就像頻率一樣，一臺(tái)聲波成像儀能容納的麥克風(fēng)數(shù)量有一個(gè)最佳上限。設(shè)置過(guò)多麥克風(fēng)會(huì)存在潛在弊端：每個(gè)麥克風(fēng)都需要處理功率以便將音頻數(shù)據(jù)信號(hào)轉(zhuǎn)換成圖像。因此，增加太多麥克風(fēng)會(huì)使回報(bào)減少。某些制造商通過(guò)降低聲像像素或“聲音”像素的分辨率平衡這一點(diǎn)，但是這會(huì)影響聲波成像儀的整體性能。擁有足夠的聲音像素?cái)?shù)以便從一定距離處可靠地檢測(cè)電暈放電和局部放電并查明其確切來(lái)源，這一點(diǎn)至關(guān)重要。

FLIR Si124擁有124個(gè)麥克風(fēng)和先進(jìn)的處理能力，具有行業(yè)領(lǐng)先的檢測(cè)靈敏度、出色的聲像分辨率和較大的檢測(cè)范圍，很好地平衡了這二者之間的關(guān)系。

6、智能分析工具

最后一項(xiàng)需要考慮的特性是聲波成像儀的計(jì)算能力和搭載的分析工具及輔助軟件。像FLIR Si124這樣的聲波成像儀提供機(jī)載分析工具、生成簡(jiǎn)單易懂的報(bào)告，并利用AI/web工具進(jìn)行預(yù)測(cè)性分析。檢測(cè)人員能在檢查期間實(shí)時(shí)對(duì)泄漏嚴(yán)重程度分級(jí)，進(jìn)行泄漏成本分析和局部放電模式分析。一旦完成檢查，檢測(cè)人員僅需連接至Wi-Fi網(wǎng)絡(luò)，將圖像自動(dòng)上傳至FLIR Acoustic Camera Viewer云服務(wù)，以便執(zhí)行進(jìn)一步分析。先進(jìn)的人工智能服務(wù)協(xié)助用戶計(jì)算由壓縮空氣或真空泄漏引起的預(yù)計(jì)年度能源費(fèi)用支出和確定局部放電設(shè)備是否需要維修或更換，還可以用于創(chuàng)建報(bào)告，以便與維護(hù)團(tuán)隊(duì)或客戶共享。

聲學(xué)成像可以檢測(cè)到超聲波的能力，已成為公用事業(yè)組織、工業(yè)制造等行業(yè)用于確定是否存在局部放電以及壓縮空氣泄漏的有效方法。以上6點(diǎn)要求在選購(gòu)聲像儀的時(shí)候一定要記得考慮。