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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 - 12 - 22
今天我们来了解一下关于雷达料位计数据为何会波动,原因是什么。我们有一些客户给我们反馈在使用雷达料位计的过程中出现了数据波动的情况。其实不管是哪种仪表,都普遍存在波动的情况,造成这种现象的原因也是多样的,今天我们售后来为大家讲解雷达料位计数据出现波动有以下几种情况:一、交流干扰与电压偏高,这种情况不仅会造成波动,还可能会让雷达料位计出现死机的现象,另外在安装雷达料位计时,也要注意远离干扰源,电磁的干扰也会导致设备出现波动的情况。二、选择的安装位置离返料带下料口太近,离两侧进料带下料口太远。雷达料位计的正下方是返料带的下料点,距离太近,这样在下落的过程中骨料就会出现干扰雷达料位计,形成虚假反射的情况。三、探头积灰,由于雷达料位计在使用条件下粉尘较多,粉尘容易附着,受环境温度影响,粉尘潮湿,容易结块,造成介电常数增加,附着在雷达料位计发射头和喇叭口壁上,影响雷达料位计的测量精度和稳定性。粉尘粘附导致雷达料位计失真,拆卸料位计清理发射头和喇叭口壁,安装通电后显示正常。四、雷达料位计的测量值波动受到搅拌介质表面剧烈波动或槽内临时干扰回波增强的影响。除了提高雷达料位计(激活浮点平均曲线算法)的应用参数,激活近现场抑制,增加输出阻尼外,还应检查仪器的安装位置,或考虑安装更大的天线。可以尝试提高回波强度,更换雷达料位计的安装位置或更大的天线。使用导波管或旁通管,这种也是比较常用的解决雷达料位计频繁...
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2023 - 01 - 17
硅锰炉是硅锰生产的核心设备,炉料仓呈圆形布置在硅锰炉上方,炉料料位测量必须准确可靠,否则当炉料为空时,硅锰炉内的火焰会上升并喷出炉外,对周围设备造成损坏,并且产生很大的危险。但是要想选到合适的料位计不容易,因为硅锰炉的料位测量具有五大难点,很多企业在选择测量的料位计时犯起了难,所选的料位计必须要满足相应的条件,有的企业选择雷达料位计来测量,下面我们一起看看雷达料位计可以解决这五大测量难点吗?某厂中每台硅锰炉有多个炉料仓,在硅锰炉上方呈环状排列。带式输送机和环形给料机的设计容量高,两者采用交替运行方式。炉料仓设有低料位和低料位报警信号,当炉料仓低料位信号达到一定数量时,输送带、环形喂料器将开始接连出现。装满报警仓,再装满剩余仓,当低位报警仓数未达到设定值,但低位报警信号出现时,启动上料系统,优先给低位上料低位报警信号交替发送给低位报警和非报警料仓,再次投料时如遇低位和低位报警,则相应的料仓。因此,料位测量的可靠性对于硅锰炉的正常生产运行很关键。硅锰炉料仓的工作条件比较恶劣,测量过程中有五大难点。第一个环形料仓的直径比较小,炉料室直径有两种规格,总的来说比较小。第二种被检物料为多种物料的混合物,锰矿、焦炭、云母石等两种或两种以上的混合物,物料粒度为比较大。第三炉料仓环境恶劣,粉尘浓烟多,温度高,极大的影响仪器寿命和测量结果。第四,测试物料的不均匀性导致介电常数波动较大。第五硅锰炉电极大...
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物联网和工业4.0在创建未来数字工厂中的作用

发布日期: 2022-03-01
浏览人气: 381

  物联网是工业4.0战略的关键部分,该战略致力于创建灵活且互联的数字工厂,促进系统所有部分之间的通信。


  物联网是工业4.0战略的关键部分,该战略致力于创建灵活且互联的数字工厂,促进系统所有部分之间的通信。


  与前三场革命一样,工业4.0旨在利用最新技术改变制造业。这一次,是先进的信息和通信技术创造了物联网。工业4.0将物联网与人工智能、机器学习和机器人技术相结合,以实现制造业的数字化。


  物联网是工业4.0战略的关键部分,该战略致力于创建灵活且互联的数字工厂,促进系统所有部分之间的通信。当今物联网、人工智能和大数据等技术的最佳方面是它们的应用范围。这些技术适用于工厂车间以及规划和管理等其他领域。制造商甚至可以将客户和业务合作伙伴整合到价值和业务流程中。


  如您所见,工业物联网(IIoT)具有改善制造业的巨大潜力。如今,几乎所有工厂都使用自动化和机器人。人工智能的使用也在加速,这提高了自动化和制造效率。随着制造商寻找拥抱物联网和工业4.0的方法,到2027年,智能制造市场的价值预计将达到2282亿美元。以下是该行业朝着这一目标迈进的一些方式。


  制造自动化中的物联网

物联网和工业4.0在创建未来数字工厂中的作用

  网络物理系统(CPS)是工业4.0所设想的智能工厂的核心。CPS是在制造的所有部分使用传感器和软件的系统。这些部分可能是机器、车辆、路线、库存和厂房本身。传感器记录并保存数据,然后由计算机处理以做出决策。这些决策通过执行器和人机界面(HMI)直接影响物理系统。


  CPS改进了使用工业物联网的自动化机器。常规的自动化机器使用该软件隔离工作。相比之下,CPS收集并与工厂的所有资产和区域共享数据。云计算用于分析这些数据以做出优化系统的决策。企业还可以根据之前的结果使用AI和ML进行更智能的优化。


  CPS和IoT相辅相成,打造智能工厂。这些具有竞争力的工厂减少了停机时间,提高了效率,创造了更好的产品,并提高了生产力。在制造业中实施物联网的工厂报告成本降低和质量提高。


  物联网和工业4.0的三大优势


  预测性维护


  维护是任何工厂经理最头疼的问题。与之相关的停机时间和成本可能证明是昂贵的。常规维护的经典方法效率低下,增加了机床破损和磨损的风险,进而增加了成本。

物联网和工业4.0在创建未来数字工厂中的作用

  预测性维护系统使用物联网获取有关每个在役资产的实时信息。根据这些信息,系统预测资产维护的时间。制造工厂具有相互关联的系统,其中有多种因素在起作用。一个位置的负载、设计和过程更改会影响整个工厂。基于物联网的预测性维护和云计算在这种情况下非常有用。该系统使用来自工厂周围资产的数据来预测维护需求。


  带有物联网的智能维护管理系统也可以使用人工智能和机器学习。这些可以考虑所有系统对制造的影响,以便随着时间的推移做出更好的准确预测。


  预测性维护因其对底线的影响而受到特别关注。根据麦肯锡的一份报告,预测性维护可以降低10-40%的成本和50%的停机时间。这些改进会影响工厂效率,甚至会降低间接成本。为了保持竞争力,明天的数字化工厂将不可避免地发现预测性维护。


  智慧物流管理


  在Covid-19大流行期间,制造业面临着前所未有的条件,包括社交距离要求、工人短缺和劳动力规模限制。所有这些条件都极大地影响了工厂和仓库。


  物流是任何企业的命脉。当多个行业的物流面临挑战时,世界遭受了供应链中断。这些巨大的中断要求向更智能的物流管理迈进。


  工厂可以在物流的许多领域使用物联网。从库存和物料搬运到内部运输和运输,物联网可以帮助提高物流管理的准确性和效率。物联网在这些领域提供帮助的主要方式是通过资产的实时位置和状况数据。这有助于优化使用和库存库存、更好的资产跟踪和材料处理系统,减少事故和资产损失。有关生产和运输的信息可以与合作伙伴和客户共享。


  亚马逊的仓库使用物联网和机器人技术来优化他们的系统,人类与互联机器人协同工作。将人与技术相结合的方法使亚马逊成为仓储领域的领导者。预计其他企业将遵循他们的成功模式向前发展。随着工业4.0的发展,预计从2021年到2030年,预测性维护市场将以31%的复合年增长率增长。


  大数据和云计算


  实时数据收集是数字工厂和采用物联网的关键优势。所有工厂资产上的传感器收集大量有价值的数据。这些数据可以提供有关工厂绩效的重要见解。


  目前,只有一小部分数据实际上被用于决策。这些决策可能与生产、库存水平或预测的变化有关。借助云计算和大数据,企业可以从数据中产生无价的洞察力。


  工厂中的物联网和CPS可确保您拥有来自所有系统的数据。云计算将这些数据转换为有用的信息。通过可视化和相关性分析,可以识别问题并针对原因创建假设。实施为解决问题而创建的解决方案以检验假设。AI用于计算变化的影响和参数的最佳范围。这种数据流和高级分析有助于解码复杂的制造流程和系统。


  数字工厂的未来:IIoT和工业4.0


  IIoT和工业4.0正在为制造业创造新的机遇和可能性。数字工厂是制造业的未来,早期采用者将具有优势。尽管如此,重要的是要记住,其中许多技术都在不断改进。企业必须提前计划并制定技术采用战略以保持竞争力。


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