SF6气体组分含量分析

SF6气体作为GIS内部绝缘介质,放电时会分解产生特征气体。不同放电能量下,SF6分解产物有差异。研究其组分和含量,有助于分析GIS内部缺陷。文中对SO2、H2S、CF4、CO及CO2五种特征气体含量进行了分析。

SF6气体作为GI S内部的绝缘介质, 当GI S内部发生放电时, 放电产生的热量使SF6气体分解, 产生各种特征气体, 不同的放电能量, 产生的热量不同, SF6气体在不同温度下分解的产物也有所差异, 所以有效的研究SF6气体组分个含量, 有助于对GI S 内部缺陷类型及缺陷特点的分析。
主要对SF6气体组分特征气体五种含量进行分析: SO2、 H2S、 CF4、 CO及CO2。
(1 ) SO2气体: 放电或高温过热500℃以上的代表产物。
(2) H2S气体: 放电或高温中热固型环氧树脂等有机绝缘材料的分解产物,存在H2S表明不仅存在放电, 且放电故障位置可能存在于固体绝缘材料附件。
(3) CF4气体: 含碳元素有机材料被电弧放电后的分解产物, 断路器灭弧喷口为该材质, 所以可作为灭弧喷口的烧伤程度及灭弧室寿命的参考。
(4) CO及CO2: 有机绝缘材料受热分解产物, 聚酯乙烯、 绝缘纸、 绝缘漆在1 25-1 30℃即开始裂解。 所以可作为设备过热特征参考气体。

内容概要:本文介绍了ENVI Deep Learning V1.0的操作教程,重点讲解了如何利用ENVI软件进行深度学习模型的训练与应用,以实现遥感图像中特定目标(如集装箱)的自动提取。教程涵盖了从数据准备、标签图像创建、模型初始化与训练,到执行分类及结果优化的完整流程,并介绍了精度评价与通过ENVI Modeler实现一键化建模的方法。系统基于TensorFlow框架,采用ENVINet5(U-Net变体)架构,支持通过点、线、面ROI或分类图生成标签数据,适用于多/高光谱影像的单一类别特征提取。; 适合人群:具备遥感图像处理基础,熟悉ENVI软件操作,从事地理信息、测绘、环境监测等相关领域的技术人员或研究人员,尤其是希望将深度学习技术应用于遥感目标识别的初学者与实践者。; 使用场景及目标:①在遥感影像中自动识别和提取特定地目标(如车辆、建筑、道路、集装箱等);②掌握ENVI环境下深度学习模型的训练流程与关键参数设置(如Patch Size、Epochs、Class Weight等);③通过模型调优与结果反馈提升分类精度,实现高效自动化信息提取。; 阅读建议:建议结合实际遥感项目边学边练,重点关注标签数据制作、模型参数配置与结果后处理环节,充分利用ENVI Modeler进行自动化建模与参数优化,同时注意软硬件环境(特别是NVIDIA GPU)的配置要求以保障训练效率。
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