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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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2019 - 06 - 27
1、产品概述RBRD92为一款非接触型水文雷达测量产品,具有避雷防护设计,测量河道、水文专用,标配RS485/Modbus协议,野外使用,无人值守且运行稳定可靠。无限量支持和扩展定制RTU及无线数传电台通讯协议。水位数据实时GPRS电话远传,实现信息网络化,设计极具现场适应力,破除野外生态干扰,真正实现现场零维护,工业设计理念,将产品本身融入自然环境。2、特点波束角小,能量集中,具有更强抗干扰能力,大大提高了测量精度和可靠性天线尺寸小,便于安装和加防尘罩等天线防护装置测量范围最高可达70米,覆盖大型水库等水位测量采用脉冲工作方式,雷达水位计发射功率极低,对人体及环境均无伤害仪表轻便,不受风力和暴雨的影响具有避雷保护设计、非接触水文测量,破除野外生态干扰,真正实现现场零维护野外使用,无人值守运行稳定可靠,工业设计理念,将产品本身融入自然环境。重量较轻约2KG,便于安装多种输出电路接口与采集系统配合防护等级更高3、公司信息北京精诚瑞博仪表有限公司专业生产各种物位仪表价格合理 质量过硬 服务一流咨询电话:400-6616-819
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2020 - 01 - 19
尊敬的:   新老客户您好!  根据日常维修维护的工作经验,精诚瑞博售后工程师们为大家整理了雷达液位计出现故障问题及处理方法。其出现故障大体分为四种类型:数据不变、数据突然大、数据突然为零、数据偏离实际值过大或过小且保持不变。这些故障没有根除的方法,只能是出现问题针对性的进行解决。希望能对大家有所帮助,本着先易后难的顺序归纳如下:1、断电重启  雷达液位计本身有很多防护功能,如果正常运行中雷达液位计自身出现故障保护,可进行断电重启,此时雷达液位计内部的故障有可能消除,重新上电后恢复正常。这种处理方法适用于高液位测量的储罐雷达液位计的维修。2、通过面板消除故障  如果断电重启仍然不能消除故障,要到现场实际查看故障,通过雷达液位计面板首先观察有无错误代码,有无故障保护措施,如果有通过面板清除,重启后观察雷达液位计是否正常。3、做空频谱  雷达液位计的测量原理是检测接收到的电磁波频谱,若被测液体与雷达天线之间的净空中有较强的电磁波反射或干扰,那么雷达液位计极有可能把这反射的雷达波作为真实液面的雷达反射波来处理,从而得出错误的液位显示。处理这种故障可利用雷达液位计内部的软件功能,进行空频谱的检测。设定一个高于实际液面的空高距离,让雷达液位计检测空高中的所有反射的电磁波频谱,把那些接收到的高能量的频谱电磁波在电路中屏蔽滤掉,就可把真...
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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: 312

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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