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2024 - 08 - 07
雷達料位計在電廠中的應用∵火力發電廠原料倉(煤灰)高粉塵和液位計水汽的凝結現象。一直是物/液位測量的重大難題,本文主要詳細闡述了RBRDZB-71-6-C雷達料位計針對這一復雜工況提出了解決方案。一.說明我國是個產煤大國,以煤炭為原料的行業比較多。如煤化工,煤制油,煤發電,其中煤發電的主要燃料就是煤,在電廠發電過程中是由煤燃燒水冷壁帶動汽輪機發電,最終水變成高溫水。煤燃燒變成灰。∴發電廠中的煤水灰監測測量顯得尤為重要。標志著發電的穩定性,保證火力電廠的穩定運行。為了提高電廠的發電效率,以及穩定的自動化運行水平,在生產過程中,煤/灰在輸送過程中產生的高粉塵,水經過加熱流轉過程中產生的凝結現象。給測量帶來了更高的要求。雷達料液位計RBRDZB-71-6-C可以根據現場的介質,軟件自帶增益功能,根據現場介質的介電常數系統自動調節。可以穿透高粉塵,以及在水蒸氣凝結雷達天線的情況下,依然穩定運行。二.在選擇電廠物液位傳感器時,需要考慮以下幾個因素使用接觸式傳感器、非接觸傳感器?接觸型重錘料位、導波雷達。非接觸型超聲波、激光,雷達。都需要一些場景限制。如選擇不當,要么維護量大。要么達不到測量效果。例如電廠中的料位測量煤、灰在輸送過程中料面形狀為不規則性,在進料卸料過程中料面形狀為凹凸狀并帶有大量粉塵。重錘物位計測量。(屬于間歇式測量)不間斷的利用重錘上下接觸測量,精度低,經常出現埋錘斷纜現象,...
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2022 - 11 - 25
2022年10月,全國生產粗鋼7976萬噸、同比增長11%;生產鋼鐵11485萬噸、同比增長11.3%,其中,重點統計鋼鐵企業共生產粗鋼6680.63萬噸、同比增長13.25%,生產鋼鐵6848.09萬噸、同比增長14.24%。從中國鋼鐵工業協會公開的以上數據,我們可以看到,我國鋼鐵行業產能增勢不減,尤其是重點鋼鐵企業在鋼鐵生產制造能力更是突出。在各行各業施行綠色低碳之策的趨勢中,鋼鐵應當處于節能減排降耗的前列。有資料顯示,在我國,鋼鐵行業的碳排量占全國碳排量的15%左右,在主要制造行業中的碳排量排名居前。該行業碳排量大,節能減排潛力突出,該行業綠色轉型備受市場的關注。近年來,鋼鐵行業超低排放改造被列入國家“十四五”規劃的重大工程項目;2030年前完成碳達峰工作被寫入行業未來轉型發展的目標;一眾專家學者提出,鋼鐵行業的高質量發展建立在綠色低碳之上,鋼鐵行業綠色低碳是“雙碳”工作的重要抓手……若要論鋼鐵行業的社會責任,積極踐行綠色發展理念,落實好國家的“雙碳”目標更應屬嵌套進行業發展的重要一環。11月20日,屬于我國的首部鋼鐵行業社會責任藍皮書——《鋼鐵行業社會責任藍皮書(2022)》正式發布。文件發布會上,相關負責人還列舉了部分在落實國家“雙碳”目標中鋼鐵行業的責任與擔當。如,行業內現已有38家企業率先完成全過程超低排放改造公示、24家企業完成部分超低排放改造公示,94家鋼鐵生產企...
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2023 - 01 - 04
一般儀器儀表的信號電流都為4-20mA,指最小電流為4mA,最大電流為20mA 。傳輸信號時候,因為導線上也有電阻,如果用電壓傳輸則會在導線內產生一定的壓降,那接收端的信號就會產生一定的誤差了,所以一般使用電流信號作為變送器的標準傳輸。一、什么是4~20mA.DC(1~5V.DC)信號制?4~20mA.DC(1~5V.DC)信號制是國際電工委員會(IEC):過程控制系統用模擬信號標準。我國從DDZ-Ⅲ型電動儀表開始采用這一國際標準信號制,儀表傳輸信號采用4~20mA.DC,聯絡信號采用1~5V.DC,即采用電流傳輸、電壓接收的信號系統。4~20mA電流環工作原理:在工業現場,用一個儀表放大器來完成信號的調理并進行長線傳輸,會產生以下問題:第一,由于傳輸的信號是電壓信號,傳輸線會受到噪聲的干擾;第二,傳輸線的分布電阻會產生電壓降;第三,在現場如何提供儀表放大器的工作電壓也是個問題。為了解決上述問題和避開相關噪聲的影響,我們用電流來傳輸信號,因為電流對噪聲并不敏感。4~20mA的電流環便是用4mA表示零信號,用20mA表示信號的滿刻度,而低于4mA高于20mA的信號用于各種故障的報警。二、4~20mA.DC(1~5V.DC)信號制的優點?現場儀表可實現兩線制,所謂兩線制即電源、負載串聯在一起,有一公共點,而現場變送器與控制室儀表之前的信號聯絡及供電僅用兩根電線。因為信號起點電流為4mA...
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新的創作 公有云服務“走紅” AI云技術不斷加碼

發布日期: 2020-09-08
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從智能機器人配送、無接觸快遞柜,到5G紅外測溫系統、人工智能醫療診斷,再到“云招聘”、“云面試”、“云課堂”、“云賣方”等,借助互聯網、云技術、物聯網、移動互聯系統,各類云服務已慢慢融入人們的日常生活,并為中國經濟增長提供重要支撐。?


  云服務的火熱,大家是有目共睹的,市場調研機構的調研數據也能放映云服務的“走紅”。研究機構的報告顯示,包括基礎設施即服務(IaaS)、平臺即服務(PaaS)和軟件即服務(SaaS)的全球公有云市場,2019年的規模為2334億美元,較2018年的1852億美元增加482億美元,同比增長26%。



?? 另外,據IDC新發布的《中國人工智能云服務市場研究報告(2019)》顯示,中國AI云服務市場2019年市場規模達1.66億美元,2018至2024年CAGR將達到93.6%,AI能力已成為用戶進行云服務選型時的重要考量因素。  


? 一些企業已在云服務領域展開布局。以華為為例,截至2020年6月底,華為云EI企業智能可提供60款人工智能服務(平臺類、視覺類、語音類、決策類),160項功能(平臺功能、APIs、行業預集成方案),面向行業領域的AI能力還在持續加強與更新,且與業內多家企業均建立了良好的合作關系。  


? ? 作為較早布局云上語音AI技術的企業,阿里云對外提供語音原子能力、行業模型及自學習平臺等服務,給用戶“開箱即用”的行業語音解決方案。目前,阿里云語音已擁有數萬家客戶,覆蓋教育、金融、出行、物流等數十個場景。


國內外云計算市場的競爭競爭結果,取決于云計算行業內各家廠商的技術、產品、服務、銷售能力等。國內云計算廠商拓展國外業務,當然需要了解外國企業客戶的需求和訴求,針對化地設計產品和解決方案,以此擴大產品的用戶群體,提升產品的競爭力和影響力。  


毫無疑問,互聯網已遍布大街小巷,云服務自然也就遍布于大街小巷。智能云服務已經與商業、工業、農業、建筑等行業發展密不可分。在企業數字化轉型需求的拉動下,未來幾年企業對數據庫、中間件、微服務等PaaS服務的需求將持續增長,預計仍將保持較高的增速。公有云市場,也有望迎來擴張的新契機。


不過,AI發展在全球范圍內還局限在感覺、感知層面,而通用AI則是向認知層面跨越。因此,想具有開放問題的求解能力,就需要更大的AI算力以及更強的學習能力。而AI與各類技術的可融合性、可拓展性,也在一定程度上決定了AI云、AI語音、AI傳感等產業的發展進程。  


從技術層面來看,AI云服務的細分技術領域,主要包括NLP技術、人臉人體技術、圖像視頻技術、語音技術、對話式AI和機器學習。相應商業應用模式的創新、升級,將讓這些技在醫療、交通、安防、家居等行業得到更為深入和廣泛的應用。而關于數字經濟、新基建的政策支持,也有望推動“云+AI+5G”融合發展、釋放新動能。  


在當前主流的AI用例中,采用AI公有云服務的應用場景主要包括:制造業供應鏈預測分析,互聯網行業的內容審核、推薦系統,金融行業中小型企業的智能客服,零售行業智能營銷、對話式客服、客流分析等等。未來或許將涌現出更多有趣、好玩的應用。



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