随着电力设备的不断发展和应用，其运行的可靠性和稳定性对电力系统的安全运行起着至关重要的作用。然而，电力设备缺陷的出现不仅会导致设备故障，还会对整个电力系统的稳定性产生不利影响。因此，及时准确地检测和定性电力设备缺陷非常重要。本篇论文提出一种基于大数据的电力设备缺陷定性系统，旨在利用大数据技术来提高电力设备缺陷的检测和定性能力。

采用A型脉冲反射式超声检测对石油阀体内超标缺陷进行精确定位，将阀体锻件解剖，利用金相高、低倍、断口等检测手段对缺陷进行定性分析，确定其为白点缺陷，并提出预防措施。