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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 - 12
生态环境监测业务体系创新要立足监测支撑管理的底层逻辑,客观判断、理性分析,查不足、找原因、明方向、定目标。以强烈的使命担当,把监测对管理的硬核支撑作用更加凸显出来。监测支撑管理的作用主要是在支撑生态环境质量管理和污染控制过程中体现的。当前,监测工作在支撑环境质量目标管理和考核排名,特别是空气重污染应对方面发挥了重要作用,但在综合运用法律、经济手段保护生态环境方面支撑作用尚存不足。特别是全过程精准控制污染排放方面,监测技术支撑还有短板。究其原因,主要因为当前环境管理需求与监测技术实现之间互动尚有梗阻,监测领域还存在许多问题。为此,本文提出了优化任务设计,推动监测业务转型;推进新技术运用,打破现实窘境;加强业务应用研究,打通需求和供给;理顺体制机制,优化职能配置等建议,为现代生态环境监测体系建设,深入打好污染防治攻坚战提供参考。生态环境监测没有自身的目的。离开生态环境管理,生态环境监测就失去了存在的价值,离开了生态环境监测,生态环境管理就容易迷失方向。   生态环境监测支撑生态环境管理的底层逻辑   当前,我国环境管理已进入以改善环境质量为核心的阶段,弄清监测支撑管理的底层逻辑,对于分析评估监测业务效能,找准问题不足,不断改进和优化监测业务体系具有根本性和关键性作用。   目前,生态环境质量管理靠什么:一靠法律手段,规定各级人民政府对改善环境质量负责,国家...
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2022 - 06 - 08
近日,济南市生态环境局发布了一项酒类废水处理与污水厂处理相互互补的一项措施。该文件措施之一明确,鼓励酒类等生产企业与下游污水处理企业开展污水资源化利用试点,将可生化性高的污水作为补充碳源,合理协商确定纳管浓度限值,切实减轻企业生产、治污成本,实现企业减污降碳、减负增效。   生态环境部门为酒类企业与污水厂牵线搭桥,合理性在哪儿?酒类废水处理的需要与污水厂处理的需要实现双向互补,形成可行通路。   其一,酒类废水中含有大量有机物,废水中化学需氧量的浓度较高,因此,酒类企业针对高浓度化学需氧量的处理需求大幅增加,因而需要投入更多的废水处理成本。   其二,污水处理厂在处理污水时需要提高氮磷脱除的效率,碳源需求增大,随之而来的是更大的碳源供给压力。   而若将酒类废水作为污水厂的补充碳源,即削减了酒类企业的水处理成本,也能够降低水厂的碳源压力。一来一回中,节约下来的资源是大量的。助推双碳目标实现及符合资源化的需要,利于双方实现合作共赢,生态环境部门为酒类企业与污水厂牵线搭桥的合理性也就此显现。事实上,在2020年底生态环境部与国家市场监督管理总局发布的《啤酒工业污染物排放标准》修订单中就已经允许啤酒企业与下游污水处理厂签订协议,共同合作处理污水。  污水处理有了新逻辑,水资源化的途径再+1!污水厂+酒类企业的新合作模式,越来越畅通了。
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物联网和工业4.0在创建未来数字工厂中的作用

发布日期: 2022-03-01
浏览人气: 379

  物联网是工业4.0战略的关键部分,该战略致力于创建灵活且互联的数字工厂,促进系统所有部分之间的通信。


  物联网是工业4.0战略的关键部分,该战略致力于创建灵活且互联的数字工厂,促进系统所有部分之间的通信。


  与前三场革命一样,工业4.0旨在利用最新技术改变制造业。这一次,是先进的信息和通信技术创造了物联网。工业4.0将物联网与人工智能、机器学习和机器人技术相结合,以实现制造业的数字化。


  物联网是工业4.0战略的关键部分,该战略致力于创建灵活且互联的数字工厂,促进系统所有部分之间的通信。当今物联网、人工智能和大数据等技术的最佳方面是它们的应用范围。这些技术适用于工厂车间以及规划和管理等其他领域。制造商甚至可以将客户和业务合作伙伴整合到价值和业务流程中。


  如您所见,工业物联网(IIoT)具有改善制造业的巨大潜力。如今,几乎所有工厂都使用自动化和机器人。人工智能的使用也在加速,这提高了自动化和制造效率。随着制造商寻找拥抱物联网和工业4.0的方法,到2027年,智能制造市场的价值预计将达到2282亿美元。以下是该行业朝着这一目标迈进的一些方式。


  制造自动化中的物联网

物联网和工业4.0在创建未来数字工厂中的作用

  网络物理系统(CPS)是工业4.0所设想的智能工厂的核心。CPS是在制造的所有部分使用传感器和软件的系统。这些部分可能是机器、车辆、路线、库存和厂房本身。传感器记录并保存数据,然后由计算机处理以做出决策。这些决策通过执行器和人机界面(HMI)直接影响物理系统。


  CPS改进了使用工业物联网的自动化机器。常规的自动化机器使用该软件隔离工作。相比之下,CPS收集并与工厂的所有资产和区域共享数据。云计算用于分析这些数据以做出优化系统的决策。企业还可以根据之前的结果使用AI和ML进行更智能的优化。


  CPS和IoT相辅相成,打造智能工厂。这些具有竞争力的工厂减少了停机时间,提高了效率,创造了更好的产品,并提高了生产力。在制造业中实施物联网的工厂报告成本降低和质量提高。


  物联网和工业4.0的三大优势


  预测性维护


  维护是任何工厂经理最头疼的问题。与之相关的停机时间和成本可能证明是昂贵的。常规维护的经典方法效率低下,增加了机床破损和磨损的风险,进而增加了成本。

物联网和工业4.0在创建未来数字工厂中的作用

  预测性维护系统使用物联网获取有关每个在役资产的实时信息。根据这些信息,系统预测资产维护的时间。制造工厂具有相互关联的系统,其中有多种因素在起作用。一个位置的负载、设计和过程更改会影响整个工厂。基于物联网的预测性维护和云计算在这种情况下非常有用。该系统使用来自工厂周围资产的数据来预测维护需求。


  带有物联网的智能维护管理系统也可以使用人工智能和机器学习。这些可以考虑所有系统对制造的影响,以便随着时间的推移做出更好的准确预测。


  预测性维护因其对底线的影响而受到特别关注。根据麦肯锡的一份报告,预测性维护可以降低10-40%的成本和50%的停机时间。这些改进会影响工厂效率,甚至会降低间接成本。为了保持竞争力,明天的数字化工厂将不可避免地发现预测性维护。


  智慧物流管理


  在Covid-19大流行期间,制造业面临着前所未有的条件,包括社交距离要求、工人短缺和劳动力规模限制。所有这些条件都极大地影响了工厂和仓库。


  物流是任何企业的命脉。当多个行业的物流面临挑战时,世界遭受了供应链中断。这些巨大的中断要求向更智能的物流管理迈进。


  工厂可以在物流的许多领域使用物联网。从库存和物料搬运到内部运输和运输,物联网可以帮助提高物流管理的准确性和效率。物联网在这些领域提供帮助的主要方式是通过资产的实时位置和状况数据。这有助于优化使用和库存库存、更好的资产跟踪和材料处理系统,减少事故和资产损失。有关生产和运输的信息可以与合作伙伴和客户共享。


  亚马逊的仓库使用物联网和机器人技术来优化他们的系统,人类与互联机器人协同工作。将人与技术相结合的方法使亚马逊成为仓储领域的领导者。预计其他企业将遵循他们的成功模式向前发展。随着工业4.0的发展,预计从2021年到2030年,预测性维护市场将以31%的复合年增长率增长。


  大数据和云计算


  实时数据收集是数字工厂和采用物联网的关键优势。所有工厂资产上的传感器收集大量有价值的数据。这些数据可以提供有关工厂绩效的重要见解。


  目前,只有一小部分数据实际上被用于决策。这些决策可能与生产、库存水平或预测的变化有关。借助云计算和大数据,企业可以从数据中产生无价的洞察力。


  工厂中的物联网和CPS可确保您拥有来自所有系统的数据。云计算将这些数据转换为有用的信息。通过可视化和相关性分析,可以识别问题并针对原因创建假设。实施为解决问题而创建的解决方案以检验假设。AI用于计算变化的影响和参数的最佳范围。这种数据流和高级分析有助于解码复杂的制造流程和系统。


  数字工厂的未来:IIoT和工业4.0


  IIoT和工业4.0正在为制造业创造新的机遇和可能性。数字工厂是制造业的未来,早期采用者将具有优势。尽管如此,重要的是要记住,其中许多技术都在不断改进。企业必须提前计划并制定技术采用战略以保持竞争力。


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