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题名承压锅炉检验检测中新技术的应用研究
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作者
李想
高原
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机构
哈尔滨市特种设备监督检验研究院
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出处
《中文科技期刊数据库(引文版)工程技术》
2024年第4期0203-0206,共4页
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文摘
承压锅炉是工业生产的重要装置,承压锅炉的安全平稳运行对生产效率与产品质量有着直接影响。传统检验检测方法有很多局限性,例如检测周期长、效率低下、不易检测微小裂纹。无损检测、智能监测系统、数据分析技术等新技术应用显著提高检测精度与效率。通过实例分析可知,新技术应用既提高检测结果精度,又显示出提高承压锅炉安全运行的优越性,但是面临着成本与技术普及等挑战。
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关键词
承压锅炉
检验检测
新技术应用
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分类号
TM621.2
[电气工程—电力系统及自动化]
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题名高寒地区承压管道波纹补偿器抗腐蚀技术的研究
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作者
李想
姜万鑫
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机构
哈尔滨市特种设备监督检验研究院
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出处
《中国科技期刊数据库 工业A》
2024年第6期0046-0049,共4页
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文摘
文中全面地分析高寒地区的环境在考虑温度变化,湿度,土壤特性和水质条件等因素时对承压管道波纹补偿腐蚀产生的作用。本文对传统和先进抗腐蚀技术进行评价,指出现有技术所面临的问题和挑战。本文根据高寒地区这一特殊的环境,从波纹补偿器材料选择,结构设计,表面处理以及防腐涂层等方面开展了深入的研究工作。文章最后对高寒地区承压管道波纹补偿器抗腐蚀领域中绿色环保技术,智能化和自动化技术及长期监测和维修技术的发展方向进行了展望,指出了它在改善管道系统安全性,稳定性方面可能产生的作用。
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关键词
高寒地区
承压管道
波纹补偿器
抗腐蚀技术
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分类号
TB332
[一般工业技术—材料科学与工程]
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题名往复炉炉拱尺寸对燃烧性能影响的数值模拟研究
被引量:1
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作者
储继峰
邝平健
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机构
哈尔滨市特种设备监督检验研究院
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出处
《工业锅炉》
2021年第4期15-20,共6页
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文摘
利用FLUENT软件建立了往复炉燃烧的数值模拟模型,针对不同尺寸的前拱高度、前拱覆盖长度、后拱覆盖长度以及不同的后拱倾角进行了数值模拟研究,综合分析了炉拱尺寸对往复炉燃烧的影响,分析了炉内流场、前拱温度、后拱温度、炉排面热流密度分布等的变化,为往复炉的炉拱设计优化提供了可行性建议。
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关键词
往复锅炉
炉拱尺寸
数值模拟
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Keywords
reciprocating boiler
arch size
numerical simulation
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分类号
TK223.21
[动力工程及工程热物理—动力机械及工程]
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题名新形势下行政事业单位财务会计与管理会计融合的探讨
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作者
栾天跃
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机构
哈尔滨市特种设备监督检验研究院
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出处
《中文科技期刊数据库(全文版)经济管理》
2023年第5期147-150,共4页
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文摘
管理会计与财务会计是会计学科里极为重要的两个部分,两者之间是既紧密联系着,又有着较大的差别,在提升行政事业单位财务管理的工作质量,减少成本,并且提高经济效益,同时,在推动行政事业单位稳步发展中起着极为重要的作用。最近几年,伴随着科学技术的飞速发展和会计行业的改革,两者之间的融合已经成为发展所趋,在这样的背景下,本文对新形势下的行政事业单位的财务会计人员的职能转型分别进行了阐述,又从外部条件、内部条件两方面分别分析了财务会计与管理会计之间融合的必然性,最后对财务会计与管理会计融合的途径做出了进一步的探讨,希望通过本文能够为新形势下行政事业单位财务会计与管理会计的融合提供一些帮助。
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关键词
行政事业单位
财务会计
管理会计
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分类号
F715
[经济管理—产业经济]
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题名基于预算会计制度改革的财务管理
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作者
栾天跃
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机构
哈尔滨市特种设备检验研究院
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出处
《经济技术协作信息》
2022年第30期0195-0197,共3页
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文摘
在现阶段我国预算会计制度的改革背景之下,需要相关方面更加关注财务管理的相关内容,对于财务管理工作中存在的问题或者不足要深入分析,例如,对管理制度不够完善,信息化技术应用不足等问题都要高度关注,进而充分体现出应有的财务管理效能,在财务风险管控方面切实执行,这样才能为财务管理工作取得更明显成效提供必要保障,进而有效适应预算会计制度的相关改革要求。基于此,本文重点探究预算会计制度改革下的财务管理问题和解决对策等相关内容,希望本文的分析能够为财务管理工作取得良好成效提供一定参考。
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关键词
预算会计制度
改革发展
财务管理
相关问题
解决对策
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分类号
F
[经济管理]
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题名基于YOLO算法框架的曳引钢丝绳缺陷检测方法
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作者
梁滨
宋雪峰
高嘉
刘涛
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机构
哈尔滨市特种设备监督检验研究院
哈尔滨工程大学智能科学与工程学院
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出处
《无损探伤》
2023年第6期1-4,8,共5页
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文摘
针对目前钢丝绳缺陷质检效率低、精度不高、鲁棒性差的问题进行了研究,提出了一种基于YOLO算法框架的曳引钢丝绳缺陷检测方案,以Yolov5-n网络作为基础,为了更适用于缺陷检测,对其主干网络进行轻量化设计,引入深度可分离卷积,减少模型参数量,然后为了提高模型的表征能力,引入了CBAM注意力机制模块,减少对无用信息的关注度。经实验测试表明,改进后的网络针对钢丝绳的缺陷检测具有98.1%的精确度,相较于原网络检测精度提升4.9%,模型参数量减少11%,更能满足在曳引钢丝绳质检行业的工程应用。
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关键词
工业缺陷
曳引钢丝绳
深度学习
缺陷检测
YOLO
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Keywords
Industrial Defect
Wire Rope
Deep Learning
Defect Detection
YOLO
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分类号
TG115.28
[金属学及工艺—物理冶金]
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