锅炉专工与技术员考试试题解析

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"锅炉专工、技术员考试题及答案" 本文主要涵盖了锅炉专工和技术员的考试题目和答案,涉及了多个与锅炉操作、维护和安全相关的知识点。以下是相关知识点的详细说明: 1. **热风再循环**:热风再循环的主要作用不是提高预热器出口温度,而是调整和稳定燃烧室的温度,确保燃烧过程的稳定。 2. **制粉系统启动与停止**:启动制粉系统时,应适当控制送风,避免造成燃烧不稳定;停止时,为了保持炉膛内的通风,通常会增大送风量。 3. **停炉过程中的蒸汽过热度**:停炉过程中,蒸汽过热度应维持在一个安全范围内,一般不低于50℃,以防止蒸汽冷凝导致的金属应力和腐蚀。 4. **启动过程中的炉膛温度**:锅炉启动过程中,并非炉膛温度越高越好,过高可能导致金属部件过热,影响设备寿命。 5. **水位计的使用**:在投入水位计之前预热,可以防止因温差过大而产生的水蒸气导致的误读。 6. **锅炉超压水压试验**:超压力水压试验的压力通常是工作压力的1.25倍,而不是1.5倍,以确保安全。 7. **阀门密封面研磨**:阀门的阀芯和阀座研磨不应直接进行,而应在专用平台上进行,以保证密封面的质量。 8. **联轴器找中心**:找中心的目的是确保转动设备的同心度,以减少运行中的振动和磨损。 9. **油压千斤顶使用**:使用油压千斤顶时,必须垂直放置且要有稳固的基础,防止侧倾,但木板作为基础的描述可能不准确,应使用坚实的地面或垫铁。 10. **筒式钢球磨煤机**:筒式磨煤机入口端的螺旋导向筋方向应与罐体旋向相反,以便于煤粉输送。 此外,题目还涉及到以下几个方面: 11. **锅炉底部加热**:在点火前投入底部加热装置是为了促进水循环,改善着火条件,节省启动费用,以及缩短并汽时间。 12. **排烟温度升高**:可能是受热面积灰、结焦,过剩空气系数过大,制粉系统运行不合理,或是给水温度下降等原因。 13. **受热面吹灰**:定期吹灰是为了减少热阻,提高热效率。 14. **三冲量给水调节系统**:三冲量包括汽包水位、给水流量和蒸汽流量,用于自动调节。 15. **烟道响声和排烟温度**:这可能是由于省煤器管损坏导致烟气路径改变。 16. **煤粉着火准备阶段**:主要特征是析出挥发分,这是煤粉点燃的前兆。 17. **磨煤机停止后的抽净余粉**:目的是防止煤粉自燃和下次启动时带负荷。 18. **屏式过热器积灰或水冷壁结焦**:会导致过热汽温升高,影响锅炉效率。 这些知识点体现了锅炉操作中的重要技术和安全规范,对于从事相关工作的人员来说,理解和掌握这些内容至关重要。
2024-09-06 上传
1 目标检测的定义 目标检测(Object Detection)的任务是找出图像中所有感兴趣的目标(物体),确定它们的类别和位置,是计算机视觉领域的核心问题之一。由于各类物体有不同的外观、形状和姿态,加上成像时光照、遮挡等因素的干扰,目标检测一直是计算机视觉领域最具有挑战性的问题。 目标检测任务可分为两个关键的子任务,目标定位和目标分类。首先检测图像中目标的位置(目标定位),然后给出每个目标的具体类别(目标分类)。输出结果是一个边界框(称为Bounding-box,一般形式为(x1,y1,x2,y2),表示框的左上角坐标和右下角坐标),一个置信度分数(Confidence Score),表示边界框中是否包含检测对象的概率和各个类别的概率(首先得到类别概率,经过Softmax可得到类别标签)。 1.1 Two stage方法 目前主流的基于深度学习的目标检测算法主要分为两类:Two stage和One stage。Two stage方法将目标检测过程分为两个阶段。第一个阶段是 Region Proposal 生成阶段,主要用于生成潜在的目标候选框(Bounding-box proposals)。这个阶段通常使用卷积神经网络(CNN)从输入图像中提取特征,然后通过一些技巧(如选择性搜索)来生成候选框。第二个阶段是分类和位置精修阶段,将第一个阶段生成的候选框输入到另一个 CNN 中进行分类,并根据分类结果对候选框的位置进行微调。Two stage 方法的优点是准确度较高,缺点是速度相对较慢。 常见Tow stage目标检测算法有:R-CNN系列、SPPNet等。 1.2 One stage方法 One stage方法直接利用模型提取特征值,并利用这些特征值进行目标的分类和定位,不需要生成Region Proposal。这种方法的优点是速度快,因为省略了Region Proposal生成的过程。One stage方法的缺点是准确度相对较低,因为它没有对潜在的目标进行预先筛选。 常见的One stage目标检测算法有:YOLO系列、SSD系列和RetinaNet等。 2 常见名词解释 2.1 NMS(Non-Maximum Suppression) 目标检测模型一般会给出目标的多个预测边界框,对成百上千的预测边界框都进行调整肯定是不可行的,需要对这些结果先进行一个大体的挑选。NMS称为非极大值抑制,作用是从众多预测边界框中挑选出最具代表性的结果,这样可以加快算法效率,其主要流程如下: 设定一个置信度分数阈值,将置信度分数小于阈值的直接过滤掉 将剩下框的置信度分数从大到小排序,选中值最大的框 遍历其余的框,如果和当前框的重叠面积(IOU)大于设定的阈值(一般为0.7),就将框删除(超过设定阈值,认为两个框的里面的物体属于同一个类别) 从未处理的框中继续选一个置信度分数最大的,重复上述过程,直至所有框处理完毕 2.2 IoU(Intersection over Union) 定义了两个边界框的重叠度,当预测边界框和真实边界框差异很小时,或重叠度很大时,表示模型产生的预测边界框很准确。边界框A、B的IOU计算公式为: 2.3 mAP(mean Average Precision) mAP即均值平均精度,是评估目标检测模型效果的最重要指标,这个值介于0到1之间,且越大越好。mAP是AP(Average Precision)的平均值,那么首先需要了解AP的概念。想要了解AP的概念,还要首先了解目标检测中Precision和Recall的概念。 首先我们设置置信度阈值(Confidence Threshold)和IoU阈值(一般设置为0.5,也会衡量0.75以及0.9的mAP值): 当一个预测边界框被认为是True Positive(TP)时,需要同时满足下面三个条件: Confidence Score > Confidence Threshold 预测类别匹配真实值(Ground truth)的类别 预测边界框的IoU大于设定的IoU阈值 不满足条件2或条件3,则认为是False Positive(FP)。当对应同一个真值有多个预测结果时,只有最高置信度分数的预测结果被认为是True Positive,其余被认为是False Positive。 Precision和Recall的概念如下图所示: Precision表示TP与预测边界框数量的比值 Recall表示TP与真实边界框数量的比值 改变不同的置信度阈值,可以获得多组Precision和Recall,Recall放X轴,Precision放Y轴,可以画出一个Precision-Recall曲线,简称P-R