液位測量行業(yè)當中，雷達物位計已經(jīng)成為廣大用戶首先考慮的儀表選型。這是因為雷達物位計相對于其他測量儀器具有更廣泛的應(yīng)用范圍，在安裝與使用中更具有優(yōu)勢，當然，任何產(chǎn)品都會有其自身的不足。其實，雷達液位計還存在很多亟待改善的問題，通過我們的 技術(shù)水平的逐步提高，正在逐步改善。那么，讓我們一起來看看通常雷達物位計會出現(xiàn)哪幾方面的誤差呢?一般情況下，雷達液位計產(chǎn)生誤差主要源于儀表安裝上的誤差，這種誤差會使得回波信號受到干擾，產(chǎn)生測量上的誤差。為此，專家提醒，在安裝的時候，一定考慮 到罐的高度以及波束角的大小，要給雷達物位計留出足夠大的安裝空間。除此之外，還會出現(xiàn)以下幾種常見的誤差：1：測量死區(qū)：雷達物位計在測量中輸出是4～20mA的電流，由于被測介質(zhì)本身和探頭的原因，在它測量中有兩個死區(qū)，分別為上死區(qū)和下死區(qū)。上死區(qū) 液面到上參考點之間能測到的最小距離，大約為0.1m~0.5m不等；下死區(qū)是在探頭的底部，隨著儲罐內(nèi)真實液位變化，測量結(jié)果沒有變化的一部分。2：被測介質(zhì)所造成的誤差：在測量界位時，要求上面液體的介電常數(shù)必須比下面液面介電常數(shù)大10。如果兩種界面介電 常數(shù)相差不大的話就會變成波型。測量時，由于液位和界位所用時間基本相同，會使產(chǎn)生返回的兩個信號重疊在一起，影響測量的結(jié)果。3：被測量的液體粘度過大：介質(zhì)有很高的粘性，這樣的液介質(zhì)很可能附著在探頭上，影響信號的傳遞，使測量產(chǎn)生誤差...
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12月28日，工業(yè)和信息化部、國家發(fā)展改革委、教育部、科技部、財政部、人力資源社會保障部、市場監(jiān)管總局、國務(wù)院國資委等8個部門正式印發(fā)了《“十四五”智能制造發(fā)展規(guī)劃》(下稱《規(guī)劃》)?！ 兑?guī)劃》提出，到2025年，規(guī)模以上制造業(yè)企業(yè)大部分實現(xiàn)數(shù)字化網(wǎng)絡(luò)化，重點行業(yè)骨干企業(yè)初步應(yīng)用智能化；到2035年，規(guī)模以上制造業(yè)企業(yè)全面普及數(shù)字化網(wǎng)絡(luò)化，重點行業(yè)骨干企業(yè)基本實現(xiàn)智能化。 智能制造是基于新一代信息技術(shù)與先進制造技術(shù)深度融合，貫穿于設(shè)計、生產(chǎn)、管理、服務(wù)等制造活動各個環(huán)節(jié)，具有自感知、自決策、自執(zhí)行、自適應(yīng)、自學習等特征，旨在提高制造業(yè)質(zhì)量、效益和核心競爭力的先進生產(chǎn)方式?！ ∽鳛樾乱惠喛萍几锩暮诵?，智能制造能夠大幅度地提高制造效率，改善產(chǎn)品質(zhì)量，降低產(chǎn)品成本和資源消耗，已成為未來制造業(yè)發(fā)展的重大趨勢和核心內(nèi)容。2015年5月，國務(wù)院印發(fā)的《中國制造2025》，明確提出智能制造是今后我國制造業(yè)發(fā)展的主攻方向?！ ‘斍?，大數(shù)據(jù)、云計算、人工智能與制造業(yè)的結(jié)合不僅為傳統(tǒng)生產(chǎn)要素賦能，突破傳統(tǒng)制造的束縛，同時也打破了勞動力、資本、土地等有限供給對經(jīng)濟增長的制約，為傳統(tǒng)制造業(yè)持續(xù)升級、轉(zhuǎn)型發(fā)展提供了基礎(chǔ)和可能。 目前，我國智能制造已經(jīng)由理念普及、試點示范進入深入應(yīng)用、全面推廣的新階段，成為推動制造業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的強勁動力。在此背景下，斥巨資打造智能工廠的儀器儀表企業(yè)也變得越來越多?！ ?..
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精確的農(nóng)作物種植結(jié)構(gòu)信息對于評估和預(yù)測糧食產(chǎn)量及價格十分重要，精準農(nóng)業(yè)和作物管理也需要高精度農(nóng)作物種植結(jié)構(gòu)信息。遙感技術(shù)已發(fā)展成為農(nóng)作物種植結(jié)構(gòu)信息提取的主要手段，高分遙感衛(wèi)星進入商業(yè)化運作為農(nóng)作物分布精細制圖提供了機遇。然而，高分遙感影像上農(nóng)作物光譜變異性大，傳統(tǒng)遙感分類方法較難獲取高精度的農(nóng)作物種植結(jié)構(gòu)信息，迫切需要發(fā)展智能化的技術(shù)方法。 中國科學院東北地理與農(nóng)業(yè)生態(tài)研究所地理信息系統(tǒng)學科組研究人員，針對高分影像復(fù)雜農(nóng)業(yè)區(qū)作物種植結(jié)構(gòu)信息提取難題，提出了新穎的迭代深度學習方法(Iterative Deep Learning(IDL))，在國際上發(fā)現(xiàn)并利用不同作物層次之間相關(guān)關(guān)系提高農(nóng)作物遙感分類精度。IDL將作物按層級劃分為高層次作物(HLC，例如糧食作物、蔬菜作物等)和低層次作物(LLC，例如玉米、大豆等)，并將HLC和LLC的分類結(jié)果納入統(tǒng)一的深度學習遙感分類框架。LLC作為HLC分類的條件概率，而HLC聯(lián)合遙感影像作為LLC分類的條件概率，如此迭代策略構(gòu)成馬爾科夫鏈，使得LLC和HLC分類在迭代過程中協(xié)同進化、彼此修正，實現(xiàn)了LLC和HLC分類精度的共同提高?！ ⊙芯咳藛T使用UAVSAR(S1)和Rapideye(S2)兩種高分遙感影像對研發(fā)的IDL有效性進行了驗證。研究表明，迭代深度學習IDL方法可同時提高LLC和HLC分類精度，且算法效率高，僅用四次迭代LLC和HL...
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“綠水青山就是金山銀山”，當前我國經(jīng)濟發(fā)展正處在轉(zhuǎn)型階段，原先的以資源和環(huán)境為代價的發(fā)展模式逐步被綠色健康的新型經(jīng)濟模式所取代。然而，在經(jīng)濟轉(zhuǎn)型的過程中突出呈現(xiàn)出一系列遺留問題，如土壤污染，在管理、調(diào)查和修復(fù)上需要投入的精力還很多?！ ⊥恋啬甜B(yǎng)萬物，人類活動卻讓它成了各種污染物流向的“最后的垃圾桶”。今年5月，生態(tài)環(huán)境部發(fā)布《2020中國生態(tài)環(huán)境狀況公報》。從公報中了解到，土壤污染狀況詳查結(jié)果顯示，全國農(nóng)用地土壤環(huán)境狀況總體穩(wěn)定，影響農(nóng)用地土壤環(huán)境質(zhì)量的主要污染物是重金屬，其中鎘為首要污染物?！ ⊥寥酪矔吧 薄 ∷廴竞痛髿馕廴臼秋@而易見的，因為污水和廢氣一旦排放出來，很容易在變色的河水和變味的空氣中被人們所察覺。而土壤被污染的過程卻是“默不作聲”的：工農(nóng)業(yè)生產(chǎn)、城市垃圾等含有的重金屬日復(fù)一日地滲入土壤，而水和大氣中的污染物也終會回歸土地，很難被肉眼發(fā)現(xiàn)?！ ⊥寥赖摹半[疾”就這樣在不知不覺中累積，如同一個“生物定時炸彈”，往往直到一地出現(xiàn)土壤污染導(dǎo)致的中毒事件，人們才意識到這里的土壤“生病了”。而此時，人類已經(jīng)付出了慘痛的代價?！ ?jù)2014年發(fā)布的《全國土壤污染狀況調(diào)查公報》顯示，全國土壤總超標率為16.1%。污染物中，以無機物污染(重金屬)為主，有機物污染(農(nóng)藥、抗生素等)次之。不同類型土壤中，耕地土壤超標率高達19.4%，涉及面廣、污染量大，危及農(nóng)產(chǎn)品質(zhì)量安全、人居環(huán)...
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俗話說“練出一身汗，小病不用看；冬天懶一懶，多喝藥一碗”，冬天鍛煉不但有利于在寒冷的環(huán)境中更好地調(diào)整身體的狀態(tài)，提升身體的抗寒能力，還能促進身體的新陳代謝，調(diào)節(jié)身體素質(zhì)的同時，降低冬季疾病的患病風險。也正因為這個原因，如今越來越多的人開始注重冬季鍛煉，但與此同時，或多或少的問題卻也影響著大眾冬季鍛煉的效果?！ ∈紫缺闶翘鞖猓究諝飧稍铮晁鞖廨^少。尤其是南方地區(qū)，冬季基本以晴天為主，不少冬季鍛煉的群體會因為這個原因而忽視了對戶外的天氣情況進行了解。事實上，鍛煉的效果與天氣狀況有著密切的聯(lián)系。例如氣溫較低的時候就需要延長熱身時間，來讓身體更好地進入運動的狀態(tài)。此外掌握天氣對于運動前的準備工作以及運動過程中的補給工作也有很大的意義?！ ±缍具\動的補水以及防曬工作。由于天氣整體寒冷，因此冬天運動會給人一種不容易曬到太陽并且不太容易出汗的感覺，但是這種感覺并不代表身體不需要。盡管在冷天運動身體不容易過熱，但是運動的過程中，我們的身體一直在努力工作，加上干燥的天氣更容易當皮膚中的水分流失，因此冬季鍛煉同樣需要進行適時且充足的補水。此外，紫外線的強弱與氣溫并非直接關(guān)系，即便是冬天，在晴朗無云的環(huán)境中，紫外線依舊不會有所衰弱，并且，由于低溫天容易起霜或者結(jié)冰，周圍環(huán)境還可能出現(xiàn)反射陽光的情況，因此冬季戶外運動，防曬工作同樣重要?！ 《岬椒罆窆ぷ?，防曬霜的品質(zhì)就需要可靠。目前市面上的防曬...
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對人類來說，2021年接近尾聲。但對天文學來說，有些事情才剛剛開始！ 太空探測器是空間探測的范圍集中在地球環(huán)境、空間環(huán)境、天體物理、材料科學和生命科學等方面。自1957年10月4日第一顆人造衛(wèi)星發(fā)射上天，到2000年全世界已發(fā)射了100多個空間探測器。它們對宇宙空間的探測取得了豐碩成果，所獲得的知識超過了人類數(shù)千年所獲知識總和的千百萬倍。 備受期待的詹姆斯·韋伯太空望遠鏡發(fā)射在即，它是有史以來最受期待的科學儀器之一，有望讓我們回溯130多億年前宇宙的情形，并揭示圍繞其他恒星運行的系外行星大氣的情況。但這并不是故事的結(jié)束！未來幾年，還有幾款史詩般的天文儀器會逐一升空，從多個角度為我們揭開宇宙的神秘面紗?！ ∮缎驴茖W家》雜志網(wǎng)站在近日的報道中，為我們揭示了有望在2034年前發(fā)射的三款最令人期待的太空觀測平臺。 “柏拉圖”系外行星搜索平臺預(yù)計發(fā)射日期：2026年 歐洲空間局(ESA)的“行星凌日與恒星振蕩(PLATO，柏拉圖)”太空望遠鏡將搜索100萬顆太陽系外的恒星，探測并表征繞這些恒星旋轉(zhuǎn)的行星，高精度地測量這些系外行星的半徑范圍、質(zhì)量和年齡?！ 】茖W家們此前也發(fā)射過類似的系外行星“獵手”，但這些望遠鏡只能看到離恒星很近的行星，而“柏拉圖”的“目光”會在每顆恒星上停留更長的時間，因此有機會探測到距離恒星更遠、軌道周期更長的行星?！ 〈送?，“柏拉圖”的特別之處在于...
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地質(zhì)科研人員在馬爾康-雅江-喀喇昆侖巨型鋰礦帶的青海省巴顏喀拉地區(qū)，發(fā)現(xiàn)印支期稀有金屬鋰、鈹和鎢、錫成礦相關(guān)的花崗巖-偉晶巖帶?！ ∏嗪Ｊ“皖伩貐^(qū)扎日尕那-草隴印支期鋰、鈹、鎢礦化花崗巖-偉晶巖帶的發(fā)現(xiàn)，顯示了青藏高原北部松潘-甘孜-可可西里地塊中部有較好的鋰、鈹、鎢等成礦潛力，大大拓展了青藏高原北部偉晶巖型鋰、鈹?shù)V的找礦空間，有望成為中國最重要的稀有金屬礦產(chǎn)資源基地之一?！ 〉V產(chǎn)資源是當代社會得以存在的基礎(chǔ)，沒有礦產(chǎn)資源的利用，現(xiàn)在的工業(yè)、農(nóng)業(yè)、服務(wù)業(yè)都不會存在。而礦用儀器在礦產(chǎn)資源開發(fā)利用過程中發(fā)揮了至關(guān)重要的作用。當下，礦山資源的開采已經(jīng)進入到機械化時代，機械化裝備水平的高低直接決定了礦山開采的質(zhì)量，這對資源需求大國來將是至關(guān)重要的，因此國家在礦山機械方面的投入力度也不段加大，這有利的支持了礦山設(shè)備行業(yè)的發(fā)展。 找礦工作中所需要使用的工具，包括地質(zhì)羅盤儀、地質(zhì)錘、放大鏡、空盆氣壓計、平板儀、經(jīng)緯儀、水平儀及標尺、花桿、取樣工具、容器和制圖儀器、簡易水化學分析設(shè)備、找礦人員的裝備、交通工具和生活用具等。 礦產(chǎn)資源可以分為能源礦產(chǎn)、金屬礦產(chǎn)和非金屬礦產(chǎn)三大類。而這三類資源在開采過程中需要進行測量測繪和各種物質(zhì)物性指標檢測。因此，可以把礦用儀器分為礦用檢測儀器和礦用測量儀器。 那么礦用檢測儀器和礦用測量儀器又分為哪些呢？ 礦用檢測儀器是指開礦和礦業(yè)生產(chǎn)中使用的檢測氣壓、...
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