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        2023 - 03 - 20
        雷達液位計測油罐在行業(yè)中已經(jīng)屢見不鮮了,很多工廠在選擇某種測量儀表時,都要考慮什么因素影響測量準確度,從而判斷某種儀表是否適合自己的工況,再進一步選型等。比如雷達液位計在實際應用中的精度就與參考條件下的精度不同,主要原因是儲罐本身成為測量系統(tǒng)的一部分,那么實際應用中影響雷達液位計測量精度的因素有哪些?首先是參考高度隨機變化引起的誤差,油罐內(nèi)靜壓力和溫度的變化都會引起參考高度的隨機變化,從而產(chǎn)生不可預測的液位測量誤差。而基于雷達液位計的測量原理,這點影響是無法逾越的。溫度引起油罐參考高度的變化:鋼板具有熱脹冷縮的特性,鋼板包圍的油箱和穩(wěn)定管也具有相同的特性,徑向而縱向測量會因空氣溫度或油溫的變化而發(fā)生變化。測量時雖然考慮了鋼板的熱膨脹系數(shù),但不對因熱膨脹引起的油罐壁和浮頂罐穩(wěn)定管的垂向變化即基準高度變化進行修正。油罐壁和浮頂罐穩(wěn)定管熱膨脹引起的測量也是有誤差的,這種變化對測量結(jié)果的影響隨著罐高和油罐直徑的增大而增大。而靜壓力的作用引起參考高度的變化,液體在靜壓力的作用下,罐體徑向向外膨脹時,罐壁會在豎直方向收縮,由此引起的罐體高度變化將導致用空氣測量法計算的儲罐液位的通過產(chǎn)生誤差。單點溫度測量影響液位精度,在選擇雷達液位計時,很多企業(yè)多采用單點溫度計。無論油儲罐尺寸如何,1度的溫差都會導致測得的凈容積出現(xiàn)誤差。液位是相對于給定溫度下的液位,在大型儲罐中,油品垂直溫差較大,液體溫度通常...
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        2023 - 04 - 12
        焦爐的料位測量非常復雜,爐內(nèi)常常伴隨高溫和嚴重的粉塵。普通的料位計根本無法完成測量,例如一些接觸式的料位計會被高溫損壞元件,或是會被大量粉塵影響測量。而雷達料位計恰恰可以很好的完成測量,到底它有什么優(yōu)勢呢?由于焦爐中的環(huán)境條件非常惡劣,爐溫極高并且粉塵彌漫,檢測距離遠,對料位計的要求非常高。雷達料位計具有以下技術特點,使其能夠在惡劣的工作條件下正常工作,首選錐形天線長度夠長,更容易捕獲反射信號。靈敏度高,適應測量范圍廣。其次雷達料位計配有冷卻清掃裝置加冷卻保護殼,可在極高溫度下工作。另外數(shù)字信號處理方式,適應性強、兼容性好,表頭配有液晶顯示屏,采用Hart協(xié)議通訊,并配有手持調(diào)試器和上位軟件,圖形化界面,使設備的操作如安裝、調(diào)試及故障排除使用方便。如果選用調(diào)頻連續(xù)波雷達料位計,可有效克服灰塵等環(huán)境干擾,提高設備靈敏度。雷達料位計一般安裝于爐喉處,與垂線成一定角度,由于雷達波的覆蓋范圍有限,無法檢測到整個爐區(qū)的料線深度。所以,焦爐內(nèi)的料位基本上是對稱的,即整體料線的深度只能通過測量爐子的一部分來計算。因此,每臺焦爐可配備料位計,進行料線深度測量。需要調(diào)整雷達料位計的角度,雷達料位計的放置應與垂線成一定的角度,角度隨爐膛高度和料位高度而變化。在焦爐應用中,我們需要測量料線的深度,即雷達能準確測量出料線是滿的還是空的,雷達天線本身是一個有傾斜角的圓錐體,發(fā)射的雷達信號也會傳播在一個圓錐形...
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        2023 - 05 - 08
        閃蒸罐是一種常見的化工設備,通常用作各種冷凝水排放管路的收集系統(tǒng),接收高壓冷凝水并將其暴露于低壓蒸汽源。發(fā)生這種情況時,一些冷凝水會“變成”低壓蒸汽。這種蒸汽可以在其他低壓熱交換裝置中回收,被廣泛應用于化工、醫(yī)藥、冶金等行業(yè)中,它的液位測量和控制非常重要。閃蒸罐液位的測量可以選擇多種液位儀表,雷達液位計就是其中之一。本文分析雷達液位計測量閃蒸罐液位的一些難點和解決辦法。閃蒸罐液位測量有一些難點,第一閃蒸罐內(nèi)的介質(zhì)通常是復雜的多相流,在介質(zhì)的相變過程中,如氣液兩相的分離、液面的浪涌等都會對液位的測量造成較大的干擾。這是閃蒸罐液位計測量的一個難點。第二閃蒸罐液位的變化速度較快,隨著閃蒸罐內(nèi)介質(zhì)流量的變化,液位會突然產(chǎn)生劇烈波動,這種快速變化的液位測量對于傳統(tǒng)的液位計來說有較大的挑戰(zhàn)。第三閃蒸罐內(nèi)部環(huán)境一般情況下較為復雜,包括高溫、高壓、腐蝕等惡劣條件,這些條件可能會對液位計的傳感器和電子元器件造成損害,從而影響液位計的準確性和可靠性。那到底如何做才可以使雷達液位計更好的測量閃蒸罐呢?首先需要選擇合適的雷達液位計型號,針對液位計測量的難點,可根據(jù)具體的液位監(jiān)測需求,選擇適當?shù)睦走_液位計型號。例如,針對復雜的多相流液位測量,可選擇具有多波束反射測量和多參量計算的雷達液位計,以提高液位測量的準確性和穩(wěn)定性。其次采用先進的波形算法針對液位變化快的問題,可以采用先進的波形算法,對液位的變化進行更...
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        11月份,規(guī)模以上工業(yè)增加值同比實際增長7.0%(以下增加值增速均為扣除價格因素的實際增長率),增速較10月份加快0.1個百分點。從環(huán)比看,11月份,規(guī)模以上工業(yè)增加值比上月增長1.03%。1—11月份,規(guī)模以上工業(yè)增加值同比增長2.3%。     分三大門類看,11月份,采礦業(yè)增加值同比增長2.0%,增速較10月份放緩1.5個百分點;制造業(yè)增長7.7%,加快0.2個百分點;電力、熱力、燃氣及水生產(chǎn)和供應業(yè)增長5.4%,加快1.4個百分點。  分經(jīng)濟類型看,11月份,國有控股企業(yè)增加值同比增長5.9%;股份制企業(yè)增長6.8%,外商及港澳臺商投資企業(yè)增長8.3%;私營企業(yè)增長6.8%。  分行業(yè)看,11月份,41個大類行業(yè)中有34個行業(yè)增加值保持同比增長。農(nóng)副食品加工業(yè)增長2.9%,紡織業(yè)增長6.5%,化學原料和化學制品制造業(yè)增長9.2%,非金屬礦物制品業(yè)增長7.7%,黑色金屬冶煉和壓延加工業(yè)增長9.6%,有色金屬冶煉和壓延加工業(yè)增長4.0%,通用設備制造業(yè)增長10.2%,專用設備制造業(yè)增長10.5%,汽車制造業(yè)增長11.1%,鐵路、船舶、航空航天和其他運輸設備制造業(yè)增長2.6%,電氣機械和器材制造業(yè)增長18.0%,計算機、通信和其他電子設備制造業(yè)增長9.3%,電力、熱力生產(chǎn)和供應業(yè)增長5.1%。  分地區(qū)看,11月份,東部地區(qū)增加值同比增長8.8%,中...
        發(fā)布時間: 2020 - 12 - 16
        瀏覽次數(shù):505
        隨著5G網(wǎng)絡建設不斷加快,其對于社會發(fā)展與產(chǎn)業(yè)變革所帶來的影響力與日俱增。未來,全球各行業(yè)各領域的智能化、網(wǎng)絡化、數(shù)字化趨勢將日益凸顯,而5G將發(fā)揮關鍵作用。對于環(huán)保產(chǎn)業(yè)而言,在5G商用不斷推進的背景下,正是推動智慧環(huán)保落地的大好時機。  目前,5G技術在環(huán)保領域體現(xiàn)出自身巨大優(yōu)勢。一方面,通過5G技術賦能,智能設備的連接與運行更加高效,相應降低了能源損耗;另一方面,5G技術在環(huán)保領域的直接應用為傳統(tǒng)環(huán)保監(jiān)測、作業(yè)等多個環(huán)節(jié)帶來了改變契機,愈發(fā)受到環(huán)保企業(yè)和監(jiān)管部門的認可。  近兩年來,特別是2020年,國內(nèi)各地在推動5G技術與環(huán)保領域融合應用方面進行了大量工作,取得了不少新的進展。下面,智能制造網(wǎng)小編帶您一起回顧部分省市“5G+環(huán)保”具體案例:  四川  為了加強5G在生態(tài)環(huán)保領域的應用,支撐打好污染防治攻堅戰(zhàn),四川省生態(tài)環(huán)境廳與中國移動、華為、海康、之維安等科技公司聯(lián)合開展5G技術應用于智能環(huán)境監(jiān)管的試點試驗工作。四川省環(huán)境信息中心有關負責人表示,5G技術在環(huán)境應急、環(huán)保物聯(lián)網(wǎng)建設等領域有廣闊的應用空間。  據(jù)了解,下一步,四川省生態(tài)環(huán)境廳將深入開展5G、大數(shù)據(jù)、人工智能等新一代信息技術在環(huán)境應急、污染源監(jiān)控和自然生態(tài)保護等方面的實踐應用,探索智能監(jiān)管新模式,切實提高監(jiān)管效率,加快推進生態(tài)環(huán)境領域治理體系和治理能力現(xiàn)代化。  值得一提的是,從2019年10月開始,成都市溫江區(qū)就...
        發(fā)布時間: 2020 - 12 - 15
        瀏覽次數(shù):200
        超聲波液位計是通過換能器(探頭)發(fā)出高頻超聲波脈沖,無接觸測量液位的一種物位測量儀表。廣泛應用于各種敞開式槽池中,用于連續(xù)性液位測量。那么,超聲波液位計有哪些優(yōu)缺點呢?特點和優(yōu)點:主要體現(xiàn)在以下幾個方面:  1、結(jié)構(gòu)簡單、讀數(shù)方便、非常便于安裝和維護。  2、安全清潔,儀表使用壽命長、測量穩(wěn)定可靠、精度高。  3、采用非接觸式測量,不易受液體的粘度、密度等影響。  當然,所謂尺短寸長。超聲波液位計也有自身的局限性和無法克服的缺陷,具體說來,主要表現(xiàn)在:  1、超聲波液位計測量存在盲區(qū)。盲區(qū)就是儀表無法測量的區(qū)域。在超聲波脈沖傳輸過程中,超聲換能器附近的小面積區(qū)域通常不能接收到聲波。就收不到聲波的盲區(qū),其大小與超聲波的測量距離有關。一般來講,測量距離小,盲區(qū)就小;測量距離大,則盲區(qū)就大;  2、超聲波液位計測量易受溫度影響。在實際測量中,溫度的變化會導致聲音速度的變化,進而導致測量出現(xiàn)誤差;  3、聲波下面不宜有障礙物。由于超聲波液位計是利用聲波反射原理實現(xiàn)液位測量的,如果有障礙物會影響超聲波發(fā)射,造成信號丟失,影響測量效果;  4、超聲波液位計不宜用來測量壓力容器。由于壓力主要影響的是探頭,且壓力和溫度之間也有一定的關系,壓力的變化會影響到溫度的變化,進而影響聲速的變化,使測量的精度受到影響;  5、超聲波液位計不能在有水霧、易產(chǎn)生大量泡沫性的介質(zhì)、易揮發(fā)性介質(zhì)的場合使用。因為這種...
        發(fā)布時間: 2020 - 12 - 14
        瀏覽次數(shù):414
        近年來,隨著產(chǎn)業(yè)、市場的逐步成熟以及各種技術、部件發(fā)展的不斷完善,無人機產(chǎn)品體系愈發(fā)豐富,應用范圍也越來越寬廣和深化。作為眾多應用之一,無人機在巡檢領域的落地由于價值重大、意義非凡,當前深受人們的青睞。  無人機+機器人代替人工進行巡檢,不僅能擺脫生產(chǎn)作業(yè)對人力的依賴,減少用工支出和成本,同時還能提升巡檢作業(yè)的效率和準確性,保障作業(yè)的安全。基于此,現(xiàn)階段以電力、管道、廠區(qū)、農(nóng)林等為主的場景都在加大對巡檢無人機的應用。  據(jù)悉,智慧水利是重要的民生工程,也是“智慧城市”的重要組成部分,貫穿于水資源配置、水環(huán)境保護和水管理服務等體系,其核心是更全面的互聯(lián)互通,以及更深入的智能化。  水電站的結(jié)構(gòu)安全巡檢是保障水利樞紐安全運行的重要措施,包括大壩壩體表面和水下結(jié)構(gòu)物的巡檢。傳統(tǒng)的水電站人工巡檢方式需要進行抽水、淤泥處理等復雜工作,受氣象、環(huán)境影響大,不僅效率低,風險高,且成本高昂。  在人工智能、5G、嵌入式計算機技術等發(fā)展起來后,“無人機+機器人”相結(jié)合的新一代智慧巡檢方式開始得到廣泛應用,并成為助力水電站智慧化、智能化發(fā)展的重要“武器”。  另外,在新一代智慧水電站建設中,利用無人機、機器人融合人工智能、5G、大數(shù)據(jù)等先進技術,以智能工控硬件為基礎支撐,可以在不排水的條件下代替人工作業(yè)實現(xiàn)壩面/水下安全結(jié)構(gòu)自主巡檢,完成超高清圖像等現(xiàn)場數(shù)據(jù)實時回傳、圖像監(jiān)測、AI數(shù)據(jù)深度分析、水電站...
        發(fā)布時間: 2020 - 12 - 08
        瀏覽次數(shù):817
        智能計量儀表作為法定計量用具,主要用于水、熱、氣、電和油等類似氣體或液體的供給過程中,在工廠、政府、棲身小區(qū)、學校、企業(yè)等用戶群集中的諸多領域中均得到廣泛應用。數(shù)據(jù)顯示,2019年中國儀器儀表制造業(yè)全年累計營業(yè)收入7242.60億元;全年利潤總額為700.40億元。我國儀器儀表制造業(yè)的市場需求旺盛。2020年我國制造業(yè)受新冠肺炎疫情影響,2020年10月我國儀器儀表制造業(yè)營業(yè)收入為5771.3億元,同比增長2.7%。  智能計量儀表行業(yè)發(fā)展困境  1、行業(yè)發(fā)展基礎相對薄弱  我國智能水表和智能熱量表行業(yè)發(fā)展時間相對較短,行業(yè)基礎積累相對薄弱。行業(yè)內(nèi)部分注重自主創(chuàng)新、有一定競爭實力的企業(yè),受到自身資金實力、技術實力的限制,對于基礎流體流場研究、高分子新材料應用、傳感計量原理等行業(yè)前瞻理論和實踐創(chuàng)新缺乏探索和實踐條件。行業(yè)基礎現(xiàn)狀對行業(yè)整體水平的進一步突破產(chǎn)生一定的遲滯影響。  2、行業(yè)內(nèi)高素質(zhì)人才匱乏  近年來,智能計量儀表行業(yè)取得較快發(fā)展,對專業(yè)型人才、復合型人才的需求量迅速擴大。目前,行業(yè)內(nèi)具備學術專業(yè)、生產(chǎn)經(jīng)驗、市場應用等綜合背景的復合型人才數(shù)量嚴重不足,導致材料科技技術、實驗室應用技術無法轉(zhuǎn)換為實踐效益,智能計量儀表產(chǎn)品的創(chuàng)新水平及迭代頻次亟待提高。雖然行業(yè)內(nèi)部分優(yōu)勢企業(yè)在人才引進、團隊培養(yǎng)方面加大了投入,一定程度上滿足了自身發(fā)展需要,但行業(yè)整體人才儲備依然落后于國際領先企業(yè)...
        發(fā)布時間: 2020 - 12 - 04
        瀏覽次數(shù):393
        11月27日,國家統(tǒng)計局發(fā)布了全國規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)利潤增長狀況。1-10月份,全國規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)實現(xiàn)利潤總額50124.2億元,同比增長0.7%,1-9月份為下降2.4%。其中,1-10月份規(guī)模以上儀器儀表企業(yè)實現(xiàn)利潤總額603.6億元,同比增長13.7%。1-10月份,規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)中,國有控股企業(yè)實現(xiàn)利潤總額12942.6億元,同比下降7.5%;股份制企業(yè)實現(xiàn)利潤總額35417.4億元,增長0.4%;外商及港澳臺商投資企業(yè)實現(xiàn)利潤總額14095.5億元,增長3.5%;私營企業(yè)實現(xiàn)利潤總額14830.8億元,增長1.1%。  1-10月份,采礦業(yè)實現(xiàn)利潤總額3072.3億元,同比下降34.5%;制造業(yè)實現(xiàn)利潤總額42560.1億元,增長4.2%;電力、熱力、燃氣及水生產(chǎn)和供應業(yè)實現(xiàn)利潤總額4491.8億元,增長5.9%。  1-10月份,在41個工業(yè)大類行業(yè)中,25個行業(yè)利潤總額同比增加,16個行業(yè)減少。主要行業(yè)利潤情況如下:專用設備制造業(yè)利潤總額同比增長22.9%,農(nóng)副食品加工業(yè)增長14.6%,計算機、通信和其他電子設備制造業(yè)增長12.6%,通用設備制造業(yè)增長12.0%,紡織業(yè)增長7.6%,汽車制造業(yè)增長6.6%,電力、熱力生產(chǎn)和供應業(yè)增長5.7%,有色金屬冶煉和壓延加工業(yè)增長5.0%,電氣機械和器材制造業(yè)增長3.5%,化學原料和化學制品制造業(yè)增長2.8%,非金屬礦物制品業(yè)...
        發(fā)布時間: 2020 - 12 - 01
        瀏覽次數(shù):373
        11月26日,國網(wǎng)北京電力人工智能數(shù)據(jù)競賽在京正式啟動。競賽由國網(wǎng)北京市電力公司主辦,以“智能新時代,安全新未來”為主題,旨在探索人工智能技術在電力場景應用的新方法,促進電力行業(yè)提質(zhì)增效和能源行業(yè)融通發(fā)展。  人工智能被譽為第四次工業(yè)革命的核心驅(qū)動力,在推動數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展、助力國家能源轉(zhuǎn)型方面將發(fā)揮重要作用。隨著大數(shù)據(jù)、云計算、神經(jīng)網(wǎng)絡等技術的融合發(fā)展,人工智能在計算機視覺、自然語言處理、語音處理等領域已獲得巨大成功,為電力行業(yè)的數(shù)字化、智能化轉(zhuǎn)型升級帶來新的思路和方案,在電網(wǎng)設計運維、調(diào)度控制、安全管理、客戶服務等領域具有廣闊的應用前景。  人工智能在電力行業(yè)是如何應用的?  目前,全球正在發(fā)生一場能源革命和數(shù)字革命,綠色、智能、互聯(lián)網(wǎng)成為主旋律。人工智能是新一代電網(wǎng)和能源互聯(lián)網(wǎng)的必然選擇,電力人工智能必將與未來新一代數(shù)據(jù)驅(qū)動的能源互聯(lián)網(wǎng)和諧共生。電力人工智能核心技術方向包括智能傳感、人工智能平臺、大數(shù)據(jù)、機器學習、計算機視覺、自然語言處理、智能機器人等7部分。  智能傳感以構(gòu)建全業(yè)務泛在電力物聯(lián)網(wǎng)為目標,集成先進技術、創(chuàng)新研究,突破先進感知、邊緣智能、網(wǎng)絡連接、微源取能等核心技術;人工智能平臺將提供豐富的算法和模型庫,并形成人工智能應用研發(fā)的全流程一站式服務;大數(shù)據(jù)將重點開展大數(shù)據(jù)統(tǒng)一平臺、數(shù)據(jù)分析挖掘、統(tǒng)一數(shù)據(jù)模型等技術研究和應用需求及業(yè)務模型研究;機器學習在跟蹤研究深度學習、...
        發(fā)布時間: 2020 - 11 - 30
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