废液、污水等的排放严重污染大气和水资源,严重威胁人类生存环境。国家把可持续发展列为国策,环境保护将是21世纪的最大课题。空气和水的污染要得到控制,必须加强管理,而管理的基础是污染量的定量控制。
常规的基于状态的监视系统对在计量滑撬上串联或并联运行的传感器生成的参数值进行比较。 如果参数值的比较导致计算出的偏差值超出极限(例如,操作员指定的极限),则可能会发出警报。 但是,尽管常规的基于状态的监视系统可能会识别出传感器值之间的偏差超出了可容忍的极限,这表明一个传感器可能正在发生故障,但是这些系统无法识别出哪个传感器正在发生故障。 特定于设备的状态监视系统可能能够识别出更具体的故障源,但无法对测量系统进行全面了解并交叉比较所有相关的测量。
传统的流量监测系统,在传感器发生故障的情况下,就会使用传感器故障之前传感器的最后一个值来代替故障传感器的实时值。也就是说,在进行中的流量监视过程本质上保持动态的同时使用静态故障值,从而导致流量计算中潜在的不准确性,并导致生成错误测量报告,这既耗时又昂贵。此外,至少在使用最后的合格值的情况下,传感器可能随着时间的流逝而趋向于故障,导致最终的合格值包含显着的不确定性。
为了解决上述缺陷,计量引擎利用人工智能和神经网络来识别传感器故障。计量引擎可以存在于耦合到传感器的流量计算机上,在一些示例中,其它传感器可以包括但不限于温度传感器,压力传感器,气相色谱仪,密度计和其它用于流量监测和测量的各种传感器。计量引擎还可以存在于远离流量监控系统的物理位置的计算机或虚拟设备上,例如在使用流量监控系统的客户的中心局。
运用真尚有的流量计,专为密闭输送和其他需要高精度的应用而设计。该流量计具有出色的±0.1%高精度指标,流量校准后的量程比大于100:1,并且具有出色的长期测量性能。
基于Windows的软件提供实时高级监视和诊断,特殊选择的“向导”简化了现场启动,流量校准,模拟校准和频率输出测试。可以直接从仪表轻松访问测量信息,也可以远程访问。
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