适用范围 适用于煤炭、焦碳、石油、生物质燃料及矿石等物质的空干基水分和全水分检测。检测样品13个，更适用于测试样品较多的用户。 符合标准 GB/T212-2008《煤的工业分析方法》 GB/T211-2017《煤中全水分测定方法》 GB/T30732-2014《煤的工业分析方法仪器法》 GB/T28731-2012《固体生物质燃料的工业分析方法》 GB/T28733-2012《固体生物质燃料全水分测定方法》 GB/T12496.4-1999《木质活性炭试验方法水分含量的测定》 技术特点 (1)采用符合国标的电热鼓风加热方式加热及风道设计，温度均匀且升温快，实现批量化试验。测试流程符合国标及CNAS实验室认可要求，测试结果准确可靠，可作为结算依据。 (2)自动化程度高:采用计算机实时通讯技术和自适应控制技术，将高精度进口电子天平集成到仪器的内部，结合一套自动称量机构，实现自动称量，自动送样，自动处理数据、结果计算、报表打印和存储等，实验过程自动控制。 (3)具有断电重启功能:仪器在短暂停电后，开机即可恢复上次试验，无需将上次全部样品实验报废。 (4)速度快，结果准:高自动化程度和新型加热方式，既可缩短测试时间、减少人为误差，又提高了测试准确度和效率，测定13个内水样品只需30分钟，减轻了操作人员的劳动强度。 (5)具有自动充氮装置，水分测试时可采用充氮干燥法。 (6)采用TCP网络通信协议，确定仪器通信无误码率。 (7)采用PT100测温探头，测温精度高，结果更准确。 (8)仪器上面增加显示屏显示天平数据，优化称样效率。 (9)分析测试系统:可连接本公司绝大部分煤质分析设备。可自动上传数据，生产报表。(用户可根据自身需求设计报表)。 (10)实时显示样重，具有断电记忆功能，突然断电不会丢失测试数据，通电即可继续完成试验。 技术参数 1.试样个数:13个/次或21个/次（可选） 2.试样质量:空干基水分:0.9-1.1g;全水分:10-12g 3.试验时间:分析水<35min;全水<60min(可按国标流程设定) 4.工作炉温:105~110℃ 5.控温精度:±1℃ 6.煤样粒度:空干基≤0.2mm;全水分≤6mm 7.最大功率:<2.0KW 8.主机尺寸:440*510*520

产品特性 1、金属部件：主要材质≥1.2mm镀锌钢板，环氧树脂静电喷涂，覆有耐用防化无铅涂层，保持高光洁度并 限度的降低腐蚀和湿气的影响。 2、前板及侧板：主要材质≥6mm亚克力板，耐候性 ，的抗化学品性能，不易老化，无色透明，通体透光，视觉舒适，美观大方。 3、七英寸液晶触摸屏显示，PLC控制，实时温湿度环境监控，风机监控，VOC浓度环境监控及一体化报警系统。 4、PSC风机，24伏电流，性能稳定，无火花静电。 5、过滤系统，按照颗粒大小选择排列分布，遵循ASTM标准，有效针对酸性气体和有机气体，吸附能力强，针对粒子采用高效HEPA过滤器，对大于0.3um的粒子，过滤效率达99.995%。 6、LED照明灯功率相当于25W的日光灯，不产生热量，安全并不影响实验环境温度，节能、环保、寿命长。 7、环氧树脂台面具有的化学稳定性， 的抗腐蚀性能，抗冲击性能好无破坏，耐高温性能，一体透芯，使用寿命长，不脱层，不膨胀、不龟裂。 优异性1、无需安装管道工程,安装便捷,废气不外排,新型环保。2、顶部根据实验需求可选配过滤模块系统,满足多种不同的实验。3、模块化过滤技术,完全吸附过滤实验产生的有害气体、颗粒粉尘等物质。4、无需消耗空调能耗,高效节省能源。5、可放置在桌面上或配置移动轮座,方便灵活,适用于任何复杂的实验地点。 工作原理 1、 进风口 空气可直接从实验室抽入通风柜，形成负压，稳定的面风速形成了一个天然的屏障来隔离用户和他们所操作的化学品。 2、过滤系统 风机系统将有毒有害气体往上吸入，经过过滤，返回洁净的空气到室内。柜体的优良的控制浓度可保证柜体内的化学气体不会返回室内，造成污染。 3、洁净实验室空气 根据不同操作配置不同过滤器，有效过滤有毒有害气体，净化实验室空气，去除化学品残留异味，提高实验室洁净等级。 4、净化周围空气 通风柜持续的过滤效率可有助于净化室内空气。 产品型号 产品参数 YB-DS800 规格尺寸：800*620*1245mm长宽高 内部尺寸：764*540*860mm 空气处理量：230m3/h 平均表面风速： 0.4-0.6m/s 电压：220V-240V 频率：50-60HZ 电流：2A 音量：52 dBA 功率：72W 操作孔类别：三角型（椭圆型、梯形） 分子过滤器：4组（每组2小块） 初效过滤器：1块 风机：1个 环氧树脂台面：1块 照明：LED照明灯1组 显示屏：七英寸液晶触摸屏 控制系统：1套 过滤器饱和报警系统：1套 温湿度报警系统：1套 电源线：1根 YB-DS1000 规格尺寸：1000*620*1245mm 内部尺寸：964*540*860mm 空气处理量：230m3/h 平均表面风速： 0.4-0.6m/s 电压：220V-240V 频率：50-60HZ 电流：2A 音量：52 dBA 功率：72W 操作孔类别：三角型（椭圆型、梯形） 分子过滤器：4组（每组2小块） 初效过滤器：1块 风机：1个 环氧树脂台面：1块 照明：LED照明灯1组 显示屏：七英寸液晶触摸屏 控制系统：1套 过滤器饱和报警系统：1套 温湿度报警系统：1套 电源线：1根 YB-DM1275 规格尺寸：1275*620*1245mm 内部尺寸：1240*540*860mm 空气处理量：690m3/h 平均表面风速： 0.4-0.6m/s 电压：220V-240V 频率：50-60HZ 电流：2A 音量： 52 dBA 功率：220W 操作孔类别：梯形（椭圆型、） 分子过滤器：6组（每组2块） 初效过滤器：3块 风机：3个 环氧树脂台面：1块 照明：LED照明灯1组 显示屏：七英寸液晶触摸屏 控制系统：1套 过滤器饱和报警系统：1套 温湿度报警系统：1套 电源线：1根 YB-DM1600 外部尺寸：1600*620*1245mm 内部尺寸：1565*540*860mm 空气处理量：690 m3/h 平均表面风速： 0.4-0.6m/s 电压：220V-240V 频率：50-60HZ 电流：5A 音量：55 dBA 功率：220W 操作孔类别：三角型（椭圆型、梯形） 分子过滤器：6组（每组2块） 初效过滤器：3块 风机：3个 环氧树脂台面：1块 照明：LED照明灯1组 显示屏：七英寸液晶触摸屏 控制系统：1套 过滤器饱和报警系统：1套 温湿度报警系统：1套 电源线：1根 YB-DL1600 外部尺寸：1600*790*1245mm 内部尺寸：1565*692*860mm 空气处理量：690 m3/h 平均表面风速： 0.4-0.6m/s 电压：220V-240V 频率：50-60HZ 电流：5A 音量：55 dBA 功率：220W 操作孔类别：三角型（椭圆型、梯形） 分子过滤器：6组（每组2块） 初效过滤器：3块 风机：3个 环氧树脂台面：1块 照明：LED照明灯1组 显示屏：七英寸液晶触摸屏 控制系统：1套 过滤器饱和报警系统：1套 温湿度报警系统：1套 电源线：1根

产品特点： 模糊PID控制器，控温准确波动小，带定时功能，时间设定值为99小时59分。 强制对流的风道系统能提高温度响应速度，改进温度均匀性和减少温度波动。 箱门内层有一层玻璃门，观察方便明了，玻璃门打开时，微风循环和加热自动停止，无温度过冲之弊。 镜面不锈钢内胆，电热管加热方式，加热速度快，使箱内均匀加热。 独立限温报警系统，超过限制温度即自动中断，保证实验安全运行不发生意外。(选配) 可配打印机或RS485接口，用于连接打印机或计算机，能记录温度参数的变化状况。(选配) ◆循环风扇可调 循环风扇三档可调，避免了试验过程中由于风量过大而导致样品的挥发； ◆智能触摸屏控制 采用4.3寸智能触摸屏，温度、时间等参数实时显示和设定，操作简单方便； 多段温度、时间等参数能同时设置与编程，可以进行温度升高的梯度控制，从箱内初始温度缓慢升温等功能，也可预设自动开机、待机与关机等功能； 具有程序设定功能，可预设8组每组8步运行程序，每组设置时间为0~5999分钟； ◆安全功能 独立限温报警系统，并声光报警提示操作者，保证安全运行不发生意外。（选配） 温度偏高或偏低及超温报警。 ◆ 紫外杀菌系统（选配） 可定期对箱体内部进行消毒，可有效杀灭箱体内循环空气中的浮菌，从而有效防止细胞培养期间的污染。

数据采集技术 可穿戴传感器是接触式传感器。加速度传感器测量运动加速度，心率、血压和血氧传感器检测心率、血压等生理数据。可将不同的传感器集成在智能手环、脚环、腰带等可穿戴设备中，以实现加速度、角速度和生理等数据的采集；物体和环境传感器是非接触式传感器，常见的物体传感器基于RFID技术，通常用于身份、物流等信息的识别。常见的环境传感器有声音传感器、磁力计、气压传感器、温湿度传感器和PM 2.5传感器等，实现各种环境信息的采集。 多模态传输技术 LPWAN (Low-Power Wide-Area Network，低功率广域网络) 在LPWAN技术出现以前，通信技术已经有多种类别，短距离的有wifi、蓝牙、zigbee等，长距离的则有2G、3G、4G、5G等，但是如果把这些无线通信技术按照功耗与传输距离这两个维度划分的话可以发现在功耗低、距离远这个范围的技术还欠缺，而LPWAN技术的出现正好弥补了这个短板。         LPWAN可分为两类：一类是工作于未授权频谱的LoRa、SigFox等技术；另一类是工作于授权频谱的基于蜂窝组网的通信技术，比如eMTC、LTE Cat-1、NB-IoT等。LPWAN 专为低带宽、低功耗、远距离、大量连接的物联网应用而设计。 最具前景的LPWAN技术——NB-IoT和LoRa： 物联网（IoT）应用需要考虑诸多因素，例如节点成本、网络成本、电池寿命、数据传输速率(吞吐率)、延迟、移动性、网络覆盖范围以及部署类型等，可以说没有一种技术可以满足IoT所有的需求。NB-IoT和LoRa两种技术具有不同的技术和商业特性，也是最有发展前景的两个低功耗广域网通信技术。这两种LPWAN技术都有覆盖广、连接多、速率低、成本低、功耗小等特点，都适合低功耗物联网应用。 LoRa （Long  Range）:     一个LoRaWAN网络架构中包含了终端、基站、NS(网络服务器)、应用服务器这四个部分。基站和终端之间采用星型网络拓扑，由于LoRa的长距离特性，它们之间得以使用单跳传输，终端节点可以同时发送信息给多个基站。基站则对NS和终端之间的LoRaWAN协议数据做转发处理，将LoRaWAN数据分别承载在了LoRa射频传输和TCP/IP上。 NB-IoT（Narrow Band Internet of Things） NB-IoT构建基于蜂窝网络，只消耗大约180KHz的带宽，可直接部署于GSM网络、UMTS网络或LTE网络。NB-IoT是IoT领域一个新兴的技术，支持低功耗设备在广域网的蜂窝数据连接。NB-IoT支持待机时间长、对网络连接要求较高设备的高效连接。 NB-IoT具备四大特点：一是广覆盖，将提供改进的室内覆盖，在同样的频段下，NB-IoT比现有的LTE网络增益提升20dB，覆盖面积扩大100倍；二是具备支撑海量连接的能力，NB-IoT一个扇区能够支持10万个连接，支持低延时敏感度、超低的设备成本、低设备功耗和优化的网络架构；三是更低功耗，NB-IoT终端模块的待机时间可长达10年；四是更低的模块成本，企业预期的单个接连模块不超过5美元。 数据分析技术 人工智能研究的各个分支，包括专家系统、机器学习、进化计算、模糊逻辑、计算机视觉、自然语言处理、推荐系统等。2012年以后，得益于数据量的上涨、运算力的提升和机器学习新算法（深度学习）的出现，人工智能开始大爆发。机器学习是一种实现人工智能的方法，深度学习是一种实现机器学习的技术。机器学习是用大量的数据来“训练”，通过各种算法从数据中学习如何完成任务。深度学习本来并不是一种独立的学习方法，但由于近几年该领域发展迅猛，一些其特有的学习手段相继被提出（如残差网络），因此越来越多的人将其单独看作一种学习的方法。深度学习的各种算法已成为行为识别主要应用的技术，传感器采集的各类信号，通过卷积神经网络、循环神经网络等分类，识别出坐、走、跑、跳、上下楼等日常行为，也可以实现对被监护者摔倒等异常行为的检测。

成果描述：本实用新型公开了一种便于信息采集的智能化翻耕机,包括牵引悬挂装置(1)、安装在牵引悬挂装置(1)上的机架(2)、设置在机架(2)下端面上的铧(3),所述机架(2)上还设置有安装座(4),所述安装座(4)上安装有土地信息采集装置(5),所述土地信息采集装置(5)包括犁地深度传感器、土壤养分传感器、土壤墒情传感器、pH值传感器,并且均为具有WiFi或者ZigBee或者RJ45接口的传感器,在传感器本体外套接有圆钢保护管(6),其探头外套接有橡胶保护套(7)。采用上述结构,可从而减少了现有技术中土地信息采集的难度,并降低了信息采集的成本,同时也能加速农业信息化生产的发展进程,从源头上解决农业信息采集的发展瓶颈。市场前景分析：本实用新型公开了一种便于信息采集的智能化翻耕机,包括牵引悬挂装置(1)、安装在牵引悬挂装置(1)上的机架(2)、设置在机架(2)下端面上的铧(3),所述机架(2)上还设置有安装座(4),所述安装座(4)上安装有土地信息采集装置(5),所述土地信息采集装置(5)包括犁地深度传感器、土壤养分传感器、土壤墒情传感器、pH值传感器,并且均为具有WiFi或者ZigBee或者RJ45接口的传感器,在传感器本体外套接有圆钢保护管(6),其探头外套接有橡胶保护套(7)。采用上述结构,可从而减少了现有技术中土地信息采集的难度,并降低了信息采集的成本,同时也能加速农业信息化生产的发展进程,从源头上解决农业信息采集的发展瓶颈。与同类成果相比的优势分析：国内领先

本发明基于压缩感知理论将将测量的信号通过1比特量化，去掉了之前被测信号能量为1的假设，通过循环迭代的公式最小化凸的替代函数，最终恢复出要测量的信号，相比于之前相关算法明显的提高的信号的恢复精度。

该系统采用数据采集专用终端对多种类、多型号便携式取证设备产生的音视频资料进行采集，实现电子证据采集自动化。采集终端设备具备接入设备认证、数据加密、时间校准以 及自动充电等功能，达到解放人力，提高执法办案人员工作效率的作用。可将执法场所监控视频抽取至统一音视频数据管理平台，与便携式取证设备对接处警、 执法现场等执法行为形成的音视频资料一起，共同形成完整的执法过程音视频管理资料库。 专用采集终端设备将数据采集到统一数据管理平台，各级不同用户根据权限通过统一的执法过程音视频管理系统实现数据共享。上级执法管理部门可实现跨区域跨级别执法资料的 查询、调用与统计，有效掌控一线民警的执法情况。执法监督部门可通过后台管理系统实时查看、监督执法过程音视频资料采集的及时性、 完整性、规范性，通过自动统计分析，对各单位执法规范化水平和执法办案人员工作绩效情 况进行量化统计。

本发明公开了一种外设部件互连标准接口的多功能采集控制装置。其第一外部接口和第二外部接口分别通过各自的PGA模块连到ADC模块的输入端,第三外部接口与ADC模块的第三输入端相连,FPGA模块通过DAC模块及差分模块分别与第三外部接口连接,第三外部接口通过光电耦合模块与FPGA模块连接,FPGA模块分别与第一、第二PGA模块、ADC模块及第三外部接口连接,FPGA模块通过PCI桥芯片最后连接到PCI总线上,电源模块给装置供电。本发明对三路模拟量输入,两路差分编码输入以及四路单端数字量输入传感器进行数据采集,而且提供两路模拟量输出,四对差分输出和两路数字输出接口来控制多种接口的外部设备。

项目成果/简介:数据采集技术可穿戴传感器是接触式传感器。加速度传感器测量运动加速度，心率、血压和血氧传感器检测心率、血压等生理数据。可将不同的传感器集成在智能手环、脚环、腰带等可穿戴设备中，以实现加速度、角速度和生理等数据的采集；物体和环境传感器是非接触式传感器，常见的物体传感器基于RFID技术，通常用于身份、物流等信息的识别。常见的环境传感器有声音传感器、磁力计、气压传感器、温湿度传感器和PM 2.5传感器等，实现各种环境信息的采集。多模态传输技术LPWAN (Low-Power Wide-Area Network，低功率广域网络)在LPWAN技术出现以前，通信技术已经有多种类别，短距离的有wifi、蓝牙、zigbee等，长距离的则有2G、3G、4G、5G等，但是如果把这些无线通信技术按照功耗与传输距离这两个维度划分的话可以发现在功耗低、距离远这个范围的技术还欠缺，而LPWAN技术的出现正好弥补了这个短板。       LPWAN可分为两类：一类是工作于未授权频谱的LoRa、SigFox等技术；另一类是工作于授权频谱的基于蜂窝组网的通信技术，比如eMTC、LTE Cat-1、NB-IoT等。LPWAN 专为低带宽、低功耗、远距离、大量连接的物联网应用而设计。最具前景的LPWAN技术——NB-IoT和LoRa：物联网（IoT）应用需要考虑诸多因素，例如节点成本、网络成本、电池寿命、数据传输速率(吞吐率)、延迟、移动性、网络覆盖范围以及部署类型等，可以说没有一种技术可以满足IoT所有的需求。NB-IoT和LoRa两种技术具有不同的技术和商业特性，也是最有发展前景的两个低功耗广域网通信技术。这两种LPWAN技术都有覆盖广、连接多、速率低、成本低、功耗小等特点，都适合低功耗物联网应用。LoRa （Long Range）:   一个LoRaWAN网络架构中包含了终端、基站、NS(网络服务器)、应用服务器这四个部分。基站和终端之间采用星型网络拓扑，由于LoRa的长距离特性，它们之间得以使用单跳传输，终端节点可以同时发送信息给多个基站。基站则对NS和终端之间的LoRaWAN协议数据做转发处理，将LoRaWAN数据分别承载在了LoRa射频传输和TCP/IP上。NB-IoT（Narrow Band Internet of Things）NB-IoT构建基于蜂窝网络，只消耗大约180KHz的带宽，可直接部署于GSM网络、UMTS网络或LTE网络。NB-IoT是IoT领域一个新兴的技术，支持低功耗设备在广域网的蜂窝数据连接。NB-IoT支持待机时间长、对网络连接要求较高设备的高效连接。NB-IoT具备四大特点：一是广覆盖，将提供改进的室内覆盖，在同样的频段下，NB-IoT比现有的LTE网络增益提升20dB，覆盖面积扩大100倍；二是具备支撑海量连接的能力，NB-IoT一个扇区能够支持10万个连接，支持低延时敏感度、超低的设备成本、低设备功耗和优化的网络架构；三是更低功耗，NB-IoT终端模块的待机时间可长达10年；四是更低的模块成本，企业预期的单个接连模块不超过5美元。数据分析技术人工智能研究的各个分支，包括专家系统、机器学习、进化计算、模糊逻辑、计算机视觉、自然语言处理、推荐系统等。2012年以后，得益于数据量的上涨、运算力的提升和机器学习新算法（深度学习）的出现，人工智能开始大爆发。机器学习是一种实现人工智能的方法，深度学习是一种实现机器学习的技术。机器学习是用大量的数据来“训练”，通过各种算法从数据中学习如何完成任务。深度学习本来并不是一种独立的学习方法，但由于近几年该领域发展迅猛，一些其特有的学习手段相继被提出（如残差网络），因此越来越多的人将其单独看作一种学习的方法。深度学习的各种算法已成为行为识别主要应用的技术，传感器采集的各类信号，通过卷积神经网络、循环神经网络等分类，识别出坐、走、跑、跳、上下楼等日常行为，也可以实现对被监护者摔倒等异常行为的检测。应用范围:家居智慧控制，提高舒适度：家庭生活状态统计和日常需求预测与推荐；多模态行为分析和数据采集和传输系统；多模态行为数据采集和分析平台；基于LoRaWAN/5G的工厂环境、农业大棚等环境监测系统。技术成熟度:通过中试

南京审计大学研发出疫情监控采集区块链系统，该系统已部署在中国电信、浪潮云等平台上。按照电子政务安全标准及规范对系统与数据进行严格的安全防护，并针对每个院校提供独立的前后台账号权限及数据管理权限，各院校申请开通管理员账号后导入师生信息即可快速完成业务启动和上线。系统可以实时采集在线师生的各种动态信息，达到快速部署、快速统计上报、实时在线监测防控的目标，并结合区块链技术保证疫情数据信息的防篡改和可追溯的能力。具体方案如下：（一）信息提报系统登录快速，使用简单，填报界面简洁明了。师生利用移动终端可以随时在线登录、随时填报自己的最新情况。（二）后台管理后台具有强大的管理功能，可以设定后台管理人员对不同单位、部门的上报信息进行管理，提醒当天尚未填报信息的人员，并进行数据的汇总、分析。系统极大程度提高了疫情监测和管理的效率。1、 信息填报查询能够实现对已隔离、疑似、确诊、接触史、症状等人员的查询；按照日期搜索未填报人员等功能2、 用户信息可以完成对学生、教职工等人员信息的快速导入和权限管理等功能3、 此外还可通过通知公告、基础信息、系统管理等模块完成对界面通知、表单维护、机构角色数据字典等功能，实现对疫情填报信息和数据的管理和定义。（三）链浏览器1、所有用户填报信息全部存储在链上，由Txhash和Block id进行标识。 2、所有链上数据可解密，便于追溯。（四）可视化管理驾驶舱>>>点击查看全文<<<