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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 - 01 - 14
2022年全国生态环境保护工作会议提出,要持续推进大气、水、土壤污染防治,推动实施重点减排工程,着力解决突出生态环境问题。深入打好污染防治攻坚战,仪器仪表来报道。  刚刚过去的2021年,国民经济和社会发展计划中生态环境领域8项约束性指标顺利完成,污染物排放持续下降,生态环境质量明显改善,人民群众生态环境获得感进一步增强,生态环境保护实现“十四五”良好开局。  但与此同时,我们需要清醒地认识到,现阶段我国生态环境保护工作仍面临多重压力。2022年全国生态环境保护工作会议提出,要持续推进大气、水、土壤污染防治,推动实施重点减排工程,着力解决突出生态环境问题。  因此,要着力推进重污染天气消除、臭氧污染防治、柴油货车污染治理,协同控制PM2.5和臭氧污染,持续改善空气质量。要扎实推进城市黑臭水体治理、长江保护修复、黄河生态保护治理、重点海域综合治理,推进美丽河湖、美丽海湾保护与建设。要推进农用地土壤污染防治和安全利用,实施农用地土壤镉等重金属污染源头防治行动。  深入打好污染防治攻坚战,仪器仪表来报道。  首先,在着力推进重污染天气消除、臭氧污染防治、柴油货车污染治理中,为加强对大气污染的监测治理,我国建设了环境监测空气站,其主要设备有在线离子色谱、重金属、OC/EC(有机碳/元素碳)、单颗粒飞行时间质谱仪、VOCs(挥发性有机物)、黑碳、浊度、气溶胶激光雷达、风廓线雷达、微波辐射计等...
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2022 - 02 - 08
住房和城乡建设部办公厅和国家发展和改革委员会办公发布《关于加强公共供水管网漏损控制的通知》,到2025年,全国城市公共供水管网漏损率力争控制在9%以内,加强公共供水管网漏损控制,仪器仪表来助力。  据了解,我国供水管网的实际漏水情况十分严重,漏损率的增加不仅造成了经济损失和可能带来水质的下降,更降低了水资源利用率,加剧了城市的缺水问题,其影响几乎涉及到供水企业和社会的方方面面。  水资源短缺已经成为生态文明建设和经济社会可持续发展的制约瓶颈。我国是一个水资源严重缺乏的国家,人均淡水之源占有量仅为世界人均量的1/4,有300多个城市属于联合国人居署评价标准的“严重缺水”和“缺水”城市,缺水形势极其严峻,公共供水管网漏损对于水的浪费可不少。  因此,在推进全民节约用水的同时,要着力解决好输水漏损问题。  到2025年,城市和县城供水管网设施进一步完善,管网压力调控水平进一步提高,激励机制和建设改造、运行维护管理机制进一步健全,供水管网漏损控制水平进一步提升,长效机制基本形成。城市公共供水管网漏损率达到漏损控制及评定标准确定的一级评定标准的地区,进一步降低漏损率;未达到一级评定标准的地区,控制到一级评定标准以内;全国城市公共供水管网漏损率力争控制在9%以内。  加强公共供水管网漏损控制,仪器仪表来助力。随着科技的发展,在依靠仪器设备进行现场搜索的漏损检测硬件技术不断更新的同时,涌现出了一...
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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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