隨著世界經(jīng)濟(jì)的高速發(fā)展和社會(huì)不斷進(jìn)步,我國(guó)對(duì)高端包裝印刷的需求量越來(lái)越大,尤其是對(duì)印刷殘留物有著嚴(yán)格要求的食藥、日用等與人民生命健康息息相關(guān)的產(chǎn)品。資料顯示,我國(guó)目前高端包裝印刷業(yè)總產(chǎn)值近萬(wàn)億元;互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)帶來(lái)的智能包裝產(chǎn)品的大量應(yīng)用,更是迫切需求高保真、環(huán)保的高端包裝印刷裝備?! 「叨税b印刷裝備是高精度和綠色環(huán)保印刷的核心設(shè)備,在商品流通、追溯等環(huán)節(jié)中發(fā)揮著不可或缺的作用,曾經(jīng)很長(zhǎng)一段時(shí)間,我國(guó)主要依賴進(jìn)口。同時(shí),由于在印刷過(guò)程高耗能、產(chǎn)生有害VOCs氣體、包裝廢料污染環(huán)境,一直被國(guó)家列為食品監(jiān)管、高污染防治重點(diǎn)監(jiān)控行業(yè)?! ∥覈?guó)95%的高端包裝印刷裝備依賴于德國(guó)、瑞士、意大利、日本等海外品牌,一臺(tái)進(jìn)口設(shè)備的價(jià)格高達(dá)約五千萬(wàn)元,成為我國(guó)包裝印刷企業(yè)難以承受之重。從而導(dǎo)致低端設(shè)備充斥市場(chǎng),印刷品質(zhì)量差、能耗高、污染大,包裝殘留超標(biāo)等重大食品安全事件時(shí)有發(fā)生?! ∫劳袊?guó)家重大科技計(jì)劃,解決了高端包裝印刷裝備的多個(gè)技術(shù)難題,構(gòu)建了高速、高精度電子軸控制理論和技術(shù)體系,開(kāi)發(fā)了集同步、張力控制和缺陷檢測(cè)為一體的分布式電子軸控制系統(tǒng),實(shí)現(xiàn)了國(guó)際最高印刷速度和控制精度;發(fā)明了熱風(fēng)能量循環(huán)利用的節(jié)能油墨干燥系統(tǒng),使得VOCs排放量和印品溶劑殘留遠(yuǎn)小于國(guó)際標(biāo)準(zhǔn)允許值;并提出基于內(nèi)置傳感器和支持向量機(jī)的在線故障診斷方法,開(kāi)發(fā)出制造商服務(wù)云與用戶自有云的兩層運(yùn)維管控平臺(tái),在國(guó)際上實(shí)現(xiàn)了高端包裝印刷裝...
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2022
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從目前形勢(shì)看,各種農(nóng)村污水治理項(xiàng)目的頻發(fā),也在“刷熱”農(nóng)村污水治理。即使到了年末,相關(guān)的項(xiàng)目也仍在密集推進(jìn)中。項(xiàng)目與企業(yè)不斷形成合力,正在共同推進(jìn)農(nóng)村環(huán)境提升?! 〈彐?zhèn)污水治理是推進(jìn)“美麗中國(guó)”建設(shè)和實(shí)施“鄉(xiāng)村振興”戰(zhàn)略的重要內(nèi)容,也是實(shí)現(xiàn)農(nóng)村現(xiàn)代化、生態(tài)環(huán)境現(xiàn)代化的必然要求。 水質(zhì)監(jiān)測(cè)需要投入大量人力進(jìn)行水樣現(xiàn)場(chǎng)采集與實(shí)驗(yàn)室化驗(yàn),運(yùn)維人員不能及時(shí)、準(zhǔn)確地獲得出水水質(zhì)不斷變化的動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù),造成運(yùn)維管理的脫節(jié)。適用于農(nóng)村生活污水處理終端的水質(zhì)在線監(jiān)測(cè)儀在農(nóng)村污水處理領(lǐng)域具有穩(wěn)定性和可行性?! ∷|(zhì)在線監(jiān)測(cè)儀是利用微電子技術(shù)、微處理器技術(shù)和網(wǎng)絡(luò)通信技術(shù)建立起來(lái)的水處理過(guò)程中的監(jiān)測(cè)設(shè)備。是污水處理設(shè)施配套的自控系統(tǒng)關(guān)鍵的一環(huán),與工業(yè)計(jì)算機(jī)和可編程控制器連接,成為污染預(yù)警、持續(xù)性監(jiān)測(cè)和治理效果評(píng)定的重要手段?! ∫话阌捎?jì)算機(jī)控制及測(cè)量傳感器,數(shù)據(jù)采集顯示層,數(shù)據(jù)通信網(wǎng)絡(luò)層三方面聯(lián)結(jié),在儀器與遠(yuǎn)程通訊中以用戶界面的形式達(dá)到人機(jī)交互。其中控制與信號(hào)處理系統(tǒng)軟件實(shí)現(xiàn)對(duì)儀器硬件系統(tǒng)的精確控制,流路系統(tǒng)決定了流路切換與進(jìn)樣的順序和精度,水質(zhì)監(jiān)測(cè)光譜信號(hào)處理系統(tǒng)則保證采取水樣的準(zhǔn)確測(cè)定。 傳統(tǒng)的在線水質(zhì)監(jiān)測(cè)儀器價(jià)格昂貴,運(yùn)行成本也很高,需要專業(yè)工程師維護(hù),完全不適合這種分散而且成本控制要求很高的農(nóng)村污水治理設(shè)施。幾種針對(duì)農(nóng)村生活污水的數(shù)字式在線水質(zhì)傳感器對(duì)農(nóng)村生活污水監(jiān)測(cè)的一體化集成儀器,實(shí)現(xiàn)了遠(yuǎn)程...
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為了有效規(guī)避這些可能出現(xiàn)的問(wèn)題,在安裝雷達(dá)液位計(jì)時(shí),應(yīng)注意的事項(xiàng):1、安裝雷達(dá)物位計(jì)時(shí),應(yīng)避開(kāi)進(jìn)料口、進(jìn)料簾和旋渦,因?yàn)榻橘|(zhì)在注入時(shí)會(huì)產(chǎn)生幅度比被測(cè)液位反射的 有效回波大得多的虛假回波。同時(shí),旋渦引起的不規(guī)則液位會(huì)對(duì)微波信號(hào)產(chǎn)生散射,從而引起有效信號(hào)的衰減,所以應(yīng)避開(kāi)它們;2、對(duì)于有攪拌器的容器,雷達(dá)物位計(jì)的安裝位置不要在攪拌器附近,因?yàn)閿嚢钑r(shí)會(huì)產(chǎn)生不規(guī)則的旋渦,它會(huì)造成雷達(dá)信號(hào)的衰減。同時(shí)攪拌 器的葉片也會(huì)對(duì)微波信號(hào)造成虛假的回波,特別是被測(cè)物體的相對(duì)介電常數(shù)較小和低液位時(shí),攪拌器所造成的影響更為嚴(yán)重;3、當(dāng)雷達(dá)物位計(jì)用于測(cè)量腐蝕性和易結(jié)晶的物體液位時(shí),為了防止介質(zhì)對(duì)傳感器的影響,制造廠一般都采用帶有聚四氟乙烯測(cè)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(duì)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(jì)出現(xiàn)精度問(wèn)題時(shí)如何解決: 首先,在使用導(dǎo)波雷達(dá)液位計(jì)的時(shí)候一定要注意測(cè)量范圍,超范圍工作不僅得不到準(zhǔn)確的測(cè)量數(shù)據(jù),還有可能對(duì)雷達(dá)液位計(jì)造成損傷。對(duì)測(cè)量的范圍要從光波觸碰到的罐底開(kāi)始計(jì)算,如果儲(chǔ)蓄罐比較特殊,底部呈現(xiàn)凹狀,這個(gè)時(shí)候物位低于計(jì)算點(diǎn),是無(wú)法進(jìn)行測(cè)量的。 其次,在對(duì)低介電常數(shù)介質(zhì)進(jìn)行測(cè)量的時(shí)候,如果它的物位低于液位測(cè)量值,而且罐底可見(jiàn),想要...
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液位測(cè)量行業(yè)當(dāng)中,雷達(dá)物位計(jì)已經(jīng)成為廣大用戶首先考慮的儀表選型。這是因?yàn)槔走_(dá)物位計(jì)相對(duì)于其他測(cè)量?jī)x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(shì),當(dāng)然,任何產(chǎn)品都會(huì)有其自身的不足。其實(shí),雷達(dá)液位計(jì)還存在很多亟待改善的問(wèn)題,通過(guò)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(lái)看看通常雷達(dá)物位計(jì)會(huì)出現(xiàn)哪幾方面的誤差呢?一般情況下,雷達(dá)液位計(jì)產(chǎn)生誤差主要源于儀表安裝上的誤差,這種誤差會(huì)使得回波信號(hào)受到干擾,產(chǎn)生測(cè)量上的誤差。為此,專家提醒,在安裝的時(shí)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(jì)留出足夠大的安裝空間。除此之外,還會(huì)出現(xiàn)以下幾種常見(jiàn)的誤差:1:測(cè)量死區(qū):雷達(dá)物位計(jì)在測(cè)量中輸出是4~20mA的電流,由于被測(cè)介質(zhì)本身和探頭的原因,在它測(cè)量中有兩個(gè)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(diǎn)之間能測(cè)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(chǔ)罐內(nèi)真實(shí)液位變化,測(cè)量結(jié)果沒(méi)有變化的一部分。2:被測(cè)介質(zhì)所造成的誤差:在測(cè)量界位時(shí),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(huì)變成波型。測(cè)量時(shí),由于液位和界位所用時(shí)間基本相同,會(huì)使產(chǎn)生返回的兩個(gè)信號(hào)重疊在一起,影響測(cè)量的結(jié)果。3:被測(cè)量的液體粘度過(guò)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(hào)的傳遞,使測(cè)量產(chǎn)生誤差...
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12月28日,工業(yè)和信息化部、國(guó)家發(fā)展改革委、教育部、科技部、財(cái)政部、人力資源社會(huì)保障部、市場(chǎng)監(jiān)管總局、國(guó)務(wù)院國(guó)資委等8個(gè)部門(mén)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(shí)現(xiàn)數(shù)字化網(wǎng)絡(luò)化,重點(diǎn)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(diǎn)行業(yè)骨干企業(yè)基本實(shí)現(xiàn)智能化?! ≈悄苤圃焓腔谛乱淮畔⒓夹g(shù)與先進(jìn)制造技術(shù)深度融合,貫穿于設(shè)計(jì)、生產(chǎn)、管理、服務(wù)等制造活動(dòng)各個(gè)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(jìng)爭(zhēng)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(lái)制造業(yè)發(fā)展的重大趨勢(shì)和核心內(nèi)容。2015年5月,國(guó)務(wù)院印發(fā)的《中國(guó)制造2025》,明確提出智能制造是今后我國(guó)制造業(yè)發(fā)展的主攻方向?! ‘?dāng)前,大數(shù)據(jù)、云計(jì)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(shí)也打破了勞動(dòng)力、資本、土地等有限供給對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的制約,為傳統(tǒng)制造業(yè)持續(xù)升級(jí)、轉(zhuǎn)型發(fā)展提供了基礎(chǔ)和可能?! ∧壳埃覈?guó)智能制造已經(jīng)由理念普及、試點(diǎn)示范進(jìn)入深入應(yīng)用、全面推廣的新階段,成為推動(dòng)制造業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的強(qiáng)勁動(dòng)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(lái)越多?! ?..
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精確的農(nóng)作物種植結(jié)構(gòu)信息對(duì)于評(píng)估和預(yù)測(cè)糧食產(chǎn)量及價(jià)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(yùn)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(guó)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(duì)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(guó)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(jí)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L(zhǎng)LC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(guò)程中協(xié)同進(jìn)化、彼此修正,實(shí)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(duì)研發(fā)的IDL有效性進(jìn)行了驗(yàn)證。研究表明,迭代深度學(xué)習(xí)IDL方法可同時(shí)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(guó)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(jià)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(guò)程中突出呈現(xiàn)出一系列遺留問(wèn)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(wàn)物,人類活動(dòng)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(guó)生態(tài)環(huán)境狀況公報(bào)》。從公報(bào)中了解到,土壤污染狀況詳查結(jié)果顯示,全國(guó)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(huì)“生病” 水污染和大氣污染是顯而易見(jiàn)的,因?yàn)槲鬯蛷U氣一旦排放出來(lái),很容易在變色的河水和變味的空氣中被人們所察覺(jué)。而土壤被污染的過(guò)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(huì)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(jué)中累積,如同一個(gè)“生物定時(shí)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(shí)到這里的土壤“生病了”。而此時(shí),人類已經(jīng)付出了慘痛的代價(jià)。 據(jù)2014年發(fā)布的《全國(guó)土壤污染狀況調(diào)查公報(bào)》顯示,全國(guó)土壤總超標(biāo)率為16.1%。污染物中,以無(wú)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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