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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 - 07 - 21
智能雷达物位计是一款可以测量液体、浆料以及固体等介质。智能雷达物位计电源可以分为两线制和四线制,其中四线制又可以分为24V和220V。它具有体积轻巧、安装方便、测量精准度高以及可靠性强等优点,另外它还可以有多种输出电路的接口。智能雷达物位计可以看作一种特殊的时间延伸工具,这就保证了在极短时间内的稳定和的测量。那么智能雷达物位计是如何做到测量无死角的呢?下面我们来为大家解答这一问题。1、测量范围从波束触及罐低的那一点开始计算,在特殊情况下,若罐低为凹型或锥形,当物位低于此点时无法进行测量。2、若介质为低介电常数当其处于低液位时,罐低可见,为保证测量精度,建议将零点定在低高度为C的位置。3、理论上测量达到天线的位置是可能的,但考虑到腐蚀及粘附的影响,测量范围的终值应距离天线的至少100mm。4、对于过溢保护,可定义一段安全距离附加在盲区上。5、随浓度不同,泡沫既可以吸收微波,又可以将其反射,在一定的条件下是可以进行测量的。6、在测量范围超出时,仪表无法工作,在测量范围中数值来回跳动。欢迎关注我司微信公众号,期待您的意见和建议,一起讨论、学习,为仪表国产化而努力奋斗!
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2022 - 08 - 12
雷达物位计是基于时间行程原理来实现物位测量的仪表,工作时物位计的雷达波会以光速来运行,运行的时间通过电子部件进行转换,将电信号转换成距离的物位信号。物位计探头发出高频脉冲并沿缆绳传播,当脉冲遇到物料表面时反射回来被仪表内的接收器接收,并将距离信号转化为物位信号。工业测量中,会遇到各种各样的工况,有相对简单一些的,也有非常复杂的。我们选型的原则就是必须根据实际工况而定,那么今天我们来看看有水蒸气的工况下,到底该怎么选择雷达物位计。雷达物位计采用微波脉冲的测量方法,可在工业频率波段范围内正常,波束能量低,可安装于各种金属、非金属容器或管道内,对液体、浆料及颗粒料的物位进行非接触式连续测量。适用于粉尘、温度、压力变化大,有惰性气体及蒸汽存在的场合。正是因为这些优点,雷达物位计成为了很多人测量优先考虑的工具,但随之而来如何选型也成为了一个难题,就是有水蒸气的情况下,怎么样选型,下面我们一起来看看。1、首先,一定要了解要测量介质的温度和压力情况,通常情况下,水蒸气的现象只有在温度较高的情况下才会出现。2、其次,在选择雷达物位计时,需要充分考虑到天线受温度影响的因素,选择能够耐受水蒸气的天线类型,如现场有腐蚀性的液体还应使用耐腐蚀性的材质。3、在雷达物位计安装时,还需要确认所选雷达物位计的型号是否与应用现场选型相匹配,在确认无误后方可进行安装调试。
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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: 311

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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