K60 Pro官方停產 第三方瞬間漲價
雖然沒有官方宣布，但Redmi的一些高管也已經透露了，Redmi K60 Pro已經停產且不會補貨，這一切都是為了即將到來的K60 Ultra鋪路，屬于廠家的正常操作。但有意思的是該機在停產之后
風電葉片巡檢需求分析
發展可再生能源是實現我國碳中和目標的重要手段，是解決我國能源需求和環境問題的有效方式。風電作為一種清潔能源，在碳中和過程中扮演重要角色，有效提升能源采集效率。雙碳目標下，新能源電力在能源和電力消費中的比例快速提升。
然而，占據到風機總成本 24% 的風機葉片，是風力發電機的核心部件之一，同時也是成本最高的零部件，運行狀態直接關系到風機的性能以及效益。由于全天候高空工作，風機葉片時刻遭受著各種介質侵蝕或影響，承受載荷大，使得風機葉片故障、破損出現頻率高，而為保證發電機組的正常工作和壽命，風電巡檢人員需定期對風機葉片進行巡檢。
葉片損傷若沒有及時發現，帶病運行下存在安全隱患，同時影響機組的氣動性能，造成捕風性能下降。據 2020 年來倒塔機組不完全統計數據得出，“葉片撞塔”是倒塔的重要因素與直接導火線。不可否認的是，葉片的生命周期管理、缺陷監測手段和維護成本等現實問題，正在很大程度上制約著風力發電的智能化、可持續性發展。
風電機組葉片巡檢挑戰重重
風電機組葉片的巡檢存在著多個挑戰，其一是點位分散，機組間距大于 2.5 倍的機組風輪直徑；其二是占地面積廣，10 萬千瓦風場占地面積超過千萬平方米；其三是位置偏遠，多位于偏遠的山區、荒漠、海上等地；最后是不可避免的高空作業，風機輪轂高度在 70-170 米之間，巡檢管理困難重重。人工檢查不可避免存在作業時間的不確定性，并且伴隨著潛在的高空巡檢危險風險。也因此，人工巡檢方式已逐漸無法滿足日益增長的風電巡檢需求。近年來，無人化巡檢技術不斷涌現，其能夠利用前端巡檢系統和人工智能 AI 算法，在不需要長時間段的認為干預情況下進行自主操作或管理，對工業巡檢影響逐漸顯著。
當前，以無人化、全天候、視頻監測的智能無人巡檢系統被認為是最符合風電葉片巡檢的發展方向。一方面，利用清晰度較高的視頻監控系統代替人工巡檢作業，可有效降低人員風險，保障生命安全。
智能化、無人化巡檢技術分析
無人化巡檢系統主要采用光學、聲學、熱學等三種檢測技術對風電葉片進行檢測，其中又以光學為主。光學技術采用的是可見光攝像頭進行巡檢，一般為人工檢測或人工智能檢測兩大類型。
基于風電機組的超高特性，目前基本上是通過無人機攜帶高清或超清可見光攝像機，對風機葉片進行拍攝，巡檢拍攝到的數據上傳云服務，后臺經由人工審核，判斷葉片缺陷并進行人工定位，對人員的依賴性比較大，容易存在漏檢的情況。
雖然當前逐漸出現由無人機進行拍攝于關鍵部位識別，并自動形成巡檢數據報告，但無人機形式自身所存在的“限時段”“一旦失聯墜毀損失巨大”等缺點依舊難以避免。一個不可忽視的現實問題就是，因風電場往往地處偏遠，風機排布分散，部分塔位與人車所能到達的地方存在的高度差可以超過 1000 米，甚至超過 2000 米，這對于無人機巡檢的可靠性提出了相當巨大的挑戰。從前端觀測、中端分析到最后的維修，現階段幾乎處于“刀耕火種”的原始人時代，這在風機越來越大、越來越高，以及海上風電越來越發展的背景下，傳統的巡檢方式顯得既危險又低質低效。
國產 8K 監控廠商博冠光電目睹行業情況，決定通過 8K 超高清前端采集技術打造風機超高清智能巡檢系統，助力風電場實現風機集中統一管控。其利用旗下運用多年的 8K+AI 技術建立設備在線智能監測系統，結合前端 8K 攝像機設備進行遠程智能巡視，達到運維管理過程中的可視可聽。
旗下 S 系列 8K 監控攝像機采用 M4/3 畫幅 CMOS, 相比普通變焦相機，它的拍攝范圍更廣，拍攝內容更全面。同時，16 倍于 1080P 的分辨率又能保證拍攝畫面的清晰度，確保圖像放大后依然能清晰地展示出葉片表面磨損、凹痕等各種細節情況。風機葉片轉動時，葉尖瞬時速度可高達 200-300 公里 / 小時。如果快門速度達不到一定要求，拍攝出的畫面就會出現變形和拖影，直接影響風機葉片的巡檢效果。因此，快門速度是影響風機智能巡檢的重要因素之一。博冠 8K 攝像機快門速度最快可達 1/156250 秒，完全滿足高速轉動時清晰記錄風機葉片的條件，真實還原葉片高速轉動時的瞬時狀態。
前端超高清采集技術對風機葉片進行智能抓拍，上傳至系統進行 AI 檢測，及時發現異常并告警，將巡視結果分級推送給值班人員，實現人工巡視向智能巡視的模式轉變，為“無人值班、少人值守、集中監控”的智能化運維管理新模式提供有力支撐。減少運維人員例行巡視工作量，降低巡檢人員高空作業風險，實現智能高效的設備數字化、精細化管理。
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