DL/T 1423-2015 在役发电机护环超声波检测技术导则 电力行业标准 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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商品名称：  DL/T 1423-2015 在役发电机护环超声波检测技术导则 电力行业标准(骑马订) ISBN：  155123.2792 出版社：  中国电力出版社 出版时间：    装帧：  骑马订 作者：  国家能源局 编   定价：  9.00

商品编号:203963  原价:￥9.00  一口价:￥7.65  折扣:85%折  立即节省:￥1.35

本标准是根据国家能源局《关于下达2011年第一批能源领域行业标准制（修）订计划的通知》（国能科技[2011]号文）的安排进行制订的。护环是汽轮发电机的重要部件，其材料多采用整体合金锻钢（奥氏体无磁钢）。处于运行工况中的发电机护环，不仅承受旋转应力,同时存在着应力腐蚀及电烧伤等因素，易诱发裂纹类缺陷。由于奥氏体无磁钢具有晶粒粗大的特点，超声波在其内部传播时,因晶界散射和吸收引起的衰减严重,使超声波检验变得困难。为保障机组的安全经济运行，在广泛征求有关专家意见的基础上制定了本标准。本标准的附录A为规范性附录，附录B为资料性附录。

本标准由中国电力企业联合会提出。本标准由电力行业电站金属材料标准化技术委员会归口。本标准主要起草单位：西安热工研究院有限公司。本标准参加起草单位：国网河北省电力公司电力科学研究院、徐州电力试验中心、粤电沙角C电厂、华能武汉发电有限责任公司、山东瑞祥模具有限公司、常州超声电子有限公司、宁夏大坝发电有限责任公司。本标准主要起草人：李建民、牛晓光、王维东、刘长福、李树军、徐少波、欧阳微、万骥、王雄华、刘锴、张红军、魏忠瑞、潘振新、李昌、夏福庆、孟永乐。

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智能制造中的无损检测技术应用前沿 图书简介 本书全面深入地探讨了当前智能制造领域中无损检测（NDT）技术的最新发展、关键技术及其在提升产品质量、保障设备可靠性方面的核心作用。内容涵盖了从传统无损检测方法的优化升级到尖端智能化、集成化检测系统的构建，旨在为工业界、科研机构及高等院校师生提供一份兼具理论深度与工程实践指导价值的参考手册。 第一部分：无损检测技术的基础与发展脉络 本部分首先回顾了无损检测技术在工业领域数十年来的发展历程，强调了其从定性评估向定量化、高精度、高效率方向演进的趋势。详细阐述了无损检测的基本物理原理，包括电磁学、声学、光学、辐射学等在缺陷识别中的基础应用。 1.1 现代无损检测方法的分类与原理深化 深入分析了超声波检测（UT）、射线检测（RT，包括数字射线和计算机辅助断层扫描）、液体渗透检测（PT）、磁粉检测（MT）、涡流检测（ET）等主流方法的物理基础、适用范围、局限性及最新的技术改进。特别关注了相控阵超声（PAUT）和聚焦超声波成像（FUT）在复杂结构和材料内部成像方面的突破。 1.2 传统方法的智能化升级 探讨了如何将先进的信号处理算法、机器学习模型集成到传统的无损检测设备中，以实现数据的自动识别、分类和趋势预测。例如，在涡流检测中引入深度学习模型进行涡流信号的特征提取和自动判读，显著提高了对微小表面裂纹的检出率和准确性。 第二部分：面向高端装备的先进无损检测技术 本卷聚焦于航空航天、大型能源装备（如风力发电机组、燃气轮机叶片）、压力容器和先进复合材料等对可靠性要求极高的领域，介绍当前最具前瞻性的检测技术。 2.1 导波与Lamb波检测技术 详细介绍了利用导波（如板波、轴向导波）实现对长距离结构（如管道、桥梁缆索）快速、大面积健康监测的方法。重点阐述了Lamb波在复合材料结构中早期损伤（如分层、基体开裂）的敏感性和识别策略。内容包括激励/接收机制、信号衰减模型及基于时间反演的定位技术。 2.2 线性/非线性超声波检测（NLUT）在疲劳损伤评估中的应用 线性超声主要关注声波速度和衰减，而非线性超声则通过分析高阶声学响应（如二次谐波、调制效应）来敏感地检测材料内部由应力、微裂纹或塑性变形引起的结构非均匀性。这对于评估材料的残余寿命和早期疲劳损伤具有无可替代的优势。 2.3 电磁声换能技术（EMAT）的工程化应用 EMAT作为一种无需耦合剂的超声波激励和接收技术，是实现管道、高温部件和带锈表面快速检测的关键。本书系统梳理了不同激励模式（如洛伦兹力、磁致伸缩效应）下的EMAT设计，并提供了其在高温环境下进行内壁腐蚀检测的实际案例分析。 2.4 激光超声与光学检测技术 激光超声（LUS）因其非接触、高空间分辨率的特性，被广泛应用于材料表征和高温检测。同时，介绍了利用白光干涉、电子散斑干涉（ESPI）等光学方法，对结构进行微小形变、振动模式和早期裂纹扩展的实时监测技术。 第三部分：无损检测的数据化、智能化与标准化 本部分转向工业4.0和智能制造的大背景，探讨如何将无损检测数据转化为可操作的工业信息资产，并实现检测过程的自动化和标准化管理。 3.1 无损检测数据采集与处理的标准化框架 讨论了统一数据接口（如NDT-XML、TDM）在不同检测设备间的数据互操作性中的作用。强调了数据预处理（去噪、基线去除、增益优化）对后续智能分析的决定性影响。 3.2 缺陷识别与分类的深度学习模型 详尽介绍卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等在分析超声波C扫描图、射线图像、涡流波形中的应用。内容包括模型的训练集构建、迁移学习的应用、以及如何解决工业现场数据稀疏性和不平衡性的问题。重点分析了模型的可解释性（Explainable AI, XAI）在关键工业决策中的重要性。 3.3 远程诊断与资产健康管理（PHM）的集成 阐述了如何将实时或周期性的无损检测数据接入企业的资产性能管理系统（APM）。通过构建数字孪生模型，实现对关键部件剩余使用寿命（RUL）的预测性评估，从“定期维护”彻底转向“状态检修”。 3.4 自动化检测系统的设计与验证 本章提供了关于设计全自动化或半自动化检测工作站的工程指南，包括机器人路径规划、传感器集成、反馈控制机制的建立。强调了自动化检测系统在面对几何复杂工件时，如何通过自适应算法保证检测覆盖率和重复性，并遵循国际/国家级检测标准的要求进行系统验证。 结论与展望 本书最后总结了智能无损检测技术在未来工业领域的发展趋势，包括超高频检测、多模态数据融合、量子传感技术在无损检测中的潜在应用，以及对检测人员跨学科能力的新要求。本书力求为读者提供一个全面、前瞻且实用的技术蓝图，以应对现代工业对质量控制日益严苛的挑战。

评分☆☆☆☆☆

这本书的结构设计简直是一门艺术，它不像一般的技术手册那样干巴巴地堆砌公式和流程，反而像是在讲述一个关于“如何确保关键部件永不失误”的史诗。开篇部分对超声波物理原理的梳理，虽然我有些地方需要查阅中学物理知识来辅助理解，但作者巧妙地将这些基础理论与实际应用场景无缝对接，让原本晦涩难懂的概念变得直观起来。尤其是在介绍不同探头选择和耦合剂使用的章节，那种“对症下药”的细致入微，让我仿佛置身于一个高标准的实验室中，每一步决策都必须经过深思熟虑。此书的语言风格非常务实，几乎没有多余的修饰词，每一个句子都像一个精准的指令，直奔主题，高效至极。这让我在阅读过程中，需要全神贯注，稍有走神，就可能错过一个关键的技术要点。这种阅读体验，与其说是享受知识的流动，不如说是在接受一次高强度的思维训练。

评分☆☆☆☆☆

最近偶然翻阅了一本关于设备维护的专业书籍，书名很有意思，让人立刻联想到精密检测和严格标准。虽然我不是电力行业的专业人士，但那种对技术规范的执着和对细节的关注，还是深深吸引了我。整本书的装帧和排版都体现出一种严谨的工业美学，纸张的质感也相当不错，让人在阅读那些复杂的图表和公式时，心情都能保持平和。我特别欣赏作者在行文中展现出的那种对“万无一失”的追求，仿佛每一步操作都关乎着巨大的安全责任。书中对检测流程的描述极其详尽，从环境准备到仪器校准，再到最终的数据分析，几乎没有遗漏任何可能影响结果的变量。这种对规范的坚持，即便对于门外汉来说，也能感受到其背后蕴含的巨大工作量和专业深度。读罢此书，我对于那些在幕后默默守护我们用电安全的工程师们，多了一份由衷的敬佩。他们所依据的标准，绝非凭空捏造，而是无数次实践、失败与经验教训的结晶。

评分☆☆☆☆☆

这本书给我的整体感觉是：权威、全面，并且极具操作指导性。它没有过多地纠缠于理论的哲学思辨，而是将重心放在了“如何将理论转化为可执行的现场标准”上。我注意到书中对数据记录和报告撰写的规范性要求非常高，这体现了电力行业对可追溯性的重视。每一个检测周期、每一次参数调整，都要求有详尽的文字和图像记录，这几乎构建了一套完整的“设备健康数字档案”。这种对过程记录的强调，远超出了普通维护指南的范畴，它实际上是在构建一个长期运行的风险管理模型。对于那些希望将自己的工作流程提升到国际标准水平的技术人员来说，这本书无疑提供了一个现成的、经过时间检验的蓝图。

评分☆☆☆☆☆

我发现这本书在图文结合方面做得非常出色，这是很多技术文献的通病——要么图文分离，要么图片质量低下。但在这本书里，那些流程图和剖面示意图简直是教科书级别的存在，线条的粗细、标注的位置，都经过了精心设计，极大地降低了理解复杂结构的难度。我特别留意了其中关于“缺陷特征识别”的部分，作者通过大量的实际案例对比，展示了不同类型的内部瑕疵在超声波图像上呈现出的截然不同的“指纹”。这种对比学习法，比单纯的文字描述有效率高出百倍。它不仅仅是在教你“做什么”，更重要的是教你“为什么这么做”以及“看到这个结果意味着什么”。对于一个追求完美工艺的人来说，这本书提供了一套完整的、可追溯的质量保证体系，让人感到踏实和可靠。

评分☆☆☆☆☆

阅读体验上，这本书更像是一本操作手册，而非轻松读物，需要带着工具箱去阅读。我个人比较欣赏它在“不确定性管理”方面的处理方式。书中坦诚地讨论了超声波检测的固有局限性，例如表面粗糙度、材料声学特性变化可能带来的干扰，并针对这些干扰因素提供了切实可行的补偿或规避策略。这种直面问题的态度，比那些只歌颂技术的“完美方案”更具说服力。它教导读者，真正的专业不是消除所有不确定性，而是在已知的不确定性中，依然能做出最稳健的判断。因此，这本书不仅仅是一本技术指南，更像是一部关于如何在复杂工业环境中做出审慎决策的“智者之言”。