QX/T 465-2018
Технические условия на обслуживание региональных автоматических метеостанций (Англоязычная версия)

Стандартный №

QX/T 465-2018

язык

Китайский, Доступно на английском

Дата публикации

2018

Разместил

Professional Standard - Meteorology

Последняя версия

QX/T 465-2018

сфера применения

Стандартная структура и технологическое развитие

Версия	Основные изменения	Технологическое обновление	Область применения
Издание 2018 г.	Требования к техническому обслуживанию новых датчиков видимости	Требования к цифровым средствам обнаружения	Национальные региональные станции
Пробная версия 2015 г.	Базовая структура технического обслуживания	Традиционное механическое обнаружение	Пилотные станции

---

Технические требования к основному обслуживанию

1. Специальное обслуживание датчиков

Элементы тестирования	Технические индикаторы	Инструменты тестирования
Сопротивление заземления	≤4Ω	Тестер сопротивления заземления
Состояние УЗИП	Ток утечки <1 мА	Тестер компонентов молниезащиты

---

Стандартизированный процесс обслуживания

1. Предварительная подготовка: проверка 18 типов необходимых инструментов (см. Приложение A)
2. На месте Операции: Внедрить 42 пункта технического обслуживания в 7 категориях один за другим
3. Контроль качества: Внедрить трехуровневый механизм подтверждения (оператор-руководитель группы-специалист по контролю качества)

Типичный пример применения

Прибрежная станция Гуандун благодаря строгому внедрению стандарта QX/T 465:

• Снижение частоты отказов оборудования с 15% до 3,2%
• Повышение доступности данных до 99,7%
• Сокращение среднего времени ремонта до 8 часов

---

Рекомендации по внедрению

1. Специальное обслуживание в период паводков

Согласно пункту 5.1.1 стандарта:

• Увеличение частоты очистки датчика дождя (≥1 раза в неделю)
• Ежедневный удаленный мониторинг системы резервного питания

2. Управление информацией

Рекомендуется:

• Система управления идентификацией оборудования по QR-коду
• Электронное утверждение процесса обслуживания
• Автоматическое сравнение состояния оборудования посредством распознавания изображений с помощью ИИ