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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2016年，鋼材出口超出預期，由此構成需求的一大亮點。海關統計數據顯示，今年1-8月全國出口鋼材7635萬噸，展望新一年內鋼材出口形勢，將呈現兩大特點：其一是鋼材出口繼續較大數量規模。因為推動2016年鋼材出口的上述兩大因素，在新一年內繼續存在。值得的是，G20以后，各國主要是發達或許借鑒經驗，在繼續寬松貨幣的同時，加大財政支出，實施主導下的基礎設施投資，以增加需求，振興實體經濟。

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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尚存制約發展因素從我國耕整地產業發展路線圖可以看出，自我對標產業平臺、產品品質取得了顯著成績，但在整體品質、可靠性方面與跨國公司產品仍有差距。因此，在創新能力、突破、機組協同等方面需要協同推進、整體提升。首先，自主創新能力不高。農機具企業習慣于引進、消化和吸收的傳統路徑，缺乏自主創新的具體舉措。一是創新手段和能力不足，成為制約自主創新的主要。農機具企業普遍創新資源投入不足，創新績效考核不符合科研工作規律。

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毒氣，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。

:南寧控制電纜KVV多少錢在工業大數據的領域里，我們除了要繼續關心人為數據或與人相關的數據，更多的要關注機器數據或工業數據與人的行為數據的融合。大數據以及工業大數據的特性數據本身不會為你帶來價值，數據的也不會讓我們的制造業更先進，數據必須轉成信息后才會對產業產生價值。智能工廠與環境系統的無縫交互，設備能夠有自我意識和自學能力，在未來可以實現更高程度的智能控制和優化控制。目前自學設備還遠未達到工業實施階段。制造業企業有著大量的數據，從內部而言，積累了大量的內源數據，包括運維、、流程、等。