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2024 - 08 - 07
雷达料位计在电厂中的应用∵火力发电厂原料仓(煤灰)高粉尘和液位计水汽的凝结现象。一直是物/液位测量的重大难题,本文主要详细阐述了RBRDZB-71-6-C雷达料位计针对这一复杂工况提出了解决方案。一.说明我国是个产煤大国,以煤炭为原料的行业比较多。如煤化工,煤制油,煤发电,其中煤发电的主要燃料就是煤,在电厂发电过程中是由煤燃烧水冷壁带动汽轮机发电,最终水变成高温水。煤燃烧变成灰。∴发电厂中的煤水灰监测测量显得尤为重要。标志着发电的稳定性,保证火力电厂的稳定运行。为了提高电厂的发电效率,以及稳定的自动化运行水平,在生产过程中,煤/灰在输送过程中产生的高粉尘,水经过加热流转过程中产生的凝结现象。给测量带来了更高的要求。雷达料液位计RBRDZB-71-6-C可以根据现场的介质,软件自带增益功能,根据现场介质的介电常数系统自动调节。可以穿透高粉尘,以及在水蒸气凝结雷达天线的情况下,依然稳定运行。二.在选择电厂物液位传感器时,需要考虑以下几个因素使用接触式传感器、非接触传感器?接触型重锤料位、导波雷达。非接触型超声波、激光,雷达。都需要一些场景限制。如选择不当,要么维护量大。要么达不到测量效果。例如电厂中的料位测量煤、灰在输送过程中料面形状为不规则性,在进料卸料过程中料面形状为凹凸状并带有大量粉尘。重锤物位计测量。(属于间歇式测量)不间断的利用重锤上下接触测量,精度低,经常出现埋锤断缆现象,...
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2022 - 05 - 27
超声波物位计和雷达物位计在现代工业物位测量中得到广泛应用,超声波物位计和雷达物位计通过天线发射出超声波或电磁波,超声波或电磁波经被测介质表面反射后,再由仪表天线接收,超声波或电磁波从发射到接收的时间与到液面的距离成正比。 超声波物位计和雷达物位计测量状态为只到在被测物位的反射波,没有其他干扰波或干扰波极小。仪表在实际应用过程中被测介质状态和环境状态都存在一些测量影响因素,分析这些测量影响因素对仪表正确选型和提高测量精度有重要的意义。一、环境因素对超声波物位计和雷达物位计的影响1、障碍物影响。仪表发射的超声波或电磁波碰到障碍物,就形成一个干扰波形。解决障碍物对超声波物位计和雷达物位计测量影响直接的方法就是避开障碍物,如果无理想安装位置可供选择,则通过选择波束发射角度小的仪表,或者采用导波管,或使用旁通管安装等方式来解决解决问。2、传播介质影响A、温度B、压力C、传播介质的腐蚀性D、传播介质中是否含有蒸汽或粉尘等E、环境中挥发物质的结晶问题或粉尘的粘附问题。上述环境因素会造电磁波或超声波到达被测料面时出现大的衰减,克服这些不利因素才能保证超声波物位计和雷达物位计测量精度和稳定性。二、被测介质对对超声波物位计和雷达物位计的影响超声波物位计和雷达物位计发出的超声波或电磁波通过被测料面的反射,得到一个回波信号。回波信号强度与被测料面以下状态相关:1、被测介质介电常数或硬度被测介质介...
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2022 - 06 - 22
淀粉,并不陌生,它是很多行业的一种添加剂,如制药行业、食品行业,等等。对于这样一种物质的生产,会用到雷达料位计吗?淀粉在生产过程中,有一道必备的工序,即“浸泡”。通过浸泡将谷粒从谷壳中脱出,谷壳晒干后可用作动物饲料添加剂。在大型淀粉厂家,每年需要处理大量的玉米和小麦,在进入下一道工序之前,谷壳需要储存在筒仓内。为了连续生产,避免中断,需要通过仪器对谷物存量进行持续监测。所以淀粉生产需要雷达料位计这样的料位测量仪表。既然需要,那么雷达料位计应用在这样的场合,需要注意哪些工况?首先,谷壳,也叫麸皮,是一种低反射介质,它的表面会有冷凝水和灰尘存在。选择雷达料位计的时候,要注意冷凝水以及灰尘对雷达波的影响。曾经有企业在麸皮仓内使用过喇叭口天线的雷达料位计,结果天线头需要定期清理,花费时间不说,清理时生产还必须中断,这对企业而言是一笔不小的损失。从这个案例中,我们不难看出,想要避免上面的问题,就需要选择合适的雷达料位计,尽量是不受灰尘和冷凝水影响的,免维护或少维护的。其次,谷物储存在谷仓内,表面由于不均匀会出现凹凸,这也会对雷达料位计造成一定的影响,也应该引起注意。对于界面存在不均匀的情况,可以选择调频雷达料位计。调频雷达料位计频率更高,发射角更小,能量更集中,回波信号更强。淀粉生产中,用到雷达料位计的地方很多,选择的时候可以根据实际工况选择适合的型号,这样在提高生产效率的前提下,还能节省成...
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新的创作 公有云服务“走红” AI云技术不断加码

发布日期: 2020-09-08
浏览人气: 314

从智能机器人配送、无接触快递柜,到5G红外测温系统、人工智能医疗诊断,再到“云招聘”、“云面试”、“云课堂”、“云卖方”等,借助互联网、云技术、物联网、移动互联系统,各类云服务已慢慢融入人们的日常生活,并为中国经济增长提供重要支撑。 


  云服务的火热,大家是有目共睹的,市场调研机构的调研数据也能放映云服务的“走红”。研究机构的报告显示,包括基础设施即服务(IaaS)、平台即服务(PaaS)和软件即服务(SaaS)的全球公有云市场,2019年的规模为2334亿美元,较2018年的1852亿美元增加482亿美元,同比增长26%。



   另外,据IDC新发布的《中国人工智能云服务市场研究报告(2019)》显示,中国AI云服务市场2019年市场规模达1.66亿美元,2018至2024年CAGR将达到93.6%,AI能力已成为用户进行云服务选型时的重要考量因素。  


  一些企业已在云服务领域展开布局。以华为为例,截至2020年6月底,华为云EI企业智能可提供60款人工智能服务(平台类、视觉类、语音类、决策类),160项功能(平台功能、APIs、行业预集成方案),面向行业领域的AI能力还在持续加强与更新,且与业内多家企业均建立了良好的合作关系。  


    作为较早布局云上语音AI技术的企业,阿里云对外提供语音原子能力、行业模型及自学习平台等服务,给用户“开箱即用”的行业语音解决方案。目前,阿里云语音已拥有数万家客户,覆盖教育、金融、出行、物流等数十个场景。


国内外云计算市场的竞争竞争结果,取决于云计算行业内各家厂商的技术、产品、服务、销售能力等。国内云计算厂商拓展国外业务,当然需要了解外国企业客户的需求和诉求,针对化地设计产品和解决方案,以此扩大产品的用户群体,提升产品的竞争力和影响力。  


毫无疑问,互联网已遍布大街小巷,云服务自然也就遍布于大街小巷。智能云服务已经与商业、工业、农业、建筑等行业发展密不可分。在企业数字化转型需求的拉动下,未来几年企业对数据库、中间件、微服务等PaaS服务的需求将持续增长,预计仍将保持较高的增速。公有云市场,也有望迎来扩张的新契机。


不过,AI发展在全球范围内还局限在感觉、感知层面,而通用AI则是向认知层面跨越。因此,想具有开放问题的求解能力,就需要更大的AI算力以及更强的学习能力。而AI与各类技术的可融合性、可拓展性,也在一定程度上决定了AI云、AI语音、AI传感等产业的发展进程。  


从技术层面来看,AI云服务的细分技术领域,主要包括NLP技术、人脸人体技术、图像视频技术、语音技术、对话式AI和机器学习。相应商业应用模式的创新、升级,将让这些技在医疗、交通、安防、家居等行业得到更为深入和广泛的应用。而关于数字经济、新基建的政策支持,也有望推动“云+AI+5G”融合发展、释放新动能。  


在当前主流的AI用例中,采用AI公有云服务的应用场景主要包括:制造业供应链预测分析,互联网行业的内容审核、推荐系统,金融行业中小型企业的智能客服,零售行业智能营销、对话式客服、客流分析等等。未来或许将涌现出更多有趣、好玩的应用。



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