線路故障
常見的線路故障　

短路性故障：有兩相短路和三相短路,多為制造過程中留下的隱患造成。

接地性故障：電纜某一芯或數芯對地擊穿，絕緣電阻低于10kΩ稱低阻接地，高于10kΩ稱為高阻接地。主要由于電纜腐蝕、鉛皮裂紋、絕緣干枯、接頭工藝和材料等造成。

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當大多數人的目光還聚焦在虛擬經濟領域時，身在其中的互聯網巨頭卻反其道而行，把手中的橄欖枝拋向了制造業。近日，CEO扎克伯格在社交媒體上稱，已開啟了歷、進的硬件實驗室。未來十年，將建造各種東西，從Oculus頭部設備，到太陽能飛機。目的是為了讓連接世界的進程變得更快。制造業的小清新綜合實驗室位于加州總部的一個角落，眼看上去就像一座空曠的工廠。

斷線性故障：電纜某一芯或數芯全斷或不完全斷。電纜受機械損傷、地形變化的影響或發生過短路，都能造成斷線情況。

混合性故障：上述兩種以上的故障。

電力電纜線路故障原因及對策　

外力損傷：在電纜的保管、運輸、敷設和運行過程中都可能遭受外力損傷，特別是已運行的直埋電纜，在其他工程的地面施工中易遭損傷。這類事故往往占電纜事故的50%。為避免這類事故，除加強電纜保管、運輸、敷設等各環節的工作外，更重要的是嚴格執行動土制度。

保護層腐蝕：地下雜散電流的電化腐蝕或非中性土壤的化學腐蝕使保護層失效，失去對絕緣的保護作用。解決辦法是，在雜散電流密集區安裝排流設備；當電纜線路上的局部土壤含有損害電纜鉛包的化學物質時，應將這段電纜裝于管內，并用中性土壤作電纜的襯墊及覆蓋，還要在電纜上涂以瀝青。

過電壓、過負荷運行：電纜電壓選擇不當、在運行中突然有高壓竄入或長期超負荷，都可能使電纜絕緣強度遭破壞，將電纜擊穿。這需要過加強巡視檢查、改善運行條件來及時解決。

戶外終端頭浸水：因施工不良，絕緣膠未灌滿，致終端頭浸水，終發生。因此要嚴格執行施工工藝規程，認真驗收；加強檢查和及時維修。終端頭漏油，破壞了密封結構，使電纜端部浸漬劑流失干枯，熱阻增加，絕緣加速老化，易吸收潮氣，造成熱擊穿。發現終端頭滲漏油時應加強巡視，嚴重時應停電重做。

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全行業經濟增長速度減緩,但主要經濟指標仍實現正增長；在市場倒逼和引導下，結構調整步伐加快,轉型升級力度加大。展望2016年，行業發展仍有較大下行壓力，困難和依然很多，但信心和決心仍在。機械工業將貫徹落實的和十八屆三中、四中、五中全會精神，認真落實經濟工作決策部署，以實施《制造2025》為抓手，以市場為導向、以企業為主體，以創新為根本，在保持機械工業平穩發展的基礎之上，推進機械工業結構調整、轉型升級、降本增效，努力實現行業的發展。

防火防爆
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發電廠、變電站及工礦企業都大量使用電力電纜，一旦電纜起火，將會引起嚴重火災和停電事故，此外，電纜燃燒時產生大量濃煙和氣，不僅污染環境，而且危及人的生命安全。為此，應電力電纜的防火。

起火原因

電纜起火的原因

電力電纜的絕緣層是由紙、油、麻、橡膠、塑料、瀝青等各種可燃物質組成，因此，電纜具有起火的可能性。導致電纜起火的原因是：

（1）絕緣損壞引起短路故障。電力電纜的保護鉛皮在敷設時被損壞或在運行中電纜絕緣受機械損傷，引起電纜相間或鉛皮間的絕緣擊穿，產生的電弧使絕緣材料及電纜外保護層材料燃燒起火。

（2）電纜長時間過載運行。長時間的過載運行，電纜絕緣材料的運行溫度超過正常發熱的允許溫度，使電纜的絕緣老化干枯，這種絕緣老化干枯的現象，通常發生在整個電纜線路上。由于電纜絕緣老化干枯，使絕緣材料失去或降低絕緣性能和機械性能，因而容易發生擊穿著火燃燒，甚至沿電纜整個長度多處同時發生燃燒起火。

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（3）油浸電纜因高差發生淌、漏油。當油浸電纜敷設高差較大時，可能發生電纜淌油現象。淌流的結果，使電纜上部由于油的流失而干枯，這部分電纜的熱阻增加，使紙絕緣焦化而提前擊穿。另外，由于上部的油向下淌，在上部電纜頭處騰出空間并產生負壓力，使電纜易于吸收潮氣而使端部受潮。電纜下部由于油的積聚而產生很大的靜壓力，促使電纜頭漏油。電纜受潮及漏油都增大了發生故障起火的機率。

（4）中間接頭盒絕緣擊穿。電纜接頭盒的中間接頭因壓接不緊、焊接不牢或接頭材料選擇不當，運行中接頭氧化、發熱、流膠；在做電纜中間接頭時，灌注在中間接頭盒內的絕緣劑不符合，灌注絕緣劑時，盒內存有氣孔及電纜盒密封不良、損壞而漏入潮氣，以上因素均能引起絕緣擊穿，形成短路，使電纜起火。電氣自動化網

（5）電纜頭燃燒。由于電纜頭表面受潮積污，電纜頭瓷套管破裂及引出線相間距離過小，導致閃絡著火，引起電纜頭表層絕緣和引出線絕緣燃燒。

（6）外界火源和熱源導致電纜火災。如油系統的火災蔓延，油斷路器火災的蔓延，鍋爐制粉系統或輸煤系統煤粉自燃、高溫蒸汽管道的烘烤，酸堿的化學腐蝕，電焊火花及其他火種，都可使電纜產生火災。

:咸陽電力電纜YJV22多少錢工業大數據與互聯網不同的是，它和行業的業務結合得十分緊密，因此，對于企業的行業積累以及對行業業務的深入理解，都有很高的。而且工業大數據的分析相對要準，要有十分清楚的邏輯關系。企業大數據分析能使部門之間的數據更為協同，并由此對市場需求缺口進行預測，同時更為靈活的流程，更自動化的生產設備快速地裝配調度，進行智能地生產。但是，就目前來看，在國內做工業大數據應用的企業并不少，然而真正擁有自主知識產權、核心的企業卻不多。