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2021 - 05 - 27
最近,杭州這個地區上線了新的智能產品。據悉,良渚街道上線并運行了“智能水腦系統”,主要由管控一體化系統管理平臺、智能移動APP、戶外大屏幕及水質監測、視頻監控等硬件系統組成。基于24小時可視化監控、實時信息采集和最新人工智能算法,形成了集“監控、預警、調控”于一體的綜合智能控水平臺  良渚轄區內水系發達,河網密布。大小河流168條,總長230多公里,小微水體225個。“智能水腦系統”的出現,推動了良渚從治水向“智能”治水的轉變,在動態監管、快速巡河、精準處置等方面取得了顯著成效。  智能水腦系統就像在河道上安裝了一個體檢裝置。一旦出現可疑指標,就能準確發現問題,給我們的巡視和維護工作帶來極大的方便。實時監控是系統的重要功能之一。點開“治水大腦”的“智能水域圖”,水面監測、水質監測、實時水雨情況、排污口整治進度等信息一目了然。  通過水質監測站的建設和水質在線檢測儀的部署,實現在線采集、上傳和分析,形成定期的河流數據分析報告。出現異常時,平臺實時向相關人員發布預警信息。因此,管理人員和檢查員可以通過移動終端查看實時視頻,并隨時隨地監控河流狀況。在難以人工測量的情況下,通過系統的智能分析,綜合末端截污、點位治理、源頭治理、河道系統治理等內容,總結出一套可視化、信息化的高效治理方法。
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2021 - 06 - 21
智能水管理是指利用物聯網、智能傳感、云計算、大數據等技術,對供水、排水、節水、污水處理、防洪等用水環節進行智能管理。我國智能水業正處于數據融合階段,以實現綜合信息調度平臺。  中國智慧水產業的發展特點主要包括:地域性強,大多數智慧水項目由政府主導,PPP項目在智慧水項目中投資規模較大。  1、智能水正處于數據融合階段,以實現綜合信息調度平臺  智能水管理是指利用物聯網、智能傳感、云計算、大數據等技術,對供水、排水、節水、污水處理、防洪等用水環節進行智能管理。中國智能水產業經歷了信息基礎設施建設、信息數據和應用模塊完善等。行業處于第四階段——數據融合實現一體化信息調度平臺階段。  2、中國的智能水產業是區域性的  中國智慧水產業的發展特點主要包括:地域性強,大多數智慧水項目由政府主導,PPP項目在智慧水項目中投資規模較大。  從區域角度來看,中國智慧水產業的區域發展特征與區域經濟發展水平和信息技術發展水平密切相關。另一方面,大多數智慧水項目會優先考慮當地智慧水企業的合作,這在一定程度上影響了智慧水相關產品的區域消費。  截至2021年6月9日,我國智慧水行業企業(經營范圍包含智慧水務的存續在業企業)占比最大的是湖南省,占17.6%,其次是廣東省,占14.8%。  3、智慧水PPP項目金額比較高  目前國內大部分智慧水項目的開發都是政府主導,主要是地方水務主管部門和水務企業主導,工程設...
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2021 - 07 - 15
人工智能企業多達兩千家  人工智能是引領未來的戰略技術,也成為國際競爭的焦點。目前,我國有大量的人工智能企業。據中國新一代人工智能發展戰略研究院統計,截至2020年,我國人工智能企業已達2205家。企業主要創建于2012-2018年,其中2015年創建的人工智能企業最多,占14.36%。2015年后,人工智能相關企業的知名度逐漸下降。  早期大部分企業不是人工智能企業,2010年后通過自主研發和引進人工智能技術,大部分成為人工智能企業,主要分為IT/ICT企業和傳統工業企業。  從地域分布來看,人工智能企業主要分布在京津冀、長三角和珠三角,占比分別為31.02%、30.23%和26.39%。京津冀、長三角、長三角憑借區域科技創新和互聯網產業發展的優勢,走在人工智能產業發展的前列。  從省市分布來看,我國人工智能企業主要分布在北京、廣東、上海、浙江、江蘇等發達地區。其中,北京占比最高,達到29.73%;其次是廣東,占26.39%;上海占14.07%;浙江和江蘇分別占8.81%和6.56%。  在全國主要城市中,人工智能企業主要分布在北京、上海、深圳、廣州和杭州,占比分別為29.73%、14.07%、13.99%、8.14%和7.56%。可以看出,中國70%以上的人工智能企業都聚集在這五個城市,北京是全國人工智能企業的主要聚集地。
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在工業液位、料位檢測中,雷達物位計憑借不受溫度、壓力、粉塵影響、精度高、穩定性強的優勢,成為儲罐、料倉、反應釜的主流測量儀表。但很多現場師傅都遇到過同一個問題:儀表選型沒問題、參數調試沒問題,卻頻繁出現跳數、誤測、盲區、數據漂移。其實絕大多數情況,根本不是設備壞了,而是安裝位置選錯了。雷達物位計對安裝工況、周邊環境、罐體結構極其敏感。一旦點位不合適,再好的儀表也測不準數據。今天給大家整理了行業老師傅公認的三大絕對避坑安裝區域,現場施工、檢修整改直接對照,告別測量故障!一、堅決避開:罐內遮擋與物料紊流區域罐內動態工況帶來的雜波干擾,是雷達測量失效的頭號元兇,也是現場最容易踩的坑。以下三個位置,再方便施工也不能裝。1. 嚴禁安裝在進料口正上方進料口是罐內工況最復雜的區域。物料高速下落、飛濺、沖刷,會直接撞擊雷達天線,長期磨損會破壞天線防腐涂層,縮短設備使用壽命。更關鍵的是,下落的物料會形成密集的物料屏障,遮擋微波波束,產生大量雜亂虛假回波。尤其是粉料倉、顆粒料倉,粉塵飛揚疊加物料遮擋,極易出現數據跳變、瞬間失測、液位虛高等問題。2. 遠離攪拌槳、筋板、導流板正上方很多反應釜、攪拌罐內部帶有攪拌葉片、橫向加強筋、固定導流板。這些金屬構件會產生極強的固定反射雜波。雷達物位計優先識別強回波信號,經常會誤將攪拌槳、筋板的高度判定為物料高度,造成永久性測量誤差。同時攪拌工作時會形成液面旋渦、傾斜...
發布時間: 2026 - 06 - 12
瀏覽次數:405
在煤炭行業高粉塵、高潮濕、強沖擊、易燃易爆、多腐蝕煤泥水的惡劣工況下,傳統的超聲波、重錘、浮筒、投入式液位計頻頻翻車:堵料、埋錘、信號衰減、探頭結垢、頻繁檢修、測量誤差大。而雷達液位/料位計憑借非接觸測量、微波穿透性強、免維護、防爆等級高、適配極端工況的核心優勢,已經成為智慧礦山、智能洗煤廠、無人值守倉儲的標配測量設備。今天這篇推文,帶大家一文吃透雷達儀表在煤炭行業的全場景應用、選型技巧、對比優勢及合規要點,干貨滿滿,建議收藏!一、為什么煤炭行業,首選雷達測量?煤炭生產全流程工況復雜,傳統儀表短板突出,完全無法適配智能化生產需求:重錘料位計:易埋錘、斷繩、卡滯,檢修頻率高,影響生產連續性超聲波儀表:粉塵、水汽環境下信號嚴重衰減,井下基本失效浮筒/投入式液位計:煤泥結垢、介質腐蝕,探頭易損壞,需頻繁拆卸清洗人工探倉測量:安全風險極高、誤差極大、效率低下,已不符合智能礦山標準雷達儀表依靠微波探測,不接觸介質、不受粉塵水汽干擾、耐沖擊、防爆防腐,完美適配煤炭井下、地面倉儲、洗選加工全場景,是礦山自動化升級的核心儀表。二、井下煤礦場景(高瓦斯防爆核心工況)井下工況嚴苛,所有設備必須滿足礦用MA安標、I類本安防爆,優先選用80GHz調頻連續波FMCW礦用雷達,抗干擾、高精度、免維護。1、井下中央煤倉、采區緩沖倉工況特點:倉深20-60m、高瓦斯彌漫、煤塵漫天、落煤沖擊大、煤堆坡面不規則,煤炭...
發布時間: 2026 - 06 - 09
瀏覽次數:363
在工業物位測量中,高低溫極端工況是導致儀表故障的主要原因,通用型儀表難以適配特殊環境,常出現跳數、失靈、燒毀、凍裂等各類問題。工業現場典型的兩大極端工況分為兩類:一是冶金行業1200~1380℃鐵水熔融液位的介質超高溫工況,二是北方野外廠區-40℃的戶外儲罐超低溫環境工況。兩種工況故障成因、設備適配要求完全不同,無法通用設備。定制化80G毫米波雷達物位計可針對性適配兩類冰火極端場景,有效解決高溫損毀、低溫宕機、信號波動、運維頻繁等行業難題。01 高溫極端工況:1200~1380℃鐵水測量適用場景:煉鋼電爐、精煉爐、鐵水包、魚雷罐、熔融金屬中轉罐體等冶金高溫設備。鐵水測量屬于工業頂級高溫工況,介質溫度遠超常規儀表耐受范圍。現場不僅存在上千度的熱傳導與熱輻射,還伴隨高溫煙塵、金屬蒸汽、鐵水飛濺、爐內湍流等復雜干擾,普通雷達、激光液位計、接觸式儀表均無法長期穩定運行。核心痛點總結:超高熱輻射易燒毀儀表、端面易結渣糊屏、煙氣干擾數據波動、連續生產無法停機檢修,對設備可靠性要求極高。專屬定制標配方案(四大核心配置,缺一不可)高純碳化硅SiC天線:摒棄常規四氟、陶瓷材質,采用工業級高純碳化硅透鏡,長期使用耐溫可達1600℃,完全覆蓋1380℃鐵水工況。材質硬度高、抗氧化、抗熱震,不懼鐵水飛濺沖刷,不粘渣、不開裂、不變形。搭配80G高頻2°超窄波束,精準聚焦液面,有效規避爐壁、支架、爐...
發布時間: 2026 - 06 - 08
瀏覽次數:522
很多儲罐運維、儀表工程師都有過這樣的疑惑:明明已經裝了雷達液位計,數據能遠傳中控室,大屏也能看,現場到底要不要額外加裝罐旁顯示儀?有人覺得多此一舉、浪費成本,也有人知道規范有要求、現場剛需離不開。其實罐旁顯示儀從來不是“可選配件”,而是儲罐安全運行、合規驗收、巡檢運維的關鍵配套設備。今天就用一篇干貨講清楚:雷達液位計配套罐旁顯示儀,到底哪些情況必須裝、哪些情況建議裝、哪些情況可以不裝。01 先搞懂:為什么雷達液位計常缺就地顯示?目前廠區主流的雷達液位計、伺服液位計、磁致伸縮液位計,大多只負責精準采集液位數據,輸出4-20mA信號上傳中控系統。設備本體大多無本地可視屏幕,現場巡檢人員到了罐區,根本無法就地直觀讀取實時液位、溫度數據。一旦中控通訊故障、斷電、信號波動,現場就會陷入“盲罐”狀態,無法快速判斷儲罐工況,存在極大的安全隱患。而罐旁顯示儀,就是專門解決「遠傳有數據、現場看不見」的剛需設備。02 【強制必裝】這幾類儲罐,不加就是違規很多項目驗收卡殼、整改返工,都是因為忽略了規范硬性要求。以下場景,必須加裝罐旁顯示儀,無任何折中方案:1. 壓力儲罐、液化烴球罐依據 SH/T 3007 行業規范,壓力儲罐、液化烴球罐需嚴格執行“遠傳監測+就地指示”雙配置。這類高危儲罐嚴禁僅依靠中控遠傳數據,且常規玻璃板液位計故障率高、安全性差,罐旁數字顯示儀是最優就地顯示方案,是驗收必查項。2. 可...
發布時間: 2026 - 06 - 02
瀏覽次數:366
雷達物位計在污水處理廠的應用越來越廣泛。它不怕水霧、不懼泡沫、不受結露影響,能穩定應對污水廠各種復雜工況。那么在污水廠里,雷達物位計到底用在哪些環節?每個環節又要注意什么?01 核心優勢:為什么污水廠逐步替代超聲波,首選雷達物位計?污水廠液位測量主要分為超聲波與雷達兩種方式,二者最大差距在于復雜工況適配能力。超聲波依靠聲波測量,抗干擾性差,遇到廠區常見的水霧、泡沫、探頭結露場景,信號易衰減、中斷,會造成數據跳變、失真,影響污水系統自動化運行。雷達物位計采用電磁波測量,不受溫度、水汽、泡沫、結露影響,測量穩定精準,適配污水廠各類惡劣復雜工況。當然超聲波并非無用,在無腐蝕、少水霧、泡沫少的簡單開放工況下,其低成本優勢可滿足基礎測量需求。但污水廠多數復雜場景中,雷達物位計的可靠性和實用性更強,是更優選。02 場景一:進水口 / 提升泵站工況特點進水口與提升泵站是污水處理的第一道工序,現場水位波動速度快,水體攪動頻繁,水面常年伴隨大量泡沫,作業區域易產生水霧,工況動態變化大。測量難點泡沫會直接衰減、遮擋信號,造成信號丟失、液位數據頻繁跳變。數據失真會直接干擾泵站自動化控制系統,出現水泵啟停邏輯錯亂的問題,引發該啟泵不啟動、該停泵不停機的故障,輕則導致水泵空轉損耗設備,重則造成池水冒罐、污水溢出等生產事故。雷達應用方案雷達物位計發射的電磁波具備超強穿透性可最大程度減少泡沫干擾,且設備波束聚焦...
發布時間: 2026 - 06 - 01
瀏覽次數:163
一、工況痛點與測量難點印染染色缸為典型嚴苛工況,普遍存在高溫、強堿、蒸汽彌漫、堿垢結晶、液面波動劇烈等問題,傳統浮球、電容、超聲波液位設備極易失效,具體難點如下:介質腐蝕強:染液多為氫氧化鈉、氫氧化鉀強堿體系,pH值12–14,長期腐蝕金屬探頭、密封結構,易造成設備滲漏、損壞失靈工作溫度高:高溫染色工藝溫度常規100–140℃,局部蒸汽區溫度更高,高溫易加速密封老化、儀表溫漂,導致測量不準環境干擾多:缸內持續產生高溫蒸汽、水霧,液面攪拌波動大,易產生雜波干擾;強堿介質易在探頭表面結垢、結晶,遮擋信號傳統設備短板:浮球易卡滯、腐蝕變形;超聲波受蒸汽、溫度干擾嚴重;電容式易受掛料、結垢影響,穩定性極差基于以上工況,本方案采用高頻FMCW雷達非接觸測量方式,適配染色缸全工況,解決腐蝕、高溫、信號干擾、結垢失效等核心問題。二、核心設備選型方案結合染色缸高溫強堿、蒸汽結垢工況,優選80GHz高頻調頻連續波雷達液位計,相比26GHz雷達,波束角更小、信號更集中、抗干擾能力更強,適配染色缸狹小空間、復雜蒸汽環境。1. 核心技術參數選型工作頻段:80GHz高頻雷達,波束角2°–4°,能量集中,避開缸內攪拌、蒸汽產生的雜波干擾測量原理:FMCW調頻連續波,非接觸式測量,無機械運動部件,杜絕卡滯、腐蝕故障測量精度:±1mm–±3mm,滿足印染配色、液位精準控制的...
發布時間: 2026 - 05 - 23
瀏覽次數:525
雷達物位計調試的核心的是解讀回波曲線、處理虛假回波,這是保障測量精度的關鍵。實際調試中,測量偏差、跳變等問題,多源于對曲線解讀不清及虛假回波未有效屏蔽。雷達物位計通過發射并接收微波反射信號,換算液位距離;回波曲線橫軸為離天線距離,縱軸為信號強度,曲線上每一個尖峰對應一個反射源,分為真實回波(液面/料面反射)和虛假回波(干擾產生)。一、同一條曲線,精準區分:真實回波與虛假回波虛假回波誤判是導致雷達物位計測量不準的主要原因,明確真實回波與虛假回波的核心區別,是確保調試精準性的前提,二者在回波曲線上的特征差異及虛假回波分類如下:真實物位回波(有效峰)作為核心測量信號,其在回波曲線上表現為全場信號強度最高、峰形最尖銳,信噪比達標且辨識度強;峰位隨液位變化同步移動,液位升高時向右側(遠距離方向)移動,液位降低時向左側(近距離方向)移動,整體平穩小幅波動,無無規則漂移,峰位所處距離與實際液面、料面真實距離完全一致。虛假回波(干擾峰)隱藏于回波曲線中,根據產生原因及特征可分為4類,核心識別要點如下:固定結構虛假回波(最常見),峰位固定不受液位影響,源于罐內爬梯、立柱等固定構件,峰形穩定且強度低于真實回波;動態攪拌虛假回波,峰位無固定位置、呈無規則漂移,曲線為密集碎峰,由攪拌槳等旋轉部件產生;多次反射虛假回波(重影),位于真實液位峰右側,由微波多次反射形成,真假峰間距固定;天線近端虛假回波,集中在...
發布時間: 2026 - 05 - 12
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