国际市场研究机构Markets and Markets日前发布的公告显示，2020年全球5G芯片组市场规模预计达到128亿美元，到2027年这一数据将增至672亿美元，期间年复合增长率达到26.7%。 推动5G芯片组市场增长的主要因素是对高速互联网和广泛网络覆盖的需求不断增长，蜂窝物联网连接的增加以及移动数据流量的增长。但同时，预计5G芯片组的高成本将对市场的增长存在一定的限制作用。 从芯片组尺寸来看，主要分为小于10 nm，10-28 nm和大于28 nm三种类型。制造5G芯片组组件(例如调制解调器和RFIC)的一些主要过程节点包括5 nm，7 nm，10 nm，14 nm，28 nm，45 nm，60 nm等。工艺节点在10到28 nm之间的5G芯片组主要包括用于5G基础设施和RFIC组件的基带处理器。预计，预测期内，10到28 nm占5G芯片组市场的最大份额。 从2020年到2027年，24-39 GHz将以5G芯片组市场的复合年增长率增长。该频段也称为mmWave频段，能够提供超高速移动宽带5G服务。此频谱可能在支持迅速增长的移动数据流量增长中发挥关键作用。该频谱提供的高带宽以及电信服务提供商在该频谱中的参与度不断提高，推动了24-39 GHz频带的增长。 从应用市场来看，在预测期内，移动设备将占据5G芯片组市场的最大份额。例如，智能手机和平板电脑将成为5G网络消费...
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雷达物位计 雷达的发展是从上个世纪80年代开始的！雷达物位计适用于对液体、浆料及颗粒料的物位进行非接触式连续测量，适用于温度、压力变化大；有惰性气体及挥发存在的场合。超声波物位计 超声波物位计通过发射高能超声波，使其从被测物体表面反射回来。反射回来的信号经过改进的算法进行处理，从而增强了有效信号，更好地摒弃了无效的干扰信号。激光物位计 激光物位计与传统的雷达物位计 相比较具有的优点：精度高，频率高、波长短；测量稳定，可靠性高，波束不发散不易受到干扰；光束能够穿透玻璃窗和通明介质；量程大，信号衰减小；激光物位计 激光物位计与传统的雷达物位计 相比较而具有的优点有：精度高，频率高、波长短；测量稳定，可靠性高，波束不发散不易受到干扰；光束能够穿透玻璃窗和通明介质；量程大，信号衰减小雷达物位计最老，再是超声波，激光物位计。导波雷达式物位计，所发射的超宽带信号通过导波杆传播，不受外界环境温度、压力、蒸汽、气体混合物、介质密度、湍流、泡沫、不同介电常数的介质和介质粘度等影响，是一种复杂环境下对液体、固体颗粒或料浆进行精确测量的新型仪表。采用导波雷达物位计测量料位主要理由（1）比使用雷达方便和可靠，效果好。（2）和射频导钠物位计，射频电容物位计相比，在校正上方便和现实。例如在用射频电容测量电厂灰的时候，现场必须提供空料位和满料位，进行两点校正。在现场准确的确定这两点料位值很困难，基本上很难做好这...
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2019年，我国发电总装机量已经达到20.11亿千瓦。大规模的智能电网建设为智能电表带来更广阔的市场空间。目前，国内智能电表及智能用电终端市场处于充分竞争状态，设备提供商众多，国家电网智能电表及用电信息采集系统招标入围公司已超过百家。 电网规模提升倒逼电网智能化发展 电力行业作为关系到国计民生的基础能源产业，对国民经济各产业的健康发展提供支撑，同时对人民生活水平的提高具有重要意义，在国民经济中占有极其重要的地位，一直受到各国的重视。 2003-2008年，我国发电装机量从3.91亿千瓦时上升至7.93亿千瓦，装机总量翻了一倍，至2019年，我国发电总装机量已经达到20.11亿千瓦。然而，我国电网规模的不断提升以及线路复杂度的迅速增加，给我国电网带来了巨大的挑战，倒逼电网升级。提高电网的信息化、自动化、智能化成为了重要任务。 智能电网建设分三阶段进行 国家电网方面，2010年5月，国家电网首次向社会公布了我国智能电网的发展计划，并初步披露了建设时间表。根据这项计划，智能电网在中国的发展将分三个阶段逐步推进。2009-2010年是规划试点阶段，重点开展坚强智能电网发展规划，制定技术和管理标准，开展关键技术研发和设备研制，开展各环节的试点;2011-2015年是全面建设阶段，将加快特高压电网和城乡配电网建设，初步形成智能电网运行控制和互动服务体系，关键技术和装备实现重大突破和广...
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11月27日，国家统计局发布了全国规模以上工业企业利润增长状况。1-10月份，全国规模以上工业企业实现利润总额50124.2亿元，同比增长0.7%，1-9月份为下降2.4%。其中，1-10月份规模以上仪器仪表企业实现利润总额603.6亿元，同比增长13.7%。1-10月份，规模以上工业企业中，国有控股企业实现利润总额12942.6亿元，同比下降7.5%；股份制企业实现利润总额35417.4亿元，增长0.4%；外商及港澳台商投资企业实现利润总额14095.5亿元，增长3.5%；私营企业实现利润总额14830.8亿元，增长1.1%。 1-10月份，采矿业实现利润总额3072.3亿元，同比下降34.5%；制造业实现利润总额42560.1亿元，增长4.2%；电力、热力、燃气及水生产和供应业实现利润总额4491.8亿元，增长5.9%。 1-10月份，在41个工业大类行业中，25个行业利润总额同比增加，16个行业减少。主要行业利润情况如下：专用设备制造业利润总额同比增长22.9%，农副食品加工业增长14.6%，计算机、通信和其他电子设备制造业增长12.6%，通用设备制造业增长12.0%，纺织业增长7.6%，汽车制造业增长6.6%，电力、热力生产和供应业增长5.7%，有色金属冶炼和压延加工业增长5.0%，电气机械和器材制造业增长3.5%，化学原料和化学制品制造业增长2.8%，非金属矿物制品业...
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常用的水位计有四种：玻璃管式，平板式、双色水位计和低地位水位计。一、玻璃管式水位计玻璃管式水位计，公称压力一般不超过1．6MPa，公称直径有DN15和DN20两种，玻璃管内径不应小于8mm，厚度不小于3mm。玻璃管式水位计主要由汽旋塞，水旋塞，玻璃管、排污旋塞和连接法兰等组成。锅炉内的水位高低和变化，透过玻璃管显示出来。玻璃管的中心线要与水位计汽、水旋塞的中心线同心，以防止玻璃管受扭曲应力而破裂。为了防止玻璃管爆破伤人，在带有钢球的水位计内，在旋塞内配有弹子，汽、水爆破的冲力使弹子自动关闭汽、水旋塞。同时还应安装防护罩。防护罩一般用较厚的耐温的钢化玻璃板制成。如用铁皮制作防护罩，应在观察水位的方向前、后两个罩壁上都要开有宽12~15mm的缝隙，其长度应比玻璃管长度大一些。后面留缝隙是为了使光线射入，便于观察。切忌用普通玻璃做防护罩，以防玻璃管破裂后，反而增加危险。二、双面玻璃板水位计双面玻璃板水位计主要由汽阀门、水阀门，压板、玻璃板、排污阀，排污管和法兰等构成。它的特点是用平面的玻璃板取代了玻璃管，玻璃板的内表面通常开有三棱形的沟槽，利用光线在沟槽内的折射作用，使汽水分界线非常明显。由于汽、水的折射率不同，汽和水会呈现出不同的颜色，蒸汽呈亮白色，水则显得灰暗，二者的界线十分明显，便于观察。当锅炉工作压力较高时，可在玻璃板后面嵌衬云母片，以提高运行安全性，延长使用期限。三、双色水位计...
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雷达液位与导波雷达液位计一般情况可以通用。 普通雷达液位计为非接触式测量，导波雷达为接触式测量，这样就意味导波雷达更需考虑介质的腐蚀性和粘附性，而且过长的导波雷达安装和维护更加困难。 普通雷达可以互换使用，而导波雷达由于导波杆（缆）长度根据原工况固定，一般不能互换使用，受此影响导波雷达的选型要比普通雷达麻烦。 测量固体物料时，导波雷达还要考虑导波杆（缆）的受力情况，也是由于受力的原因一般用导波雷达的测量距离不会很长，而普通雷达在30、40m的罐体上 应用比较常见，甚至可测到60m。 不过在一些特殊工况导波雷达有明显的优势，如罐内有搅拌，介质波动大，这样的工况用底部固定的导波雷达测量值要比变通雷达稳定；还有小罐体内的物位测量，由于安装测量空间小（或罐内干扰物较多），一般普通雷达不适用，这时导波雷达的优势就显现出来了；再有是低介电常数的工况，无论雷达 还是导波雷达测量原理都是基于介质介电常数差别，由于普通雷达的发射的波是发散的，当介质介电常数过低时，信号太弱测量不稳定，而导波雷达波是沿 导波杆传播信号相对稳定，另外一般的导波雷达还有底部探测功能，可以根据底部回波信号能测量值加以修正，使信号更为稳定准确。
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11月26日，国网北京电力人工智能数据竞赛在京正式启动。竞赛由国网北京市电力公司主办，以“智能新时代，安全新未来”为主题，旨在探索人工智能技术在电力场景应用的新方法，促进电力行业提质增效和能源行业融通发展。 人工智能被誉为第四次工业革命的核心驱动力，在推动数字经济发展、助力国家能源转型方面将发挥重要作用。随着大数据、云计算、神经网络等技术的融合发展，人工智能在计算机视觉、自然语言处理、语音处理等领域已获得巨大成功，为电力行业的数字化、智能化转型升级带来新的思路和方案，在电网设计运维、调度控制、安全管理、客户服务等领域具有广阔的应用前景。 人工智能在电力行业是如何应用的？ 目前，全球正在发生一场能源革命和数字革命，绿色、智能、互联网成为主旋律。人工智能是新一代电网和能源互联网的必然选择，电力人工智能必将与未来新一代数据驱动的能源互联网和谐共生。电力人工智能核心技术方向包括智能传感、人工智能平台、大数据、机器学习、计算机视觉、自然语言处理、智能机器人等7部分。 智能传感以构建全业务泛在电力物联网为目标，集成先进技术、创新研究，突破先进感知、边缘智能、网络连接、微源取能等核心技术；人工智能平台将提供丰富的算法和模型库，并形成人工智能应用研发的全流程一站式服务；大数据将重点开展大数据统一平台、数据分析挖掘、统一数据模型等技术研究和应用需求及业务模型研究；机器学习在跟踪研究深度学习、...
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