為了有效規避這些可能出現的問題，在安裝雷達液位計時，應注意的事項：1、安裝雷達物位計時，應避開進料口、進料簾和旋渦，因為介質在注入時會產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，旋渦引起的不規則液位會對微波信號產生散射，從而引起有效信號的衰減，所以應避開它們；2、對于有攪拌器的容器，雷達物位計的安裝位置不要在攪拌器附近，因為攪拌時會產生不規則的旋渦，它會造成雷達信號的衰減。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較小和低液位時，攪拌器所造成的影響更為嚴重；3、當雷達物位計用于測量腐蝕性和易結晶的物體液位時，為了防止介質對傳感器的影響，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構。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天線的影響，也為了防止膜片上存在的結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。雷達物位計出現精度問題時如何解決： 首先，在使用導波雷達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確的測量數據，還有可能對雷達液位計造成損傷。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，底部呈現凹狀，這個時候物位低于計算點，是無法進行測量的。 其次，在對低介電常數介質進行測量的時候，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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液位測量行業當中，雷達物位計已經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用范圍，在安裝與使用中更具有優勢，當然，任何產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哪幾方面的誤差呢?一般情況下，雷達液位計產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，還會出現以下幾種常見的誤差：1：測量死區：雷達物位計在測量中輸出是4～20mA的電流，由于被測介質本身和探頭的原因，在它測量中有兩個死區，分別為上死區和下死區。上死區 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；下死區是在探頭的底部，隨著儲罐內真實液位變化，測量結果沒有變化的一部分。2：被測介質所造成的誤差：在測量界位時，要求上面液體的介電常數必須比下面液面介電常數大10。如果兩種界面介電 常數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，會使產生返回的兩個信號重疊在一起，影響測量的結果。3：被測量的液體粘度過大：介質有很高的粘性，這樣的液介質很可能附著在探頭上，影響信號的傳遞，使測量產生誤差...
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12月28日，工業和信息化部、國家發展改革委、教育部、科技部、財政部、人力資源社會保障部、市場監管總局、國務院國資委等8個部門正式印發了《“十四五”智能制造發展規劃》(下稱《規劃》)。 《規劃》提出，到2025年，規模以上制造業企業大部分實現數字化網絡化，重點行業骨干企業初步應用智能化；到2035年，規模以上制造業企業全面普及數字化網絡化，重點行業骨干企業基本實現智能化。 智能制造是基于新一代信息技術與先進制造技術深度融合，貫穿于設計、生產、管理、服務等制造活動各個環節，具有自感知、自決策、自執行、自適應、自學習等特征，旨在提高制造業質量、效益和核心競爭力的先進生產方式。 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，改善產品質量，降低產品成本和資源消耗，已成為未來制造業發展的重大趨勢和核心內容。2015年5月，國務院印發的《中國制造2025》，明確提出智能制造是今后我國制造業發展的主攻方向。 當前，大數據、云計算、人工智能與制造業的結合不僅為傳統生產要素賦能，突破傳統制造的束縛，同時也打破了勞動力、資本、土地等有限供給對經濟增長的制約，為傳統制造業持續升級、轉型發展提供了基礎和可能。 目前，我國智能制造已經由理念普及、試點示范進入深入應用、全面推廣的新階段，成為推動制造業高質量發展的強勁動力。在此背景下，斥巨資打造智能工廠的儀器儀表企業也變得越來越多。 ...
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精確的農作物種植結構信息對于評估和預測糧食產量及價格十分重要，精準農業和作物管理也需要高精度農作物種植結構信息。遙感技術已發展成為農作物種植結構信息提取的主要手段，高分遙感衛星進入商業化運作為農作物分布精細制圖提供了機遇。然而，高分遙感影像上農作物光譜變異性大，傳統遙感分類方法較難獲取高精度的農作物種植結構信息，迫切需要發展智能化的技術方法。 中國科學院東北地理與農業生態研究所地理信息系統學科組研究人員，針對高分影像復雜農業區作物種植結構信息提取難題，提出了新穎的迭代深度學習方法(Iterative Deep Learning(IDL))，在國際上發現并利用不同作物層次之間相關關系提高農作物遙感分類精度。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的分類結果納入統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聯合遙感影像作為LLC分類的條件概率，如此迭代策略構成馬爾科夫鏈，使得LLC和HLC分類在迭代過程中協同進化、彼此修正，實現了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”，當前我國經濟發展正處在轉型階段，原先的以資源和環境為代價的發展模式逐步被綠色健康的新型經濟模式所取代。然而，在經濟轉型的過程中突出呈現出一系列遺留問題，如土壤污染，在管理、調查和修復上需要投入的精力還很多。 土地默默滋養萬物，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，生態環境部發布《2020中國生態環境狀況公報》。從公報中了解到，土壤污染狀況詳查結果顯示，全國農用地土壤環境狀況總體穩定，影響農用地土壤環境質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：工農業生產、城市垃圾等含有的重金屬日復一日地滲入土壤，而水和大氣中的污染物也終會回歸土地，很難被肉眼發現。 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”，往往直到一地出現土壤污染導致的中毒事件，人們才意識到這里的土壤“生病了”。而此時，人類已經付出了慘痛的代價。 據2014年發布的《全國土壤污染狀況調查公報》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，危及農產品質量安全、人居環...
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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境中更好地調整身體的狀態，提升身體的抗寒能力，還能促進身體的新陳代謝，調節身體素質的同時，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。 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，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。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。 例如冬季運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系，即便是冬天，在晴朗無云的環境中，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冰，周圍環境還可能出現反射陽光的情況，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境、空間環境、天體物理、材料科學和生命科學等方面。自1957年10月4日第一顆人造衛星發射上天，到2000年全世界已發射了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《新科學家》雜志網站在近日的報道中，為我們揭示了有望在2034年前發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計發射日期：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的行星，高精度地測量這些系外行星的半徑范圍、質量和年齡。 科學家們此前也發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。 此外，“柏拉圖”的特別之處在于...
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