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一種菜地
雨水
徑流自動分階段連續定時采樣器
本實用新型公開了一種菜地雨水徑流自動分階段連續定時采樣器。該采樣器初期徑流收集啟動裝置由兩個雨水感應器、一個液位控制臺組成;暴雨期間不同時段的徑流水質情況通過核心電路控制單元控制采樣間隔時間,定時啟動關閉時間及液位感應器高度,以適應暴雨期間不連續降雨情況的采樣;取樣槽中間設置硅膠管滯留廢液槽,各時段樣品不受上一時段樣品影響,水樣采集更為準確,能更加精確監測到徑流水質受暴雨影響的時間過程。該裝置自動化程度高,可以實現對一次降雨過程菜地雨水徑流的自動分階段,間歇性連續采樣。
浙江大學
2021-04-13
壓縮機全生命周期
管理
系統
本項目提供壓縮機全生命周期管理系統,建立模塊化、集成化數據環境,面向于往復壓縮機、隔膜壓縮機,服務于石油化工、加氫站、儲氣庫、船舶動力等行業主要包括: 設計規劃階段——壓縮機整體方案設計,壓縮機結構形式設計,核心部件材料遴選分析,啟/停流程設計,安全控制策略設計等; 運行工作階段——壓縮機運行數據實時采集、遠程動態展示,核心部件狀態監測與故障診斷,監測診斷一體式/分體式硬件與軟件系統開發; 檢修維護階段——零部件維修預警、壽命預測,可視化維修方案、維修模型、維修視頻,壓縮機及其輔助系統、零備件信息數字化管理平臺。 關鍵技術一:壓縮機性能計算技術與選型設計技術 基于 Windows 平臺,遵循結構化、模塊化原則,采用 QT 框架、C++語言編制交互設計軟件,可實現往復壓縮機物性計算、熱力計算、動力計算、設計校核復算、平衡計算、產品系列化自動匹配、多工況計算七項功能于一體,可實現往復壓縮機機組設計計算、選型、零部件管理一體化功能。現階段已授權發明專利 1 項,軟件著作權 1 項。 關鍵技術二:壓縮機狀態監測與故障診斷技術及設備 針對壓縮機核心零部件構建相應狀態監測方案與故障診斷方法,包括:①集成氣缸內熱力過程特征和閥片聲發射信號的診斷方法,基于氣閥聲發射信號獲得氣閥故障的特征參數和反映故障程度的量化指標,診斷不同類型氣閥故障;②基于活塞桿應變重構 pV 圖方法的往復壓縮機氣閥無損故障診斷方法,基于活塞桿應變重構壓力-容積圖(p-V圖)的無損監測方法,為傳統侵入式方法破壞氣缸完整性帶來安全隱患的問題提供解決方案;③十字頭銷磨損、活塞桿松動的故障診斷方法,對不同程度十字頭銷磨損、活塞桿松動故障進行模擬試驗,對比時頻域分析研究十字頭銷磨損、活塞桿松動的故障機理、聲發射信號和振動信號特征,提取故障特征識別故障程度;④基于壓縮機內油-氣壓力“伴隨”關系,國內外首次提出了集成聲發射與油-氣壓無損監測的隔膜壓縮機狀態監測新方法,進一步根據油-氣壓力“伴隨”關系的失調追溯故障根源;⑤基于增量式編碼器的往復壓縮機軸系扭振測試方法,基于增量式編碼器構建了往復式壓縮機扭振測試系統,為傳統方法在現場實際應用時難于實施提出解決方案;⑥壓縮機氣流脈動和振動模態分析技術,隔振結構設計、管路結構設計,提供機組振動測試、診斷以及改進方案。 本項關鍵技術現階段已授權國內發明專利 4 項,申請國際專利 2 項、國內發明專利10 項;應用于中海油海洋平臺天然氣壓縮機;開發壓縮機故障診斷儀,已在某加氫站壓縮機調試中成功檢測出氣閥泄漏、膜片運動失效、活塞環磨損、溢油閥閥芯磨損等嚴重故障。 關鍵技術三:壓縮機數據共享與健康管理云平臺 構建壓縮機及其輔助系統、零備件信息數字化管理平臺;構建壓縮機熱力-動力-應力-壽命分析模塊,集成監測數據評價機組運行狀態;基于故障診斷技術,建立機組現場監測數據與健康/故障狀態信息實時共享平臺,打破機組現場與遠程管理者之間的技術壁壘;實現壓縮機核心部件維修預警、壽命預測,交互 GUI 界面集成可視化壓縮機維修維保手冊、指導視頻、三維模型;壓縮機全生命周期管理,顯著提高運維效率和管理水平。
西安交通大學
2025-02-08
山地小城鎮合建分流式排
水管
道系統關鍵技術
本新技術為綠色智能新型城鎮市排水系統,包括一種新型雙層排水管道、雙 層檢查井和智能截流控制系統。其技術創新為將目前采用兩條管線分別輸送雨水 和污水變革為采用一條管線分流輸送、且可對前期雨水進行智能截流的新型系統。
重慶大學
2021-04-11
一種利用收集空調冷凝水和
雨水
的節水灌溉系統
本實用新型公開了一種利用收集空調冷凝水和雨水的節水灌溉系統,包括有冷凝水集水箱、雨水收集池,冷凝水集水箱的進水口連接空調冷凝水排水總管道,冷凝水集水箱的出水口通過連接管與雨水收集池連接,雨水收集池的灌溉供水通過供水管與供水壓力控制器連接,灌溉供水經供水壓力控制器調節水壓后一個分支通過低壓灌溉水管與低壓灌溉末端連接,另一個分支通過高壓灌溉水管與高壓灌溉末端連接。本實用新型利用夏季空調在制冷運行時產生的冷凝水和收集的雨水供給節水灌溉系統。實現水資源的充分利用,同時避免冷凝水無序排放造成的室內或室外環境的
安徽建筑大學
2021-01-12
健康
管理
如何為身處激烈競爭環境的員工疏解精神壓力、降低亞健康比例、預防職業疾患、遠離流行疾病,從而有效實施企業人才發展規劃、降低醫療費用支出,最終實現企業效益和社會效益雙贏,已成為現代企業管理者最關注的戰略性課題。 2017年,外投人力隆重推出健康管家服務,為您的健康管理分憂,也為您的企業發展分憂。 健康管理的三大服務體系 以“端(設備)+大數據+移動互聯網”為工具,滿足“私享+定制+健康”為目標,提供個人專享“全生命周期的健康管理服務體系”。 智能健康體系 通過網絡以線上(Online)形式提供相關智能健康服務,包括:健康數據動態監測,健康指標預警、線上健康咨詢、線上就醫預約服務等。 技術支持體系 醫療技術支持體系,由專業的醫學團隊查看健康數據,分析數據,做出評估。 醫療服務體系 以線下(Offline)服務和活動為主題,提供專屬健康管理師、私人醫生、專家門診、就醫服務、慢病管理等相關健康醫療服務。 全周期無縫式健康管理解決方案 就醫服務: 診前、診中、診后專家預約;全程導診;住院治療;專家手術預約服務。掌握協和醫院、301醫院、阜外心血管醫院、腫瘤醫院、中醫醫院等近50家三甲及專科醫院的專家醫療資源。 體檢: 全國范圍多家體檢機構任選,為外投客戶定制專屬體檢服務,含癌癥篩查、三高篩查等高端項目。 健康管家: 專職企業健康管理師定期巡視駐場,接受員工現場醫學咨詢,答疑解惑,員工生理指標分類管理。 電子檔案: 數字化健康管理系統,為客戶長期監控身體狀態和就醫診斷提供基礎數據。 健康沙龍: 約請知名專家定期舉辦保健養生、慢性病調理維護、常見病預防與治療等系列健康講座。 智能健康: 實時采集健康數據并上傳云端,健康管理由被動變為主動,線上采集分析,線下服務遞進,打造完整服務閉環。
北京外投人力資源有限公司
2022-02-25
頻譜
管理
海格通信頻譜管理緊跟國際無線電監測技術發展動向,研發先進的無線電監測設備和系統,能為客戶提供一攬子的系統解決方案,滿足無線電管理部門需求。主要產品包括無線電監測接收機、測向系統及頻譜管理軟件等。頻段覆蓋短波、超短波、微波及Ku頻段。產品已經進入無委、廣電、鐵路、海監等多個領域。
廣州海格通信集團股份有限公司
2021-02-01
資產
管理
國投資產管理有限公司是國家開發投資公司專門從事資產管理業務的全資子公司,是國家開發投資公司金融服務業板塊的重要組成部分和結構調整的平臺。公司成立于2001年4月,注冊資本金6.5億元人民幣。 公司作為國家開發投資公司專門從事資產管理業務的全資子公司,在主要服務于國家開發投資公司的資產結構調整優化過程中,建立了專門的資產管理制度、運作流程、風險防范體系,積累了豐富、獨特的項目運作經驗和能力。通過對不良資產和非主業資產進行集中處置,加速變現,減少損失,有效地支持了國家開發投資公司主業,在國家開發投資公司資產結構持續優化方面發揮了積極作用。十多年來,公司通過采取多種綜合手段,累計處置資產132余億元,處置項目1200余個。 公司在十多年的工作實踐中積極探索,不斷創新,建立了較為完善的資產處置業務網絡、中介服務網絡和資產退出通道。充分利用國家開發投資公司良好的公眾形象,與中央企業、地方大型企業集團建立業務聯系,形成覆蓋全國的業務網絡;借助自身優勢,組織包括中介機構在內的各種資源,提供資產處置管理流程、人力資源、信息網絡的服務;與產權交易所、拍賣行、國內外投資基金等機構建立廣泛的業務合作,逐步建立資產營銷網絡。 公司的宗旨是:根據國務院國資委國有資產結構調整的總體要求和結構調整優化的規劃,采取多種方式,實現不良資產和非主業資產有計劃的退出,維護國有資產權益,為做強做優國投主業提供保障。
國家開發投資集團有限公司
2021-02-01
基金
管理
深圳市創新投資集團現管理45家商業化基金,管理基金總規模為19.21億元人民幣。其中包括直接委托深創投集團管理的基金37家,規模總計為8.65億元人民幣,有限責任基金5家,規模總計為5.5億元人民幣,有限合伙基金3家,規模總計為5.06億元。深創投所管理的商業化基金形式多樣,且管理方式靈活。商業化基金多采取委托深創投集團直接管理的方式,根據不同的原則收取相應的管理費。此外,也有與深創投集團共同成立管理公司進行合作管理,或采取有限合伙企業方式進行合作的管理模式。商業化基金多投資于深創投集團所投資的各行業及各類型項目,且已獲得較為滿意的投資收益。
深圳市創新投資集團有限公司
2021-02-01
《山東省科研誠信
管理
辦法》印發!
《管理辦法》共六章二十四條、一附件。
山東省科學技術廳
2024-09-14
基于卷積神經網絡的給
水管
網多點漏損定位方法及其裝置
本發明公開了一種基于卷積神經網絡的給水管網多點漏損定位方法,包括以下步驟:對供水管網壓力數據進行采集,將采集的供水數據分為訓練樣本和測試樣本;將各個樣本歸一化,歸一化后的訓練樣本輸入到卷積神經網絡模型中進行訓練,得到卷積神經網絡模型,歸一化后的測試樣本對卷積神經網絡模型進行測試,保存訓練好的卷積神經網絡模型;實時數據歸一化后輸入到訓練好的卷積神經網絡模型中,通過訓練好的卷積神經網絡模型來得到預測結果;將預測結果對比標簽索引,判斷漏損。本發明還公開一種基于卷積神經網絡的給水管網多點漏損定位裝置。本發明
安徽建筑大學
2021-01-12
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