为了有效规避这些可能出现的问题，在安装雷达液位计时，应注意的事项：1、安装雷达物位计时，应避开进料口、进料帘和旋涡，因为介质在注入时会产生幅度比被测液位反射的 有效回波大得多的虚假回波。同时，旋涡引起的不规则液位会对微波信号产生散射，从而引起有效信号的衰减，所以应避开它们；2、对于有搅拌器的容器，雷达物位计的安装位置不要在搅拌器附近，因为搅拌时会产生不规则的旋涡，它会造成雷达信号的衰减。同时搅拌 器的叶片也会对微波信号造成虚假的回波，特别是被测物体的相对介电常数较小和低液位时，搅拌器所造成的影响更为严重；3、当雷达物位计用于测量腐蚀性和易结晶的物体液位时，为了防止介质对传感器的影响，制造厂一般都采用带有聚四氟乙烯测量窗和分离法兰式结构。这些部件的温度不能太高，聚四氟乙烯的温度为200℃。为了避免高温对雷达天线的影响，也为了防止膜片上存在的结晶物影响仪表正常工作，要求法兰端面和高液位之间至少有100—800mm的安全距离。雷达物位计出现精度问题时如何解决： 首先，在使用导波雷达液位计的时候一定要注意测量范围，超范围工作不仅得不到准确的测量数据，还有可能对雷达液位计造成损伤。对测量的范围要从光波触碰到的罐底开始计算，如果储蓄罐比较特殊，底部呈现凹状，这个时候物位低于计算点，是无法进行测量的。 其次，在对低介电常数介质进行测量的时候，如果它的物位低于液位测量值，而且罐底可见，想要...
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液位测量行业当中，雷达物位计已经成为广大用户首先考虑的仪表选型。这是因为雷达物位计相对于其他测量仪器具有更广泛的应用范围，在安装与使用中更具有优势，当然，任何产品都会有其自身的不足。其实，雷达液位计还存在很多亟待改善的问题，通过我们的 技术水平的逐步提高，正在逐步改善。那么，让我们一起来看看通常雷达物位计会出现哪几方面的误差呢?一般情况下，雷达液位计产生误差主要源于仪表安装上的误差，这种误差会使得回波信号受到干扰，产生测量上的误差。为此，专家提醒，在安装的时候，一定考虑 到罐的高度以及波束角的大小，要给雷达物位计留出足够大的安装空间。除此之外，还会出现以下几种常见的误差：1：测量死区：雷达物位计在测量中输出是4～20mA的电流，由于被测介质本身和探头的原因，在它测量中有两个死区，分别为上死区和下死区。上死区 液面到上参考点之间能测到的最小距离，大约为0.1m~0.5m不等；下死区是在探头的底部，随着储罐内真实液位变化，测量结果没有变化的一部分。2：被测介质所造成的误差：在测量界位时，要求上面液体的介电常数必须比下面液面介电常数大10。如果两种界面介电 常数相差不大的话就会变成波型。测量时，由于液位和界位所用时间基本相同，会使产生返回的两个信号重叠在一起，影响测量的结果。3：被测量的液体粘度过大：介质有很高的粘性，这样的液介质很可能附着在探头上，影响信号的传递，使测量产生误差...
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12月28日，工业和信息化部、国家发展改革委、教育部、科技部、财政部、人力资源社会保障部、市场监管总局、国务院国资委等8个部门正式印发了《“十四五”智能制造发展规划》(下称《规划》)。 《规划》提出，到2025年，规模以上制造业企业大部分实现数字化网络化，重点行业骨干企业初步应用智能化；到2035年，规模以上制造业企业全面普及数字化网络化，重点行业骨干企业基本实现智能化。 智能制造是基于新一代信息技术与先进制造技术深度融合，贯穿于设计、生产、管理、服务等制造活动各个环节，具有自感知、自决策、自执行、自适应、自学习等特征，旨在提高制造业质量、效益和核心竞争力的先进生产方式。 作为新一轮科技革命的核心，智能制造能够大幅度地提高制造效率，改善产品质量，降低产品成本和资源消耗，已成为未来制造业发展的重大趋势和核心内容。2015年5月，国务院印发的《中国制造2025》，明确提出智能制造是今后我国制造业发展的主攻方向。 当前，大数据、云计算、人工智能与制造业的结合不仅为传统生产要素赋能，突破传统制造的束缚，同时也打破了劳动力、资本、土地等有限供给对经济增长的制约，为传统制造业持续升级、转型发展提供了基础和可能。 目前，我国智能制造已经由理念普及、试点示范进入深入应用、全面推广的新阶段，成为推动制造业高质量发展的强劲动力。在此背景下，斥巨资打造智能工厂的仪器仪表企业也变得越来越多。 ...
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精确的农作物种植结构信息对于评估和预测粮食产量及价格十分重要，精准农业和作物管理也需要高精度农作物种植结构信息。遥感技术已发展成为农作物种植结构信息提取的主要手段，高分遥感卫星进入商业化运作为农作物分布精细制图提供了机遇。然而，高分遥感影像上农作物光谱变异性大，传统遥感分类方法较难获取高精度的农作物种植结构信息，迫切需要发展智能化的技术方法。 中国科学院东北地理与农业生态研究所地理信息系统学科组研究人员，针对高分影像复杂农业区作物种植结构信息提取难题，提出了新颖的迭代深度学习方法(Iterative Deep Learning(IDL))，在国际上发现并利用不同作物层次之间相关关系提高农作物遥感分类精度。IDL将作物按层级划分为高层次作物(HLC，例如粮食作物、蔬菜作物等)和低层次作物(LLC，例如玉米、大豆等)，并将HLC和LLC的分类结果纳入统一的深度学习遥感分类框架。LLC作为HLC分类的条件概率，而HLC联合遥感影像作为LLC分类的条件概率，如此迭代策略构成马尔科夫链，使得LLC和HLC分类在迭代过程中协同进化、彼此修正，实现了LLC和HLC分类精度的共同提高。 研究人员使用UAVSAR(S1)和Rapideye(S2)两种高分遥感影像对研发的IDL有效性进行了验证。研究表明，迭代深度学习IDL方法可同时提高LLC和HLC分类精度，且算法效率高，仅用四次迭代LLC和HL...
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“绿水青山就是金山银山”，当前我国经济发展正处在转型阶段，原先的以资源和环境为代价的发展模式逐步被绿色健康的新型经济模式所取代。然而，在经济转型的过程中突出呈现出一系列遗留问题，如土壤污染，在管理、调查和修复上需要投入的精力还很多。 土地默默滋养万物，人类活动却让它成了各种污染物流向的“最后的垃圾桶”。今年5月，生态环境部发布《2020中国生态环境状况公报》。从公报中了解到，土壤污染状况详查结果显示，全国农用地土壤环境状况总体稳定，影响农用地土壤环境质量的主要污染物是重金属，其中镉为首要污染物。 土壤也会“生病” 水污染和大气污染是显而易见的，因为污水和废气一旦排放出来，很容易在变色的河水和变味的空气中被人们所察觉。而土壤被污染的过程却是“默不作声”的：工农业生产、城市垃圾等含有的重金属日复一日地渗入土壤，而水和大气中的污染物也终会回归土地，很难被肉眼发现。 土壤的“隐疾”就这样在不知不觉中累积，如同一个“生物定时炸弹”，往往直到一地出现土壤污染导致的中毒事件，人们才意识到这里的土壤“生病了”。而此时，人类已经付出了惨痛的代价。 据2014年发布的《全国土壤污染状况调查公报》显示，全国土壤总超标率为16.1%。污染物中，以无机物污染(重金属)为主，有机物污染(农药、抗生素等)次之。不同类型土壤中，耕地土壤超标率高达19.4%，涉及面广、污染量大，危及农产品质量安全、人居环...
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俗话说“练出一身汗，小病不用看；冬天懒一懒，多喝药一碗”，冬天锻炼不但有利于在寒冷的环境中更好地调整身体的状态，提升身体的抗寒能力，还能促进身体的新陈代谢，调节身体素质的同时，降低冬季疾病的患病风险。也正因为这个原因，如今越来越多的人开始注重冬季锻炼，但与此同时，或多或少的问题却也影响着大众冬季锻炼的效果。 首先便是天气，冬季空气干燥，雨水天气较少。尤其是南方地区，冬季基本以晴天为主，不少冬季锻炼的群体会因为这个原因而忽视了对户外的天气情况进行了解。事实上，锻炼的效果与天气状况有着密切的联系。例如气温较低的时候就需要延长热身时间，来让身体更好地进入运动的状态。此外掌握天气对于运动前的准备工作以及运动过程中的补给工作也有很大的意义。 例如冬季运动的补水以及防晒工作。由于天气整体寒冷，因此冬天运动会给人一种不容易晒到太阳并且不太容易出汗的感觉，但是这种感觉并不代表身体不需要。尽管在冷天运动身体不容易过热，但是运动的过程中，我们的身体一直在努力工作，加上干燥的天气更容易当皮肤中的水分流失，因此冬季锻炼同样需要进行适时且充足的补水。此外，紫外线的强弱与气温并非直接关系，即便是冬天，在晴朗无云的环境中，紫外线依旧不会有所衰弱，并且，由于低温天容易起霜或者结冰，周围环境还可能出现反射阳光的情况，因此冬季户外运动，防晒工作同样重要。 而提到防晒工作，防晒霜的品质就需要可靠。目前市面上的防晒...
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对人类来说，2021年接近尾声。但对天文学来说，有些事情才刚刚开始！ 太空探测器是空间探测的范围集中在地球环境、空间环境、天体物理、材料科学和生命科学等方面。自1957年10月4日第一颗人造卫星发射上天，到2000年全世界已发射了100多个空间探测器。它们对宇宙空间的探测取得了丰硕成果，所获得的知识超过了人类数千年所获知识总和的千百万倍。 备受期待的詹姆斯·韦伯太空望远镜发射在即，它是有史以来最受期待的科学仪器之一，有望让我们回溯130多亿年前宇宙的情形，并揭示围绕其他恒星运行的系外行星大气的情况。但这并不是故事的结束！未来几年，还有几款史诗般的天文仪器会逐一升空，从多个角度为我们揭开宇宙的神秘面纱。 英国《新科学家》杂志网站在近日的报道中，为我们揭示了有望在2034年前发射的三款最令人期待的太空观测平台。 “柏拉图”系外行星搜索平台预计发射日期：2026年 欧洲空间局(ESA)的“行星凌日与恒星振荡(PLATO，柏拉图)”太空望远镜将搜索100万颗太阳系外的恒星，探测并表征绕这些恒星旋转的行星，高精度地测量这些系外行星的半径范围、质量和年龄。 科学家们此前也发射过类似的系外行星“猎手”，但这些望远镜只能看到离恒星很近的行星，而“柏拉图”的“目光”会在每颗恒星上停留更长的时间，因此有机会探测到距离恒星更远、轨道周期更长的行星。 此外，“柏拉图”的特别之处在于...
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