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2022 - 04 - 22
雷達物位計的是通過電磁波(即通稱雷達波,因為利用此測距方法早是應用于軍用雷達,所以被稱為雷達波)來進行工作的。工作原理是通過向被測目標發射電磁波,電磁波發射后遇到介質反射回來,以此來測量具體的液體位置,對于雷達物位計來說,其關鍵性的功能就是保證其能夠順利發射電磁波信號。我們在工業生產現場中,經常會出現信號被干擾的情況,那么是哪些干擾源影響了雷達液位計的測量呢。對于雷達物位計的信號來說,產生干擾的原因有很多,干擾源也是多種多樣,本文將從內部、外部、交流、直流四個方面介紹: 一、外部干擾1、天體、天電干擾首先什么是天體干擾呢?天體就是指太陽或是其他的恒星,因此天體干擾指的就是它們發出的電磁波對雷達物位計發出的信號產生了一定的干擾。對于天電大家肯都感到很陌生,所謂天電通常我們會將其理解為由大氣、雷電等電離作用,或是火山、地震等自然現象產生的電磁波對雷達液位計的信號產生的干擾。2、機械干擾所謂機械干擾是指由于外部機器的大幅度震動或沖擊影響到雷達物位計,使雷達物位計內部的一些元件同樣發生震動甚至是移位、變形,也可能使儀表頭指針松動測量產生誤差,對于這種情況我們通常加以隔板、減震彈簧等來緩解沖擊。 3、濕度干擾當濕度升高,就會引起絕緣體電阻下降、電介質介電數增加、骨架蓬松、電阻增加,進而也就產生漏電流增加、電容量增加、電感器變化等。此外還會使膠質變軟,并且測量精度也會下降。...
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2022 - 05 - 20
導波雷達物位計安裝指南:下述的安裝指南適用于纜式和桿式探頭測量固體顆粒料和液體物體。同軸管式探頭只適用于液體物體。安裝位置:1、盡量遠離出料口和進料口。2、對金屬罐和塑料罐,在整個量程范圍內不碰壁。如果是金屬罐,物位儀表不要安裝在罐的中央。3、建議安裝在料倉直徑的1/4處。4、纜式探頭或桿式探頭離罐壁最小距離不小于30厘米。5、探頭底部距罐底大約30mm。6、探頭距罐內障礙物最小距離不小于200mm。7、如果容器底部是錐型的,傳感器可以安裝罐頂中央,這樣可以一直測量到罐底。導波雷達物位計測量原理:導波雷達料位計是依據時域反射原理(TDR)為基礎的雷達料位計,雷達料位計的電磁脈沖以光速沿鋼纜或探棒傳播,當遇到被測介質表面時,雷達料位計的部分脈沖被反射形成回波并沿相同路經返回到脈沖發射裝置,發射裝置與被測介質表面的距離同脈沖在其間的傳播時間成正比,經計算得出液位高度。
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2022 - 06 - 15
在化工行業,腐蝕性、安全衛生的介質比較常見,本文針對超聲波物位計在化工行業應用中遇到的不同容器、不同介質及各種復雜的測量環境,根據超聲波物位計的測量原理和特點,總結出安裝注意要點。超聲波物位計測量原理特點:超聲波物位計采用電磁波脈沖的測量方法,工作頻率26GHZ,波束能量低,可安裝于各種金屬、非金屬容器或管道內,對液體、漿料及顆粒料的物位進行連續測量。適用于粉塵、溫度、壓力變化大,有惰性氣體及蒸汽存在的場合。超聲波物位計對人體及環境均無傷害,還具有不受介質比重的影響,不受介電常數變化的影響,不需要現場校調等優點。超聲波物位計發射功率很低的極短的微波通過天線系統發射并接收。雷達波以光速運行。運行時間可以通過電子部件被轉換成物位信號。一種特殊的時間延伸方法可以確保極短時間內穩定和精確的測量。超聲波物位計在化工行業的應用:球罐在化工行業也比較常見,它的直徑多數都大于10m,經常用于儲存帶壓、防腐蝕性強或易燃易爆的危險介質,由于其量程較大,多采用非接觸式超聲波物位計測量,其量程大可達到30m,精度±3mm。立罐,在化工行業常用來儲存常壓介質,量程比較大,多為10-30m,且多有內浮頂,在選用超聲波物位計的時,需要考慮罐內是否存在導波管,有導波管的罐體可采用接觸式導波超聲波物位計,沒有的導波管的,可采用非接觸超聲波物位計。過程罐一直是化工行業的難點,反應過程罐帶有伴熱攪拌等設備,這...
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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
瀏覽人氣: 517

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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