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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 - 11 - 25
2022年10月,全国生产粗钢7976万吨、同比增长11%;生产钢铁11485万吨、同比增长11.3%,其中,重点统计钢铁企业共生产粗钢6680.63万吨、同比增长13.25%,生产钢铁6848.09万吨、同比增长14.24%。从中国钢铁工业协会公开的以上数据,我们可以看到,我国钢铁行业产能增势不减,尤其是重点钢铁企业在钢铁生产制造能力更是突出。在各行各业施行绿色低碳之策的趋势中,钢铁应当处于节能减排降耗的前列。有资料显示,在我国,钢铁行业的碳排量占全国碳排量的15%左右,在主要制造行业中的碳排量排名居前。该行业碳排量大,节能减排潜力突出,该行业绿色转型备受市场的关注。近年来,钢铁行业超低排放改造被列入国家“十四五”规划的重大工程项目;2030年前完成碳达峰工作被写入行业未来转型发展的目标;一众专家学者提出,钢铁行业的高质量发展建立在绿色低碳之上,钢铁行业绿色低碳是“双碳”工作的重要抓手……若要论钢铁行业的社会责任,积极践行绿色发展理念,落实好国家的“双碳”目标更应属嵌套进行业发展的重要一环。11月20日,属于我国的首部钢铁行业社会责任蓝皮书——《钢铁行业社会责任蓝皮书(2022)》正式发布。文件发布会上,相关负责人还列举了部分在落实国家“双碳”目标中钢铁行业的责任与担当。如,行业内现已有38家企业率先完成全过程超低排放改造公示、24家企业完成部分超低排放改造公示,94家钢铁生产企...
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2023 - 01 - 04
一般仪器仪表的信号电流都为4-20mA,指最小电流为4mA,最大电流为20mA 。传输信号时候,因为导线上也有电阻,如果用电压传输则会在导线内产生一定的压降,那接收端的信号就会产生一定的误差了,所以一般使用电流信号作为变送器的标准传输。一、什么是4~20mA.DC(1~5V.DC)信号制?4~20mA.DC(1~5V.DC)信号制是国际电工委员会(IEC):过程控制系统用模拟信号标准。我国从DDZ-Ⅲ型电动仪表开始采用这一国际标准信号制,仪表传输信号采用4~20mA.DC,联络信号采用1~5V.DC,即采用电流传输、电压接收的信号系统。4~20mA电流环工作原理:在工业现场,用一个仪表放大器来完成信号的调理并进行长线传输,会产生以下问题:第一,由于传输的信号是电压信号,传输线会受到噪声的干扰;第二,传输线的分布电阻会产生电压降;第三,在现场如何提供仪表放大器的工作电压也是个问题。为了解决上述问题和避开相关噪声的影响,我们用电流来传输信号,因为电流对噪声并不敏感。4~20mA的电流环便是用4mA表示零信号,用20mA表示信号的满刻度,而低于4mA高于20mA的信号用于各种故障的报警。二、4~20mA.DC(1~5V.DC)信号制的优点?现场仪表可实现两线制,所谓两线制即电源、负载串联在一起,有一公共点,而现场变送器与控制室仪表之前的信号联络及供电仅用两根电线。因为信号起点电流为4mA...
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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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