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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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2021 - 12 - 17
市场监管系统城镇燃气安全排查整治动员部署视频会议召开,部署开展市场监管系统城镇燃气安全排查整治工作。  会议深入学习贯彻习近平总书记关于防范燃气安全风险的重要指示批示精神,落实全国城镇燃气安全排查整治动员部署电视电话会议要求,部署开展市场监管系统城镇燃气安全排查整治工作。总局党组成员、副局长田世宏出席会议并讲话。  会议强调,燃气安全涉及人民群众切身利益,关系国家稳定发展大局,全系统要坚持人民至上、生命至上,切实增强政治敏锐性,强化风险意识,立足职责,举一反三,标本兼治,切实开展城镇燃气安全排查整治工作。  会议要求,各地市场监管部门要主动担当作为,制定本地区本部门燃气安全专项排查整治工作方案,采取有针对性、务实管用的工作措施,着力开展燃气压力管道、液化石油气瓶、压力容器等燃气相关特种设备安全排查整治。要建立长效机制,不断提升压力管道安全保障水平,加大燃气具等产品安全风险和重大隐患排查整治力度,严厉打击违法行为,高质量完成市场监管系统城镇燃气安全排查整治工作。  总局有关司局、直属单位负责同志,各省、自治区、直辖市和计划单列市、副省级城市、新疆生产建设兵团市场监管局(厅、委)有关负责同志及部分市、县有关同志共计2700余人参加会议。
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2021 - 12 - 29
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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气象人化身“大预言家” 现代技术助力气象服务精进

发布日期: 2022-01-19
浏览人气: 424

  “天有不测风云”,自古以来,天气变化对于大众的生活以及日常活动都有非常大的影响,而天气预报的出现,一定程度上为人们提前了解天气提供了帮助,也进一步为人们的工作生活带来了便利性。但是预报终究不是预言,天气预报普及的同时,其准确性却也一直被大众所诟病,甚至有时候,错误的预报还会给大众带来困扰。也正应如此,实现“定时、定点、定量”的气象一直以来都是我国气象技术发展的重要方向。

气象人化身“大预言家” 现代技术助力气象服务精进

  而就在最近,精细化气象服务实现了质的飞跃,在科学技术的帮助下,气象人甚至可以化身为“预言家”,对一定时间内的气象进行准确的预测,而这一切都依赖于气象资料的获取、气象站网的布局以及气象检测设备的全面部署。


  过去,天气预报欠缺准确性的原因其实有很多。首先便是气象的观测点。细心的读者可能会发现,过去的天气预报,在播报的时候一般是以市为单位进行播报的,而一个城市面积巨大,这种笼统的气象预报自然无法保证照顾到城市的方方面面。那为什么不进行更加细致的天气预报呢?其中原因主要有两个。第一是时长问题,过去人们了解天气主要通过电视以及广播,而为了不影响其他节目的播出,天气预报的时长一般会控制在5分钟左右,便于大众在短时间内迅速的掌握自己需要的天气;另一点便是监测限制,以前气象检测的技术有限,数据的获取以及计算工作都存在一定的限制,想要或许细致化的天气情况并不容易。

气象人化身“大预言家” 现代技术助力气象服务精进

  不过伴随着互联网技术、计算机算法、航天技术等技术的发展,如今的气象检测至少在数据的获取、规划、计算上已经拥有了巨大的优势。一方面,伴随着大大小小气象卫星的升空,我国已经拥有了一张非常可靠的气象卫星网络。通过这张网,我们可以对云层运动,风向、风速变化等可以间接影响天气的自然变化进行宏观的监测与记录,然后在互联网的帮助下,与地面收集的气象信息统一到一块进行计算。而在高精度数值天气预报模型和多源气象数据快速融合技术的帮助下,未来的大气状态和天气现象会在短时间内被推算出来,并以百米级精度的网格方式,覆盖到点图上的每个点,从而实现点对点的精准预报。


  在此基础上,手机以及移动网络会作为终端以及媒介,接受有关机构发出的天气数据,并传递到大众手上,从而也确保了每个人可以在庞大的天气数据里准确的找到自己需要、想要了解的数据。

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