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2022 - 07 - 07
雷达物位计天线多种多样,例如导波雷达:杆式天线、缆式天线以及防腐杆式天线或缆式天线;26 G高频雷达物位计:棒式天线、喇叭口天线、水滴型天线、平面锥形天线、抛物面天线等;80G调频雷达物位计主要以透镜式天线为主。从理论角度分析各种工况需要选择的天线类型,看看专业人士给出的建议。导波雷达物位计杆式天线以及缆式天线因为是接触式测量,而且电磁波发射频率较低,根据雷达特性发射频率越低,穿透能力越强,所以导波雷达适合在小量程范围测量,蒸汽较大的环境下使用。26G高频雷达物位计棒式天线外部材质为PTFE材质,内部为304不锈钢喇叭口,接液部分为PTFE材质,所以多用于防腐场合,建议介意5米-10米之间使用。26G高频雷达物位计水滴型天线通过名称可以看出是为了防止现场环境造成传感器有结露现象影响雷达使用而设计的一款雷达,但因成本相对较高,现在基本不用,如果现场蒸汽较大,而且安装短管太高,还可以使用该传感器。26G高频雷达物位计平面锥形天线,该天线材质为304+PTFE材质,接液部分也是为PTFE材质,多用于防腐工况,是棒式天线的升级版,成本相对较高,但使用效果优于棒式雷达,而且对环境导致传感器结露对雷达的影响微乎其微,正好替代了水滴形天线的特征,而且成本降下来了,也是目前26G雷达物位计测量液体最常用的传感器。26G高频雷达物位计喇叭口天线,目前主要用于固体以及河道河流较多,因为蒸汽结露对喇叭口...
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2022 - 07 - 28
近年来,随着科学技术的快速发展,石油化工企业的生产和建设也迈上了一个新台阶,其内部的废水处理系统也在不断升级。石油化工行业的经济效益是不可否认的,但对环境的破坏也不容小觑,单就一个污染水源的处理排放问题就很难得到妥善的解决。石油化工成分复杂、难处理1、废水中的污染物成分复杂。石油炼制、石油化工、石油化纤、化肥、合成橡胶等生产过程中产生的废水,除含有各种有机物和有机化工产品,如醚、酮、醛、烃、有机酸、油剂、聚合物(聚酷、纤维、塑料、橡胶)和无机物外,还有油、硫、氨氮、SS酸、碱、盐等。当生产不正常或在开机和停产检修之间,排出的废水中污染物含量变化范围较大,往往会造成冲击性负荷。2、废水难处理,石油化工废水中的主要污染物,一般可概括为烃类、烃类化合物和可溶性有机物及无机物成分。其中,可溶性无机组分主要是硫化氢、氨化合物和微量重金属,可溶性有机组分,大部分可以生物降解,少数难以生物降解或不能生物降解,如原油、汽油、丙烯等。石油化工废水处理工艺对于难处理的石油化工废水,我国通常采用生物处理为主,物理和化学方法为预处理和深度处理。物理法处理技术主要有膜分离法、气浮法、隔油法和吸附法。其中,膜分离技术和吸附法对石油化工废水中的臭味和色度有较好的处理效果,对有机物和悬浮物的去除率也较高。但运行成本高,膜和活性炭需要定期更换,且容易造成二次污染。其中,活性炭吸附一般用于后续的深度处理。化学法处理技...
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2022 - 08 - 24
雷达液位计,目前已经是测量行业中不可缺少的检测仪表。因为雷达液位计具有比同类接触式与非接触液位计产品性能上更加有优势,所以被广泛应用到各个行业领域,产品自身优势和测量效果,逐渐获得越来越多用户的认可。    1、雷达液位计的测量原理:雷达液位计记录脉冲波经历的时间,而电磁波的传输速度为常数,则可算出液面到雷达天线的距离,从而知道液面的液位。在实际运用中,雷达液位计有两种方式即调频连续波式和脉冲波式。雷达液位计采用脉冲微波技术,其天线系统发射出频率为26GHz、持续时间为0.8ns的脉冲波束,接着暂停278ns,在脉冲发射暂停期间,天线系统将作为接收器,接收反射波,同时进行回波图像数据处理,给出指示和电信号。2、雷达液位计的特点:雷达液位计采用一体化设计,无可动部件,不存在机械磨损,使用寿命长。测量时发出的电磁波能够穿过真空,不需要传输媒介,具有不受大气、蒸气、槽内挥发雾影响的特点,能用于挥发的介质如粗苯的液位测量,几乎能用于所有液体的液位测量。电磁波在液位表面反射时,信号会衰减,当信号衰减过小时,会导致雷达液位计无法测到足够的电磁波信号。导电介质能很好地反射电磁波,对雷达液位计,甚至微导电的物质也能够反射足够的电磁波。介电常数大于1.5的非导电介质(空气的介电常数为1.0)也能够保证足够的反射波,介电常数越大,反射信号越强。在实际应用中,几乎所有的介质...
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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: 304

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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