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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 - 04 - 18
物位是工业过程监控的重要目标参数之一,各种罐体、料仓、水池等的连续物位测量中,由于现场工况千差万别,很难有能满足所有工况应用的物位仪表。其中,在非接触测量仪表中,雷达和超声波两种原理物位计应用非常广泛。那么,雷达物位计和超声波物位计区别在哪里?这两种的测量原理究竟是什么?雷达物位计和超声波物位计相比各自的优势是什么呢?今天,就这些问题和大家讲解一下这两种物位计。超声波物位计我们一般把声波频率超过20kHz的声波称为超声波,超声波是机械波的一种,即是机械振动在弹性介质中的一种传播过程,它的特征是频率高、波长短、绕射现象小,另外方向性好,能够成为射线而定向传播。超声波在液体、固体中衰减很小,因而穿透能力强,尤其是在对光不透明的固体中,超声波可穿透几十米的长度,碰到杂质或界面就会有显著的反射,超声波测量物位就是利用了它的这一特征。在超声波检测技术中,不管哪种超声波仪器,都必须把电能转换超声波发射出去,再接收回来变换成电信号,完成这项功能的装置被称为超声波换能器,也称探头。工作时,超声波换能器置于被测物上方,向下发射超声波,超声波穿过空气介质,在遇到被测物表面时被反射回来,又被换能器所接收并转换为电信号,电子检测部分检测到这一信号后将其变成物位信号进行显示并输出。雷达物位计与超声波物位计工作模式相同,雷达物位计同样采用发射-反射-接收的工作模式,不同是雷达超声波物位计的测量主要依赖超声波换...
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2022 - 05 - 12
近年来,随着化工行业的不断发展,对于罐区物位的准确、安全、稳定等性能要求也越来越高对,非接触式雷达物位计依靠其自身优势被越来越广泛的应用到炼油厂罐区固液体的测量中。一、非接触式雷达物位计的应用原理及使用工况非接触式雷达物位计,是一种新型的可靠性能高的液位测量仪表。它通过天线向被测液体发送微波,通过反射回来的时间和频率得出液位值,不需要接触液体,内部检测元件不会受到液体的腐蚀,从而增加了其使用的寿命。同时,雷达物位计所发出的微波是一种电磁波,不需要传播介质并且能够穿透烟雾或者蒸汽等,从而有效地保证了其测量数据的精确性。原理:发射到储罐的微波信号从物料表面反射回来,通过测量信号发生到接收的时间或频率差值,得出物料的物位高度。1.适用于腐蚀性强,卫生无菌等恶劣过程工况;2.适用于不同过程条件下的储罐,反应釜和过程罐;3.适用于精度要求很高的计量场合。二、非接触式雷达物位计在炼油厂罐区的优势与其他液位测量仪表相比,非接触式雷达物位计的优势十分明显,它采用的先进算法、高频率、调试简单、连接方便等使得它的应用较为广泛。     优势一:先进算法 ,微振动分析和回波处理技术,通过这个技术可以确保物位能够得到精确的测量和有效的跟踪及检测。优势二:调试简单;显示屏可是直观看到测量波形,通过波形,可以轻松判断仪表的工作状态。优势三:高频率;保证仪表的波...
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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: 316

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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