（1）电力设备绝缘在线监测系统

针对电力系统等极端恶劣环境下在线监控和测量的迫切需求，发展出一套能处理不完全、不精确物理感知信息的神经计算方法，以及可实时在线校验测量误差的新技术，并在此基础上自主研制出电力设备介质损耗在线监测单元，能够对电力变压器、避雷器等电网核心设备的介质损耗、电压、漏电流等参数进行精确测量，可有效消除温度、湿度、现场强电磁干扰、冲击电流、运行时间漂移等对测量的影响，稳定性好，使用寿命长，达到国内同类研究中的领先水平。目前半导体所已成功研制了3代电力设备绝缘在线监测装置，产品在天津、甘肃、新疆多地挂网运行效果良好。该技术的推广应用可使电网管理部门实时跟踪、掌握电力设备内部绝缘的真实状况，并尽早发现电力设备故障隐患，使电力设备检修从传统“一刀切”的定期检修方式，走向真正意义上的状态检修、预知检修方式，从而大大提高电力系统安全性和经济性。

电力设备绝缘在线监测系统

（2）油井示功图测量技术和油田生产管控信息平台

针对智慧油田的抽油机工况诊断需求，半导体所以类脑神经计算技术为核心，通过神经网络多维数据融合技术，抽油机感知数据预处理技术，以及抽油机机械结构和运行规律分析等研究，建模量化抽油机载荷与易于实时测量的抽油机电参数等物理量之间的复杂函数关系，获得电参数与抽油机神经网络模型相结合的示功图测量技术。所研制的基于神经网络的油井地面示功图测量处理单元、油井漏失计算单元、充满度计算单元对设备工况诊断、降低测量设备成本、提高工作寿命等具有重要意义。在此基础上进一步研制的油田生产管控综合测量信息应用平台可以为油田生产提供实时、精确、稳定的监测依据，增强采油行业生产管理决策的科学性，提高生产和监控系统的可靠性，大幅降低监控设备安装维护成本，以技术推动油田的节能减排和精细化生产的实施，实现油田监控的智能化和自动化，助力油田的产业结构调整和运作模式变革，提升行业信息化水平和产业竞争力。相关成果已在中石油新疆克拉玛依油田公司进行了规模化示范应用。

油井示功图测量技术和油田生产管控信息平台

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