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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?！喟l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?？梢源┩父叻蹓m，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，...

市場監管總局部署開展城鎮燃氣安全排查整治工作

2021 - 12 - 17

市場監管系統城鎮燃氣安全排查整治動員部署視頻會議召開，部署開展市場監管系統城鎮燃氣安全排查整治工作?！　h深入學習貫徹習近平總書記關于防范燃氣安全風險的重要指示批示精神，落實全國城鎮燃氣安全排查整治動員部署電視電話會議要求，部署開展市場監管系統城鎮燃氣安全排查整治工作。總局黨組成員、副局長田世宏出席會議并講話。　　會議強調，燃氣安全涉及人民群眾切身利益，關系國家穩定發展大局，全系統要堅持人民至上、生命至上，切實增強政治敏銳性，強化風險意識，立足職責，舉一反三，標本兼治，切實開展城鎮燃氣安全排查整治工作?！　h要求，各地市場監管部門要主動擔當作為，制定本地區本部門燃氣安全專項排查整治工作方案，采取有針對性、務實管用的工作措施，著力開展燃氣壓力管道、液化石油氣瓶、壓力容器等燃氣相關特種設備安全排查整治。要建立長效機制，不斷提升壓力管道安全保障水平，加大燃氣具等產品安全風險和重大隱患排查整治力度，嚴厲打擊違法行為，高質量完成市場監管系統城鎮燃氣安全排查整治工作。　　總局有關司局、直屬單位負責同志，各省、自治區、直轄市和計劃單列市、副省級城市、新疆生產建設兵團市場監管局(廳、委)有關負責同志及部分市、縣有關同志共計2700余人參加會議。

東北地理所在農作物種植結構信息智能提取方法研究中取得進展

2021 - 12 - 29

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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