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雷电是自然界中最为严重的自然灾害之一,加油站又是储存销售易燃易爆物品的场所。所以雷电无疑是加油站安全生产的主要隐患之一。因此做好加油站防雷电检测工作,保护国家财产和人民生命安全就显得十分重要。1雷电的产生与危害所谓雷电就是云与云之间、云与大地之间大规模的放电现象。雷电能量很大,据测算雷电对大地的电压一般在几百万伏到数千万伏,每次闪击放电的峰值电流平均为30kA以上,它的瞬时功率为109W~1012W以上,雷电通道的温度高达6000℃~10000℃以上,所以它的破坏力是相当大的。通常我们所说的雷击主… 相似文献
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湖北省雷暴日数与云地闪电密度关系研究 总被引:2,自引:0,他引:2
为了研究年雷暴日数与雷击大地年平均密度关系,以满足雷电防护工程设计、雷击风险评估和雷电灾害防御工作需要,采用湖北省ADTD雷电监测定位系统探测的2007--2010年云地闪电资料和雷电监测理论探测效率在95%以上的28个气象台站的年雷暴日数,对台站周围不同半径距离范围内年平均云地闪电次数与年平均雷暴日数进行统计分析。结果表明:在台站周围18~20km范围内,相关系数明显增大,其中18km范围内相关系数最大为0.8521。由此可以认为,观测人员一般只能听到观测站点周围18~20km左右的雷声。经统计计算,拟合年平均雷暴日数与雷击大地年平均密度关系式为:Nc=0.029Td^1.5。通过2011年检验表明,采用拟合方程:Nc=0.029Td^1.5计算各台站雷击大地年平均密度明显优于规范方程:Nc=0.024Td^1.3计算的效果。 相似文献
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闪电定位系统与人工观测雷电日参数对比分析 总被引:2,自引:0,他引:2
雷电日是反映雷电活动规律的重要参数。通过对重庆地区35个区县人工观测雷暴资料(1951—2009年)和闪电定位系统监测资料(1999—2008年)的数理统计,重点分析了人工观测雷暴日、闪电定位系统监测的雷电日和雷击大地密度特征。结果表明:人工观测的雷暴日数远小于闪电定位系统监测获取的数据;人工观测的雷暴日局限于个人差异和地形影响,而闪电定位系统监测的雷电日局限于探测方法和设备的灵敏性,不能完全客观反映各地区雷电活动规律;雷击大地密度客观真实反映各地雷电活动特征,在此基础上获得了有效反映雷电活动规律的雷电日参数,为雷电灾害风险评估与防雷设计提供参考。 相似文献
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分析了规范推荐的架空线路年平均雷击次数计算方法,提出方法中存在截收面积与雷击大地密度对应的雷电流幅值不匹配的问题。为解决该问题,文章以某一具体架空线路为例,介绍了针对全部雷电流幅值,应用积分法计算年平均雷击次数的方法,计算结果与规范推荐方法计算结果的比较说明了积分方法的精密性及结果的合理性。具体的分析、计算方法为:基于电气〖CD*2〗几何模型推导出与雷电流幅值有关的架空线路截收闪电宽度的计算公式,并通过对雷电流幅值频率分布规律的多项式拟合确定任意雷电流幅值的雷击大地密度,任一雷电流幅值对应的截收面积及对应的雷击大地密度的乘积即为该雷电流对应的年平均雷击次数,在该区域雷电流幅值的分布范围内对得到的雷击次数进行积分,即可得到考虑雷电流幅值分布特征的架空线路年平均雷击次数计算结果。 相似文献
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随着信息高速公路的发展,网络设备在各行各业都得到了广泛的应用,由于雷电在大气层中及雷击点周围造成强磁场和强烈放电。这些强磁场和强烈放电会给位于附近区域机房的网络设备造成严重损坏。因此,机房网络设备对雷击的防护就显得特别重要。 相似文献
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针对《建筑物防雷设计规范》(GB500572010)中的年预计雷击次数计算公式的结果对建筑物进行防雷分类时存在不合理情况,分析探讨了公式中相关参数的修正建议:雷击次数校正系数K的取值除了考虑自然环境因素,还增加社会环境因素校正系数,作为K值的补充;用建筑物所在地区的年最大雷暴日Tdmax和雷击大地的年最大密度Ngmax来代替年平均雷电目Td和雷击大地的年平均密度Ng。 相似文献
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利用闪电监测定位系统获取的洪雅县2011—2015年地闪数据,分析洪雅县境内雷电流强度、陡度等参数,结合GB50057—2010探讨洪雅县雷电参量与雷击大地年平均密度,为洪雅县的雷电灾害防御提供参考。 相似文献
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计算机机房防雷安全检测工作中 ,经常发现有些单位忽视机房 UPS的防雷问题 ,认为 UPS本身具有稳压、防浪涌等功能 ,不需要再对 UPS采取防雷击措施 ,实践证明这种认识是错误的。根据有关资料统计 ,在遭受感应雷击造成电子、电器产品损坏的事例中 ,UPS遭受雷击损坏的比例约占 5 %~ 8% ,特别是一些中低档 UPS遭受雷击的概率更大。1 雷害击毁 UPS的途径和原因 随着科学技术的迅猛发展和社会不断进步 ,科学家对雷害破坏机理进行了深入研究 ,发现雷害大体可分直击雷害、感应雷害和雷电波侵入三大类。不论是那种雷害 ,都是因雷云对地… 相似文献
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基于广州市2013—2015年闪电监测资料和2010—2015年雷电灾害资料,分析了雷击大地密度的空间分布和雷电灾害频度特征;并结合广州市人口密度、GDP等特征,选取雷击大地密度NG、雷电灾害频度P、生命易损模数L和经济易损模数D这4个参数作为雷电灾害风险评估指标,利用层次分析法确定评估指标权重,建立了雷电灾害风险评估方程式,对广州市雷电灾害易损性进行分析,从而形成雷电灾害易损度区划。结果表明:天河为极高风险区,海珠、萝岗、番禺和花都为高风险区,越秀、荔湾、黄埔和白云为中风险区,从化、增城和南沙为低风险区。研究结果可为广州市雷电灾害易损度区划提供技术支撑。 相似文献
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