Течет машинка: Из стиральной машины течет вода, что делать? Советы мастера

6 причин почему течет стиральная машина

Современную стиральную машину можно считать одним из наиболее популярных видов бытовой техники. Такой полезный агрегат помогает избавиться от загрязнений на одежде, постельном белье и других вещах, постоянно используемых в повседневной жизни. При частых нагрузках на технику риск возникновения неисправностей, таких как, например, протечки многократно повышается. Что же делать, если машина дала течь?

Первые действия

Если стиральная машина начала течь, то для минимизации негативных последствий желательно как можно быстрее ее отремонтировать. Исправный агрегат позволяет в любое время производить стирку и при этом не создает проблем, связанных с риском подтопления как того помещения, где она установлена, так и других комнат квартиры или дома.

При обнаружении, что из стиральной машины течет вода, вначале желательно проверить, насколько исправны трубы водоснабжения и отвода воды. После этого надо полностью перекрыть подачу воды к агрегату. Отключив стиральную машину необходимо проверить то, с какого именно шланга происходит утечка. В частности, протекание может быть из сливного или заборного шлангов. Особое внимание надо обратить на то, не отошли ли эти шланги от мест крепления к элементам бытовой техники.

Причины, которые можно устранить самостоятельно

Часто к возникновению протечки могут приводить самые разные проблемы с бытовой техникой. Некоторые из таких проблем можно решить самостоятельно, а устранение значительной части неисправностей лучше поручить мастерам, обладающим профессиональными навыками.

Самостоятельно можно отремонтировать стиральную машину при таких неисправностях:

  • Недостаточно хорошо прикрученный сливной фильтр
  • Наличие засора в дозаторе, куда засыпается порошок или другие моющие средства
  • Проблема с повышенным давлением в трубах, по которым подается вода к стиральной машине.

Если было выявлено наличие воды в районе сливного фильтра, то причиной протекания может быть то, что это изделие недостаточно хорошо прикручено и образовавшийся зазор вызвал протекание воды. Для устранения проблемы надо открутить этот фильтр и затем попробовать закрутить его до конца. Важно обратить внимание, на то, чтобы при закручивании не сорвать резьбу.

Также к тому, что из стиральной машины течет вода, может привести и наличие засора в дозаторе для порошка. Проблему можно устранить в том случае, если тщательно промыть емкость и, таким образом, убрать ранее налипший порошок.

Кроме этого риск протечки значительно возрастает, если в водопроводных трубах фиксируется повышенное давление потока воды. Иногда это может вызвать течь воды из под стиральной машины, что не позволит использовать бытовую технику.

Такая ситуация иногда возможна в частных домах и гораздо реже в многоквартирных, где подача регулируется централизованно как по температуре, так и по давлению потока воды. Решение проблемы часто состоит в том, чтобы уменьшить напор воды в трубопроводе. Это достигается за счет установки в нужном положении вентиля, прикрепленного к шлангу, по которому подается вода.

Причины, которые устраняется специалистом

Если замечена протечка перед стиральной машиной, а также вода натекла под сам агрегат, то причиной неисправности может быть износ резиновой манжеты. Такие повреждения часто возникают или из-за контакта технического изделия с небольшими инородными предметами, или по другим причинам. При необходимости заменить такую манжету может мастер, специализирующийся в ремонте бытовой техники.

Также причинами, что из стиральной машины течет вода, может являться повреждение резиновых патрубков, которые соединяют бак и электронасос. Такие патрубки часто повреждаются случайно забытыми в карманах одежды, оставленной для стирки, острыми заколками или гвоздями. Как правило, мастер может заменить такой резиновый патрубок на новый. Это позволит устранить течь воды из под стиральной машины и решить проблему кардинально.

Кроме этого причиной протечки может быть и пробой в баке стиральной машины. Решение проблемы состоит в проведении необходимых работ по запаиванию места повреждения.

Своевременно устраненная причина протекания воды при использовании стиральной машины позволит сохранить как вещи, так и мебель в хорошем состоянии в том помещении, где установлен агрегат. Также устранение протечки поможет предотвратить попадание воды на потолок и стены помещений, расположенных ниже этажом.

Течет Стиральная Машина в Выключенном Состоянии Direct Drive — 8-800-250-30-34

10.04.2021

Санкт-Петербург, Кировский район

Лугина Анна

Честный сервис, отремонтировали духовой шкаф, мастер профессионал своего дела! Читать весь отзыв

06.04.2021

Санкт-Петербург, Выборгский район

Огнева Марина

рекомендую данный сервис. Всегда относилась спектичеси к сервисным центрам, обычно обращалась к друзьям и родственникам. Но на этот раз поломка была серьезная, по совету брата обратилась сюда и не прогадала. Быстрый приезд мастера, ремонт на дому. Всего каких-то 1.5 часа и хо Читать весь отзыв

03.04.2021

Санкт-Петербург, Приморский район

Келль Мария

В холодильнике начал собираться конденсат. Мастер Михаил по просьбе позвонил за 15 минут до прибытия, очень вежливый, разулся, а не как многие в обуви через всю квартиру! Рассказал, что не так, как работает система. Все быстро и аккуратно. Замечательный мастер ☺️ И очень пор Читать весь отзыв

03.04.2021

Москва, район Гольяново

Ли Дарья

Хорошее отношение к клиентам. Ремонтировали духовой шкаф, мастер опытный, сразу разложил всё "по полочкам", что не работает и как это нужно исправить. На ремонт у него ушло минут 40. Очень благодарна Читать весь отзыв

28.03.2021

Санкт-Петербург, Приморский район

Гоширов Давид

Обращался в данную фирму впервые. Вышла из строя электрическая плита. Мастер приехал быстро. Ремонт не занял много времени. Работает на отлично! Читать весь отзыв

27.03.2021

Ростов-на-Дону, Советский район

Корчина Марина

Очень понравился сервис, мастер на ура справился со стиральной машинкой, протекала сзади. Уже 3 недели работает и никаких проблем не наблюдаем. Читать весь отзыв

25.03.2021

Москва, Таганский район

Корчина Мирослава

Очень довольна что обратилась именно сюда! Сломалась посудомоечная машина марки Samsung. Мастер приехал ко мне в назначенное время, устранил поломку за 30 минут! Спасибо! Читать весь отзыв

23.03.2021

Москва, район Кунцево

Гаврилов Михаил

Добрый день! сервис настоящих профессионалов. В кратчайшие сроки отремонтировали Водонагреватель Ariston. Спасибо за оперативность! Читать весь отзыв

20.03.2021

Санкт-Петербург, Невский район

Кириллина Ольга

Вызывала мастера на ремонт холодильника. Приехал очень быстро, по цене с ним договорились, сделал небольшую скидку) очень рада! Читать весь отзыв

11.03.2021

Санкт-Петербург, Кировский район

Пайкина Нина

Очень понравился сервис, оставила заявку через сайт. Спустя 20 минут мне перезвонил мастер и мы договорились о встрече. Приехал без опозданий. На ремонт плиты у него ушёл почти час. Сервис бомба! Читать весь отзыв

05.03.2021

Москва, район Тропарево-Никулино

Огарёва Виктория

действительно хороший сервис. Вызывала мастера по ремонту кухонной вытяжки. быстро устранил проблему, оплата по факту ремонта, выдал чек и гарантийный талон. Читать весь отзыв

03.03.2021

Ростов-на-Дону, Олимпиадовка

Новоселова Вера

Действительно профессиональный сервис по ремонту крупнобытовой техники. Ремонтировала плиту и холодильник, прошло уже 3 месяца, техника работает отлично, никаких проблем в эксплуатации не наблюдала! Читать весь отзыв

28.02.2021

Ростов-на-Дону, Железнодорожный район

Никитина Александра

Выражаю огромную благодарность мастеру Павлу за ремонт посудомоечной машинки! Я уже забыла когда последний раз мыла посуду сама, но на днях сломалась посудомоечная машинка. Сразу же начала искать мастеров по ремонту. Позвонила сюда, мастер быстро приехал и отремонтирова Читать весь отзыв

26.02.2021

Питер, Фрунзенский район

Шорохов Илья

Спасибо огромное мастеру Фёдору за ремонт электрической плиты, перестали работать 2 конфорки(которые чаще всего использовали). Очень быстро мастер приехал на "вызов", с ремонтом справился на 5+, мастер с большой буквы! Читать весь отзыв

23.02.2021

Санкт-Петербург, Невский район

Сысоева Жанна

Пользуюсь услугами данного сервиса уже не в первый раз. Всегда приезжают быстро(быстрее чем скорая). После ремонта техника работает отлично, без каких-либо нареканий. Читать весь отзыв

17.02.2021

Санкт-Петербург, Красносельский район

Куприянов Руслан

Добрый день! Хочу отметить отличную работу мастера Ивана, отремонтировал Холодильник Samsung. Было плохое охлаждение, устранил проблему за сорок минут Читать весь отзыв

16.02.2021

Москва, район Марфино

Шукшина Мария

Хотела бы выразить благодарность мастеру за отличную и качественную работу! Отремонтировал водонагреватель в кратчайшие сроки.
Приехал с большим количеством инструментов и запчастями. Рассказал много полезных советов! Читать весь отзыв

14.02.2021

Ростов-на-Дону, Первомайский район

Михал

В доме нет горячего водоснабжения, поэтому у нас стоит бойлер на 100литров, буквально 3 дня назад он вышел из строя. Искал сервис для ремонта, чтобы отремонтировали в этот же день. В данном сервисе мне сказали что отремонтируют за 2 часа. По факту мастер справился за 1.20. Дал ем Читать весь отзыв

11.02.2021

Москва, район Отрадное

Личкова Евгения

Спасибо вам за честный ремонт моей техники, сломались почти в один день плита и холодильник. Искала мастера который сможет починить всё. Заявку оставила через сайт, через 3 часа ко мне приехал мастер. Быстро отремонтировал. Техника уже 3 недели работает исправно. спасибо ещ Читать весь отзыв

02.02.2021

Москва, район Кунцево

Ильина Виктория

Сломалась стиральная машинка, не грела воду. Обзвонила много компании ,остановила свой выбор на этой, так как цены не были столь завышены. Мастер приехал в оговоренные сроки, произвел диагностику и установил, что нужно заменить тэн. Сделал все за час. Спасибо за ремонт! Читать весь отзыв

30.01.2021

Отлично

Санкт-Петербург, Выборгский район

Порикова Лилия

Добрый день! Посудомоечная машинка фирмы Indesit не запускала программы мойки. Муж решил сам посмотреть, но сделал только хуже. Пришлось вызвать мастера, приехал он быстро и без особых усилий отремонтировал нам посудомойку! Читать весь отзыв

16.01.2021

Отлично

Санкт-Петербург, Московский район

Сычев Артур

Спасибо большое мастеру Ивану, умело отремонтировал мне посудомоечную машинку. Минут 20 заняла диагностика, проверял и прозванивал что-то. По итоге всё заработалО! Читать весь отзыв

14.01.2021

Отлично

Санкт-Петербург, Приморский район

Харламов Илья

Мастер приехал вовремя. стиралка начала требижать во время отжима, не знали что делать. Вызвали мастера, осмотрел машинку от и до, проблема была с ножками(сломались 2шт) заменил за 10 минут. Читать весь отзыв

06.01.2021

Отлично

Москва, Перово

Самойлов Александр

Отличный сервис, благодарен за ремонт вытяжки на кухне. Отремонтировали у меня дома, большой плюс! Спасибо Павлу(мастеру), с золотыми руками человек! Читать весь отзыв

05.01.2021

Отлично

Санкт-Петербург, Выборгский район

Лунина Алиса

Починили холодильник, оторвалась дверца. Заметили только на следующий день, почти все продукты испортились. Мастер выехал оперативно, с собой взял петли, на замену у него ушло минут 25, спасибо ! Читать весь отзыв

04.01.2021

Отлично

Москва, ЦАО

Марина

Обращалась 29.12, вышла из строя стиральная машинка. Мастера вызвала утром, пообещали что приедет в 13:00, по итогу мастер приехал на 30 мин. раньше, в пол первого. На ремонт у него ушло от силы минут 40. профессионалы! Читать весь отзыв

27.12.2020

Отлично

Санкт-Петербург, Невский район

Mareev Semyon

Спасибо за Ваш сервис! Нуждался в ремонте посудомойки. После звонка мастер приехал через час. Выяснил проблему, сам нашёл купил и привёз запчасть. В кратчайшие сроки произвёл ремонт. Очень деликатен. Убрал все после ремонта. Цена весьма доступная. Спасибо! Читать весь отзыв

21.12.2020

Отлично

Санкт-Петербург, Кировский район

Иван Васильев

Спасибо мастеру Андрею за профессиональную работу. Быстро нашел проблему и оперативно ее устранил. Читать весь отзыв

20.12.2020

Отлично

Санкт-Петербург, Московский район

Ошкина Юлия

Заполнила форму по вызову мастера на сайте, для меня стало неожиданно что уже через 3 минуты мне перезвонит координатор сервисного центра. Далее всё я ей рассказала и она передала информацию мастеру. Мастер по ремонту посудомоечной машины приехал в течение 1,5 часов уже под Читать весь отзыв

19.12.2020

Отлично

Санкт-Петербург, Приморский район

Богданова Оксана

Огромное спасибо за качественный и очень быстрый ремонт. Буду теперь всем советовать вашу организацию. Отдельное спасибо мастеру Евгению за его оперативность и золотые руки! Читать весь отзыв

14.12.2020

Отлично

Санкт-Петербург, Василеостровский район

Трофимова Александра

Действительно хороший и профессиональный сервис. Мастер приехал домой и отремонтировал старый духовой шкаф(8лет ему), не разогревался вообще. Спасибо за ремонт! Читать весь отзыв

14.12.2020

Отлично

Санкт Петербург, Фрунзенский район

Данькина Светлана

Сломалась стиральная машина LG. Мысленно попрощалась с машинкой т.к.ей 17 лет,и ни разу не ,,болела,,.Позвонила в компанию,мастер приехал очень быстро. Работу сделал на совесть ,машинка теперь работает как новенькая. Хочу выразить огромную благодарность Алябушеву Юрию за проф Читать весь отзыв

12.12.2020

Отлично

Санкт-Петербург, Приморский район

Чернова Татьяна

Сломался бойлер Ariston, мастер приехал в день звонка, причем была суббота, вежливо и профессионально все отремонтировал, большое спасибо! Читать весь отзыв

06. 12.2020

Отлично

Санкт-Петербург, Выборгский район

Давыдов Исмаил

Мы с женой остались довольны, вызвали мастера для ремонта стиральной машины. Чётко и быстро разобрался с ней, ставлю твёрдую 5! Читать весь отзыв

01.12.2020

Отлично

Москва, Нижегородский район

Давков Александр

отремонтировали варочную панель, через раз включались конфорки. Уже не знали что с ней делать, хотели выкидывать и покупать новую. По совету друга решили обратиться сюда. На следующий же день мастер приехал к нам. Почти час ушёл на ремонт. Сейчас всё работает как надо, конфо Читать весь отзыв

Стиральная машинка течет - что делать если стиральная машинка течет

Домашний “потоп” — одна из наиболее частых проблем, с которой обращаются в компанию ВсеРемонт24 владельцы стиральных машин.  Такая поломка случается с разными стиральными машинками, вне зависимости от их бренда и модели.

Неожиданно обнаруженная под и вокруг стиральной машинки огромная лужа это следствие либо незначительной неисправности, либо существенной поломки.

В первом случае потребуется минимальный ремонт, который вполне возможно произвести собственноручно, во втором случае без помощи опытного и квалифицированного мастера не обойтись.

Меры безопасности при поломке стиральной машины

Прежде чем задумываться о ремонте, обнаружив лужу под стиралкой, нужно предпринять ряд важных и экстренных мер, ведь протечка стиральной машины — не просто неприятность, а потенциальная угроза. В худшем случае, вода, разлившаяся на пол, может затопить соседей снизу или привести к короткому замыканию.

Рекомендуется придерживаться следующего алгоритма действий при обнаружении лужи под стиральной машиной:
  1. Не паниковать, успокоиться.
  2. Выключить машинку из розетки.

Внимание! Это нужно сделать не наступая в лужу на полу и сухими руками!

Если возможности отключить машинку, не наступая в лужу, нет, значит нужно выключить электричество на распределительном щитке.

  1. Перекрыть воду. Для этого нужно закрутить кран подачи воды к стиральной машине. Если не получается это сделать, перекрыть все водоснабжение в доме (закрутить краны в сантехническом шкафу).

Обезопасив себя, нужно достать из стиральной машины белье. Если в машинке есть вода, для начала ее нужно слить через сливной шланг. Сливной шланг находится в люке в правой нижней части передней панели стиральной машины. Если воды в машинке нет, можно сразу смело доставать белье как обычно.

Теперь необходимо провести осмотр машинки и пространства вокруг нее, чтобы обнаружить откуда именно вытекла вода. Прежде всего, исключается вероятность того, что вода не вытекла, а затекла под машинку. Нужно проверить все ли в порядке в помещении, исправны ли иные приборы и коммуникации.

Причины протечки стиральной машины

Стиральная машина чаще протекает в таких местах:

  1. В месте соединения сливного шланга и канализационной трубы. Решить такую проблему несложно: открутить шланг и прикрутить его снова, только уже очень хорошо, крепко затянув фиксирующую гайку.
  2. В любой части сливного шланга, по всей его длине. Сливной шланг нужно осмотреть внимательно, так как трещина может быть незаметной, если шланг просто перетерся. Решение этой проблемы — замена шланга на новый.
  3. В районе сливного фильтра. Если сливной фильтр ранее откручивался и был плохо закручен, его полностью откручивают и снова плотно закручивают.
  4. В районе дозатора для моющего средства (кюветы). Вода течет из дозатора в том случае, когда он засорен налипшим порошком. Необходимо просто хорошенько вымыть эту деталь машинки.

Однако, если вы проживаете в частном доме, причиной тому что вода течет из кюветы, может быть слишком высокое давление в водопроводе. В таком случае отрегулируйте вентиль на шланге подачи воды.

Для устранения этих незначительных поломок достаточно иметь минимальные знания о работе и устройстве техники, но если вы беспокоитесь, что можете что-то сделать не так (например, купить неподходящий сливной шланг и плохо его закрутить), такой минимальный ремонт спокойно можно доверить мастеру ВсеРемонт24.

С чем точно самостоятельно не получится справиться, так это с более сложным ремонтом. Он требуется, если машинка потекла:

  1. Из люка. Нужна замена или ремонт резины люка.
  2. Откуда-то снизу. Мастер полностью разбирает машину, если сломалось что-то во внутренней части конструкции. Чаще всего выходит их строя патрубок от впускного клапана к дозатору, от дозатора к баку или сливной патрубок. Неисправные патрубки заменяются на новые.

Мастер ВсеРемонт24 приедет в наиболее удобное для вас время и осуществит весь необходимый стиральной машине ремонт непосредственно после проведения диагностики поломки.

Стоимость ремонта определяется после диагностики и зависит от марки, а также модели машинки.

Берегите свое время, силы, нервы и средства! Вызывая на дом опытного и сертифицированного мастера ВсеРемонт24, вы гарантируете себе спокойствие и уверенность в том, что стиральная машинка снова будет исправно работать!

Стиральная машина течет снизу: выявление и устранение неисправностей

Поломка стиральной машины зачастую застает хозяйку врасплох: казалось бы, еще при прошлой стирке все было замечательно, и агрегат успешно справился с выполнением возлагающихся на него задач, а сейчас по какой-то причине снизу потекла вода.

От такой ситуации не застрахован никто: даже самая дорогостоящая и высококачественная техника не является вечной. Чтобы не растеряться и своевременно среагировать на подобную проблему в случае ее возникновения, изучите представленные далее сведения.

В ходе ознакомления с нижеизложенной информацией, вы узнаете, почему стиральная машина может давать течь, как найти неисправное место, с устранением каких поломок можно справить собственными силами и как не допустить их возникновения в будущем.

Возможные причины

Стиральная машинка может начать течь из-за разных причин:

  • несоблюдения правил эксплуатации;
  • использования низкокачественных средств для стирки;
  • заводских браков;
  • случайных повреждений;
  • выхода из строя различных элементов и т. д.

Если вы столкнулись с рассматриваемой проблемой, в первую очередь выполните следующие действия:

  • выключите машинку из розетки не наступая, при этом, в лужу. Если выключить машинку невозможно, отключите напряжение с распределительного щитка;
  • перекройте подачу воды. В идеале – к стиральной машине. Если невозможно – на все точки забора;
  • достаньте вещи из стиральной машинки. Если белье достирано, делайте это как обычно. В случае выявления протечки ранее завершения цикла стирки, в первую очередь слейте оставшуюся воду через сливной фильтр (расположен в специальном люке – находится спереди справа внизу), после чего разгрузите бак.

Далее вам нужно разобраться, откуда именно течет, и определить причину течи. Вариантов несколько.

  • Повреждение шлангов. Изучите состояние шлангов. Чтобы не тратить на это слишком много времени, оберните шланг туалетной бумагой – проблемные места станут сразу же заметны. Если вода течет из стыка шланга с корпусом машинки, демонтируйте первый и замените прокладку. В целом, при наличии повреждений целостности шланга, его лучше заменить, а не пытаться ремонтировать.
  • Проблемы с дозатором. Если машинка течет сразу после включения (начала подачи воды), возможно наличие поломки дозатора для стирального порошка. Чаще всего он ломается из-за засорения порошком или низкокачественной водой, а также под воздействием слишком сильного напора воды.
  • Проблемы с патрубками. Нередко ломаются уже через 1-2 года эксплуатации. Причина банальна – желание производителя сэкономить.
  • Проблемы с манжетой дверцы. Вода течет из люка для загрузки вещей? Скорее всего, все дело в уплотнительной манжете.
  • Проблемы с баком. Если вы стираете в машинке ремни с железными пряжками, обувь, бюстгальтеры с металлическими «косточками» и прочие подобные вещи, не удивляйтесь, когда в один «прекрасный момент» бак начнет давать течь.
  • Проблемы с сальником. О наличии таковых свидетельствует возникновение течи на стадии отжима.
  • Проблемы со сливным клапаном помпы. Не исключено, что клапан помпы недостаточно хорошо закручен, и поэтому дает течь. Для проверки демонтируйте нижнюю панель машинки и проверьте, насколько хорошо закручен клапан. При необходимости устраните недочеты.

Поиск и устранение неисправностей

Следуя приведенным далее рекомендациям, вы сможете самостоятельно устранить несложные распространенные неисправности стиральных машин.

[warning]Важно! При проведении ремонтных работ в домашних условиях, вся ответственность за возможные последствия ложится на исполнителя. Право на гарантийное обслуживание, при этом, как правило, теряется.[/warning]

Со шлангами

Как отмечалось, протечку шланга можно обнаружить, обернув его туалетной бумагой. Для ликвидации течи используйте клей и резиновую заплатку.

Полезный совет! Специалисты настоятельно не рекомендуют ремонтировать пробитые шланги – спустя непродолжительное время изделие все равно начнет течь. Лучше сразу заменить его новым.

Если дело в прокладке, открутите шланг в месте соединения с корпусом стиральной машины (обычно это легко делается руками), устраните прохудившуюся прокладку, установите вместо нее новое аналогичное изделие и верните шланг на место.

С дозатором

Проблемы с дозатором чаще всего появляются по причине неисправности бункера – углубления для стирального порошка.

Достаньте дозатор. Прочистите бункер и в целом вынутое изделие. При обнаружении засора, устраните его. Верните дозатор на место и протестируйте машинку. Дополнительно можете попробовать ослабить напор. Для этого надо немного прикрыть впускной кран.

Если это не помогло, проблема в неисправности впускного клапана. Решить ее может лишь квалифицированный мастер.

Почему стиральная машина не отжимает белье? Выявление и устранение неисправностей.

Как снять подшипник с барабана стиральной машины своими руками? Узнайте из этой статьи.

С манжетой

Стиральная машинка может течь по причине утраты целостности и изначальной упругости манжеты загрузочного люка. Откройте люк для загрузки белья и изучите состояние манжеты. Небольшие повреждения исправьте при помощи водостойкого клея и резиновой латки. Далее, предварительно сняв фиксаторы-хомуты, переместите место с заплаткой вниз люка. Верните фиксаторы на место.

Если повреждения масштабные, закажите новую манжету и установите ее вместо отслужившего свое изделия.

С заливным патрубком бака

Прежде всего, проверьте качество скрепления патрубка с баком. Для этого изучите состояние последнего.

При обнаружении воды в месте соединения с патрубком, отсоедините последний, уберите излишки клея, устраните влагу и просушите место стыковки.

Завершите ремонт, вернув патрубок на место и обеспечив его надежную фиксацию высококачественным водостойким клеем либо «эпоксидкой».

С патрубком впускного клапана

Снимите верхнюю крышку стиральной машинки и изучите состояние патрубков. Если они отличаются от нормы, замените испорченные изделия. В данном случае может потребоваться сторонняя квалифицированная помощь.

С баком

Пригласите помощника. Пусть он наклонит машинку. Вы в это время будете изучать состояние дна агрегата. Если белье загружается сверху, осматривайте боковую стенку. Задача – найти следы воды.

Если установлено, что проблема именно с баком, не останется ничего другого кроме его замены. Справиться с этим самостоятельно, не имея соответствующих навыков, крайне сложно – целесообразнее сразу обратиться к квалифицированному специалисту.

С сальником

Если сальник неисправен, вода потечет на стадии отжима белья. Осмотрите бак. Если видны потеки воды от подшипников, обратитесь в ремонт с запросом на замену сальника и подшипников.

Со сливным патрубком

В данном случае ремонт сводится к заделыванию поврежденного места при помощи резиновой заплатки и хорошего водостойкого клея. Более целесообразное решение – замена испорченного патрубка. Этот элемент находится внизу машинки и обеспечивает соединение бака и сливного насоса.

Узнайте, как почистить стиральную машину лимонной кислотой от накипи и грязи.

Почему стиральная машина стала неприятно пахнуть? Возможные причины и устранение запаха.

Особенности компактных стиральных машин с фронтальной загрузкой — http://vannaja-komnata.com/tehnika/stiralnaya-mashina/kompaktnye-s-frontalnoj-zagruzkoj.html

Профилактика поломок

Срок службы любой техники во многом зависит от того, насколько бережно и правильно с ней обращается пользователь. Стиральная машинка не является исключением. Чтобы минимизировать риск возникновения протечек, придерживайтесь нижеперечисленных профилактических рекомендаций:

  • стирайте бюстгальтеры только в специальном мешочке. Аналогичные рекомендации предъявляются в отношении различных мелких предметов (носков, платков и т.д.). Так вы минимизируете риск повреждения бака металлическими элементами и засорения сливного патрубка засосанным бельем;
  • прежде чем закрывать крышку стиральной машинки, проверьте, насколько плотно закрыты дверцы барабана. Рекомендация актуальна для машинок с вертикальной загрузкой;
  • после стирки обязательно выключайте машинку из розетки – скачки напряжения могут вывести технику из строя;
  • избегайте установки стиральной машинки в помещении с повышенным уровнем влажности: лучше в кухне, чем в ванной комнате;
  • не перегружайте машину. Рекомендованный лимит по весу белья вы можете уточнить в инструкции к своей машинке. Дополнительно старайтесь сортировать крупные вещи к крупным, мелкие – к мелким;
  • избавьтесь от домашних вредителей и паразитов в случае наличия таковых. Тараканы, грызуны и прочие представители этой категории в ходе своей жизнедеятельности будут неизбежно попадать внутрь элементов стиральной машины, что не лучшим образом отразится на ее работоспособности;
  • если в место установки стиральной машины подается грязная «тяжелая» вода, укомплектуйте систему специальным фильтром. Лучше всего использовать такие дополнения, которые рекомендует сам производитель стиральной машины. От применения фильтра с кристаллами откажитесь, иначе максимум спустя 1-1,5 года придется менять клапан залива воды;
  • не подавайте на стиральную машину горячую воду. От этого, во-первых, ухудшится качество стирки, во-вторых, ускорится износ клапана и прочих элементов. В особенности актуально положение для тех случаев, когда горячая вода не готовится бойлером, а подается из котельной – там в котлы могут добавляться различные средства, взаимодействие с которыми не лучшим образом отразится на исправности стиральной машинки. Машинки с функцией сушки, подключенные к горячей воде, не смогут высушить белье, т.к. для данного процесса нужна исключительно холодная вода;
  • стирайте только с использованием порошков, предназначенных для автоматических машинок. Порошки для ручной стирки дают слишком много пены;
  • не стирайте в машинке ковры, обувь, автомобильные коврики, перьевые подушки. Во-первых, эти изделия могут испортиться, облезть и засорить патрубки, во-вторых, в таком режиме велика вероятность возникновения перегрузки машинки.

Таким образом, к возникновению течи из стиральной машинки могут приводить разнообразные обстоятельства. Вы ознакомились с наиболее распространенными из них и получили рекомендации по самостоятельному устранению проблем. Следуйте представленным советам, и вы неплохо сэкономите на услугах сторонних мастеров по ремонту.

Стиральная машинка протекает, течет, капает, подтекает

То, что машина протекает, обычно становится заметно сразу или во время стирки – на полу под техникой появляется мыльная или чистая лужа. Существует множество причин, вызывающих появление протечки, которые варьируются в зависимости от изношенности устройства и его марки. Но устранить все их помогает ремонт стиральной машинки, проведенный специалистами "Московской Ремонтной Службы".

Основные причины возникновения течи:

Все ремонтные работы начинаются с поиска неисправности, для чего необходимо обесточить машинку и провести визуальный осмотр наливного и сливного шланга, бункера дозатора и манжеты люка. Опыт наших специалистов позволяет им быстро проводить диагностику, выявляя легкие повреждения.

Поврежденная помпа

Сливной насос отвечает за перекачку воды из бака в канализацию. Его отличает достаточно простая конструкция, поэтому выходит из строя он чаще всего из-за попадания внутрь твердых предметов. Такая деталь практически не поддается восстановительному ремонту, поэтому ее необходимо заменить на новую.

Наш специалист, выполняя ремонт стиральной машины Hansa, проведет ее частичный разбор, чтобы добраться до нужных механизмов и демонтировать их. Затем он поставит подходящую замену, вернув устройству работоспособность.

Нарушение целостности бака

Трещина в баке может стать причиной появления протечки, поэтому его потребуется осмотреть, используя ручной фонарик. В машинах с вертикальной загрузкой дополнительно потребуется частично разобрать, убрав боковую часть корпуса. Если на баке обнаружилась трещина, то его придется полностью заменить, приобретя новый.

Возникнуть подобная неисправность может из-за попадания внутрь твердого предмета или, если бак пластиковый, неисправности ТЭНа.

Износ уплотнителя дверцы

Если машина находится в эксплуатации достаточно долго, то на поверхности манжеты дверцы может появиться дырка или крупная трещина. В этом случае возможен восстановительный ремонт, достаточно закрыть пробоину водостойким клеем и резиновой заплаткой. Наши специалисты, устраняя подобную неисправность, также дополнительно перемещают уплотнитель, чтобы поврежденная часть находилась сверху и меньше контактировала с водой.

Повреждение шлангов

Сначала проверяются места соединения шлангов со стиральной машинкой, там чаще всего изнашиваются резиновые прокладки и появляется течь. Но в некоторых случаях пробоина может появляться в любом другом месте. Если шланг сливной, то его можно заделать заплаткой, посаженной на клей. Но наливной шланг подлежит обязательной замене, так как в нем всегда большое давление и его может просто разорвать.

Нарушение герметичности патрубков

Проблема появляется из-за ослабления крепления патрубка к баку, и выявить ее можно, сняв лицевую часть стиральной машины для визуального осмотра. Починить неисправность просто – достаточно отсоединить патрубок, убрать весь остаточный клей и заново приклеить его обратно на водостойкий клей, убрав предварительно всю влагу.

Износ сальника бака

Проблема появляется после продолжительной эксплуатации и становится заметна во время отжима. При визуальном осмотре можно заметить следы влаги как от самого сальника, так и от подшипников. В этом случае они заменяются совместно.

Чтобы вызвать специалиста по ремонту стиральной машины, просто заполните электронную форму или позвоните по телефону: (499) 703-48-46.

Назад к списку

Течи в стиральной машине

Течи в стиральной машине опасны ввиду возможного поражения электрическим током, передающимся через воду, и вероятностью затопить соседей, если речь идет о многоквартирном доме. Да и сырость, впитавшаяся в деревянный пол или собравшаяся под линолеумом, будет содействовать плесени и неприятному запаху.

Причины, почему течет стиральная машина, и советы о том, что делать в такой ситуации, помогут поступить грамотно и устранить проблему быстро.

Течь в стиральной машине — обезопасьте себя и дом

Если в процессе стирки, после ее окончания или вообще при выключенной машинке обнаружилась вода на полу, то важно действовать в определенной последовательности, чтобы обезопасить себя и других членов семьи от поражения электрическим током. Когда течет стиральная машина нужно:

  1. Не наступать в лужу. Причина протечки не известна, поэтому рассматриваем ее как потенциально опасную и максимально ограждаем себя. Для этого потребуется выдернуть аппарат из розетки. Если машинка затоплена так, что к ней по сухому не подойти, то отключают электричество во всем доме путем выкручивания пробок в счетчике или нажатием кнопки на автомате на вводе в квартиру.
  2. Теперь нужно заняться устранением течи. Сперва перекрывают подачу воды на машинку. Если отдельного крана нет (хотя в такой ситуации он крайне необходим), тогда отсекают ввод на дом.
  3. Растекшуюся воду собирают. В случае углубленного пола в ванной комнате и достаточного уровня жидкости ее вычерпывают кружками. Потом остатки вымачивают тряпками. Когда вода осталась в барабане выполняют слив через аварийную пробку в нижней части. Под нее подставляют таз и тряпки. Достав белье из барабана можно приступать к ремонту.

Наружные течи стиральной машины

Чаще всего стиральная машина течет снаружи. Это легко заметить по бьющему источнику или потекам на корпусе. Ввиду подключения коммуникаций течи возникают в местах соединения. Как найти проблемное место и устранить проблему в этих случаях написано далее:

Труба водопровода

Не всегда, обнаружив воду на полу, следует думать, что это течет стиральная машина. Порой проблема может быть в прохудившейся водопроводной трубе. Если она стальная, то коррозия вызывает истончение стенки и течи. В паянных трубах может треснуть соединительная муфта или проявиться брак при монтаже, который впоследствии даст течь.

Следует вытереть пол, открыть кран подачи воды и посмотреть откуда движется первоначальная струя. Если это ровный участок металлической трубы, то поможет хомут и резиновая подкладка. В случае пластика лучше вырезать бракованное место и впаять туда новый участок.

Шланг подачи

Чтобы подвести воду к стиральной машине используют тонкий шланг, прикручиваемый к верхней части корпуса и крану. В этих местах часто возникают течи стиральной машины, потому что коммуникацию задевают ногами, ее дергают дети или цепляют домашние животные. Ввиду высокого давления вода легко просачивается наружу.

Найти место протекания можно, протерев шланг насухо и открыв кран подачи воды на машинку. Проводя сухой тряпкой по местам соединения легко локализуется негерметичный участок. Проблема решается простым подтягиванием гайки на кране или присоединительной резьбе. Если это не помогло, то сильно затягивать не стоит, поскольку гайка пластиковая и может треснуть.

В такой ситуации необходимо намотать уплотнитель (фум или паклю) на резьбу и закрутить ее повторно. Внутри гайка также есть резиновое кольцо, замена которого поможет окончательно решить проблему. Если течь не из-под резьбы, а на самом шланге, то его меняют целиком.

Шланг слива

Вторая самая распространенная причина течи стиральной машины — это со шланга слива. В половине случае его банально забывают присоединить к раковине, ванной или унитазу (при съемном сливе), поэтому в момент спуска воды возникает протечка. Здесь следует быть внимательным и всегда проверять коммуникации перед использованием.

Но пластиковый шланг может треснуть и от времени, поскольку его материал грубеет. Ввиду гофрированной структуры найти трещину сложнее, но поможет сухая тряпка, которой медленно ведут по шланге. Проблема решается заменой канала на новый.

В просторных ванных комнатах или кухнях нередко приходится использовать передники и удлинять шланг слива, чтобы присоединить его к сифону. Для этого используются пластмассовые двойники.

Неосторожная уборка с задеванием коммуникации способна нарушить герметизацию. Устранить протечку можно подмотав фум.

Отсек для порошка

Течь стиральной машины можно обнаружить на передней части из-под дозатора для порошка и кондиционера. Это случается по причине засора в емкости. Комки порошка забивают пропускной канал в бак и барабан, поэтому жидкость не успевает уйти. Наружная дверца дозатора не герметична, что приводит к пропуску воды.

В такой ситуации поможет чистка емкости и удаление твердого налета из порошка. Достать дозатор можно нажав на кнопку (в некоторых моделях стиралок) или приподняв его вверх и потянув на себя, чтобы обойти блокираторы. После мойки деталь возвращается на место.

Еще стиральная машина течет в этой части из-за высокого давления воды в системе. Такое случается в частных домах, где водоснабжение поступает из скважины. Большой объем жидкости не успевает пройти через камеру и часть выходит на фронтальную панель. Уменьшив напор на впускном кране проблема решается.

Внутренние течи стиральной машины

Если снаружи не удалось найти источник протечки, то причина поломки находится во внутренних узлах и коммуникациях. Это не всегда подразумевает дорогостоящий ремонт, но разобрать часть корпуса придется.

Проблемы с пробкой сливного фильтра

В каждой стиральной машине есть пробка для аварийного слива воды. За ней расположен фильтр, который задерживает крупные части и мусор, чтобы они не попали в насос. Если недавно выполнялась его чистка, то возможно, пробка была плохо закручена, что привело к течи стиральной машины.

Чтобы улучшить герметизацию необходимо снять панель (узкая пластиковая полоса) спереди стиральной машины или открыть люк справа (зависит от модели). За ним расположена круглая пробка с двумя лопастями для упора. Взявшись за них вращать нужно по часовой стрелке.

Если это не помогло и во время стирки от туда продолжает вытекать жидкость, значит испортилась прокладка пробки. Она имеет форму кольца, выполненного из резины и расположенного по контуру шляпки. Купив и установив аналогичную можно перекрыть течь.

Манжета люка

Протекать изнутри может стиральная машина и в месте закрытия дверцы. Там расположена широкая резиновая манжета, обеспечивающая беспрепятственное вращение барабана и герметичный притвор люка.

Если она прищемилась неправильно люком, то через образовавшуюся щель будет проступать жидкость. Этот же эффект случится и при попавшем в притвор белье. Необходимо перезакрыть дверцу и проверить герметичность.

Но манжета может посодействовать протеканию стиральной машины и через отверстие в своей сложной структуре, которое образовалось из-за зацепившегося твердого предмета.

Рукой можно осторожно поотодвигать края манжеты и просмотреть ее изнутри. Найденное отверстие заделывается резиновой латкой. Еще практично отсоединить крепление манжеты и развернуть ее пробоиной вверх, где давление воды ниже при стирке.

Патрубки системы

Внутри стиральной машины есть патрубок, соединяющий бак с фильтром и насосом. Он имеет изогнутую форму и крепится к каналам при помощи двух хомутов. Из-за высокой вибрации места фиксации способны разбалтываться, что приводит к нарушению герметичности и стиральная машина течет. Это проявляется в луже, которая вытекает из-под корпуса.

Отремонтировать неисправность можно так:

  1. Предварительно слить всю воду.
  2. Положить технику на бок.
  3. За передней панелью найти черный патрубок.
  4. Открутить хомуты на стороне фильтра и бака.
  5. Проверить целостность трубки (она гофрированная, поэтому чаще всего лопается на сгибах). Если найдена трещина, то купить новый аналогичный.
  6. В случае целостности канала заменить стяжные хомуты. Для улучшения прижима можно подмотать фум на места одевания трубки. Все туго затянуть, перевернуть аппарат и проверить исправность запустив стирку без белья.

Клапан

Бывает стиральная машина течет в выключенном состоянии и открытом люке. Проверив барабан обнаруживается, что в нем полно воды, которая вытекает наружу. Это может происходить в периоды покоя от работы и даже ночью, если кран на агрегат остается не перекрытым.

Здесь проблема течи кроется в сломавшемся электромагнитном клапане, который управляет впуском и отсеканием подачи воды. Он размещен сразу после входа подающей трубки в верхней части корпуса. Если в него попал мусор из системы, то он не сможет герметично закрыть канал и вода самопроизвольно будет подаваться в барабан.

Устранить неисправность можно сняв клапан (выкручивается шланг и два шурупа, отсоединяются два контакта провода) и продув его каналы, поочередно закрывая один свободный. Если после возвращения на место это не помогло, то потребуется замена клапана, что вполне возможно осуществить своими руками.

Течет стиральная машина Gorenje – 10 причин протечки

Настоящий публичный Договор-оферта, далее Договор, определяет взаимоотношения между администратором домена gorenje-remont.ru, именуемым в дальнейшем Администратор, с одной стороны, и посетителем сайта gorenje-remont.ru, именуемым в дальнейшем Посетитель, принявшим настоящее предложение о заключении Договора путём осуществления фактических действий по заполнению онлайн-формы, заявки или звонка по контактному телефону, указанному на Сайте, или отправки электронного письма или заявки по иным контактным данным, указанным на Сайте.

Уточнения терминов и определения

1.1. Сайт Администратора – интернет-сайт: https://gorenje-remont.ru.

1.2. Сервис Сайта – возможности навигации, получения и отправки информации, доступные к использованию на Сайте Посетителем.

Предмет Договора

2.1. Администратор предоставляет Посетителю доступ к Сервису Сайта, а Посетитель обязуется использовать Сервис в соответствии с условиями настоящего Договора.

2.2. Администратор обязуется принять от Посетителя информацию, включая запросы на производство ремонтных работ.

2.3. Администратор обязуется передать принятую от Посетителя информацию и запросы на ремонтные работы потенциальным подрядчикам, субподрядчикам и иным лицам по усмотрению Администратора.

2.4. Администратор не несёт ответственности за последствия возникших взаимоотношений между подрядчиками и Посетителем, включая, но не ограничиваясь, ненадлежащим качеством и содержанием сервисных, ремонтных и иных работ.

Прочие условия

3.1. Содержание Сайта, так или иначе способное вызвать ассоциативные связи у Посетителя с официально зарегистрированными товарными знаками, а также брендами, логотипами и прочими частями, и элементами товарных знаков, является случайным и непреднамеренным совпадением.

3.2. Официальные правообладатели товарных знаков, усмотревшие в содержании Сайта подобные элементы, вправе обратиться к Администратору Сайта за разъяснениями. При достигнутых договорённостях спорные и случайные ассоциативные элементы могут быть убраны Администратором либо видоизменены до состояния, когда ассоциация с зарегистрированным товарным знаком будет объективно утрачена.

3.3. Настоящим Договором устанавливается полное отсутствие всякого отношения Сайта к официальному представительству какого бы то ни было бренда, производственной или торговой компании, зарегистрированной в установленном законом порядке. Сайт также не является официальным авторизованным дилерским и/или сервисным центром какого бы то ни было зарегистрированного бренда или компании, а оказывает только услуги по доступу к сервису и функциям Сайта, которые сводятся к поиску Посетителем оптимального варианта для получения им услуг по ремонту и обслуживанию находящейся в его собственности бытовой, кухонной и иной техники общего назначения.

3.4. Возникающие между Администратором и Посетителем споры могут касаться исключительно функциональных, сервисных и программных ошибок структуры Сайта и некорректной работы его программного кода. Все спорные ситуации, касающиеся качества полученного Посетителем ремонта или сервисного обслуживания, решаются исключительно с лицом, оказавшим Посетителю данные услуги.

3.5. Стороны освобождаются от ответственности за полное или частичное неисполнение обязательств по Договору в случае, если неисполнение обязательств явилось следствием действий непреодолимой силы, а именно: пожара, наводнения, землетрясения, забастовки, войны, действий органов государственной власти или других независящих от Сторон обстоятельств.

Заключительные положения

4.1. Данный Договор является документом, регламентирующим отношения между Администратором и Посетителем, вследствие чего Посетитель, совершая любое фактическое действие в программной оболочке Сайта, включая чтение контента, заполнение форм и полей, отправку заявок и сообщений и любые другие действия, связанные с использованием функций и сервисных возможностей Сайта, автоматически присоединяется к данному Договору в полном объёме.

4.2. Гиперссылка на данный Договор размещена на главной странице Сайта, и доступна в виде всплывающего диалогового окна, для более удобного просмотра и чтения.

4.3. Отказ Посетителя от ознакомления с текстом данного Договора при наличии фактических действий, свидетельствующих о пользовании функциональными возможностями и сервисом Сайта, считается ничтожным, и Посетитель признаётся согласившимся со всеми условиями Договора по основаниям фактического использования возможностей Сайта.

Auro Amp 100 40-миллиметровая упаковочная машина со свободным потоком, Flow-упаковочная машина, горизонтальная упаковочная машина, автоматическая Flow-упаковочная машина, Flow-упаковочная машина, оборудование для Flow-упаковки - Auro Machines Private Limited, Фаридабад, Фаридабад

Auro Amp 100 40 мм упаковка Свободно-проточная машина, Поточная упаковочная машина, Горизонтальная проточная упаковочная машина, Автоматическая проточная упаковочная машина, Поточная упаковочная машина, Поточная упаковочная машина - Auro Machines Private Limited, Фаридабад, Фаридабад | ID: 20003214173
Уведомление : преобразование массива в строку в / home / indiamart / public_html / prod-fcp / cgi / view / product_details.php на линии 290

Спецификация продукта

Марка Auro
Состояние Новое
Модель AMP 100
Наполнитель Сменные мерные чашки 1 г.До 20 гр.
Тип уплотнения 3-х стороннее 4-х стороннее или центральное уплотнение или заднее боковое уплотнение.
Размер мешка Длина 40 мм. до 140 мм., 40 мм. До 160 мм.
Размер пленки Ширина 40 мм. до 100 мм., 40 мм. до 150 мм.
Скорость упаковки 80 пакетов / мин., 50 пакетов / мин. В зависимости от условий наполнения продуктов.
Потребляемая мощность Двигатель - HP, HP, 220 В, однофазный
Упаковочная пленка Ламинированная пленка в рулоне, поддерживаемая пленка e.грамм. Квасцы. Комбинации фольги, ПЭ, ПП и БОПП.

Описание продукта

Автоматическая упаковочная машина для количественного наполнения с фотоэлементом для упаковки гранул, моющих средств, супари, чая, намкин и других продуктов.

Характеристики:

  • Устройство для впечатывания кода даты (механические и электронные по желанию).
  • Промывка газа.
  • Автоматический смазочный насос.
  • Шкив с регулируемой скоростью.
  • Насадка для вибратора.
  • Индикаторная лампа нагревателя или система аварийной сигнализации при выходе из строя одного из нагревателей машина автоматически останавливается или на панели управления загораются контрольные лампы.
  • Крышка машины из нержавеющей стали.
  • Электронный счетчик
  • Длина пакета регулируется фотоэлементом, метка на пленке автоматически с допуском +/- 1,5 мм.

Заинтересовал этот товар? Получите последнюю цену у продавца

Связаться с продавцом

Изображение продукта


О компании

Год основания 1996

Юридический статус FirmLimited Company (Ltd./Pvt.Ltd.)

Характер бизнеса Производитель

Количество сотрудников от 26 до 50 человек

Годовой оборот 2–5 крор

IndiaMART Участник с марта 2006 г.

GST06AADCA2503Q1ZQ

Код импорта и экспорта (IEC) 05169 *****

Мы известны тем, что производим машины отличительного качества, удовлетворяющие разнообразные потребности клиентов на мировых рынках в области упаковки.Все машины, такие как разливочная машина , упаковочная машина, упаковочная машина, шнековый наполнитель с сервоприводом, объемный шнековый наполнитель и объемный наполнитель стаканов и многие другие продукты питания в отрасли.
для получения дополнительной информации посетите
Вернуться к началу 1

Есть потребность?
Получите лучшую цену

1

Есть потребность?
Получите лучшую цену

27.Что такое разливочная (самотечная) машина? Какой метод используется для наполнения продукта? Как отрегулировать объем заполнения при его использовании? Какие жидкие продукты подходят для розлива с помощью машины временного самотечного розлива? Какие факторы будут влиять на объем розлива машины самотечного наполнения (самотечной)? - Часто задаваемые вопросы

27. Что такое разливочная (самотечная) машина? Какой метод используется для наполнения продукта? Как отрегулировать объем заполнения при его использовании? Какие жидкие продукты подходят для розлива с помощью машины временного самотечного розлива? Какие факторы будут влиять на объем розлива машины самотечного наполнения (самотечной)?

Как следует из названия, время заполнения самотеком (самотечное) использует принцип, согласно которому жидкость опускается под действием силы тяжести, для определения объема заполнения путем установки времени остановки.Этот тип разливочной машины подходит для использования в жидкой и текучей жидкости, которая обычно применяется для продуктов, не требующих высокой точности, таких как сок, напитки и т. Д. Кроме того, при определенных условиях, когда разливочная машина работает цилиндр гидравлически стабилен, и скорость потока жидкости стабильна, если сама заполненная жидкость имеет некоторую вязкость, это будет создавать менее точные условия. Таким образом, машина для наполнения под действием силы тяжести (самотечная) в основном применяется для неконцентрированных, жидких и жидких жидкостей.Если установка времени самотечной разливочной машины не изменилась, и после заполнения есть значительная ошибка в объеме заполнения, первое соображение состоит в том, что есть два возможных фактора:
Во-первых, если уровень заполнения разливочной машины отличается, это повлияет на давление наполнения, что повлияет на скорость потока жидкости, так что это также повлияет на объем наполнения.
Во-вторых, если в заправочной трубе есть воздух, а воздух не выходит из разливочной машины, будет часть воздуха, которая заполняется во время заправки, и ошибка повлияет на производительность заправки.
Следовательно, необходимо только проверить уровень наполнения разливочной машины перед операцией наполнения и убедиться, что уровень наполнения разливочной машины полностью опустошен, воздух для наполнения может быть полностью опущен, а заполненная емкость может достигаться при заполнении.

Фото галереи

Представляем FBLearner Flow: основа искусственного интеллекта Facebook

Многие события и взаимодействия, которые сегодня происходят в Facebook, стали возможны благодаря ИИ.Когда вы входите в Facebook, мы используем возможности машинного обучения, чтобы предоставить вам уникальный персонализированный опыт. Модели машинного обучения являются частью ранжирования и персонализации историй новостной ленты, фильтрации оскорбительного контента, выделения актуальных тем, ранжирования результатов поиска и многого другого. На Facebook есть множество других вариантов, которые могут извлечь выгоду из моделей машинного обучения, но до недавнего времени инженерам, не имеющим большого опыта в области машинного обучения, было сложно воспользоваться преимуществами нашей инфраструктуры машинного обучения.В конце 2014 года мы поставили перед собой цель полностью переосмыслить платформы машинного обучения в Facebook и поставить передовые алгоритмы в области искусственного интеллекта и машинного обучения на кончиках пальцев каждого инженера Facebook.

В некоторых из наших самых ранних работ по использованию ИИ и машинного обучения - таких как предоставление наиболее релевантного контента каждому человеку - мы заметили, что наибольшее повышение точности часто происходило за счет быстрых экспериментов, разработки функций и настройки модели, а не применения принципиально разных алгоритмов. .Инженеру может потребоваться провести сотни экспериментов, прежде чем найти успешную новую функцию или набор гиперпараметров. Традиционные конвейерные системы, которые мы оценивали, оказались не очень подходящими для наших целей - большинство решений не предусматривали способ повторного запуска конвейеров с разными входами, механизмы явного захвата выходных данных и / или побочных эффектов, визуализацию выходных данных и условные шаги. для таких задач, как поиск параметров.

Чтобы решить эти проблемы, нам нужна была платформа со следующими свойствами:

  • Каждый алгоритм машинного обучения должен быть реализован один раз с возможностью повторного использования.
  • Инженеры должны быть в состоянии написать конвейер обучения, который распараллеливается на многих машинах и может быть повторно использован многими инженерами.
  • Обучение модели должно быть простым для инженеров с разным опытом машинного обучения, и почти каждый шаг должен быть полностью автоматизирован.
  • Каждый должен иметь возможность легко искать прошлые эксперименты, просматривать результаты, делиться с другими и запускать новые варианты данного эксперимента.

Мы решили создать совершенно новую платформу FBLearner Flow, способную легко повторно использовать алгоритмы в различных продуктах, масштабироваться для проведения тысяч одновременных пользовательских экспериментов и с легкостью управлять экспериментами.Эта платформа предоставляет инновационные функции, такие как автоматическое создание пользовательского интерфейса на основе определений конвейера и автоматическое распараллеливание кода Python с использованием фьючерсов. FBLearner Flow используют более 25% инженеров Facebook. С момента своего создания было обучено более миллиона моделей, и наша служба прогнозирования выросла и теперь делает более 6 миллионов прогнозов в секунду.

Устранение ручной работы, необходимой для экспериментов, позволяет инженерам машинного обучения тратить больше времени на разработку функций, что, в свою очередь, может повысить точность.Инженеры могут оказывать влияние на масштабе - существует менее 150 авторов рабочих процессов, и их усилия влияют не только на них самих и их команду. FBLearner Flow предоставляет платформу и инструменты, позволяющие инженерам проводить тысячи экспериментов каждый день.

Основные концепции и компоненты

Прежде чем мы подробно рассмотрим систему, необходимо понять несколько ключевых концепций:

Рабочие процессы: Рабочий процесс - это единый конвейер, определенный в FBLearner Flow, и он является точкой входа для всех задач машинного обучения.Каждый рабочий процесс выполняет определенную работу, например обучение и оценку конкретной модели. Рабочие процессы определяются в терминах операторов и могут быть распараллелены.

Операторы: Операторы - это строительные блоки рабочих процессов. Концептуально вы можете думать об операторе как о функции в программе. В FBLearner Flow операторы - это наименьшая исполнительная единица, выполняемая на одной машине.

Каналы: Каналы представляют собой входы и выходы, которые передаются между операторами в рамках рабочего процесса.Все каналы набраны с использованием определенной нами системы типов.

Платформа состоит из трех основных компонентов: среды авторства и исполнения для настраиваемых распределенных рабочих процессов, пользовательского интерфейса управления экспериментами для запуска экспериментов и просмотра результатов, а также множества предопределенных конвейеров для обучения наиболее часто используемых алгоритмов машинного обучения в Facebook.

Авторство и среда исполнения

Все рабочие процессы и операторы в FBLearner Flow определены как функции в Python и применяют специальные декораторы для интеграции с платформой.Давайте рассмотрим простой сценарий, в котором мы хотим обучить дерево решений на классическом наборе данных Iris, чтобы предсказать вид цветка на основе его размеров лепестков и чашелистиков. Предположим, что набор данных, доступный нам, находится в Hive и имеет пять столбцов, которые представляют ширину лепестка, длину лепестка, ширину чашелистика, длину чашелистика и виды для образца цветов. В этом рабочем процессе мы оценим производительность модели с точки зрения потерь журнала и спрогнозируем виды для немаркированного набора данных.

Пример рабочего процесса для выполнения этой задачи может выглядеть так:

 
# Типизированная схема таблицы Hive, содержащая входные данные
feature_columns = (
    ('ширина_лепестка', типы.ЦЕЛОЕ),
    ('petal_height', типы.INTEGER),
    ('sepal_width', типы.INTEGER),
    ('sepal_height', типы.INTEGER),
)
label_column = ('виды', types.TEXT)
all_columns = feature_columns + (label_column,)

# Этот декоратор отмечает, что следующая функция представляет собой рабочий процесс в
# FBLearner Flow
@workflow (
    # Рабочие процессы имеют типизированные входы и выходы, объявленные с использованием типа FBLearner
    # система
    input_schema = types.Schema (
        labeled_data = типы.НАБОР ДАННЫХ (схема = все_столбцы),
        unlabeled_data = types.DATASET (schema = feature_columns),
    ),
    возвращает = types.Schema (
        model = types.MODEL,
        mse = types.DOUBLE,
        прогнозы = types.DATASET (schema = all_columns),
    ),
)
def iris (label_data, unlabeled_data):
    # Разделить набор данных на отдельные наборы данных для обучения и оценки случайным образом
    # выборка.
    split = SplitDatasetOperator (label_data, train = 0,8, оценка = 0.2)

    # Обучите дерево решений с настройками по умолчанию, затем оцените его на
    # помеченный набор данных оценки.
    dt = TrainDecisionTreeOperator (
        набор данных = split.train,
        features = [имя для имени, введите feature_columns],
        label = label_column [0],
    )
    метрики = ComputeMetricsOperator (
        набор данных = split.evaluation,
        модель = dt.model,
        label = label_column [0],
        метрики = [Metrics.LOGLOSS],
    )

    # Выполните прогнозы для немаркированного набора данных и создайте новый набор данных
    прогнозы = PredictOperator (
        набор данных = unlabeled_data,
        модель = dt.модель,
        output_column = label_column [0],
    )

    # Возвращаем выходные данные рабочего процесса от отдельных операторов
    возврат Выход (
        модель = dt.model,
        logloss = metrics.logloss,
        предсказания = предсказания,
    )
 
 

Давайте внимательно рассмотрим этот рабочий процесс, чтобы понять, как работает FBLearner Flow под капотом.

Во-первых, декоратор @workflow указывает FBLearner Flow, что функция iris - это не обычная функция Python, а рабочий процесс. input_schema и возвращает аргумента, указывающих типы входных данных, ожидаемых рабочим процессом, и выходные данные, которые он производит. Платформа выполнения автоматически проверяет эти типы во время выполнения и обеспечивает получение рабочим процессом ожидаемых данных. В этом примере вход labeled_data помечен как вход набора данных с четырьмя столбцами. Если один из этих столбцов отсутствовал в предоставленном наборе данных, то возникнет исключение TypeError , поскольку набор данных будет несовместим с этим рабочим процессом.

Тело рабочего процесса выглядит как обычная функция Python с вызовами нескольких операторов, которые выполняют настоящую работу машинного обучения. Несмотря на свой обычный внешний вид, FBLearner Flow использует систему фьючерсов для обеспечения распараллеливания рабочего процесса, позволяя одновременно выполнять шаги, не связанные с зависимостью данных.

Вместо последовательного выполнения рабочие процессы выполняются в два этапа: 1) этап компиляции DAG и 2) этап выполнения оператора. На этапе компиляции DAG операторы рабочего процесса фактически не выполняются, а вместо этого возвращают фьючерсы.Фьючерсы - это объекты, которые представляют отложенные части вычислений. Итак, в приведенном выше примере переменная dt на самом деле является будущим, представляющим обучение дерева решений, которое еще не произошло. FBLearner Flow ведет запись всех вызовов операторов на этапе компиляции DAG, а также список фьючерсов, которые должны быть разрешены перед его запуском. Например, ComputeMetricsOperator и PredictOperator принимают dt.model в качестве входных данных, таким образом, система знает, что dt должен быть вычислен, прежде чем эти операторы смогут работать, и поэтому они должны дождаться завершения TrainDecisionTreeOperator .

По завершении этапа компиляции DAG FBLearner Flow построит DAG операторов, в которых ребра представляют зависимости данных. Затем этот DAG можно запланировать для выполнения, при этом каждый оператор может начать выполнение после успешного завершения его родительских операций. В этом примере нет зависимости данных между вызовом ComputeMetricsOperator и PredictOperator , поэтому эти два оператора могут работать параллельно.

На этапе выполнения оператора каждый оператор запускается после завершения его зависимых операторов.Каждый оператор объявляет свои требования к процессору, графическому процессору и памяти, а FBLearner Flow выделяет часть машины, которая соответствует требованиям оператора для задачи. FBLearner Flow автоматически выполняет развертывание соответствующего кода на машине и передачу входных и выходных данных между операторами.

Пользовательский интерфейс управления экспериментами

В Facebook существуют сотни различных рабочих процессов, выполняющих множество задач машинного обучения. Одна из проблем, с которыми мы столкнулись, заключалась в создании универсального пользовательского интерфейса, который работал бы с разнообразным набором рабочих процессов, используемых нашими инженерами.Используя систему настраиваемых типов, мы создали пользовательский интерфейс, который может интерпретировать входные и выходные данные независимо от рабочего процесса без необходимости понимать детали реализации каждого рабочего процесса. Для дальнейшей настройки пользовательский интерфейс FBLearner Flow предоставляет систему плагинов, которую можно использовать для индивидуального взаимодействия с конкретными командами и интеграции с системами Facebook.

Пользовательский интерфейс FBLearner Flow предоставляет несколько дополнительных возможностей: 1) запуск рабочих процессов, 2) визуализацию и сравнение результатов и 3) управление экспериментами.

Запуск рабочих процессов

Мы видели ранее, что каждый рабочий процесс объявляет типизированную схему ввода. Когда инженеры запускают рабочий процесс, пользовательский интерфейс считывает эту схему ввода и автоматически генерирует структурированную форму с проверкой для указания входных данных рабочего процесса. Это позволяет инженерам машинного обучения получить богатый пользовательский интерфейс для своих рабочих процессов, не написав ни единой строчки кода внешнего интерфейса. Система настраиваемых типов FBLearner Flow имеет богатый набор типов для описания наборов данных, функций и многих других распространенных типов данных машинного обучения.Это позволяет пользовательскому интерфейсу отображать сложные элементы ввода, такие как заголовки для функций и селекторы для наборов данных.

Визуализация и сравнение результатов

Инженеры могут просматривать каждый рабочий процесс, запущенный из пользовательского интерфейса, чтобы видеть его выходные данные, изменять теги и другие метаданные, а также выполнять такие действия, как развертывание модели в производственной среде. Входные и выходные данные прогонов рабочего процесса можно сравнивать, что позволяет инженерам оценивать эффективность экспериментов по сравнению с базовыми показателями. Мы применяем аналогичную технику для визуализации выходных данных к рендерингу форм ввода - система типов используется для обеспечения рендеринга каждого вывода, зависящего от типа.Через систему плагинов к этим представлениям можно добавить дополнительную настраиваемую визуализацию и действия. Например, команда ленты новостей может добавлять системные метрики в реальном времени для своих моделей, развернутых в производственной среде.

Управление экспериментами

Инженеры Facebook запускают тысячи экспериментов каждый день, а пользовательский интерфейс FBLearner Flow предоставляет инструменты для управления всеми этими экспериментами. Все запуски рабочих процессов индексируются в Elasticsearch, поэтому их можно легко найти по многочисленным параметрам, а система поддерживает сохраненные поисковые запросы, чтобы легко находить эксперименты.При настройке моделей инженеры часто проводят анализ сложных параметров со специализированным рендерингом, чтобы легко увидеть, какие конфигурации дали наилучшие результаты.

Библиотека машинного обучения

Основной принцип платформы FBLearner Flow заключается в том, что она не привязана к какому-либо конкретному алгоритму. В результате платформа поддерживает множество алгоритмов машинного обучения и инновационные комбинации этих алгоритмов. Он также легко расширяется - любой инженер может написать новый рабочий процесс, чтобы сделать свой любимый алгоритм доступным для всей компании.Реализации алгоритмов с открытым исходным кодом можно легко включить в рабочий процесс и интегрировать с инфраструктурой Facebook.

Команда прикладного машинного обучения Facebook поддерживает рабочие процессы, которые обеспечивают масштабируемые реализации часто используемых алгоритмов, в том числе:

  • Нейронные сети
  • Дерево решений с градиентным усилением
  • LambdaMART
  • Стохастический градиентный спуск
  • Логистическая регрессия

Планы на будущее

Благодаря FBLearner Flow ИИ становится неотъемлемой частью нашей инженерной ткани и предоставляет инженерам Facebook возможности современного ИИ с помощью простых вызовов API.Мы постоянно работаем над улучшением FBLearner Flow, чтобы позволить инженерам работать более продуктивно и применять машинное обучение к растущему числу продуктов. Это позволяет получить прибыль в:

  • Эффективность: В прошлом апреле более 500 000 запусков рабочих процессов были выполнены в кластере, содержащем тысячи машин. Некоторые из этих экспериментов требуют больших вычислительных ресурсов и могут занять несколько дней. Мы сосредоточены на повышении эффективности выполнения этих экспериментов, чтобы платформа могла масштабироваться в соответствии с растущими потребностями, одновременно сводя задержку выполнения к минимуму.Мы изучаем новые решения для локализации данных, чтобы совместить вычисления с исходными данными, и мы улучшаем наше понимание требований к ресурсам, чтобы разместить как можно больше экспериментов на каждой машине.
  • Скорость
  • : FBLearner Flow - это система, которая ежедневно принимает триллионы точек данных, обучает тысячи моделей - в автономном режиме или в реальном времени - и затем развертывает их на сервере для прогнозирования в реальном времени. Инженеры и команды, даже не обладая достаточным опытом, могут с легкостью создавать и проводить эксперименты и развертывать продукты на базе искусственного интеллекта в производстве быстрее, чем когда-либо.Мы работаем над тем, чтобы минимизировать время выполнения рабочего процесса, чтобы наши продукты могли учиться на последних данных и позволить инженерам быстро проводить итерации в своих экспериментах.
  • Автоматизация машинного обучения: многие алгоритмы машинного обучения имеют множество гиперпараметров, которые можно оптимизировать. В масштабе Facebook повышение точности многих моделей на 1 процент может существенно повлиять на восприятие людей. Таким образом, с помощью Flow мы создали поддержку крупномасштабного анализа параметров и других функций AutoML, которые используют циклы простоя для дальнейшего улучшения этих моделей.Мы продолжаем инвестировать в эту область, чтобы помочь специалистам Facebook в области AI / ML использовать многие продукты Facebook.

В ближайшие месяцы мы более подробно рассмотрим некоторые из конкретных систем и приложений, которые используют FBLearner Flow, чтобы позволить инженерам более легко применять ИИ и машинное обучение к своим продуктам, а также предоставлять более персонализированный опыт для люди, использующие Facebook.

Машинное обучение позволяет автоматизировать создание микрожидкостных капель с фокусировкой потока

Эффективное создание крупномасштабных наборов данных

Генератор микрожидкостных капель с фокусировкой потока можно определить с помощью шести геометрических параметров: ширины отверстия, длины отверстия, ширины впуска воды и т. Д. ширина входа масла, ширина выходного канала и глубина канала (рис.1а). Чтобы учесть влияние геометрии на образование капель, эти параметры варьировались в соответствии с диапазоном, указанным в литературе, с учетом производственных ограничений (см. Дополнительное примечание 2). Используя дешевую технику быстрого прототипирования и сборки, мы ранее представили 23,30 , 43 устройства для фокусировки потока были изготовлены за доли времени и средств, необходимых для стандартной фотолитографии (см. Дополнительное примечание 1). 25 из 43 устройств были спроектированы так, чтобы покрывать ортогональное пространство дизайна (с использованием метода планирования экспериментов Тагучи, см. Дополнительную таблицу 2), как мы ранее описывали 23 .Остальные 18 устройств были детально добавлены к набору данных в процессе проверки инструмента автоматизации проектирования, пока не была достигнута точная автоматизация проектирования.

Помимо геометрии, свойства жидкости и скорость потока играют важную роль в определении поведения генераторов микрожидкостных капель. Как показано на рис. 2b, изготовленные устройства были испытаны в широком диапазоне комбинаций капиллярного числа и соотношения потоков (минимум 1 и максимум 34 различных условий потока на устройство), всего 65 уникальных условий потока (не каждое устройство было протестированы в одних и тех же условиях потока для создания разнообразного набора данных).Было создано девятьсот девяносто восемь экспериментальных точек данных, и были записаны диаметр капель, скорость генерации и режим генерации. Наблюдаемый диаметр капель варьировался от 27,5 до 460 мкм, диапазон скорости генерации составлял 0,47–818 Гц, при этом режим генерации происходил в режиме капания для 561 точки данных и в режиме струи для остальных 437 точек данных ( см. рис. 2c).

Рис. 2. Быстрое прототипирование позволяет эффективно генерировать наборы данных, подходящие для обучения алгоритмов машинного обучения.

a Шесть параметров, определяющих геометрию фокусировки потока, варьировались в соответствии с ортогональным планом экспериментов. Капиллярное число и коэффициент расхода использовались для определения расхода для каждого устройства. b Всего было изготовлено 43 устройства с использованием недорогой микроплавильной обработки и техники сборки. Каждое устройство тестируется в широком диапазоне условий потока для создания крупномасштабного набора данных. c Для каждого эксперимента регистрировались диаметр капли, скорость генерации и режим генерации.Всего было собрано 998 точек данных по наблюдаемым характеристикам и связанным с ними проектным параметрам. Алгоритмы машинного обучения были обучены в ограниченном диапазоне производительности 25–250 мкм для диаметра капель и 5–500 Гц для скорости генерации. Ограниченный диапазон включал 888 точек данных с сопоставимым представлением как капельного, так и струйного режимов.

Прогнозирование производительности

Образование капель с фокусировкой потока обычно происходит в режимах капания или струйной подачи, со значительными различиями в чувствительности к параметрам конструкции и наблюдаемым характеристикам 23 .Следовательно, прогнозирование режима генерации является неотъемлемой частью точного прогнозирования характеристик генераторов капель. Для этого были построены, обучены и оптимизированы модели нейронных сетей, чтобы сначала классифицировать режим генерации, а затем предсказывать диаметр капли и скорость генерации. Модель классификации режима была построена с использованием всех точек данных и смогла предсказать режим генерации капель с точностью 95,1 ± 1,5% по сравнению с тестовым набором (20% данных, на которых модель не обучалась).{3} \ cdot F = {Q} _ {{\ rm {d}}}, $$

(1)

где D - диаметр капли, F - скорость образования, а Q d - скорость потока дисперсной фазы. Следовательно, прогнозирования диаметра капли или скорости образования достаточно для расчета другого диаметра капель для данной скорости потока. Тем не менее, здесь мы разработали отдельные модели для прогнозирования диаметра капель и скорости их образования, чтобы добавить избыточность на этапе автоматизации проектирования. Это позволило определить новый параметр, называемый «предполагаемый диаметр капли» (диаметр, рассчитанный с использованием прогнозируемой скорости генерации и принципа сохранения массы), что позволяет проверять точность одной прогнозной модели с использованием другой прогнозирующей модели, чтобы избежать конструктивных пространств. где одна или обе модели неточны, как описано в разделе автоматизации проектирования.

Четыре модели нейронных сетей для прогнозирования диаметра капель и скорости генерации в двух режимах генерации были построены и обучены в ограниченном диапазоне производительности (25–250 мкм и 5–500 Гц, всего 888 точек данных, см. Рис. 2c. ), чтобы избежать обучения моделей, в которых не было достаточного количества точек данных. Нейронные сети смогли точно предсказать диаметр капли и скорость образования как в режиме капания, так и в режиме струи, как показано в таблице 1. При сравнении с набором тестов нейронные сети смогли предсказать диаметр капли со средней абсолютной ошибкой ( MAE) 10 мкм и 6 мкм для капельного и струйного режимов соответственно.Кроме того, нейронные сети предсказали скорость генерации с MAE менее 20 Гц и 16 Гц для режимов капания и струйной подачи соответственно. Средняя абсолютная процентная ошибка (MAPE) для скорости образования была примерно в три раза выше MAPE для диаметра капель (см. Таблицу 1). Это можно объяснить взаимозависимостью скорости образования капель и их диаметра при заданном расходе дисперсной фазы. На основе сохранения массы, приведенной в формуле. (1), можно сделать вывод, что скорость генерации обратно пропорциональна диаметру в степени трех, как показано в уравнении.{4}} $$

(4)

Таблица 1 Нейронные сети позволяют точно прогнозировать производительность при генерации капель с фокусировкой потока. Показатели представлены для 20% набора тестов (обучение моделей на 80% данных и оставление 20% для набора тестов).

Разделив уравнение. (4) по формуле. (2), можно сделать вывод, что процентная ошибка для скорости образования (ε f ) приблизительно равна трехкратной процентной ошибке для диаметра капли (ε d ), как определяется уравнением.{3}} \ приблизительно \ frac {3 \ delta} {D} \ приблизительно 3 {\ varepsilon} _ {{\ rm {d}}} \, $$

(5)

Тот факт, что процентные ошибки отдельно обученных моделей для диаметра капель и скорости образования совместимы с принципом сохранения массы, демонстрирует, что модели являются репрезентативными для явления образования капель. Следует отметить, что этот коэффициент ошибок не обязательно справедлив для всех точек данных, что дополнительно подчеркивает важность наличия двух отдельно обученных моделей для диаметра и скорости генерации, чтобы обеспечить возможность проверки точности прогнозных моделей, которые позже используются в этап автоматизации проектирования. 16 , 41 . Как показано на рис. 3а, законы масштабирования, хотя и являются отличными инструментами для понимания общего влияния параметров на производительность, не обеспечивают точного прогнозирования производительности по сравнению с моделями на основе машинного обучения (рис.3б).

Рис. 3: Нейронные сети обеспечивают превосходную точность при прогнозировании работы микрофлюидных устройств фокусировки потока.

a Законы масштабирования, несмотря на то, что они являются ценными инструментами для понимания динамики образования капель, не обеспечивают точного прогнозирования производительности. Закон масштабирования № 1 16 & # 2 41 выполняется аналогично при прогнозировании диаметра капли. Для прогнозирования скорости генерации закон масштабирования №1 не был точным, и закон масштабирования №2 не мог использоваться для прогнозирования производительности. b Разработанные нейронные сети точно предсказали диаметр капель и скорость их образования как в капельном, так и в струйном режимах. Прогноз диаметра капель был более точным по сравнению с предсказанием скорости образования, а предсказание производительности в режиме струйной обработки было более точным по сравнению с режимом капания (см. Таблицу 1). Прогнозируемая производительность отображается для 20-кратной перекрестной проверки. c Нейронные сети показали MAPE 7% для диаметра капли и менее 25% для скорости генерации при прогнозировании производительности невидимых проектных параметров, что аналогично точности, наблюдаемой для ранее замеченных проектных параметров.

Чтобы продемонстрировать эффективность разработанного инструмента в прогнозировании характеристик новых проектных параметров, на которых они не были обучены (т. Е. Невидимых проектных параметров), в DAFD были переданы шесть невидимых условий потока (см. Дополнительное примечание 5), а точность Прогноз производительности был оценен путем проведения этих шести новых экспериментов. DAFD предсказал режим генерации со 100% точностью и показал MAE (MAPE) 5,41 мкм (7,01%) и 38,1 Гц (24,2%) при предсказании диаметра и скорости генерации соответственно (рис.3в).

Наконец, влияние размера набора данных на точность прогнозирующих нейронных сетей было изучено с помощью исследования сокращения данных. Путем обучения моделей на все более крупных подвыборках (начиная с 50 точек данных до 325 точек данных для каждого режима) и тестирования на 20% случайно выбранной подвыборке исходного набора данных. Можно сделать вывод, что приблизительно 250–300 информационных точек для режима капания и 200–250 информационных точек для режима струйной очистки (всего около 500 точек данных) дадут относительно аналогичную точность для полных ограниченных данных. -сет с набором 80% (0.8 ⋅ 888 ≈ 710 точек данных), как показано на рис. 4.

Рис. 4: Влияние размера набора данных на точность прогноза производительности.

Исследование сокращения данных предполагает, что относительно аналогичная точность прогнозирования производительности может быть достигнута с меньшим количеством точек данных. Основываясь на четырех критериях: - коэффициент детерминации , b средняя абсолютная процентная ошибка, c - среднеквадратичная ошибка и d средняя абсолютная ошибка, можно сделать вывод, что приблизительно 250–300 информативных точек данных для капельный режим и 200–250 информативных данных для струйного режима дадут относительно аналогичную точность.Набор поездов (до 80%) и набор тестов (20%) были выбраны случайным образом (N = 10) из существующих 888 точек данных.

Обобщенный прогноз производительности

В нашем исходном наборе данных были тщательно учтены вариации геометрии и условий потока. Однако свойства жидкости оставались постоянными, и для образования капель использовались деионизированная вода и минеральное масло NF 350. В зависимости от области применения может использоваться различная комбинация жидкости с разными свойствами жидкости (вязкость, поверхностное натяжение и т. Д.).) может быть использован. Чтобы обеспечить прогнозирование производительности образования капель с различными комбинациями жидкостей, были созданы два разных рабочих процесса. Во-первых, для обучения нейронных сетей с нуля была разработана автоматизированная среда машинного обучения для преобразования данных в модели, DAFD Neural Optimizer. Во-вторых, нейронные сети, обученные на исходном наборе данных, использовались в качестве базовых моделей (предварительно обученных моделей) для автоматизированного трансферного обучения, чтобы исследователи могли точно настраивать модели для новых комбинаций жидкостей 42 .Таким образом, микрофлюидное сообщество может создавать собственные прогностические модели с помощью DAFD Neural Optimizer (для крупномасштабных наборов данных) или передачи обучения (для небольших наборов данных), как показано на рис. 5.

Рис. 5: Обобщение прогнозирование производительности для новых комбинаций жидкостей.

a Крупномасштабные наборы данных для любых комбинаций жидкостей могут быть загружены в DAFD Neural Optimizer для создания оптимизированных нейронных сетей, не требуя обширных знаний в области машинного обучения, со сравнимой точностью с моделями, оптимизированными вручную.Планки погрешностей представляют собой два стандартных отклонения, рассчитанных на основе десяти различных сеансов обучения и тестирования, где набор тестов и набор тренировок были выбраны случайным образом. b Для небольшого набора данных на среде с бактериальными клетками LB (вместо DI воды) и минерального масла NF 350 обучение нейронных сетей с нуля привело к неточным моделям. Однако трансферное обучение значительно повысило точность моделей на одном и том же наборе данных. c Для небольшого набора данных о деионизированной воде и легком минеральном масле (вместо минерального масла NF 350) обучение нейронных сетей с нуля привело к получению неточных моделей.Использование трансферного обучения значительно повысило точность обученных нейронных сетей, несмотря на большую разницу в свойствах жидкости с непрерывной фазой. Таким образом, предварительно обученные модели на DI-воде и минеральном масле NF 350 и переносном обучении можно использовать для расширения DAFD, не требуя крупномасштабных наборов данных.

Был разработан веб-инструмент, который позволяет исследователям загружать настраиваемый набор табличных данных и генерировать оптимизированные нейронные сети без необходимости в опыте машинного обучения.Этот инструмент использует автоматизированный подход машинного обучения для проектирования, обучения и оценки нейронных сетей в удобном интерфейсе. DAFD Neural Optimizer может искать оптимальные гиперпараметры нейронных сетей, позволяя указать метод нормализации данных, размер набора тестов, метод проверки, количество складок и метрику оценки (см. Дополнительные рисунки 6 и 7). Чтобы продемонстрировать эффективность этого инструмента, ранее сгенерированный крупномасштабный набор данных был загружен в Neural Optimizer, и обученные модели сравнивались с нейронными сетями, которые мы ранее построили с помощью опыта и проб и ошибок, и с сопоставимой точностью в прогнозировании диаметра капли. и скорость генерации наблюдалась (см. рис.5а). Этот инструмент дополнительно поясняется в дополнительном примечании 6.

Для обучения точной модели нейронной сети требуется относительно большой набор данных. Следовательно, непосредственным недостатком обучающих моделей нейронных сетей на мелкомасштабных наборах данных является чрезмерная подгонка к обучающему набору, в результате чего модели плохо обобщаются на набор тестов 43 . Было показано, что трансферное обучение явно полезно для повышения производительности моделей нейронных сетей для небольших наборов данных, когда доступна другая точная модель, обученная на относительно аналогичной системе, также известная как предварительно обученная модель 44 .Для точной настройки предварительно обученной модели для соответствия новому набору данных структура и веса первых нескольких слоев (которые несут более общие функции системы) нейронных сетей остаются неизменными, в то время как последние слои (которые несут более специфические особенности) разрешено обновлять 45 .

Обучение переносу также может быть реализовано при прогнозировании производительности микрофлюидных капель, поскольку динамика высокого уровня остается неизменной независимо от комбинаций жидкостей, используемых для создания капель 46 .Следовательно, для мелкомасштабного набора данных о генерации капель с новой комбинацией жидкостей модели, обученные на исходном наборе данных (предварительно обученные модели), могут быть точно настроены для точного прогнозирования производительности, что позволяет значительно сократить количество точки данных.

Чтобы продемонстрировать применимость трансферного обучения для прогнозирования производительности генераторов капель, мы создали два новых мелкомасштабных набора данных, в которых мы либо изменили текучую среду дисперсной фазы, либо текучую среду непрерывной фазы.Во-первых, для создания капель и создания мелкомасштабного набора данных из 36 точек данных с точками данных в обоих режимах генерации использовали среду для бактериальных клеток лизогенического бульона (LB) (вместо деионизированной воды) и минеральное масло NF 350. Во-вторых, легкое минеральное масло с вязкостью 21,4 мПа с с диапазоном 80 2% в качестве поверхностно-активного вещества (вместо минерального масла NF 350 с вязкостью 57,2 мПа с с диапазоном 80 5%) и деионизированная вода использовались для создания мелкомасштабной набор данных из 18 точек в капельном режиме. Обучение нейронных сетей с нуля на этих наборах данных привело к появлению необобщаемых моделей, которые чрезмерно подходят для набора обучающих и плохо работают на наборе тестов, как показано на рис.5б, в. И наоборот, за счет точной настройки предварительно обученных моделей с использованием трансферного обучения точность прогнозирования производительности на тестовом наборе значительно улучшилась (см. Рис. 5b, c). Следовательно, при использовании трансферного обучения требуется лишь небольшая часть исходных точек данных для достижения сопоставимой точности для новой комбинации жидкостей. Кроме того, трансферное обучение с 18 точками данных на режим показало более высокую точность для набора данных LB бактериальной среды по сравнению с набором данных для легких минеральных масел. Это можно объяснить меньшей разницей в свойствах жидкости между бактериальной средой LB и деионизированной водой по сравнению с легким минеральным маслом и минеральным маслом NF 350.Следовательно, для новой комбинации жидкостей, которая значительно отличается по свойствам (по сравнению с минеральным маслом NF 350 и деионизированной водой), требуется больше точек данных для точного изучения переноса. Исследователи могут использовать информацию, представленную в таблице 1, и сравнивать производительность своих нейронных сетей, обученных на наборе данных (который соответствует набору данных, сгенерированному в этом исследовании с точки зрения нормализации и размещения параметров) новых комбинаций флюидов с производительность прогностических моделей, разработанных в этом исследовании, чтобы определить, собрано ли достаточное количество точек данных.

Автоматизация проектирования

Разработанный инструмент автоматизации проектирования преобразует заданные пользователем характеристики в геометрию и скорость потока, необходимые для достижения желаемых характеристик. В инструменте можно указать диаметр капель (25–250 мкм), скорость образования (5–500 Гц) и дополнительные конструктивные ограничения. Автоматизация проектирования достигается путем нахождения точки в наборе данных, наиболее близкой к желаемой производительности, корректировки параметров проекта, оценки функции стоимости с использованием прогнозных моделей и ее минимизации до достижения желаемой производительности, как описано в дополнительном примечании 8.

В качестве первого шага для проверки точности автоматизации проектирования было указано восемь различных диаметров капель в диапазоне от 25 до 200 мкм в качестве желаемых характеристик. Предложенные конструкции (см. Дополнительное примечание 9) были изготовлены, и скорости потока были установлены на значения, указанные инструментом. Для указанных диаметров капель между указанным и наблюдаемым диаметрами капель была достигнута МАЭ (MAPE) 4,3 мкм (5,0%). Наблюдалось максимальное отклонение диаметра 12,3 мкм (для капель 200 мкм) и максимальная процентная погрешность 16% (для капель 25 мкм) (см.рис.6а).

Рис. 6. Автоматизация проектирования микрожидкостных генераторов капель с фокусировкой потока на основе машинного обучения.

a При указании только диаметра капель наблюдалась MAE (MAPE) 4,2 мкм (5,0%) между указанным и наблюдаемым диаметрами. b При указании диаметра капли 100 мкм и скорости генерации от 50 до 500 Гц наблюдались MAE (MAPE) 4,44 мкм (4,4%) и 33 Гц (12,2%). c Для указания диаметра 75 мкм и скорости генерации MAE (MAPE) 4.Наблюдались 36 мкм (5,8%) для диаметра капель и 33 Гц (14,4%) для скорости генерации. d Для определения скорости образования и диаметра капли 50 мкм наблюдались MAE (MAPE) 3,92 мкм (7,8%) и 41,3 Гц (38,8%). Масштабные линейки представляют 200 мкм. Планки погрешностей представляют собой два стандартных отклонения и рассчитываются путем анализа изменений диаметра капель (полидисперсности капель) для каждого эксперимента.

В некоторых случаях очень важен точный контроль скорости образования капель, а также их диаметра.Чтобы продемонстрировать способность DAFD разрабатывать генераторы капель, которые обеспечивают заданную пользователем производительность, были указаны различные комбинации диаметра капель и скорости образования. Были определены три диаметра капель и семь различных скоростей образования, и предложенные конструкции (см. Дополнительное примечание 9) были протестированы, и были сравнены наблюдаемые и желаемые характеристики. Для диаметра капли 100 мкм MAE (MAPE) 4,44 мкм (4,4%) и 33 Гц (12,2%) наблюдались для диаметра капли и скорости генерации соответственно (см.рис.6б). Эти значения составляли 4,36 мкм (5,8%), 33 Гц (14,4%), 3,92 мкм (7,8%) и 41,3 Гц (38,8%) для капель диаметром 75 мкм и 50 мкм соответственно (см. Рис. 6c, г). Наибольшая ошибка 14,8 мкм и 101 Гц наблюдалась для диаметра капли 50 мкм и скорости генерации 50 Гц. Это может быть связано с чрезвычайно низкими расходами (0,206 мкл / мин деионизированной воды и 0,272 мл / ч минерального масла), необходимыми для этих характеристик, которые подвержены экспериментальным ошибкам (расширения, сокращения и движения в шприцах, трубках и шприцевом насосе. точность).За исключением этой экстремальной точки данных, разработанный инструмент автоматизации проектирования обеспечивает заданные пользователем характеристики с MAE (MAPE) 3,7 мкм (4,2%) и 32,5 Гц (11,5%) для диаметра капель и скорости образования соответственно. Эти незначительные отклонения могут быть легко скорректированы путем изменения расходов диспергированной и непрерывной фаз для достижения желаемых характеристик, как описано в разделе прогнозирования допусков конструкции. Следует отметить, что точность автоматизации проектирования превышала точность прогнозных моделей из-за проверки точности (избыточности) в прогнозных моделях, которая позволила ввести предполагаемый диаметр капли (см. Раздел «Методы: автоматизация проектирования»).

Прогнозирование допусков при проектировании

Экспериментально наблюдаемые характеристики генератора капель, предлагаемые средством автоматизации проектирования, могут зависеть от допусков при изготовлении и шприцевых насосах. С этой целью были использованы разработанные прогностические модели для количественной оценки влияния этих допусков на характеристики данной конструкции. На основе конструкции генератора капель и заданного пользователем допуска были рассмотрены три различных значения для каждого проектного параметра (в диапазоне проектного значения плюс / минус допуск).Используя квази-Монте-Карло выборки 47 и прогнозные модели на основе нейронной сети, основные параметры, влияющие на диаметр капли и скорость образования, были определены с помощью анализа чувствительности на основе дисперсии в автоматическом режиме (см. Раздел «Методы: исследование допусков конструкции»).

После того, как основные параметры, влияющие на диаметр капли и скорость образования, были определены, влияние допуска для остальных параметров было построено в зависимости от основного параметра, как показано на рис.7в, г. Основные параметры могут различаться для диаметра капель и скорости образования, и они могут варьироваться в зависимости от конструкции генератора капель, что свидетельствует о важности разработанного инструмента для прогнозирования допусков для конкретной конструкции. Расходы непрерывной и дисперсной фаз можно регулировать с учетом этих допусков. Таким образом, прогнозные модели на основе машинного обучения были автоматизированы для прогнозирования производительности данной конструкции при расходах ниже и выше расчетных значений (в два раза превышающих указанные пользователем допуски).В результате создаются два графика, отображающие влияние скорости потока на диаметр капли и скорость образования для данной конструкции, чтобы помочь исследователям регулировать скорость потока в соответствии с наблюдаемым отклонением производительности, вызванным допусками (см. Рис. 7b).

Рис. 7: Прогноз отклонений рабочих характеристик, вызванных производственными допусками и допусками по расходу.

a После того, как инструмент предлагает конструкцию на основе заданных пользователем желаемых характеристик, b изменения диаметра капель и скорости образования для предлагаемой конструкции для изменения расхода воды и нефти прогнозируются с использованием разработанной нейронной системы. сети.Это помогает пользователям корректировать возможные отклонения производительности, вызванные допусками при изготовлении. c На основе заданного пользователем допуска с использованием разработанных прогнозных моделей чувствительность параметров количественно оценивается с помощью анализа чувствительности по Соболю. Это позволяет пользователям определять наиболее важные параметры конструкции для данной конструкции, которые могут вызвать наибольшее количество отклонений производительности при аналогичном процентном допуске. Изменения диаметра, вызванные допусками, прогнозируются и наносятся на график с наиболее эффективным параметром в качестве оси x, а остальные параметры - по оси y. d Тот же процесс, что описан в c , используется для определения чувствительности скорости генерации к допускам в параметрах конструкции и построения графика изменений скорости генерации, вызванных производственными допусками.

Пример из практики: инкапсуляция одной клетки

Способность измерять свойства отдельных клеток, выделенных из большой популяции, является одним из основных мотивов капельной микрофлюидики 48,49,50 . За некоторыми исключениями, инкапсуляция ячеек происходит посредством случайного процесса, который продиктован распределением Пуассона 51 .Чтобы продемонстрировать, что прогнозирование производительности генераторов капель обеспечивает дополнительные возможности автоматизации проектирования (например, инкапсуляцию одной ячейки, слияние капель и оптимизацию конструкции на основе производительности), расчет концентрации ячеек для инкапсуляции одной ячейки был включен в инструмент автоматизации проектирования (см. « Методы »).

Для проверки точности разработанного инструмента в обеспечении необходимой концентрации клеток для обеспечения инкапсуляции отдельных ячеек для заданных пользователем характеристик, диаметра капли 50 мкм, скорости генерации 150 Гц и соотношения ячеек к каплям. из 0.05 было указано. Кроме того, в программном обеспечении были указаны два проектных ограничения, чтобы проверить его способность обеспечивать желаемую производительность при одновременном наложении проектных ограничений. Во-первых, наименьшее допустимое соотношение сторон в инструменте (значение 1) было указано в качестве конструктивного ограничения, чтобы устройство оставалось неглубоким и ячейки находились в плоскости фокуса. Во-вторых, самое низкое нормализованное впускное отверстие для воды, допустимое в инструменте (значение 2), было указано как конструктивное ограничение, чтобы избежать вторичных потоков внутри впускного канала, которые могут захватывать ячейки.

Естественно, из-за указанных конструктивных ограничений геометрия, предложенная DAFD, отличалась от геометрии, предложенной для диаметра 50 мкм, с частотой генерации 150 Гц в разделе автоматизации проектирования (без конструктивных ограничений). Предлагаемое устройство было изготовлено и протестировано с предоставленными скоростями потока и концентрацией клеток при использовании 10 мкм флуоресцентных шариков в качестве заменителей клеток. Наблюдались диаметр капли 46,3 мкм и частота генерации 167 Гц (рис.8b), демонстрируя эффективность средства автоматизации проектирования в предложении проектов с заданными пользователем ограничениями. Кроме того, скорость инкапсуляции гранул точно соответствовала распределению Пуассона (рис. 8c). Наблюдалось несколько большее, чем ожидалось, количество случаев инкапсуляции двойных шариков, что можно отнести к слабым гидрофобным поверхностным свойствам полистирола, которые способствуют агрегации шариков, суспендированных в деионизированной воде.

Рис. 8: Инкапсуляция в одну ячейку с заданной пользователем производительностью.

a Были указаны желаемые характеристики 50 мкм и 150 Гц, и была изготовлена ​​конструкция, предложенная инструментом. Шарики из полистирола размером 10 мкм использовали в качестве заменителей клеток и суспендировали в деионизированной воде в концентрации, заданной прибором (922,9 гранул / мкл). b Установив скорость потока на рекомендованные значения, был достигнут диаметр капли 46,3 мкм при 167 Гц. c В общей сложности 315 непрерывных событий, 10 случаев инкапсуляции одной гранулой и 2 события двойной капсулы, что близко соответствует распределению Пуассона. d Снимки эксперимента дополнительно подчеркивают случайный, но вероятностный характер инкапсуляции одиночных ячеек. Раскраска была скорректирована для лучшей визуализации.

Проточная машина Redpack: как она работает? | by Giles Briston

Если вы новичок в тонкостях упаковочной индустрии или просто хотите больше узнать о работе одного из самых популярных проточных машин на рынке, вы попали в нужное место. Учитывая, что мы обладаем более чем 35-летним опытом работы в упаковочной индустрии, мы подумали, что дадим вам быстрый обзор процесса, когда вы сегодня работаете с проточными машинами Redpack.

Поточная упаковочная машина

Вот как работают проточные машины Redpack:

Конфигурация

Естественно, что касается упаковки, вы обнаружите, что многие из различных предметов, которые вы будете упаковывать, потребуют различных конфигураций, чтобы гарантировать, что они соответствуют размер упаковываемого предмета.

Упаковочная система Redpack Packaging Machinery Two-in-a-Pack Celery Hearts Flow Wrapping Packaging System

Например, мы создали упаковочную систему Flow Wrapping для оборудования Redpack Packaging Machinery Two-in-a-Pack Celery Hearts Flow Wrapping для клиента, где машина собирали два сердечка сельдерея и затем оборачивали их упаковочной машиной с верхним уплотнением Redpack Packaging Machinery HTS.

Оттуда обернутый продукт перетекает из машины на разгрузочный конвейер, где он попадает на поворотный стол со станцией упаковки оператора - все готово к отправке для покупки. Легкий!

Система упаковки в поточную упаковку с подачей карт

Еще один пример конфигураций упаковочного оборудования Redpack, над которым мы работали, - это система упаковки в пленочную упаковку с подачей карт, которая настроена с расширенной подачей продукта с 8 установленными устройствами подачи карт.Указанные устройства подачи карт интегрированы в упаковочную машину Redpack Packaging Machinery P325 Flow, после чего обернутые пачки карт перемещаются по дозирующему конвейеру; готов идти.

Шоколадные конфеты Redpack Packaging Machinery в системе упаковки в картонную упаковку

И, ​​наконец, еще одним примером наших заказных конфигураций для наших клиентов являются шоколадные конфеты Redpack Packaging Machinery в системе упаковки в картонную упаковку. Во-первых, кусочки карт оцениваются и разрезаются с помощью устройства подачи карт Redpack Packaging Machinery, а затем проталкиваются в устройство подачи Flow Wrapping.Вдоль предварительно нарезанных надрезов карта затем складывается в L-образную форму, через которую подается шоколад.

Затем карта упаковывает шоколадные конфеты в U-образную форму, затем всю упаковку обычно заворачивают в пленку холодного запечатывания, готовую к отправке для потребления. Возможности безграничны, когда речь идет о настройках, которые мы можем реализовать здесь, в Redpack Packaging Machinery.

Если вы хотите настроить упаковку самостоятельно, не стесняйтесь обращаться к нам сегодня.Мы можем ответить на любые предварительные вопросы по телефону, а затем пригласить вас на консультацию, где мы сможем обсудить более тонкие детали того, чего вам нужно достичь с помощью вашего упаковочного оборудования Redpack.

Обладая более чем 35-летним опытом работы в упаковочной отрасли, вы можете быть уверены, что окажетесь в надежных руках, когда дело доходит до настройки вашей компании - будь то новая или бывшая в употреблении упаковочная машина Flow. Наши дизайнеры и инженеры будут работать вместе, чтобы обеспечить беспрепятственное взаимодействие оборудования, подходящего для вашей конкретной отрасли.

Машиностроение

Линия наполнения мешков BW Flexible Systems предлагает решения для сыпучих и полусыпных продуктов. Наши системы наполнения мешков могут обрабатывать самые разные продукты и подходят для мешков различных типов и размеров.

Наши производственные линии также включают множество решений для взвешивания, смешивания, смешивания, розлива и упаковки различных продуктов. Узнайте больше о наших решениях ниже или свяжитесь с представителем BW Flexible Systems, чтобы настроить вашу систему уже сегодня.

Подающие шнеки

BW Flexible Systems предлагает полную линейку загрузочных шнеков для упаковки сыпучих и несыпучих порошков, гранул и других сухих продуктов. Наши загрузочные шнековые устройства для наполнения превосходны в широком спектре применений и могут быть легко интегрированы с оборудованием BW Flexible Systems для формования / наполнения / укупорки или использоваться для автономного розлива. Ознакомьтесь с некоторыми из наших решений сегодня: All-Fill, Mateer-Burt, SpeeDee

Волюметрические питатели

Оптимизируйте вашу производительность и точно заполняйте частицы, размером с гранулы соли или крупными, как попкорн, с помощью наполнителей для мерных стаканов.Эти экономичные устройства точно и эффективно распределяют сыпучие сухие продукты, такие как бобы, корм для домашних животных, закуски, рис и конфеты. Мы предлагаем объемные питатели тонкого профиля для интеграции с автоматическим оборудованием, что позволяет максимально использовать пространство.

Объемные системы подачи доступны с 5, 6 или 9 регулируемыми чашками. Узнайте, какое решение подходит для вашего предприятия: Hayssen (5H-6H-9H), SpeeDee, Simionato

Насосы

Используемые для упаковки порошков и жидкостей, разливочные машины с насосом сочетают в себе точность, скорость и универсальность.Наша линейка насосных разливочных машин, разработанных для жидкостей, паст, кремов и других вязких продуктов, представлена ​​в различных размерах и отличается высокой скоростью дозирования. Машины для розлива жидкостей имеют различные конфигурации форсунок для соответствия конкретным производственным требованиям.

Наши варианты оборудования для наполнения насосов включают следующие марки: All-Fill, Oden, Hinds-Bock

Счетчики, подающие, элеваторы, отводные конвейеры

BW Flexible Systems настроит полную упаковочную линию, включая подающие и отводящие конвейеры, в соответствии с потребностями вашей производственной линии.

Военного снаряжения поступает в полицейские управления

«У вас есть много людей, вышедших из армии, которые обладают способностями и знаниями, чтобы создавать I.E.D. и преодолевать методы правоохранительных органов», - сержант. Дэн Даунинг из департамента шерифа округа Морган сообщил местному филиалу Fox, имея в виду самодельные взрывные устройства или самодельные бомбы. Сержант Даунинг не ответил на сообщение с просьбой о комментарии.

Полиция 38 штатов получила глушители, с помощью которых солдаты заглушают стрельбу во время рейдов и снайперских атак.Лорен Уайлд, шериф сельского округа Уолш, Северная Дакота, сказала, что не видит необходимости в глушителях. Когда шериф Уайлд сказал, что у него есть 40 из них для округа с населением 11 000 человек, он подтвердил это своему коллеге и сказал, что рассмотрит этот вопрос. «Я не помню, чтобы одобрял их», - сказал он.

Некоторые официальные лица пересматривают свое желание забрать снаряжение. В прошлом году офис шерифа в округе Оксфорд, штат Мэн, сообщил властям округа, что ему нужен противоминно-устойчивый автомобиль, потому что Западные предгорья штата Мэн «сталкиваются с невообразимой прежде угрозой террористической деятельности.

Уполномоченные округа одобрили запрос, но недавно отклонили его по запросу шерифа. Скотт Коул, администратор округа, сказал, что некоторые люди выразили обеспокоенность по поводу грузовика, и полиция была уверена, что соседнее сообщество может предложить свой автомобиль в экстренной ситуации.

В городском совете Ниины г-н Поллнов настаивает на требовании, чтобы совет голосовал по всем передачам оборудования. Когда он спрашивает о необходимости военной техники, он отвечает, что всегда один и тот же: она защищает полицейских.

«Кто будет против? Вы против того, чтобы полиция возвращалась домой в безопасности ночью? " он сказал. «Но всегда можно представить худший сценарий. Вы можете использовать это как основу для чего угодно ».

Шеф Уилкинсон сказал, что он не заинтересован в милитаризации Нины. Но офицеров расстреливают даже в небольших городах. Если бы существовал доступный способ защитить своих людей без нового грузовика, он бы это сделал.

«Ненавижу разделение нашего сообщества из-за такой проблемы с правоохранительными органами.Но мы, - сказал он. «Это заставляет меня каждый день становиться на колени в молитве за безопасность этого сообщества. И это убедило меня, что это было правильным для нашего сообщества ».