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        2022 - 04 - 18
        物位是工業過程監控的重要目標參數之一,各種罐體、料倉、水池等的連續物位測量中,由于現場工況千差萬別,很難有能滿足所有工況應用的物位儀表。其中,在非接觸測量儀表中,雷達和超聲波兩種原理物位計應用非常廣泛。那么,雷達物位計和超聲波物位計區別在哪里?這兩種的測量原理究竟是什么?雷達物位計和超聲波物位計相比各自的優勢是什么呢?今天,就這些問題和大家講解一下這兩種物位計。超聲波物位計我們一般把聲波頻率超過20kHz的聲波稱為超聲波,超聲波是機械波的一種,即是機械振動在彈性介質中的一種傳播過程,它的特征是頻率高、波長短、繞射現象小,另外方向性好,能夠成為射線而定向傳播。超聲波在液體、固體中衰減很小,因而穿透能力強,尤其是在對光不透明的固體中,超聲波可穿透幾十米的長度,碰到雜質或界面就會有顯著的反射,超聲波測量物位就是利用了它的這一特征。在超聲波檢測技術中,不管哪種超聲波儀器,都必須把電能轉換超聲波發射出去,再接收回來變換成電信號,完成這項功能的裝置被稱為超聲波換能器,也稱探頭。工作時,超聲波換能器置于被測物上方,向下發射超聲波,超聲波穿過空氣介質,在遇到被測物表面時被反射回來,又被換能器所接收并轉換為電信號,電子檢測部分檢測到這一信號后將其變成物位信號進行顯示并輸出。雷達物位計與超聲波物位計工作模式相同,雷達物位計同樣采用發射-反射-接收的工作模式,不同是雷達超聲波物位計的測量主要依賴超聲波換...
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        2022 - 05 - 12
        近年來,隨著化工行業的不斷發展,對于罐區物位的準確、安全、穩定等性能要求也越來越高對,非接觸式雷達物位計依靠其自身優勢被越來越廣泛的應用到煉油廠罐區固液體的測量中。一、非接觸式雷達物位計的應用原理及使用工況非接觸式雷達物位計,是一種新型的可靠性能高的液位測量儀表。它通過天線向被測液體發送微波,通過反射回來的時間和頻率得出液位值,不需要接觸液體,內部檢測元件不會受到液體的腐蝕,從而增加了其使用的壽命。同時,雷達物位計所發出的微波是一種電磁波,不需要傳播介質并且能夠穿透煙霧或者蒸汽等,從而有效地保證了其測量數據的精確性。原理:發射到儲罐的微波信號從物料表面反射回來,通過測量信號發生到接收的時間或頻率差值,得出物料的物位高度。1.適用于腐蝕性強,衛生無菌等惡劣過程工況;2.適用于不同過程條件下的儲罐,反應釜和過程罐;3.適用于精度要求很高的計量場合。二、非接觸式雷達物位計在煉油廠罐區的優勢與其他液位測量儀表相比,非接觸式雷達物位計的優勢十分明顯,它采用的先進算法、高頻率、調試簡單、連接方便等使得它的應用較為廣泛。     優勢一:先進算法 ,微振動分析和回波處理技術,通過這個技術可以確保物位能夠得到精確的測量和有效的跟蹤及檢測。優勢二:調試簡單;顯示屏可是直觀看到測量波形,通過波形,可以輕松判斷儀表的工作狀態。優勢三:高頻率;保證儀表的波...
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        2022 - 06 - 08
        物位是工業過程監控的重要目標參數之一,各種罐體、料倉、水池等的連續物位測量中,由于現場工況千差萬別,很難有能滿足所有工況應用的物位儀表。其中,在非接觸測量儀表中,雷達和超聲波兩種原理物位計應用非常廣泛。那么,雷達物位計和超聲波物位計區別在哪里?這兩種的測量原理究竟是什么?雷達物位計和超聲波物位計相比各自的優勢是什么呢?今天,就這些問題和大家講解一下這兩種物位計。超聲波物位計我們一般把聲波頻率超過20kHz的聲波稱為超聲波,超聲波是機械波的一種,即是機械振動在彈性介質中的一種傳播過程,它的特征是頻率高、波長短、繞射現象小,另外方向性好,能夠成為射線而定向傳播。超聲波在液體、固體中衰減很小,因而穿透能力強,尤其是在對光不透明的固體中,超聲波可穿透幾十米的長度,碰到雜質或界面就會有顯著的反射,超聲波測量物位就是利用了它的這一特征。在超聲波檢測技術中,不管哪種超聲波儀器,都必須把電能轉換超聲波發射出去,再接收回來變換成電信號,完成這項功能的裝置被稱為超聲波換能器,也稱探頭。工作時,超聲波換能器置于被測物上方,向下發射超聲波,超聲波穿過空氣介質,在遇到被測物表面時被反射回來,又被換能器所接收并轉換為電信號,電子檢測部分檢測到這一信號后將其變成物位信號進行顯示并輸出。雷達物位計與超聲波物位計工作模式相同,雷達物位計同樣采用發射-反射-接收的工作模式,不同是雷達超聲波物位計的測量主要依賴超聲波換...
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        物聯網和工業4.0在創建未來數字工廠中的作用

        發布日期: 2022-03-01
        瀏覽人氣: 422

          物聯網是工業4.0戰略的關鍵部分,該戰略致力于創建靈活且互聯的數字工廠,促進系統所有部分之間的通信。


          物聯網是工業4.0戰略的關鍵部分,該戰略致力于創建靈活且互聯的數字工廠,促進系統所有部分之間的通信。


          與前三場革命一樣,工業4.0旨在利用最新技術改變制造業。這一次,是先進的信息和通信技術創造了物聯網。工業4.0將物聯網與人工智能、機器學習和機器人技術相結合,以實現制造業的數字化。


          物聯網是工業4.0戰略的關鍵部分,該戰略致力于創建靈活且互聯的數字工廠,促進系統所有部分之間的通信。當今物聯網、人工智能和大數據等技術的最佳方面是它們的應用范圍。這些技術適用于工廠車間以及規劃和管理等其他領域。制造商甚至可以將客戶和業務合作伙伴整合到價值和業務流程中。


          如您所見,工業物聯網(IIoT)具有改善制造業的巨大潛力。如今,幾乎所有工廠都使用自動化和機器人。人工智能的使用也在加速,這提高了自動化和制造效率。隨著制造商尋找擁抱物聯網和工業4.0的方法,到2027年,智能制造市場的價值預計將達到2282億美元。以下是該行業朝著這一目標邁進的一些方式。


          制造自動化中的物聯網

        物聯網和工業4.0在創建未來數字工廠中的作用

          網絡物理系統(CPS)是工業4.0所設想的智能工廠的核心。CPS是在制造的所有部分使用傳感器和軟件的系統。這些部分可能是機器、車輛、路線、庫存和廠房本身。傳感器記錄并保存數據,然后由計算機處理以做出決策。這些決策通過執行器和人機界面(HMI)直接影響物理系統。


          CPS改進了使用工業物聯網的自動化機器。常規的自動化機器使用該軟件隔離工作。相比之下,CPS收集并與工廠的所有資產和區域共享數據。云計算用于分析這些數據以做出優化系統的決策。企業還可以根據之前的結果使用AI和ML進行更智能的優化。


          CPS和IoT相輔相成,打造智能工廠。這些具有競爭力的工廠減少了停機時間,提高了效率,創造了更好的產品,并提高了生產力。在制造業中實施物聯網的工廠報告成本降低和質量提高。


          物聯網和工業4.0的三大優勢


          預測性維護


          維護是任何工廠經理最頭疼的問題。與之相關的停機時間和成本可能證明是昂貴的。常規維護的經典方法效率低下,增加了機床破損和磨損的風險,進而增加了成本。

        物聯網和工業4.0在創建未來數字工廠中的作用

          預測性維護系統使用物聯網獲取有關每個在役資產的實時信息。根據這些信息,系統預測資產維護的時間。制造工廠具有相互關聯的系統,其中有多種因素在起作用。一個位置的負載、設計和過程更改會影響整個工廠。基于物聯網的預測性維護和云計算在這種情況下非常有用。該系統使用來自工廠周圍資產的數據來預測維護需求。


          帶有物聯網的智能維護管理系統也可以使用人工智能和機器學習。這些可以考慮所有系統對制造的影響,以便隨著時間的推移做出更好的準確預測。


          預測性維護因其對底線的影響而受到特別關注。根據麥肯錫的一份報告,預測性維護可以降低10-40%的成本和50%的停機時間。這些改進會影響工廠效率,甚至會降低間接成本。為了保持競爭力,明天的數字化工廠將不可避免地發現預測性維護。


          智慧物流管理


          在Covid-19大流行期間,制造業面臨著前所未有的條件,包括社交距離要求、工人短缺和勞動力規模限制。所有這些條件都極大地影響了工廠和倉庫。


          物流是任何企業的命脈。當多個行業的物流面臨挑戰時,世界遭受了供應鏈中斷。這些巨大的中斷要求向更智能的物流管理邁進。


          工廠可以在物流的許多領域使用物聯網。從庫存和物料搬運到內部運輸和運輸,物聯網可以幫助提高物流管理的準確性和效率。物聯網在這些領域提供幫助的主要方式是通過資產的實時位置和狀況數據。這有助于優化使用和庫存庫存、更好的資產跟蹤和材料處理系統,減少事故和資產損失。有關生產和運輸的信息可以與合作伙伴和客戶共享。


          亞馬遜的倉庫使用物聯網和機器人技術來優化他們的系統,人類與互聯機器人協同工作。將人與技術相結合的方法使亞馬遜成為倉儲領域的領導者。預計其他企業將遵循他們的成功模式向前發展。隨著工業4.0的發展,預計從2021年到2030年,預測性維護市場將以31%的復合年增長率增長。


          大數據和云計算


          實時數據收集是數字工廠和采用物聯網的關鍵優勢。所有工廠資產上的傳感器收集大量有價值的數據。這些數據可以提供有關工廠績效的重要見解。


          目前,只有一小部分數據實際上被用于決策。這些決策可能與生產、庫存水平或預測的變化有關。借助云計算和大數據,企業可以從數據中產生無價的洞察力。


          工廠中的物聯網和CPS可確保您擁有來自所有系統的數據。云計算將這些數據轉換為有用的信息。通過可視化和相關性分析,可以識別問題并針對原因創建假設。實施為解決問題而創建的解決方案以檢驗假設。AI用于計算變化的影響和參數的最佳范圍。這種數據流和高級分析有助于解碼復雜的制造流程和系統。


          數字工廠的未來:IIoT和工業4.0


          IIoT和工業4.0正在為制造業創造新的機遇和可能性。數字工廠是制造業的未來,早期采用者將具有優勢。盡管如此,重要的是要記住,其中許多技術都在不斷改進。企業必須提前計劃并制定技術采用戰略以保持競爭力。


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