利用回归和聚类分析研究火力发电厂燃料油设施空化器故障统计

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注解: 技术流程管理的主要任务之一是减少现有设备的紧急情况和故障。 在机器和机构运行过程中获得的统计数据需要进行适当的数学处理，以分析技术过程的动态，并建立偏差，影响因素和故障之间的关系。 回归和聚类分析是处理这些数据的方便工具。 空化系统的故障是一个必不可少的，并在同一时间在科学期刊照明不足的话题。 空化器是相对常见的技术装置，允许将油库燃料油的技术参数保持在所需的水平（粘度，含水量，粘合性能）。 在加里宁格勒地区火力发电厂的燃料油场上使用空化器的实践表明，这些技术装置可以相对经常发生故障。   因此，在断开或限制向火力发电厂供应所需体积的气体的情况下，可以使用燃料公园的燃料油储备。 反过来，空化系统的故障可能导致无法进入储备燃料，并因此导致发电关闭。 因此，确保能源安全的问题与空化系统的可靠性密切相关。 在这项研究中，分析了一系列关于燃料油场空化器功能参数和故障时刻的累积统计信息。 使用回归和聚类分析来处理数据阵列，从而可以确定故障类型与影响因素之间的关系，并根据其对空化设备的影响程度对因素的权重进行排序。 根据数学处理和数据分析的结果，已经制定了建议，以确保空化器的技术可靠性更高，重组其维护系统并减少故障数量。

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