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2024 - 08 - 09
雷達料位計在電廠中的應用∵火力發電廠原料倉(煤灰)高粉塵和液位計水汽的凝結現象。一直是物/液位測量的重大難題,本文主要詳細闡述了RBRDZB-71-6-C雷達料位計針對這一復雜工況提出了解決方案。一.說明我國是個產煤大國,以煤炭為原料的行業比較多。如煤化工,煤制油,煤發電,其中煤發電的主要燃料就是煤,在電廠發電過程中是由煤燃燒水冷壁帶動汽輪機發電,最終水變成高溫水。煤燃燒變成灰。∴發電廠中的煤水灰監測測量顯得尤為重要。標志著發電的穩定性,保證火力電廠的穩定運行。為了提高電廠的發電效率,以及穩定的自動化運行水平,在生產過程中,煤/灰在輸送過程中產生的高粉塵,水經過加熱流轉過程中產生的凝結現象。給測量帶來了更高的要求。雷達料液位計RBRDZB-71-6-C可以根據現場的介質,軟件自帶增益功能,根據現場介質的介電常數系統自動調節。可以穿透高粉塵,以及在水蒸氣凝結雷達天線的情況下,依然穩定運行。二.在選擇電廠物液位傳感器時,需要考慮以下幾個因素使用接觸式傳感器、非接觸傳感器?接觸型重錘料位、導波雷達。非接觸型超聲波、激光,雷達。都需要一些場景限制。如選擇不當,要么維護量大。要么達不到測量效果。例如電廠中的料位測量煤、灰在輸送過程中料面形狀為不規則性,在進料卸料過程中料面形狀為凹凸狀并帶有大量粉塵。重錘物位計測量。(屬于間歇式測量)不間斷的利用重錘上下接觸測量,精度低,經常出現埋錘斷纜現象,...
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2024 - 08 - 07
雷達料位計在電廠中的應用∵火力發電廠原料倉(煤灰)高粉塵和液位計水汽的凝結現象。一直是物/液位測量的重大難題,本文主要詳細闡述了RBRDZB-71-6-C雷達料位計針對這一復雜工況提出了解決方案。一.說明我國是個產煤大國,以煤炭為原料的行業比較多。如煤化工,煤制油,煤發電,其中煤發電的主要燃料就是煤,在電廠發電過程中是由煤燃燒水冷壁帶動汽輪機發電,最終水變成高溫水。煤燃燒變成灰。∴發電廠中的煤水灰監測測量顯得尤為重要。標志著發電的穩定性,保證火力電廠的穩定運行。為了提高電廠的發電效率,以及穩定的自動化運行水平,在生產過程中,煤/灰在輸送過程中產生的高粉塵,水經過加熱流轉過程中產生的凝結現象。給測量帶來了更高的要求。雷達料液位計RBRDZB-71-6-C可以根據現場的介質,軟件自帶增益功能,根據現場介質的介電常數系統自動調節。可以穿透高粉塵,以及在水蒸氣凝結雷達天線的情況下,依然穩定運行。二.在選擇電廠物液位傳感器時,需要考慮以下幾個因素使用接觸式傳感器、非接觸傳感器?接觸型重錘料位、導波雷達。非接觸型超聲波、激光,雷達。都需要一些場景限制。如選擇不當,要么維護量大。要么達不到測量效果。例如電廠中的料位測量煤、灰在輸送過程中料面形狀為不規則性,在進料卸料過程中料面形狀為凹凸狀并帶有大量粉塵。重錘物位計測量。(屬于間歇式測量)不間斷的利用重錘上下接觸測量,精度低,經常出現埋錘斷纜現象,...
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2019 - 07 - 23
1.產品概述測量原理導波雷達是基于時間行程原理的測量儀表,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。探頭發出高頻脈沖并沿纜式或桿式探頭傳導,當脈沖遇到物料表面時反射回來被儀表內的接收器接收并將距離信號轉化為物位信號。◇輸入反射的脈沖信號沿纜繩傳導至儀表電子線路部分,微處理器對此信號進行處理,識別出微波脈沖在物料表面所產生的回波。正確的回波信號識別由智能軟件完成,距離物料表面的距離 D 與脈沖的時間行程 T 成正比:  D=C×T/2   其中 C 為光速因空罐的距離 E 已知,則物位 L 為: L=E-D ◇輸出通過輸入空罐高度 E(= 零點),滿罐高度 F(= 滿量程)及一些應用參數來設定,應用參數將自動使儀表適應測量環境。對應于 4 - 20mA 輸出。2、公司信息      北京精誠瑞博儀表有限公司       價格合理 質量過硬  服務一流      專業生產各種物位儀表      ...
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保護“瀕危”語言,人工智能或許大有可為

發布日期: 2021-12-22
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  據聯合國統計,從公元8世紀至今,我們生存的地球上累計出現過2萬多種人類語言,但時至今日留存下來的只剩6000余種。即便如此,當前人類的語言也還在以每年24種的速度不斷消亡,形勢非常嚴峻。按照近日澳大利亞國立大學研究人員的預測,本世紀末可能有1500種語言完全消失。這警醒著我們,未來若不能找到有效緩解語言瀕危的辦法,人們或許將最終步入”無話可說“的境地。


  那么,如何拯救和保護瀕危語言呢?人工智能大有可為!近年來,隨著深度學習等技術的不斷發展,人工智能已然愈發強大和成熟,通過與物聯網、機器人、5G等技術的融合應用,其正給人們的生產與生活帶來巨大的改變。基于此,目前針對利用AI拯救瀕危語言,世界上不少國家和科研群體也在展開探索與嘗試,并且已經找到了三種較為可行的辦法:

保護“瀕危”語言,人工智能或許大有可為

  其中一種是利用AI技術打造智能教育機器人,通過機器人指導人們學習瀕危語言,從而讓這些語言得以傳承和延續。比如,IBM的“沃森人工智能”就曾創立過一個能理解并回復用戶信息,用毛利語與人交流的聊天機器人;同時,一組來自ARC語言動力學中心的研究人員,也曾開發過一種低成本、易于運輸的語言教育機器人……這些智能機器人完全可以勝任語言傳承和傳播者的角色。


  另外一種嘗試則是利用人工智能打造語言檔案館,從而起到記錄、保存和傳播瀕危語言的作用。就像世界上為拯救瀕危動物建設的基因檔案館一樣,對于瀕危語言也可以采用這種形式。據了解,此前國外一位叫托馬斯·弗雷的未來學家就提出了“語言檔案館”的計劃,將瀕危語言項目列為建設的重點。他與夏威夷大學合作,利用人工智能將收集到的足夠多的瀕危語言資料進行了翻譯和存儲。


  除此以外,還有一種方式是利用AI技術實現“語言復制”。所謂“語言復制”,是通過智能語音技術對一種語言實現完整記錄,包括語言的結構、語音、語義和文本互譯關系等等。一切順利的話,AI將成為所以小眾瀕危語言的載體,即使這一語言已經不在人類中使用,我們仍能從AI處尋到它的原貌。目前,科大訊飛的AI研究院基于深度學習技術,正嘗試在部分瀕危語言和方言上進行語言復制。


  當然,雖然AI對于拯救瀕危語言有奇效,但所面臨的困難也不小。有的語言文字口語雖然廣泛使用,但文字往往缺乏正字規范;有的單純使用口語,文字使用較少;還有甚至沒有文字,語言也只有少數老人在使用......這些情況無不給AI理解、記錄和傳播語言帶來巨大困難。鑒于此,利用AI拯救瀕危語言,除了需要技術突破之外,也少不了廣大熱愛母語的人參與進來,只有兩者結合才能行深致遠。

保護“瀕危”語言,人工智能或許大有可為

  與此同時,還有一點也不能忽略,那就是對于AI技術應用的強力監管。作為一把雙刃劍,用它的人不同,所帶來的效果也可能截然相反。對于瀕危語言來說,人工智能若應用失當,不僅無法起到保護作用,甚至成為進一步加速語言消亡的幫兇。畢竟,現在加載人工智能技術的語音助手越來越普及,如果所有語音助手或者翻譯機器在語言上拋棄了小眾語言,無疑就是在推動小眾語言走向”死亡“。


  簡而言之,人工智能產品作為時下能夠引導人類語言使用的潮流趨勢,如果將一些小眾語言給排除或是忽略了,這將加深這些語言沒有用處的印象,從而導致語言瀕危程度進一步加深。從這點來看,AI既是拯救語言的工具,同時也是加速語言消失的幫兇。至于究竟是拯救還是幫兇,關鍵取決于應用的人,這呼喚我們仍需從觀念層面加強對語言保護的重視。

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