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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 - 08 - 30
雷达波是一种特殊形式的电磁波,雷达料位计利用了电磁波的特殊性能来进行料位检测。电磁波可以穿透空间蒸汽、粉尘等干扰源,遇到障碍物易于被反射,被测介质导电性越好或介电常数越大,回波信号的反射效果越好。雷达波的频率越高,发射角越小,单位面积上能量(磁通量或场强)越大,波的衰减越小,雷达料位计的测量效果越好。安装应注意的问题(1)当测量液态物料时,传感器的轴线和介质表面保持垂直;当测量固态物料时,由于固体介质会有一个堆角,传感器要倾斜一定的角度。(2)要避开进料口,以免产生虚假反射。(3)传感器不要安装在拱形罐的中心处(否则传感器收到的虚假回波会增强),也不能距离罐壁很近安装,安装位置在容器半径的1/2处。(4)要避免安装在有很强涡流的地方。如:由于搅拌或很强的化学反应等,建议采用导波管或旁通管测量。(5)若传感器安装在接管上,天线必须从接管伸出来。喇叭口天线伸出接管至少10mm。棒式天线接管长度最大100或250mm。接管直径250mm。可以采取加大接管直径的方法,以减少由于接管产生的干扰回波。应用中存在的问题及解决方法有些工况下所使用的雷达料位计,因为传感器安装位置不当及条件所致,出现了一些问题,1、探头结疤和频繁故障的解决方法将探头安装位置提高,但是有时候安装条件限制,不能提高的情况下,就应采用将料位测量值与该槽的泵联锁的办法,解决这一难题。将高料位设定值减小0.5m左右,当料位达到...
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2022 - 09 - 22
雷达料位计在现代工业生产中应用广泛,在作业过程中难免会出现误差,了解误差产生的原因有助于迅速解决现场问题。那么,雷达料位计产生误差的原因主要有哪些呢?1.测量的过程中出现死角,导致数据不准确仪器在测量中输出的电流是4--20MA,因为被测量的液体本身和雷达料位计的探头的原因,所以在测量的过程中会出现两个死角(也成为盲区),两个死角(盲区)分为上下两处,一个被称为上死角(盲区),另一个被成为下死角(盲区)。上死角(盲区)液体表面到上参考点之间可以测量到的最小距离,大约是0.1-0.5m。下死角(盲区)是在仪器探头的下方底部,随着储罐内液体实际的变化,这一部分的测量结果不会发生变化。2.因测量的液体导致的误差在测量界位时,上方液体的介电常数必须比下方的介电常数大10,出现相差数小于10的时候,测量结果就会变成波形。另外一种情况是,当上层液体厚度下降很低时,进行测量的时候,因为液位和界位所用时间基本相同,会导致返回的两个信号叠加在一起,从而影响测量结果。3.被测量的液体过于粘稠如果被测量的液体拥有很高的粘性时,有很大的几率会附着到探头上,从而影响信号,导致测量数据产生误差,当粘性更进一步时,极有可能导致双缆的探头粘黏到一起,造成不便,所以要定期清洗探头进行维护。4.仪器自身产生了误差雷达料位计采用先进测量技术,并且适用于各种复杂环境,抗压抗腐蚀,不受温度湿度影响。因为仪器的原因导致误差,...
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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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