活动介绍

基于物联网和传感器的清洁能源管理

立即解锁
发布时间: 2025-08-29 11:56:08 阅读量: 4 订阅数: 9
### 基于物联网和传感器的清洁能源管理 #### 1. 燃烧过程中的气体与参数传感 在煤炭燃烧过程中,多种气体和参数的准确传感对于提高燃烧效率、降低排放以及保障安全至关重要。以下是一些关键的传感技术: - **氧气传感器** - **顺磁传感器**:利用强磁场,通过两个充氮玻璃球的悬浮旋转,由光电池感应来测量氧气。这种方法不受可燃气体影响,能更准确反映情况,但安装气体采样系统会增加复杂性和响应时间。 - **氧化锆基电化学传感器**:使用空气预热器和省煤器,借助铂电极将氧气分离并吸收为电子和离子。 - **一氧化碳传感器** - **催化燃烧式传感器**:如催化珠传感器,通过涂有催化剂(如铂)的导电元件,当一氧化碳和其他可燃物在催化剂上氧化时,导电元件发热,电阻升高。常见于GE、ABB和Emerson/Rosemount等设备,但对二氧化硫导致的催化剂中毒敏感。Servomex生产的厚膜热敏电阻也基于催化燃烧原理,具有高精度和抗催化剂中毒能力。 - **红外吸收式传感器**:可分为抽取式和原位式。原位式设备如Rosemount和SICK采用气体滤波相关技术,能提供炉膛部分的可用平均值,但易受高颗粒含量和高温影响,需要信号滤波。使用可调谐二极管激光器作为光源是较新的发展,可提高高温区域的准确性和监测能力。 |传感器类型|工作原理|优点|缺点| | ---- | ---- | ---- | ---- | |顺磁传感器|强磁场使充氮玻璃球旋转,光电池感应|不受可燃气体影响,测量准确|需气体采样系统,增加复杂性和响应时间| |氧化锆基电化学传感器|铂电极分离吸收氧气| - | - | |催化燃烧式传感器|催化剂使导电元件电阻变化| - |对二氧化硫导致的催化剂中毒敏感| |红外吸收式传感器|红外吸收原理|可提供炉膛部分平均值|易受高颗粒和高温影响,需信号滤波| #### 2. 火焰、煤流、气流及其他参数传感 - **火焰检测** - **光学火焰探测器**:安装在每个燃烧器上,测量火焰的红外、可见和紫外光频率的振幅和频率(闪烁),用于改善燃烧过程。 - **ABB的Advisor系列火焰扫描仪**:除监测火焰存在外,还能提供火焰质量信息。 - **Flame Doctor®**:便携式诊断设备,利用现有火焰扫描仪信号识别故障燃烧器。 - **视频相机**:结合处理软件,可从火焰图像中获取更多关于火焰质量和一致性的信息。 - **煤流传感** - **传统方法**:使用煤到磨煤机的重量给料率作为监测指标,但难以准确检查各燃烧器的煤分布。 - **在线流量传感器**:多种技术可用于此目的,如ABB和Greenbank的PFMaster系统通过静电检测煤电荷并计算煤速度,用于平衡煤在燃烧器间的分布;PF - Flo使用静电互相关和微波共振方法测量煤的质量流量;EUtech的EUcoalflow和MIC的Coal Flow Analyzer利用微波信号测量煤流量。 - **气流传感** - **体积流量仪**:如文丘里流量计和皮托管,通过测量空气压力变化来监测气流,但需要额外的温度和压力测量以确定空气质量流量,且易受温度不均匀性影响。 - **热质量流量仪**:利用流动空气对热物体的对流冷却效应测量质量流量,在低流量时更准确,避免了文丘里管的压力降问题。 - **光学流量仪**:非侵入式,对外部因素不敏感,利用光的衍射现象监测气流。 - **软传感器**:如EUtech的“EUsoft air”,结合现有流量测量和物理系统气流模型,通过PLC实时生成数据并发送到DCS。 ```mermaid graph LR A[燃烧过程] --> B[火焰检测] A --> C[煤流传感] A --> D[气流传感 ```
corwn 最低0.47元/天 解锁专栏
赠100次下载
继续阅读 点击查看下一篇
profit 400次 会员资源下载次数
profit 300万+ 优质博客文章
profit 1000万+ 优质下载资源
profit 1000万+ 优质文库回答
复制全文

相关推荐

物联网_赵伟杰

物联网专家
12年毕业于人民大学计算机专业,有超过7年工作经验的物联网及硬件开发专家,曾就职于多家知名科技公司,并在其中担任重要技术职位。有丰富的物联网及硬件开发经验,擅长于嵌入式系统设计、传感器技术、无线通信以及智能硬件开发等领域。
最低0.47元/天 解锁专栏
赠100次下载
百万级 高质量VIP文章无限畅学
千万级 优质资源任意下载
千万级 优质文库回答免费看

最新推荐

数据聚类在金融领域的应用与实践

# 数据聚类在金融领域的应用与实践 ## 1. 随机块模型的谱聚类 谱聚类分类模型可分为判别式模型和生成式模型。当邻接矩阵可直接观测时,谱聚类分类模型属于判别式模型,它基于现有数据创建关系图。而生成式模型中,邻接矩阵不可观测,而是通过单个网络元素之间的条件关系概率性地开发和推导得出。 随机块模型是最流行的生成式模型之一,由Holland、Laskey和Leinhardt于1983年首次提出。Rohe、Chatterjee和Yu概述了分类方法,Lei和Rinaldo推导了该过程的性能界限,包括误分类率。随机块模型谱聚类是当前活跃的研究领域,其最新研究方向包括探索该模型如何放宽K - 均值聚类

数据科学职业发展与技能提升指南

# 数据科学职业发展与技能提升指南 ## 1. 数据科学基础与职业选择 数据科学涵盖多个核心领域,包括数据库、数学、编程和统计学。其业务理解至关重要,且存在需求层次结构。在职业选择方面,有多种路径可供选择,如分析、商业智能分析、数据工程、决策科学、机器学习和研究科学等。 ### 1.1 技能获取途径 技能获取可通过多种方式实现: - **教育途径**:包括攻读学位,如学士、硕士和博士学位。申请学术项目时,需考虑学校选择、入学要求等因素。 - **训练营**:提供项目式学习,可在短时间内获得相关技能,但需考虑成本和项目选择。 - **在线课程**:如大规模开放在线课程(MOOCs),提供灵活

灵活且可生存的单点登录与数据去重的数字取证分析

### 灵活且可生存的单点登录与数据去重的数字取证分析 #### 灵活且可生存的单点登录 单点登录(SSO)是一种让用户只需一次身份验证,就能访问多个相关系统或服务的技术。在传统的基于阈值签名的 SSO 方案中,灵活性存在一定局限。例如,在与 k + 1 个服务器进行登录过程时,之前基于阈值签名的方案里,k 值是在设置操作时由身份提供者决定,而非服务提供者,并且之后无法更改。 不过,有一种新的令牌发布方案具有灵活性,还能与非可生存的 SSO 保持兼容。如果服务提供者在验证令牌操作时将 k 设置为 0,用户就会像在传统非可生存的 SSO 中一样,与一个身份服务器执行 SSO 过程。 ###

基于置信序列的风险限制审计

# 基于置信序列的风险限制审计 ## 1. 风险限制审计基础 在选举审计场景中,我们将投票数据进行编码。把给 Alice 的投票编码为 1,给 Bob 的投票编码为 0,无效投票编码为 1/2,得到数字列表 $\{x_1, \ldots, x_N\}$。设 $\mu^\star := \frac{1}{N}\sum_{i = 1}^{N} x_i$,$(C_t)_{t = 1}^{N}$ 是 $\mu^\star$ 的 $(1 - \alpha)$ 置信序列。若要审计 “Alice 击败 Bob” 这一断言,令 $u = 1$,$A = (1/2, 1]$。我们可以无放回地依次抽样 $X_1

抗泄漏认证加密技术解析

# 抗泄漏认证加密技术解析 ## 1. 基本概念定义 ### 1.1 伪随机生成器(PRG) 伪随机生成器 $G: S \times N \to \{0, 1\}^*$ 是一个重要的密码学概念,其中 $S$ 是种子空间。对于任意仅对 $G$ 进行一次查询的敌手 $A$,其对应的 PRG 优势定义为: $Adv_{G}^{PRG}(A) = 2 Pr[PRG^A \Rightarrow true] - 1$ PRG 安全游戏如下: ```plaintext Game PRG b ←$ {0, 1} b′ ←A^G() return (b′ = b) oracle G(L) if b

机器学习中的Transformer可解释性技术深度剖析

### 机器学习中的Transformer可解释性技术深度剖析 #### 1. 注意力机制验证 注意力机制在机器学习中扮演着至关重要的角色,为了验证其在无上下文环境下的有效性,研究人员进行了相关实验。具体做法是将双向长短时记忆网络(BiLSTM)的注意力权重应用于一个经过无上下文训练的多层感知机(MLP)层,该层采用词向量袋表示。如果在任务中表现出色,就意味着注意力分数捕捉到了输入和输出之间的关系。 除了斯坦福情感树库(SST)数据集外,在其他所有任务和数据集上,BiLSTM训练得到的注意力权重都优于MLP和均匀权重,这充分证明了注意力权重的实用性。研究还确定了验证注意力机制有用性的三个关

医疗科技融合创新:从AI到可穿戴设备的全面探索

# 医疗科技融合创新:从AI到可穿戴设备的全面探索 ## 1. 可穿戴设备与医疗监测 可穿戴设备在医疗领域的应用日益广泛,涵盖了医疗监测、健康与运动监测等多个方面。其解剖结构包括传感器技术、连接与数据传输、设计与人体工程学以及电源管理和电池寿命等要素。 ### 1.1 可穿戴设备的解剖结构 - **传感器技术**:可穿戴设备配备了多种传感器,如加速度计、陀螺仪、光学传感器、ECG传感器等,用于监测人体的各种生理参数,如心率、血压、运动状态等。 - **连接与数据传输**:通过蓝牙、Wi-Fi、蜂窝网络等方式实现数据的传输,确保数据能够及时准确地传输到相关设备或平台。 - **设计与人体工程

机器学习模型训练与高效预测API构建

### 机器学习模型训练与高效预测 API 构建 #### 1. 支持向量机(SVM)基础 在简单的分类问题中,我们希望将样本分为两个类别。直观上,对于一些随机生成的数据,找到一条直线来清晰地分隔这两个类别似乎很简单,但实际上有很多不同的解决方案。 SVM 的做法是在每个可能的分类器周围绘制一个边界,直到最近的点。最大化这个边界的分类器将被选作我们的模型。与边界接触的两个样本就是支持向量。 在现实世界中,数据往往不是线性可分的。为了解决这个问题,SVM 通过对数据应用核函数将数据集投影到更高的维度。核函数可以计算每对点之间的相似度,在新的维度中,相似的点靠近,不相似的点远离。例如,径向基

虚拟现实与移动应用中的认证安全:挑战与机遇

### 虚拟现实与移动应用中的认证安全:挑战与机遇 在当今数字化时代,虚拟现实(VR)和移动应用中的身份认证安全问题愈发重要。本文将深入探讨VR认证方法的可用性,以及移动应用中面部识别系统的安全性,揭示其中存在的问题和潜在的解决方案。 #### 虚拟现实认证方法的可用性 在VR环境中,传统的认证方法如PIN码可能效果不佳。研究表明,登录时间差异会影响可用性得分,若将已建立的PIN码转移到VR空间,性能会显著下降,降低可用性。这是因为在沉浸式VR世界中,用户更喜欢更自然的交互方式,如基于手势的认证。 参与者的反馈显示,他们更倾向于基于手势的认证方式,这强调了修改认证方法以适应VR特定需求并

认知训练:提升大脑健康的有效途径

### 认知训练:提升大脑健康的有效途径 #### 认知训练概述 认知训练是主要的认知干预方法之一,旨在对不同的认知领域和认知过程进行训练。它能有效改善受试者的认知功能,增强认知储备。根据训练针对的领域数量,可分为单领域训练和多领域训练;训练形式有纸质和基于计算机两种。随着计算机技术的快速发展,一些认知训练程序能够自动安排和调整适合提高个体受训者表现的训练计划。 多数认知领域具有可塑性,即一个认知领域的训练任务能提高受试者在该领域原始任务和其他未训练任务上的表现。认知训练的效果还具有可迁移性,能在其他未训练的认知领域产生作用。目前,认知干预被认为是药物治疗的有效补充,既适用于痴呆患者,尤其