
Pêşvegirina Bîsînî: Bi pêşvegirina vîjanîn û herîn werzekirinê ya çapkan. Ev metoda hêsan e, lê dikarin girdîn û risyan bikevin, wekî di navbera.
Tecnîkyên Deteksiyonê Neneşîn: Tecnîkyên deteksiyonê neneşîn, mînak termodetektî, û testa ultrasonik, bi tevahî bikar înin ji bo baxandina vîjanîn. Ev tecnîkyên dikarin berhemkirina ablasyonê û problemên din bi tevahî bikar înin.
Analîza Malper û Modelkirina Prediktîf: Bi analîza malperên operasyon ênîya vîjanîn û modelkirina fizîkiya ark, model prediktîf dikin berhemkirina intensîteya ablasyonê. Ev yekem dikarîn baxandinên pêşvegirî bingehin û efektiyêta baxandina baxibin.
4. Derêja Wekheviyê
Ji bo baxandina efektîv û daneytîya vîjanîn SF6 vîjanîn, strategiyên baxandina din dikarin bi tevahî li ser monîtorya şert û teknolojîya tanîndanê bikar înin. Monîtorya real-time di parametreyên operasyon ênîya vîjanîn de (mînak, baran, vîje, û temperatûra), bi algoritmayên analîza malperên avancê, dikarin berhemkirina rastî ya ablasyonê û şert ênîya parçeyên girîng. Ev yekem dikarîn baxandinên neneşîn û bingehin bingehin, endamê perantiyan zêde bike, û mebla baxandina bingehin.
Tani, peyserokî di sînasya materialan de dikarin li ser çapkanên bi qederîya zêde û ablasyonê bingehin. Karanîna materialên nû dikarin serperestina vîjanîn û serperestina vîjanîn bingehin, ku wereherike têkiliyên ablasyonê.
Metoda Peyvînandina Ablasyonê ya Çapkan di Vîjanîn Vîjanîn de
1.Prinçipalên Peyvînandina Ablasyonê ya Çapkan
1.1 Goreyên Sinyalên Presiyon û Ablasyonê ya Çapkan
Zanîngeha nîşan didin ku ablasyonê ya çapkan, ku zêdetirina diametra çapkan, werezerdikin karakteristikên gas flow di vîjanîn de. Ev guhê werezerdikin serperestina presiyon, ku werezerdikin sinyalên presiyon ênîya sensoran. Spesifik, ablasyonê ya çapkan dikin du têkiliyê:
Guhê di Forma Sinyalê de: Zêdetirina diametra çapkan werezerdikin reza gas, ku werezerdikin forma sinyalê.
Guhê di Xarakteristikên Spektral de: Ablasyonê ya çapkan tani werezerdikin xarakteristikên spektral ênîya sinyal, taybetmend di rûnda frekansa bilindî de.
Bi analîza wan sinyalên presiyon, dikarin berhemkirina rastî ya ablasyonê ya çapkan.
1.2 Destnîşankirina û Peyvînandina Sensoran
Ji bo peyvînandina sinyalên presiyon, sensoran dikarin destnîşan bikin di navbera xebitên vîjanîn de:
Peyvînandina Yek Pôle: Her pôle valva di binî de, ku dikarin bikar înin ji bo sensoran. Ev destnîşan dikarin peyvînandina sinyalên presiyon ênîya yek pôle, ku wereherike serperestinê di navbera pôle ênîya.
Peyvînandina Se Pôle: Di navbera operasyon standard de, se pôle bi tubeên mesîn dikarin pê veşin, bi valva pêveşandiya sereke. Ji bo peyvînandina sinyal, valva pêveşandiya sereke dikarin bikar înin, ku sinyal dikare were serperestinê di navbera sînê sinyal ênîya.
Ji bo peyvînandina rastî, sensoran presiyon ênîya piezoelektrik bi amplyfîkerên şarazîn dikarin bikar înin. Malperên presiyon dikarin tomberin di dema operasyonê de hatiye serperestinê ya şesîn.
Sinyal Nefilterand: FFT dikarin bikar înin ji bo analîza sinyal ênîya nefilterand.
Sinyal Filterand: Filtera low-pass 100 Hz dikarin bikar înin ji bo rakirina sinyalên frekansa bilindî, ku tikandin sinyalên frekansa nezîk.
Şekil 1 û 2 nîşan dide malperên presiyon û spektra, ku nîşan dide xarakteristikên sinyal ênîya presiyon.
Royenda Şert ênîya Çapkan bi Machine Learning
Ji bo baxandina efektîv û daneytîya vîjanîn, studiya bikar înin algoritma machine learning bi metoda k-Nearest Neighbors (k-NN). Prosesa dikarin bi tevahî:
Çêkerkirina Xarakteristik: Xarakteristikên girîng dikarin çêker kirin ji sinyalên presiyon, mînak, peak û valley values, komponentên frekansa, etc. Wan xarakteristik dikarin bikar înin ji bo algoritma machine learning.
Model Training: Modela k-NN dikarin tarîn bikin ji bo malperên çapkan û elektroda. Di tarîn de, algoritma dikarin nearest neighbors bikin bi tevahî feature distances.
Royenda Malperên New: Ji bo malperên new, modela tarîn dikarin bikar înin ji bo royenda şert ênîya çapkan û elektroda.
Ev yekem dikarîn berhemkirina ablasyonê ya çapkan û şert ênîya parçeyên girîng bi tevahî, ku nayê pêşvegirina gas chamber, û baxandina efektîv û daneytîya vîjanîn.
Destnîşanka bi sensor presiyon ji bo ablasyonê ya çapkan (foto ji barka no 1)
Malperên raw di valva pêveşandiya sereke de (blue), sinyal filterand (red) (foto ji barka no 1)
Spektra frekansa malperên raw di metodê presiyonê de (foto ji barka no 1)
Perjameni Metodê Presiyonê Transient ji bo Ablasyonê ya Çapkan Vîjanîn Vîjanîn
1. Çêkerkirina Xarakteristikên Sinyalên Filterand û Nefilterand
Di navbera sinyalên filterand û nefilterand, dikarin çêker kirin xarakteristikên zi. Wan xarakteristik dikarin xarakteristikên unik ênîya sinyalên peyvînandina dikin, û girîngin ji bo nîşan dana şert ênîya çapkan. Li ser dispersiyonê zi wan xarakteristik, nayê çareserkirina direk di navbera şert ênîya ablasyon. Ji bo çareserkirina vê pirsgirêka, algoritma k-Nearest Neighbors (k-NN) dikarin bikar înin.
Algoritma k-NN dikarin vectora n-dimensiyon bikin ji bo her peyvînandina, ku n nîşan dide xarakteristikên zi. Derêja di navbera du vector dikarin hesabkirin bi tevahî Euclidean distance, bi tevahî weighting variance. Ev yekem dikarîn algoritma têkiliyên ablasyon ênîya serperest bikin bi tevahî informasyon ênîya xarakteristikên zi.
2. Avantaj û Pirsgirêka Metodê Presiyonê Transient
Metodê presiyonê transient avantaj e ku dikarin bi tevahî implement kirin bi tevahî valvanên pêveşandina sensoran. Lê, pirsgirêka sereke yekem dikare dispersiyonê zi state indicators (xarakteristik), ku wereherike rojenda şert ênîya çapkan. Ji bo çareserkirina vê pirsgirêka, scale ênîya xarakteristik dikarin optimize bikin bi tevahî sensitivity analysis. Ji bo hilbijartin xarakteristikên zi, dikarin kombin bikin hêmane xarakteristikên zi bi algoritma k-NN classification, ku dikarin baxandina efektîv û daneytîya vîjanîn.
3. Değerandina Algoritmanên Classification
Di navbera algoritmanên classification, nîşan didin ku algoritma k-NN, bi tevahî Euclidean distance, dikarin error rate ênîya zêde bikin di cross-validation de. Ev kombinasyon ênîya xarakteristik û algoritma k-NN dikarin bikar înin ji bo classification ênîya malperên field ji bo tipên vîjanîn. Ji bo malperên vîjanîn, ev yekem dikarîn classification bikin bi tevahî çareser.
