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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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2019 - 11 - 15
1、含义上的区别传感器是能感受规定的被测量并按照一定的规律(数学函数法则)转换成可用信号的器件或装置。变送器是从传感器发展而来的,凡是能输出标准信号的传感器。标准信号是指物理量的形式和数量范围都符合国际标准的信号。2、作用上的区别传感器是获取自然和生产领域中信息的主要途径与手段;传感器技术在发展经济、推动社会进步方面的重要作用;在现代工业生产尤其是自动化生产过程中,要用各种传感器来监视和控制生产过程中的各个参数,使设备工作在正常状态或最佳状态,并使产品达到最好的质量。变送器的作用是检测工艺参数并将测量值以特定的信号形式传送出去,以便进行显示、调节。在自动检测和调节系统中的作用是将各种工艺参数如温度、压力、流量、液位、成分等物理量变换成统一标准信号,再传送到调节器和指示记录仪中,进行调节、指示和记录。3、组成上的区别传感器一般由敏感元件、转换元件、变换电路和辅助电源四部分组成。敏感元件直接感受被测量,并输出与被测量有确定关系的物理量信号;转换元件将敏感元件输出的物理量信号转换为电信号;变换电路负责对转换元件输出的电信号进行放大调制;转换元件和变换电路需要辅助电源供电。变送器主要由测量部分、放大器和反馈部分组成。测量部分用于检测被测变量x,并将其转换成能被放大器接受的输入信号Zi。反馈部分则把变送器的输出信号y转换成反馈信号Zf,再回送至输入端。Zi与调零信号Zo代数和同反馈信号Zf进...
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2025 - 04 - 27
很多人都有这样的疑问,雷达液位计为什么要设置介电常数?下面雷达物位计厂家来具体的讲述一下。其实也不是所有的雷达液位计都要求设置介电常数参数的。一些非接触式和单杆的导波雷达往往只有灵敏度选项。需要介电常数的多为声称可以检测界面及双杆的雷达液位计,一些以检测低介电常数介质为卖点的液位计也会要求介电常数。介电常数对雷达电磁波的影响体现在两个方面,一是影响介质表面对电磁波的吸收(反射)率,二是电磁波在穿过介质时波长(频率)会发生改变。从大多数雷达液位计纯粹的 发射→反射→接收 的工作过程来看,确实不需要介电常数。根据需要调整灵敏度,就可以达到从各种回波中检出需要的回波,完成测量。但是,在一些情况下,排除不需要的回波,检出需要的回波,需要大大增加液位计的运算量,这时增加一个介电常数参数,更容易获得好的性价比。例如液面有泡沫会把泡沫表面识别为液面:一些液面表层会析出一些其它介质(如泥浆表面的清水),因为很薄,液位计会把下面的介质表面作为液面。某些介质中,液位计会把罐底回波作为液面信号。另外:双杆或同轴探杆的导波雷达,液位计需要区别两个电极间的相互作用是发生在液面以上或介质中。这些情况下,增加一个介电常数可以大大减少运算量,有时还是必须的。
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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: 318

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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