摘要
摘要：在能源密集型行业中，燃气轮机的高效运行对于保障能源供应和降低运营成本具有重要意义。然而，传统的检修方法往往面临效率低下、成本高昂和安全风险等问题。为解决这些挑战，本研究采用了基于数据驱动的检修计划优化方法，结合机器学习和统计模型来分析和预测设备故障，从而优化检修周期和计划。通过实际案例分析，本研究展示了优化后燃气轮机的运行效率和可靠性显著提升，其中包括降低维护成本、缩短设备停机时间，以及提高故障预测的准确性。这些成果不仅证明了数据驱动和先进技术在优化燃气轮机检修周期中的有效性，也为其他类型的工业设备维护提供了可行的改进策略。
出版日期
2023年12月29日（中国Betway体育网页登陆平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
