為了有效規(guī)避這些可能出現(xiàn)的問題，在安裝雷達(dá)液位計時，應(yīng)注意的事項：1、安裝雷達(dá)物位計時，應(yīng)避開進(jìn)料口、進(jìn)料簾和旋渦，因為介質(zhì)在注入時會產(chǎn)生幅度比被測液位反射的 有效回波大得多的虛假回波。同時，旋渦引起的不規(guī)則液位會對微波信號產(chǎn)生散射，從而引起有效信號的衰減，所以應(yīng)避開它們；2、對于有攪拌器的容器，雷達(dá)物位計的安裝位置不要在攪拌器附近，因為攪拌時會產(chǎn)生不規(guī)則的旋渦，它會造成雷達(dá)信號的衰減。同時攪拌 器的葉片也會對微波信號造成虛假的回波，特別是被測物體的相對介電常數(shù)較小和低液位時，攪拌器所造成的影響更為嚴(yán)重；3、當(dāng)雷達(dá)物位計用于測量腐蝕性和易結(jié)晶的物體液位時，為了防止介質(zhì)對傳感器的影響，制造廠一般都采用帶有聚四氟乙烯測量窗和分離法蘭式結(jié)構(gòu)。這些部件的溫度不能太高，聚四氟乙烯的溫度為200℃。為了避免高溫對雷達(dá)天線的影響，也為了防止膜片上存在的結(jié)晶物影響儀表正常工作，要求法蘭端面和高液位之間至少有100—800mm的安全距離。雷達(dá)物位計出現(xiàn)精度問題時如何解決： 首先，在使用導(dǎo)波雷達(dá)液位計的時候一定要注意測量范圍，超范圍工作不僅得不到準(zhǔn)確的測量數(shù)據(jù)，還有可能對雷達(dá)液位計造成損傷。對測量的范圍要從光波觸碰到的罐底開始計算，如果儲蓄罐比較特殊，底部呈現(xiàn)凹狀，這個時候物位低于計算點，是無法進(jìn)行測量的。 其次，在對低介電常數(shù)介質(zhì)進(jìn)行測量的時候，如果它的物位低于液位測量值，而且罐底可見，想要...
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液位測量行業(yè)當(dāng)中，雷達(dá)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(dá)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(dāng)然，任何產(chǎn)品都會有其自身的不足。其實，雷達(dá)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(dá)物位計會出現(xiàn)哪幾方面的誤差呢?一般情況下，雷達(dá)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(dá)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(dá)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》)。 《規(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(jìn)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(xué)習(xí)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(jìn)生產(chǎn)方式。 作為新一輪科技革命的核心，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。 當(dāng)前，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(jì)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(jìn)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(qiáng)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(zhǔn)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(jìn)入商業(yè)化運作為農(nóng)作物分布精細(xì)制圖提供了機(jī)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(xué)院東北地理與農(nóng)業(yè)生態(tài)研究所地理信息系統(tǒng)學(xué)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(xué)習(xí)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(xué)習(xí)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(jìn)化、彼此修正，實現(xiàn)了LLC和HLC分類精度的共同提高。 研究人員使用UAVSAR(S1)和Rapideye(S2)兩種高分遙感影像對研發(fā)的IDL有效性進(jìn)行了驗證。研究表明，迭代深度學(xué)習(xí)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(dāng)前我國經(jīng)濟(jì)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(jì)模式所取代。然而，在經(jīng)濟(jì)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。 土地默默滋養(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。 土壤也會“生病” 水污染和大氣污染是顯而易見的，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)。 土壤的“隱疾”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。 據(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(biāo)率為16.1%。污染物中，以無機(jī)物污染(重金屬)為主，有機(jī)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(biāo)率高達(dá)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(jìn)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(fēng)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。 首先便是天氣，冬季空氣干燥，雨水天氣較少。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(jìn)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(jìn)入運動的狀態(tài)。此外掌握天氣對于運動前的準(zhǔn)備工作以及運動過程中的補(bǔ)給工作也有很大的意義。 例如冬季運動的補(bǔ)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(dāng)皮膚中的水分流失，因此冬季鍛煉同樣需要進(jìn)行適時且充足的補(bǔ)水。此外，紫外線的強(qiáng)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。 而提到防曬工作，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(xué)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(xué)和生命科學(xué)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(yuǎn)鏡發(fā)射在即，它是有史以來最受期待的科學(xué)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。 英國《新科學(xué)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(yuǎn)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。 科學(xué)家們此前也發(fā)射過類似的系外行星“獵手”，但這些望遠(yuǎn)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(jī)會探測到距離恒星更遠(yuǎn)、軌道周期更長的行星。 此外，“柏拉圖”的特別之處在于...
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