-
公开(公告)号:CN115860534A
公开(公告)日:2023-03-28
申请号:CN202211510215.9
申请日:2022-11-29
申请人: 国网安徽省电力有限公司电力科学研究院 , 国网安徽省电力有限公司超高压分公司 , 国家电网有限公司 , 中国石油大学(华东)
IPC分类号: G06Q10/0639
摘要: 本发明提出了一种大型充油设备泡沫灭火剂多场景综合性能评价方法及系统,首先构建指标库,根据不同场景选择合适的指标。采用熵权法计算权重,最用基于TOPSIS法综合评价。本发明考虑了大型充油设备运行环境的复杂性,提出多场景下泡沫灭火剂优选方法,并通过建立大型充油设备泡沫灭火剂多场景综合性能评价体系,实现泡沫灭火剂在不同场景下入网时灭火性能、环境友好性、经济性的综合评价,完成对入网泡沫灭火剂应对多场景下大型充油设备火灾能力的综合评价,筛选能够满足应对不同场景下大型充油设备火灾的优选泡沫灭火剂。
-
公开(公告)号:CN115060627A
公开(公告)日:2022-09-16
申请号:CN202210640555.7
申请日:2022-06-08
摘要: 本发明公开了一种泡沫灭火剂铺展性和稳定性的测试装置及测试方法,包括泡沫供应装置、实验装置和数据采集系统;泡沫供应装置的输出端设置在实验装置顶部;实验装置包括加热装置、可视燃烧池和标尺,加热装置顶部设置可视燃烧池,可视燃烧池的侧壁固定有标尺,泡沫供应装置的输出端设置在可视燃烧池顶部;数据采集系统包括第一图像采集设备和第二图像采集设备,第一图像采集设备的采集端设置在可视燃烧池顶部,第二图像采集设备的采集端设置在标尺一侧。本发明的优点在于,该装置结构简单、制造成本低,重复性强且方便操作,不仅能实现不同温度燃料表面铺展性的测量,还能实现泡沫的稳定性能的测量。
-
公开(公告)号:CN115060627B
公开(公告)日:2024-07-26
申请号:CN202210640555.7
申请日:2022-06-08
IPC分类号: G01N11/00 , G01N31/12 , G01N33/00 , G06T7/00 , G06T7/62 , G06V10/25 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08
摘要: 本发明公开了一种泡沫灭火剂铺展性和稳定性的测试装置及测试方法,包括泡沫供应装置、实验装置和数据采集系统;泡沫供应装置的输出端设置在实验装置顶部;实验装置包括加热装置、可视燃烧池和标尺,加热装置顶部设置可视燃烧池,可视燃烧池的侧壁固定有标尺,泡沫供应装置的输出端设置在可视燃烧池顶部;数据采集系统包括第一图像采集设备和第二图像采集设备,第一图像采集设备的采集端设置在可视燃烧池顶部,第二图像采集设备的采集端设置在标尺一侧。本发明的优点在于,该装置结构简单、制造成本低,重复性强且方便操作,不仅能实现不同温度燃料表面铺展性的测量,还能实现泡沫的稳定性能的测量。
-
公开(公告)号:CN115754163A
公开(公告)日:2023-03-07
申请号:CN202211510166.9
申请日:2022-11-29
摘要: 本发明公开一种便携式泡沫灭火剂检测装置,包括泡沫产生系统、汇流单元、泡沫液析液器、测量系统;汇流单元包括汇流板、支架;支架包括前支架和后支架,前支架和后支架均转动固定在汇流板的下表面,并能收纳于汇流板下表面;泡沫产生系统朝向汇流板喷射泡沫,泡沫沿汇流板汇流至泡沫液析液器;测量系统包括天平、计算单元本发明通过可折叠的汇流单元,便于收纳和打开,也便于放置到手提箱内,现场组装时间短。计算单元可直接记录各个阶段的重量并计算,无需工作人员手动记录和计算,从而保证结果的准确性。
-
公开(公告)号:CN115112821A
公开(公告)日:2022-09-27
申请号:CN202210641701.8
申请日:2022-06-08
摘要: 本发明公开了一种泡沫灭火剂灭油火污染特性研究试验平台,包括箱体、燃烧装置、泡沫灭火装置、烟气探测装置、残留物采集装置、数据采集系统、数据接收系统和控制系统;所述燃烧装置包括称重机构、油盘和挡板,所述烟气探测装置包括集烟罩、排烟管、气体采样器和烟气分析仪;所述残留物采集装置包括套筒、活塞机构、过滤网和液体收集盒;所述数据采集系统包括热电偶和红外热像机。本发明的优点在于,该试验平台能够实现泡沫灭火剂与油火作用下火灾残留物的污染特性研究,同时还能够实现泡沫灭火剂不同释放方式的灭火有效性的研究。
-
公开(公告)号:CN218923673U
公开(公告)日:2023-04-28
申请号:CN202223199013.5
申请日:2022-11-29
申请人: 国网安徽省电力有限公司超高压分公司 , 国网安徽省电力有限公司电力科学研究院 , 国家电网有限公司
摘要: 本实用新型公开一种泡沫灭火系统混合性能检测装置,属于变电站消防安全技术领域,包括泡沫液管路、消防水管路以及数据采集器;泡沫液管路包括第一入口接头和第一出口接头,入口接头和出口接头之间通过管路串接泡沫流量监控器;消防水管路包括第二入口接头和第二出口接头,第二入口接头和第二出口接头之间通过管路串接消防水流量监控器;数据采集器的数据采集端分别与泡沫流量监控器和消防水流量监控器连接,数据采集器连接用于显示泡沫灭火系统工作参数的显示器。本实用新型通无需在停电检修计划期内展开性能测试,在被保护设备带电情况下,即可实现泡沫灭火系统性能检测。
-
公开(公告)号:CN116126013A
公开(公告)日:2023-05-16
申请号:CN202211600102.8
申请日:2022-12-12
申请人: 国网安徽省电力有限公司超高压分公司 , 国家电网有限公司
发明人: 朱仲贤 , 马欢 , 刘文涛 , 朱元付 , 吴翔 , 汪运 , 汪伟伟 , 刘鑫 , 杜鹏 , 郭振宇 , 蒲道杰 , 蔡科伟 , 黄道钧 , 张学友 , 郭龙刚 , 杜瑶 , 常文婧 , 徐蒙福 , 臧春华 , 陈迎 , 翁凌 , 杨乃旗 , 邵华 , 沈国堂 , 魏南 , 施雯
IPC分类号: G05D1/10
摘要: 本发明实施例提供一种无人机高精度降落的方法、系统及可读存储介质,属于无人机技术领域。所述方法包括:获取基准站的真实位置;获取卫星定位与所述基准站的真实位置的对比;根据所述卫星定位和真实位置的对比获取定位误差;所述无人机根据所述定位误差得到其所在的当前位置;将所述无人机的当前位置转入三维坐标系中;获取所述无人机需要降落的降落点;将所述降落点转入到所述三维坐标系中;根据所述无人机和所述降落点在三维坐标系中的位置确定所述无人机的飞行路径;根据所述飞行路径,所述无人机降落至所述降落点上。该方法可以使得无人机精准的降落在降落点。
-
公开(公告)号:CN115862132A
公开(公告)日:2023-03-28
申请号:CN202211475369.9
申请日:2022-11-23
申请人: 国网安徽省电力有限公司超高压分公司 , 国家电网有限公司
发明人: 吴翔 , 刘文涛 , 朱仲贤 , 马欢 , 刘鑫 , 杜鹏 , 郭振宇 , 蒲道杰 , 蔡科伟 , 黄道钧 , 张学友 , 郭龙刚 , 杜瑶 , 常文婧 , 徐蒙福 , 朱元付 , 汪运 , 汪伟伟 , 翁凌 , 杨乃旗 , 邵华 , 沈国堂 , 魏南 , 施雯 , 臧春华 , 陈迎
IPC分类号: G06V40/20 , G06V20/40 , G06V10/764 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/045 , G06N3/0464
摘要: 本发明实施例提供一种基于多融合网络的深度学习的行为识别与动作的检测方法,属于计算机视觉技术领域。所述检测方法包括:获取待检测的视频数据;按照预定的帧数周期从所述视频数据中截取多个图像;将所述多个图像进行分组,以构成至少两个图像组;预设多个训练完成的深度学习网络,且每个所述深度学习网络与所述图像组一一对应;将每个所述图像组输入所述深度学习网络中,以得到对应的检测结果;根据所述检测结果中概率最大的前三个结论进行投票,以得到最终的检测结果。该检测方法能够在适应小体积化的现场设备的同时,保证算法的准确率。
-
公开(公告)号:CN115842409A
公开(公告)日:2023-03-24
申请号:CN202211516268.1
申请日:2022-11-29
申请人: 国网安徽省电力有限公司超高压分公司 , 国家电网有限公司
IPC分类号: H02J13/00
摘要: 本发明实施例提供一种智能变电站采样回路同源数据比对方法,属于变电站设备安全领域。所述方法包括:获取采样回路的同源数据;对采集的所述同源数据按照类型不同进行分组;判断分组后的所述同源数据是否大于0.1倍的二次定额值;当分组后的所述同源数据大于0.1倍的二次定额值后,判断分组后的所述同源数据是否大于与其对应的设定门槛阈值;当分组后的所述同源数据大于所述设定门槛阈值,则向外发出告警。该方法可以实时将保护的采样数据进行对比,并在结果有异常时发出告警。
-
公开(公告)号:CN115830315A
公开(公告)日:2023-03-21
申请号:CN202211472120.2
申请日:2022-11-23
申请人: 国网安徽省电力有限公司超高压分公司 , 国家电网有限公司
发明人: 马欢 , 刘文涛 , 刘鑫 , 朱元付 , 朱仲贤 , 汪运 , 汪伟伟 , 吴翔 , 杜鹏 , 郭振宇 , 蒲道杰 , 蔡科伟 , 黄道钧 , 张学友 , 郭龙刚 , 杜瑶 , 常文婧 , 徐蒙福 , 臧春华 , 陈迎 , 翁凌 , 杨乃旗 , 邵华 , 沈国堂 , 魏南 , 施雯
IPC分类号: G06V10/26 , G06V10/50 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0464
摘要: 本发明实施例提供一种基于深度学习的图像检测和分割的方法及系统,属于图像识别技术领域。所述方法包括:获取待检测和分割的图像;基于灰度直方图分布的方法在所述图像中获取候选框;采用CNN网络分别对每个所述候选框进行分类,以得到每个所述候选框的类别和对应的概率;按照概率从大到小的顺序,选择并分割出前N个候选框作为目标所在的区域。通过上述技术方案,本发明提供的基于深度学习的图像检测和分割的方法与系统通过将直方图灰度计算和CNN网络进行结合,直方图灰度计算在降低整体算法复杂度的同时,缩小了CNN网络进行目标检测的范围;而CNN网络具有较高的目标检测准确度,相较于现有技术而言,提高了目标检测与分割的准确度。
-
-
-
-
-
-
-
-
-