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嘉南藥理大學 環境工程與科學系 萬孟瑋所指導 賴炘煜的 畜牧原廢水經減氮、鈣(鎂)處理後管路抗垢之研究 （2021），提出surface維修費用關鍵因素是什麼，來自於畜殖廢水、防垢劑、磁能抗垢器。

而第二篇論文國立臺灣大學 工程科學及海洋工程學研究所 王昭男所指導 許叡綺的 支持向量機偵測風機葉片表層損傷之研究 （2020），提出因為有 風力發電、支持向量機、梅爾倒頻譜係數、主成分分析、葉片損傷的重點而找出了 surface維修費用的解答。

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接下來讓我們看這些論文和書籍都說些什麼吧：

除了surface維修費用，大家也想知道這些：

畜牧原廢水經減氮、鈣(鎂)處理後管路抗垢之研究

為了解決surface維修費用的問題，作者賴炘煜 這樣論述：

畜牧糞尿(畜殖廢水)本質為高有機及含氮物質，極易於在各個處理單元中形成結垢物，導致管路堵塞，進而造成無預警的停機、引起管路爆裂、設備空燒、經常更換設備零件、維修費用增加與較高的能源支出等問題。解決管線及設備結垢的問題主要使用含有複磷酸鹽類的結垢抑制劑，以化學方式處理管線中結垢物，但使用化學性處理需要設備停止運轉，必然會造成生產的損失；另外，清洗所產生的酸性廢液如未經過處理而排入河川中，勢必增加附近生態環境的負荷，可能造成難以修復的破壞。此外，現水處理業者最常使用的方法為：汰舊換新的管線；但這不僅增加業者額外的營運成本，也耗費額外的人力資源使用，更增加廢棄物之處理負擔，對於業者和環境維護皆是沉

重的問題。本研究針對畜牧業之管路結垢防治議題以綠色科技技術解決其相關性問題，達到環境永續發展利用之目標，本研究主要完成之研究成果如下：1. 畜殖原廢水之水質檢驗及分析：離子層析分析顯示陽離子以銨根離子(NH4+)及鉀離子(K+)為主要之陽離子，但陰離子中主要為磷酸根離子(PO42-)、硝酸根離子(NO3-)、亞硝酸根離子(NO2-)與硫酸根離子(SO42-)；2. 管線結垢物之組成分析：依據SEM/EDS、XRD及FTIR分析，確定管線結垢物之主要結晶物為磷酸銨鎂及碳酸鈣；3. 除垢/防垢技術之實驗室研究模組建置：添加防垢劑(Mexel 432)、奈米磁能除垢器連續流動式循環系統中，具有減緩模

擬水樣中生成結垢之潛勢：4. 畜殖原廢水減氮、鈣(鎂)處理後執行續流式除垢/防垢技術研究模組，放置磁能除垢器之試驗組於此畜殖原廢水減氮、鈣(鎂)處理後之抗垢潛勢較明顯；5. 藉由實驗後之管線內部照片及304鋼材的重量變化可以發現：添加防垢劑及放置奈米磁能除垢器均能對於管線產生抗垢之作用。本研究已於前述實驗結果與分析中驗證添加防垢劑及放置磁能抗垢器皆能抑制於管線結垢物之形成，但考量畜殖原廢水水質狀況較為複雜且不穩定，雖抗垢設備應能延緩管線結垢之時間，但隨著時間的增加仍會有結晶物而生成結垢。

支持向量機偵測風機葉片表層損傷之研究

為了解決surface維修費用的問題，作者許叡綺 這樣論述：

風力發電機價格成本極為昂貴，為降低葉片因環境影響造成故障之維修費用，故建立一套系統來判斷風機葉片表面是否為損壞，及早對葉片表層進行修補，避免因結構破壞而須更換新葉片，造成鉅額費用支出。本實驗收集陸地風機運轉所產生之噪音訊號，並將現場測得之不同風速範圍從4 m/s至10 m/s建立同一套判別標準，量測組數共817組風機運轉噪音，進行梅爾倒頻譜(Mel-Frequency Cepstral)訊號處理，擷取該訊號之梅爾倒頻譜係數(Mel-Frequency Cepstral Coefficients, MFCC)，以此係數及其微分等運算作為葉片之特徵訊號，每一組運轉噪音皆得156個特徵維度；接著，

再透過支持向量機(Support Vector Machine, SVM)，建構偵測並診斷風機葉片表層損傷與否之分類訓練模組，並將所有MFCC特徵係數隨機抽取75%進行SVM模型訓練，剩餘25%樣本為測試資料，希望藉由此機器學習分析方式，提高判斷葉片為正常或損壞之準確率。 透過時頻圖觀察風機運轉之噪音，發現於頻率3100 Hz左右以下之能量相對較大，大多參雜發電機及風機運轉之低頻噪音，為避免該噪音對判斷結果造成影響，可利用高頻段(3100 Hz~12800 Hz)噪音訊號進行分析。經研究顯示，透過MFCC及SVM方法計算，得到葉片運轉之高頻訊號診斷結果準確率為92.3%；另外，也將風機

運轉噪音以全頻段(~12800HZ)訊號進行偵測並診斷葉片損傷資訊，該判斷分類結果準確率為96.8%，較高頻訊號診斷結果準確。由此可知，判斷風機葉片表層損壞與否之方法，以全頻段訊號處理分析較符合實際應用，方能得到較高之診斷準確率。為減少運算量及維度資料儲存量，本研究針對全頻段訊號進行主成分分析法(Principal Components Analysis, PCA)計算，使原本156個維度係數刪去冗餘噪音資料，同時保留貢獻度較大之特徵作為主要訓練模型之數據，最終以12個維度係數進行SVM計算，得到診斷準確率與原本高維度(156維)相比，僅些微之差，可有效作為風機葉片表面損傷之診斷。

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