код ошибки Описание неисправности котла Protherm Устранение F2 Неисправный конструктивный узел — горелка Проверить уровень наполнения отопительной установки (давление). Контролирующий элемент — ограничитель температуры Проверить насос, и при необходимости удалить воздух. Проверить ограничитель температуры и соединительные кабели. F3 Неисправна горелка Необходимо проверить ионизационный электрод, и соединительные кабели. F4 Неисправна горелка. Отсутствует сигнал […]
Далее
код ошибки Описание неисправности котла Ariston Возможная причина F.0 Обрыв датчика температуры NTC на подающей линии Возможные неисправные конструктивные узлы: NTC датчик Кабель датчика NTC Штекер контакта на блоке электроники F.1 Обрыв NTC датчика на обратной линии Возможные дефекты: NTC датчика температуры Кабеля NTC датчика […]
Далее
код ошибки Описание неисправности котла Protherm Устранение F00 Датчик температуры на подаче (NTC2) — разомкнут Проверить работоспособность насоса, произвести выпуск воздуха F01 Датчик температуры на обратке (NTC5) — разомкнут Проверить пластинчатый теплообменник F10 Короткое замыкание датчика на подаче F11 Короткое замыкание датчика на обратке F20 Перегрев первичного контура на подаче (температура выше 90 градусов) F22 Низкое давление в контуре отопления Дополнить систему отопления […]
Далее
код ошибки Описание неисправности котла Navien Возможная причина/ устранение 01E Перегрев оборудования Проверить систему отопления и фильтр на наличие воздуха, а при необходимости стравить его. Проверить состояние насоса и сопротивление катушки на наличие замыкания. Проверить в циркуляционном насосе крыльчатку на наличие каких-либо повреждений. 02E Низкий уровень теплоносителя в системе отопления, либо […]
Далее
Код ошибки Наименование ошибки, поведение котла Ferroli Причины неисправности и способы ее устранения А01 Отсутствие сигнала о наличии пламени В основе лежит количество попыток розжига, которое напрямую зависит от типа камеры сгорания и используемого газа. 1. Закрытая камера сгорания, природный газ; Три попытки розжига продолжительностью 5 секунд каждая, пауза между попытками 50 секунд […]
Далее
Код ошибки Описание неисправности Bosch WBN 6000 Устранение A7 Датчик температуры горячей воды неисправен. Проверить наличие повреждений или короткого замыкания датчика температуры и его провода, замените при необходимости. Ad Не опознан температурный датчик бойлера. Проверить температурный датчик бойлера и соединительный провод C1 Низкая частота вращения вентилятора.
Проверить сетевое напряжение. Проверьте систему отвода дымовых […]
Далее
код ошибки Описание неисправности котла Baxi Возможные причины E01 За данную ошибку отвечает датчик контроля пламени Нехватка воздуха Неисправен газовый клапан Нет газа Неисправен, загрязнен или неправильно установлен датчик контроля пламени Неплотно присоединенный коаксиальный дымоход Неисправна система розжига E02 (02E) Предохранительный термостат перегрева Недостаточная циркуляция теплоносителя через первичный теплообменник […]
Далее
код ошибки Описание неисправности котла Ariston Возможная причина Отопительный контур 101 Перегрев первичного теплообменника Сработал/неисправность термостата перегрева или температура датчика NTC выше 102C. Проверить / провести регулировку максимального давления газового клапана. Прочистить / провести замену фильтра контура отопления. Накипь в теплообменнике.
Далее
Коды и расшифровка неисправностей газовых котлов BAXI
Содержание
Таблица кодов неисправности газовых котлов BAXI
Код E01 или 01E- ошибка датчика контроля пламени
Ошибка может быть связана со следующими неисправностями:
- отсутствует подача газа, возможно закрыт газовый кран;
- для фазозависимых моделей возможно перепутаны фаза и ноль;
- неисправность датчика контроля пламени, проверить правильность установки или почистить;
- отсутствует контакт между платой и датчиком контроля пламени;
- неисправность газового клапана;
- неисправность электронной платы;
- не хватает воздуха;
- низкое давление газа или неправильная настройка газового клапана;
- неплотный контакт коаксиального дымохода.
Ошибка может быть связана со следующими неисправностями:
Перегрев воды в основном контуре, может быть вызван неверным сигналом от датчика контура отопления по следующим причинам:
- неисправность датчика температуры контура отопления;
- отсутствует контакт датчика температуры контура отопления и теплоносителя;
Недостаточная циркуляция теплоносителя через первичный теплообменник, может быть вызвана по следующим причинам:
- забит накипью теплообменник;
- засор в фильтрах;
- неисправность насоса;
- воздух в системе отопления.
Дополнительно необходимо проверить следующее:
- исправность работы термостата перегрева;
- контакт между платой и термостатом перегрева;
- электронную плату.
[sc name=»abzac1_desctop_yandex»][sc name=»abzac1_mobile_yandex»]
Код E03 или 03E
Для котлов с открытой камерой сгорания (модели i) — ошибка отвечает за термостат — датчик тяги
Возможные неисправности могут быть связаны со следующими причинами:
- проблемы с тягой;
- неисправность термостата-датчика тяги;
- отсутствие контакта между платой и термостатом — датчиком тяги;
Для котлов с закрытой камерой сгорания (модели Fi) — ошибка отвечает за пневмореле — датчик тяги
Возможные неисправности могут быть связаны со следующими причинами:
- заужение дымохода;
- превышена длина дымоотводящих труб;
- неисправность пневмореле-датчика тяги;
- отсутствует контакт между платой и пневмореле или вентилятором ;
- неисправность устройства Вентури;
- неисправность вентилятора;
- наличие воды в трубках, соединяющих пневмореле с устройством Вентури;
- неправильное подключение трубок к пневмореле.
Код E10 или 10E
В котлах моделей Main Four, Main 5, Eco Four, Fourtech, LUNA-3, LUNA-3 Comfort — показывает ошибку реле минимального давления;
В котлах NUVOLA-3 B40, NUVOLA-3 Comfort — показывает ошибку микропереключателя дифферинциального прессостата (датчик работы насоса).
Может быть связано с недостаточным давлением воды, отсутсвием контакта между платой и реле минимального давления контура отопления, неисправностью насоса и др.
Код E06 или 06E — ошибка датчика температуры контура ГВС
Ошибка связана со следующими неисправностями:
- короткое замыкание или обрыв датчика температуры контура ГВС;
- отсутствует контакт между платой и датчиком температуры контура ГВС;
- температура на датчике контура ГВС менее минус 20 градусов либо более 150 градусов;
- неисправность электронной платы.
Код E05 или 05E — ошибка датчика температуры контура отопления
Ошибка связана со следующими неисправностями:
- неисправность электронной платы или датчика контура отопления;
- отсутствует контакт между платой и датчиком
Код E04 или 04E — ошибка датчика контроля пламени
Ошибка связана со следующими неисправностями:
- плохой контакт проводка/электрод контроля пламени;
- неисправности в работе дымохода;
- неправильное положение электрода контроля пламени относительно горелки;
- нестабильности сети электропитания;
- неисправность электронной платы.
Код E07 или 07E — ошибка датчика температуры дымовых газов
Ошибка связана со следующими неисправностями:
- неисправность датчика, отсутствует контакт между платой и датчиком;
- неисправность платы.
Код E08 или 08E — ошибка электронной платы
Ошибка связана:
с неисправностью платы, или проблемами с заземлением или контактами соединяния;
Код E09 или 09E — ошибка электронной платы
Ошибка связана с неисправностью платы
[sc name=»abzac2_desctop_google»][sc name=»abzac2_mobile_google»]
Код E12 или 12E — ошибка дифференциального гидровлического прессостата
Ошибка связана с блокировкой насоса, воздухом в системе отопления, повреждением мембраны прессостата и другими причинами.
Код E12 или 12E — ошибка дифференциального гидровлического прессостата
Ошибка может быть связана с залипшими контактами микропереключателя дифференциального прессостата.
Код E21 или 21E — ошибка электронной платы
Ошибка связана с неисправностью платы
Код E22 или 22E — ошибка электронной платы
Ошибка связана с неисправностью платы, либо проблемами электросети;
Код E25 или 25E — датчик температуры контура отопления
Ошибка связана с блокировкой насоса, воздухом в системе отопления, и другими причинами.
Код E26 или 26E — датчик температуры контура отопления
Ошибка связана с блокировкой насоса, воздухом в системе отопления, и другими причинами.
Код E27 или 27E — датчик температуры контура ГВС
Ошибка может быть связана с некорректно установленным или неисправным датчиком температуры ГВС
Код E32 или 32E — датчик температуры контура ГВС и отопления
Ошибка может быть связана с наличием накипи в теплообменнике, неисправностью датчика ГВС и другими причинами
Код E35 или 35E — ошибка датчика контроля пламени
Ошибка может быть связана с попаданием влаги на электронную плату котла, нарушением герметичности газового клапана и другие причины.
Код E36 или 36E — ошибка датчика температуры дымовых газов
Ошибка связана со следующими неисправностями:
- неисправность датчика, отсутствует контакт между платой и датчиком;
- неисправность платы.
Другие коды ошибок
Код E40 — E41 или 40E-41E — ошибка электронной платы, газового клапана, датчика температуры дымовых газов
Код E42 или 42E — ошибка электронной платы, вентилятора
Код E43 или 43E — ошибка электронной платы
Код E50 или 50E — ошибка датчика температуры NTC дымовых газов
Код E55 или 55E — ошибка газового клапана
Код E62 или 62E — ошибка датчика контроля пламени
Код E97 или 97E — ошибка электронной платы
Код E98 или 98E — ошибка электронной платы
Код E99 или 99E — ошибка электронной платы
antikstarina1983
Владелец блога, копирайтер, человек с большим жизненным опытом.
Умею собирать и обрабатывать информацию.
Picture Базальт ущелья: внутренняя стратиграфия, модели извержений и их важность для понимания магматизма базальтовой группы реки Колумбия | Geosphere
Пропустить пункт назначения NavИсследовательская статья| 09 февраля 2023 г.
Эмили Б. Кахун;
Мартин Дж. Стрек;
Энтони А.П. Копперс
Геосфера (2023)
https://doi.org/10.1130/GES02508.1
История статьи
Получен:
21 декабря 2021
Rev-Recd:
14 июля 2022
Принято:
12 октября 2022
Первый онлайн:
10 февраля 2023
- Стандартный вид
- Цитировать
- Посмотреть эту цитату
- Добавить в менеджер цитирования
- Делиться
- Твиттер
- MailTo
- Инструменты
Получить разрешения
- Поиск по сайту
Citation
Эмили Б.
Кахун, Мартин Дж. Стрек, Энтони А.П. Копперс; Picture Gorge Basalt: внутренняя стратиграфия, модели извержений и их важность для понимания магматизма базальтовой группы реки Колумбия. Геосфера 2023; doi: https://doi.org/10.1130/GES02508.1
Скачать файл цитаты:
- Рис (Зотеро)
- Реф-менеджер
- EasyBib
- Подставки для книг
- Менделей
- Бумаги
- КонецПримечание
- РефВоркс
- Бибтекс
Расширенный поиск
Базальтовое ущелье Picture (PGB) группы базальтов реки Колумбия (CRBG) ранее считалось ограниченным по объему извержения (<3000 км 3 ) и считалось, что оно не простирается далеко от своего типового местонахождения. В настоящее время PGB составляет только 1,1 об.% CRBG с относительно ограниченным пространственным распределением ~10 000 км 2 .
Нашим анализам и корреляциям способствует сравнение содержания 20 основных и микроэлементов с помощью анализа главных компонентов. Это статистическое сравнение дает новое подробное распределение ПГБ со стратиграфической значимостью, которое более чем вдвое превышает общее распределение лав и даек ПГБ и доводит объем извержений до нового минимума, составляющего не менее ~4200 км 9 .0107 3 . Геохимически коррелированные базальтовые лавы и дайки в протяженном распространении ПГБ представляют собой более ранние и более поздние разделы внутренней стратиграфии ПГБ. Это интригующее наблюдение, поскольку новые геохронологические данные предполагают эруптивный перерыв в ~ 400 тыс. лет. во время вулканической активности ПГБ, которая происходила с 17,23 до 15,76 млн лет назад. Геохимические идентификаторы, используемые для дифференциации PGB от других формаций CRBG основной фазы, включают более низкие концентрации TiO 2 (<2 мас.%), более низкие содержания несовместимых микроэлементов (например, La, Th и Y) и более выраженное обогащение крупноионными литофильными элементами (LILE) на диаграмме примитивных мантийно-нормализованных элементов-примесей (Sun and McDonough, 1989).
Геохимические характеристики PGB интерпретируются как представляющие компонент магматического источника, отличный от других единиц CRBG главной фазы, возможно, локализованный мантийный расплав задугового происхождения. Тем не менее, этот источник не может быть пространственно ограничен, так как наблюдаются лавовые потоки и дайки ПГБ, простирающиеся на восток до озера Овайхи и на юг до горы Харт, покрывая не менее 15 000 км 2 . В контексте с существующей стратиграфией и новой протяженностью лав и даек PGB эти возрасты и связанные геохимические признаки показывают, что этот компонент мантии не был локализован в пространстве, а скорее вскрывался в обширном регионе.
© The Authors
Gold Открытый доступ: Эта статья опубликована на условиях лицензии CC-BY-NC.
Этот контент только в формате PDF. Пожалуйста, нажмите на значок PDF для доступа.
данные и цифрыДанные и цифры
содержимоеСодержимое
георефГеоСсылка
добавкиДополнения
ссылокСсылки
Как 14-летний самоучка Танмай Бакши стал экспертом по искусственному интеллекту в IBM
Знакомьтесь, Танмай Бакши.
Компьютерный программист, эксперт по искусственному интеллекту и выдающийся технический специалист. Он разработал несколько приложений, опубликовал книгу, провел TEDx Talk и выступал на саммитах IBM Watson по всему миру, включая Финляндию, Новую Зеландию, Данию и Австралию.
Но в нем есть что-то удивительное: ему всего 14 лет.
Хотя он впервые привлек внимание IBM в возрасте 11 лет, рост Бакши в технологической отрасли начался намного раньше. Пока сверстники складывали конструкторы «Лего» и играли в притворство, пятилетний Бакши учился программировать.
Его отец Пунит Бакши несколько лет работал программистом. Пока старший Бакши печатал коды, его увлеченный сын наблюдал за процессом.
«Меня поразило, что компьютеры действительно могут делать что угодно», — говорит Бакши в интервью CNBC Make It. «Я хотел знать, что происходит за серверной частью, и посмотреть, как вы можете управлять компьютерами и указывать им, что делать».
Почувствовав это зарождающееся любопытство, отец научил его программировать.
Оттуда Бакши начал самостоятельно пользоваться Интернетом и читать книги по программированию.
В возрасте семи лет Бакши создал канал на YouTube, где размещал учебные пособия по программированию и веб-разработке. С каждой загрузкой видео он получал тысячи вопросов от людей со всего мира.
Понимая, что знаний о программировании и машинном обучении не хватает, он поставил перед собой задачу на своем канале YouTube помочь 100 000 начинающих детей и начинающих в их путешествии по программированию. На сегодняшний день у него более 200 000 подписчиков.
В восемь лет Бакши самостоятельно научился разрабатывать приложения для iOS. К девяти годам его первое приложение, обучающее умножению, было принято в магазине Apple.
Но со временем Бакши потерял интерес к программированию. «Я всегда чувствовал, что технологии очень ограничены. Я всегда чувствовал, что в тот момент, когда вы что-то внедряете, это устареет», — говорит подросток.
В возрасте 11 лет его работа приняла новый оборот.
Загружая видео на YouTube, он наткнулся на документальный фильм о машине IBM Watson, отвечающей на вопросы, и о том, как она играла в Jeopardy.
Он впервые услышал об искусственном интеллекте, и это мгновенно избавило его от скуки. «С этого момента я сразу же увлекся IBM Watson и ИИ, — вспоминает Бакши.
За неделю он создал свое первое приложение Watson. Приложение под названием «Спроси Танмая» отвечает на вопросы, взвешивая наилучшие возможные ответы, прежде чем выдать ответ.
Вскоре после этого он наткнулся на службу IBM под названием Document Conversion, которая в то время находилась в стадии альфа-тестирования. Основная цель программного обеспечения — конвертировать документы из одного формата, например PDF, в другой формат, например HTML.
Через несколько минут игры с программой Бакши обнаружил ошибку. Он разместил свои выводы на веб-сайте программирования и в своем личном Twitter.
Несколько сотрудников IBM, которые занимались технической стороной, вскоре это заметили и связались с ним.
«Это было действительно захватывающе, — говорит Бакши. «Все эти сотрудники IBM обращаются ко мне».
Двое из этих первоначальных контактов в конечном итоге стали его наставниками и помогли ему в сотрудничестве с IBM.
Танмай Бакши, 14 лет, сотрудничает с IBM Watson в области глубокого обучения.
С тех пор технический гигант предлагал ему множество выступлений на конференциях, которые организовывала компания. На их Interconnect Conference Бакши выступил с основным докладом перед 25 000 человек, а на конференции разработчиков IBM в Бенгалии, Индия, он выступил перед 10 000 человек.
Хотя технически он не работает в IBM, потому что ему не платят, Бакши продолжает сотрудничать с технологической компанией в различных проектах.
При этом эксперт по искусственному интеллекту, в основном самоучка, сумел поразить некоторых ключевых руководителей компании своим интеллектуальным мастерством. В частности, его нынешний наставник и главный технический директор IBM Watson Роб Хай.
«Он впитывает знания, как губка, — рассказывает Хай CNBC Make It, — и очень хочет узнать еще больше о глубоком обучении и искусственном интеллекте».
Вместе они проводили сеансы Facebook Live и выступали с различными выступлениями. Их последняя сессия состоялась в AI World в Бостоне, где они обсудили, как использовать ИИ для аналитики в социальных сетях. Подросток говорит, что ему нравятся эти разговоры, и он с нетерпением ждет их.
Женщина проходит мимо логотипа IBM
Шон Гэллап | Гетти Изображений
«Я очень увлечен ИИ и рад поделиться своими знаниями с остальным сообществом, — объясняет Бакши. «Почему другим людям нужно заново открывать огонь или изобретать колесо только потому, что я не хочу делиться тем, что уже сделал?»
Его опыт в области искусственного интеллекта уже заслужил похвалу. После выступления на Саммите знаний 2017 года в Дубае он получил награду «Посол знаний» от Фонда короля Дубая Мохаммеда бин Рашида Аль Мактума. Он также является чемпионом IBM Cloud и почетным советником IBM Cloud.
Но Бакши не просто проводит дни, летая на конференции и собирая похвалы. Подросток также работал над улучшением жизни других людей.
Здравоохранение — это область, которая действительно созрела для улучшения с помощью ИИ.
Танмай Бакши
Его последняя работа в значительной степени связана с нейронной сетью, компьютерной системой, смоделированной на основе человеческого мозга и нервной системы.
«Я обнаружил, что искусственные нейронные сети действительно полезны в сфере здравоохранения, — говорит Бакши. «Здравоохранение — это область, которая действительно созрела для улучшения с помощью ИИ».
Подросток объясняет, что люди более склонны совершать ошибки в сфере здравоохранения. Это также область, которая включает в себя «тонну данных» и использует метод проб и ошибок, что замедляет ряд медицинских процессов.
«Поэтому ИИ действительно очень и очень сильно нуждается в влиянии ИИ», — говорит он.
Хотя за последний год было много противников ИИ, Бакши оспаривает мнение о том, что ИИ приведет человечество к гибели. Наоборот, он говорит, что ИИ «улучшит нашу жизнь».
Подросток указывает на проект в области здравоохранения, в котором он в настоящее время участвует, под названием Cognitive Story.
Проект возглавляют деловые партнеры IBM Darwin Ecosystem, фирма по разработке искусственного интеллекта, компания когнитивных вычислений Not So Rocket Science и его наставник Роб Хай.
Их первое задание связано с девушкой по имени Бу, страдающей параличом нижних конечностей, которая живет к северу от Торонто.
«[Бу] не может сказать, что ей неудобно, что она хочет пить, что она голодна или что она хочет, чтобы телевизор был включен», — говорит Бакши. «Ничего.»
Чтобы помочь Бу общаться, команда создает устройство, которое будет сканировать ее мозговые волны. Роль Бакши в этом проекте заключается в использовании алгоритмов глубокого обучения для понимания электроэнцефалографических мозговых волн Бу и преобразования их в естественный язык, чтобы она могла передавать свои мысли.
На данный момент они заставили ее общаться в двоичном коде, либо «да», либо «нет», и они планируют расширить использование ИИ на другие вопросы, как только участники получат больше данных.
«Представьте, сколько еще людей смогут снова общаться», — говорит Бакши. «Без глубокого обучения это невозможно».
Врачи также могут воспользоваться преимуществами передовых технологий глубокого обучения.
«Врачи считают [ИИ] действительно мощным инструментом, — говорит Бакши. Он приводит такой пример: почти каждую неделю появляются новые статьи на такие темы, как рак или открытие лекарств.
Представьте, сколько еще людей смогут снова общаться.
Танмай Бакши
Даже если бы специалисты могли читать одну страницу в минуту, они все равно не смогли бы дочитать всю публикуемую информацию. Затем требуется время, чтобы понять эту информацию и включить ее в свои диагнозы и методы лечения.
«Это невозможно для человека, — говорит Бакши.
«Мы просто не способны на это. Наше познание не позволяет нам это сделать».
Вот тут-то и начинается более глубокое обучение: ИИ может просматривать миллионы документов за долю секунды, понимать их и описывать так, как мы можем их понять.
«Это действительно очень полезный профессиональный инструмент для врачей, который может улучшить и спасти так много жизней из-за того, что [медицинская профессия] очень зависит от данных», — говорит Бакши.
Бесконечные возможности, когда речь идет об искусственном интеллекте и здравоохранении, — одна из многих причин, по которым Бакши видит себя проводящим исследования в этой области в обозримом будущем.
«Без сомнения. Это то, чем я больше всего увлечен», — говорит подросток.
Тем не менее, он признает, что понимание и реализация этой области работы могут быть непростыми. «Создание каждого проекта — это путешествие, — говорит Бакши. «Но на самом деле мне нравится упорно преодолевать эти проблемы, потому что я знаю, что конечный результат действительно потрясающий, и каждый шаг — это процесс обучения».
Чтобы продолжить этот учебный процесс, Бакши планирует поступить в колледж, но еще не принял окончательного решения о том, в какую школу пойти. Однако известные институты, такие как Массачусетский технологический институт, Стэнфорд и Гарвард, привлекли его внимание из-за их «великолепной исследовательской работы» по темам, которые он находит интересными.
С точки зрения работы, он рассматривает возможность присоединиться к командам исследователей и разработчиков в таких компаниях, как IBM, Google, Microsoft и Apple, но говорит, что не ограничивает себя.
«Возможно, я создам собственную компанию, которая будет заниматься исследованиями, разработкой и внедрением ИИ, — говорит Бакши.
Он также написал книгу «Hello Swift!: Программирование iOS-приложений для детей и других начинающих», а вторая книга о Watson в настоящее время находится в работе.
14-летний подросток приписывает свой быстрый успех своим родителям, которые, по его словам, заботились о его требовательной учебе и гордятся его работой.