چگونه تصویربرداری صوتی نقص های GIS را مکان یابی می کند

در سال‌های اخیر، فناوری تصویربرداری صوتی برای شناسایی نقص در GIS به طور سریع توسعه یافته است. این فناوری مکان‌یابی مستقیم منبع صدا را ممکن می‌سازد و به کارکنان عملیات و نگهداری کمک می‌کند تا روی مکان دقیق نقص در GIS تمرکز کنند، بنابراین کارایی تحلیل و حل نقص را افزایش می‌دهد.

مکان‌یابی منبع صدا تنها گام اول است. ایده‌آل‌تر خواهد بود اگر انواع معمول نقص در GIS بتوانند با استفاده از هوش مصنوعی (AI) به طور خودکار شناسایی شوند و همچنین پیشنهادات هوشمندانه‌ای برای استراتژی‌های نگهداری ارائه شود.

نقص‌هایی مانند پرکن‌های آزاد، حرکت بلورهای جوش و اجزای محافظ داخلی آزاد که صدای غیرعادی ایجاد می‌کنند، در حال حاضر می‌توانند با استفاده از فناوری تصویربرداری صوتی مکان‌یابی شوند.

با این حال، به دلیل تفاوت‌های ساختاری بین واحدهای GIS از تولیدکنندگان مختلف و مدل‌های مختلف، همچنین تفاوت‌های کانفیگوراسیون بی‌ها در پروژه‌های مهندسی، سیگنال‌های صوتی تولید شده غالباً ویژگی‌های ذاتی خاص خود را دارند. این موضوع پیچیدگی و چالش‌های فنی را به تشخیص نقص در GIS با استفاده از تصویربرداری صوتی اضافه می‌کند.

پیشرفت بیشتر نیازمند همکاری نزدیک بین متخصصان صوتی و کارشناسان قطعات شبکه الکتریکی است، تلفیق دانش حوزه و تجربه میدانی برای آزمون‌های تکراری، تصفیه و بهینه‌سازی روش‌ها و الگوریتم‌های تحلیل سیگنال‌های صوتی و ارتعاشی مبتنی بر مهندسی.

با پیشرفت مداوم در فناوری تصویربرداری صوتی و بهبود کارایی الگوریتم‌های AI، استفاده از فناوری‌های پیشرفته‌تر به طور قابل توجهی کارکرد کارکنان عملیات و نگهداری در محل را کاهش خواهد داد.