“十四五”期间要把农村生活污水治理摆在更突出的位置上。农村污水治理提了N遍，都是谁在助推？ 乡村振兴是目前受到广泛关注的重要内容，而农村人居环境是乡村振兴中不可缺少的一个重点任务。今年有关农村环境提升的导向性文件出了不少，农村环境整治到了补短板的时候。“污水处理”这几个大字提了N遍！ 所以说农村的污水治理工作东风已至，你还真别不信。 就先来说说2021年这些充满利好“气息”的重要文件： 一开年就先点个题，《中共中央国务院关于全面推进乡村振兴加快农业农村现代化的意见》发布。 文件要求，2021年，乡村建设行动全面启动，实施农村人居环境整治提升五年行动。污水、黑臭水体统筹治理，污水处理设施加快建设，污水处理设施、技术水平加快建设与发展。为今年一整年的农村工作“划重点”。 接着到了年中，《农村生活污水处理设施运行效果评价技术要求》来了。 文件对农村生活污水处理设施规范化运行做出详细规定，设施运行效果有了具体的评分标准。确定运行效果要遵循的原则：设施利用率高，达标排放、利用，运行成本低，运行管理制度健全，改善水环境质量等等。 到了今年最后一个月，又是一个重要大文件出炉！《农村人居环境整治提升五年行动方案(2021-2025年)》 作为农村人居环境整治三年行动的接续行动，文件锚定2025年，提出加快推进农村生活污水治理的任务。①污水治理技术推广②污水资源化利用水平提高；③农...
发布时间:
2022
-
01
-
04
浏览次数：430
随着世界经济的高速发展和社会不断进步，我国对高端包装印刷的需求量越来越大，尤其是对印刷残留物有着严格要求的食药、日用等与人民生命健康息息相关的产品。资料显示，我国目前高端包装印刷业总产值近万亿元；互联网技术带来的智能包装产品的大量应用，更是迫切需求高保真、环保的高端包装印刷装备。 高端包装印刷装备是高精度和绿色环保印刷的核心设备，在商品流通、追溯等环节中发挥着不可或缺的作用，曾经很长一段时间，我国主要依赖进口。同时，由于在印刷过程高耗能、产生有害VOCs气体、包装废料污染环境，一直被国家列为食品监管、高污染防治重点监控行业。 我国95%的高端包装印刷装备依赖于德国、瑞士、意大利、日本等海外品牌，一台进口设备的价格高达约五千万元，成为我国包装印刷企业难以承受之重。从而导致低端设备充斥市场，印刷品质量差、能耗高、污染大，包装残留超标等重大食品安全事件时有发生。 依托国家重大科技计划，解决了高端包装印刷装备的多个技术难题，构建了高速、高精度电子轴控制理论和技术体系，开发了集同步、张力控制和缺陷检测为一体的分布式电子轴控制系统，实现了国际最高印刷速度和控制精度；发明了热风能量循环利用的节能油墨干燥系统，使得VOCs排放量和印品溶剂残留远小于国际标准允许值；并提出基于内置传感器和支持向量机的在线故障诊断方法，开发出制造商服务云与用户自有云的两层运维管控平台，在国际上实现了高端包装印刷装...
发布时间:
2022
-
01
-
04
浏览次数：443
从目前形势看，各种农村污水治理项目的频发，也在“刷热”农村污水治理。即使到了年末，相关的项目也仍在密集推进中。项目与企业不断形成合力，正在共同推进农村环境提升。 村镇污水治理是推进“美丽中国”建设和实施“乡村振兴”战略的重要内容，也是实现农村现代化、生态环境现代化的必然要求。 水质监测需要投入大量人力进行水样现场采集与实验室化验，运维人员不能及时、准确地获得出水水质不断变化的动态数据，造成运维管理的脱节。适用于农村生活污水处理终端的水质在线监测仪在农村污水处理领域具有稳定性和可行性。 水质在线监测仪是利用微电子技术、微处理器技术和网络通信技术建立起来的水处理过程中的监测设备。是污水处理设施配套的自控系统关键的一环，与工业计算机和可编程控制器连接，成为污染预警、持续性监测和治理效果评定的重要手段。 一般由计算机控制及测量传感器，数据采集显示层，数据通信网络层三方面联结，在仪器与远程通讯中以用户界面的形式达到人机交互。其中控制与信号处理系统软件实现对仪器硬件系统的精确控制,流路系统决定了流路切换与进样的顺序和精度，水质监测光谱信号处理系统则保证采取水样的准确测定。 传统的在线水质监测仪器价格昂贵,运行成本也很高,需要专业工程师维护,完全不适合这种分散而且成本控制要求很高的农村污水治理设施。几种针对农村生活污水的数字式在线水质传感器对农村生活污水监测的一体化集成仪器，实现了远程...
发布时间:
2021
-
12
-
31
浏览次数：431
为了有效规避这些可能出现的问题，在安装雷达液位计时，应注意的事项：1、安装雷达物位计时，应避开进料口、进料帘和旋涡，因为介质在注入时会产生幅度比被测液位反射的 有效回波大得多的虚假回波。同时，旋涡引起的不规则液位会对微波信号产生散射，从而引起有效信号的衰减，所以应避开它们；2、对于有搅拌器的容器，雷达物位计的安装位置不要在搅拌器附近，因为搅拌时会产生不规则的旋涡，它会造成雷达信号的衰减。同时搅拌 器的叶片也会对微波信号造成虚假的回波，特别是被测物体的相对介电常数较小和低液位时，搅拌器所造成的影响更为严重；3、当雷达物位计用于测量腐蚀性和易结晶的物体液位时，为了防止介质对传感器的影响，制造厂一般都采用带有聚四氟乙烯测量窗和分离法兰式结构。这些部件的温度不能太高，聚四氟乙烯的温度为200℃。为了避免高温对雷达天线的影响，也为了防止膜片上存在的结晶物影响仪表正常工作，要求法兰端面和高液位之间至少有100—800mm的安全距离。雷达物位计出现精度问题时如何解决： 首先，在使用导波雷达液位计的时候一定要注意测量范围，超范围工作不仅得不到准确的测量数据，还有可能对雷达液位计造成损伤。对测量的范围要从光波触碰到的罐底开始计算，如果储蓄罐比较特殊，底部呈现凹状，这个时候物位低于计算点，是无法进行测量的。 其次，在对低介电常数介质进行测量的时候，如果它的物位低于液位测量值，而且罐底可见，想要...
发布时间:
2021
-
12
-
30
浏览次数：440
液位测量行业当中，雷达物位计已经成为广大用户首先考虑的仪表选型。这是因为雷达物位计相对于其他测量仪器具有更广泛的应用范围，在安装与使用中更具有优势，当然，任何产品都会有其自身的不足。其实，雷达液位计还存在很多亟待改善的问题，通过我们的 技术水平的逐步提高，正在逐步改善。那么，让我们一起来看看通常雷达物位计会出现哪几方面的误差呢?一般情况下，雷达液位计产生误差主要源于仪表安装上的误差，这种误差会使得回波信号受到干扰，产生测量上的误差。为此，专家提醒，在安装的时候，一定考虑 到罐的高度以及波束角的大小，要给雷达物位计留出足够大的安装空间。除此之外，还会出现以下几种常见的误差：1：测量死区：雷达物位计在测量中输出是4～20mA的电流，由于被测介质本身和探头的原因，在它测量中有两个死区，分别为上死区和下死区。上死区 液面到上参考点之间能测到的最小距离，大约为0.1m~0.5m不等；下死区是在探头的底部，随着储罐内真实液位变化，测量结果没有变化的一部分。2：被测介质所造成的误差：在测量界位时，要求上面液体的介电常数必须比下面液面介电常数大10。如果两种界面介电 常数相差不大的话就会变成波型。测量时，由于液位和界位所用时间基本相同，会使产生返回的两个信号重叠在一起，影响测量的结果。3：被测量的液体粘度过大：介质有很高的粘性，这样的液介质很可能附着在探头上，影响信号的传递，使测量产生误差...
发布时间:
2021
-
12
-
30
浏览次数：418
12月28日，工业和信息化部、国家发展改革委、教育部、科技部、财政部、人力资源社会保障部、市场监管总局、国务院国资委等8个部门正式印发了《“十四五”智能制造发展规划》(下称《规划》)。 《规划》提出，到2025年，规模以上制造业企业大部分实现数字化网络化，重点行业骨干企业初步应用智能化；到2035年，规模以上制造业企业全面普及数字化网络化，重点行业骨干企业基本实现智能化。 智能制造是基于新一代信息技术与先进制造技术深度融合，贯穿于设计、生产、管理、服务等制造活动各个环节，具有自感知、自决策、自执行、自适应、自学习等特征，旨在提高制造业质量、效益和核心竞争力的先进生产方式。 作为新一轮科技革命的核心，智能制造能够大幅度地提高制造效率，改善产品质量，降低产品成本和资源消耗，已成为未来制造业发展的重大趋势和核心内容。2015年5月，国务院印发的《中国制造2025》，明确提出智能制造是今后我国制造业发展的主攻方向。 当前，大数据、云计算、人工智能与制造业的结合不仅为传统生产要素赋能，突破传统制造的束缚，同时也打破了劳动力、资本、土地等有限供给对经济增长的制约，为传统制造业持续升级、转型发展提供了基础和可能。 目前，我国智能制造已经由理念普及、试点示范进入深入应用、全面推广的新阶段，成为推动制造业高质量发展的强劲动力。在此背景下，斥巨资打造智能工厂的仪器仪表企业也变得越来越多。 ...
发布时间:
2021
-
12
-
29
浏览次数：430
精确的农作物种植结构信息对于评估和预测粮食产量及价格十分重要，精准农业和作物管理也需要高精度农作物种植结构信息。遥感技术已发展成为农作物种植结构信息提取的主要手段，高分遥感卫星进入商业化运作为农作物分布精细制图提供了机遇。然而，高分遥感影像上农作物光谱变异性大，传统遥感分类方法较难获取高精度的农作物种植结构信息，迫切需要发展智能化的技术方法。 中国科学院东北地理与农业生态研究所地理信息系统学科组研究人员，针对高分影像复杂农业区作物种植结构信息提取难题，提出了新颖的迭代深度学习方法(Iterative Deep Learning(IDL))，在国际上发现并利用不同作物层次之间相关关系提高农作物遥感分类精度。IDL将作物按层级划分为高层次作物(HLC，例如粮食作物、蔬菜作物等)和低层次作物(LLC，例如玉米、大豆等)，并将HLC和LLC的分类结果纳入统一的深度学习遥感分类框架。LLC作为HLC分类的条件概率，而HLC联合遥感影像作为LLC分类的条件概率，如此迭代策略构成马尔科夫链，使得LLC和HLC分类在迭代过程中协同进化、彼此修正，实现了LLC和HLC分类精度的共同提高。 研究人员使用UAVSAR(S1)和Rapideye(S2)两种高分遥感影像对研发的IDL有效性进行了验证。研究表明，迭代深度学习IDL方法可同时提高LLC和HLC分类精度，且算法效率高，仅用四次迭代LLC和HL...
发布时间:
2021
-
12
-
29
浏览次数：454