晋中食品机械模型300MW凝汽式汽轮机模型水

名称:晋中食品机械模型300MW凝汽式汽轮机模型水

供应商:湖南双智模型制造有限公司

价格:面议

最小起订量:1/套

地址:湖南省长沙浏阳关口工业园

手机:15173188998

联系人:晏才荣 (请说在中科商务网上看到)

产品编号:203032593

更新时间:2023-06-05

发布者IP:114.232.177.72

详细说明

  污水处理厂模型 污水处理厂沙盘 城市污水处理沙盘模型 工业污水处理沙盘模型 一、概述 1、本实训装置系统主要包括: 建设一座主体规格为:长6.5米、宽3.5米、总高约1米的大型城市给排水工程及防洪系统仿真展示沙盘1套。 防洪系统仿真展示沙盘1套。长2米、宽2米。 根据具体的目标要求本展示沙盘分为①城市自来水输水系统与排水系统;②城市污水处理系统;③排涝系统等三个部分。 2、剖面展示。在本模拟装置中必不可少,采用多层的、纵横阶梯剖等综合剖形式布置,在剖面的设计和制作中,必须体现各构筑物的结构、原理、功能布置;必须与平面布置的各区域各装置紧密配合、相互补充等,阶梯式剖开。 3、装备目标要求中实际通水演示的全部设施设备;实际操作的执行机构和调节机构。 4、计一套PLC控制系统,根据需要,专门对本装置的主要设备进行操控。 二、展示目标 1. 从了解到熟悉并掌握城市给水水厂处理流程、设施设备、工作原理; 2. 从了解到熟悉并掌握城市给水管网的选择和布置、建筑给排水系统等; 3. 从了解到熟悉并掌握城市排水管沟的安排与布置、污水厂水处理流程、设施设备、工作原理等。 4.从了解到熟悉并掌握水闸的防潮、排涝、暴雨期洪水期间,泵站排水、水位升降等。 三、主要功能 1、本展示沙盘,主要要求具备两大功能: ★场景及原理演示区。以贵方提供的图纸为原型,进行缩小制作,要求场景逼真,工艺流程原理演示清晰,突出展示城市给排水及污水处理等相关要素和关键原理。 如自来水工程的原水处理工艺流程、增压输送、污水处理系统,以及水闸防潮、排涝等场景与设施设备原理演示。 2、根据具体内容和具体目标要求,本展示沙盘分成①城市自来水输水系统与排水系统;②城市污水处理系统;③排涝系统等三个区域。各个区域都有各自的具体功能目标 创意的幅度逐渐变小的一个重要原因,在教学过程中,还有一点需要引起注意的是:设计流程中对模型方案的评价往往是阶段性的,在设计开发过程中,设计师展开构想时要制作反映方案形象的概念模型,一般概念模型都使用成型较快,易于加工的材料制作草模,设计定案后的还需要内部展示模型,如果用立体的方式来对方案进行确认审核,具体来说就是制作模型,那么对设计方案的评价,不只停留在外观形象上,除了操作触感,视觉质感等感观方面的问题外,机构,构造上的问题以及在生产上的问题等都必须加以检讨,这就是必须借助于精密的能体现材质质感的评价模型来进行,这就要求在模型教学的课程计划必须涵盖企业对概念模型和评价模型这两方面的需求内容。 以新能源为主体意味着双高(高比例、高电力电子装备)特点明显,由于状态改变时序短、序列信号频域分布广、影响动态过程变量混杂,采用传统以固定参数为核心的静态模型对系统进行描述和求解比较困难,需建立适应大规模强随机性系统的高性能仿真计算能力。第三,快速协同。新型电力系统对快速协同能力提出了较高要求,随着电网上下游主体互动加强,电网管理工作内容和形式将发生频繁变化,需把握数据主线,通过提升企业数字化运营系统的灵活性和开放性,实现规划建设、物资供应、安全生产、资产财务等全链条感知和全面贯通,提升业务效率,进而促进管理变革。在常年观测归纳和演绎的基础上,电力行业积累了丰富经验、规则和知识,可描述电力基础设施外形结构、系统电气量状态变化、拓扑连接关系等,将这些知识融入人工智能算法模型,形成数据驱动、知识引导和物理建模的新型智能算法,并用知识表达来刻画数据所蕴含的规律,进而形机协同模式,这取决于构建涵盖电力系统海量多源数据、算法、应用的完整知识体系。数字电网知识表达体系新型电力系统高维、动态、不确定性给电网安全稳定运行带来巨大挑战,传统方法难以精准完整刻画和实时掌控庞大的电力系统,相比之下,数字电网的多重知识表达,将推动新型电力系统可观、可测、可控成为现实。通过数字电网的多重知识表达,可提取物理电网的特征规律,精准描述物理电网设备的形态、系统运行的趋势、人-机-物三元空间的关联关系,实现对物理电网最优的决策控制。在中国工程院院士潘云鹤提出的AI 2.0知识三种表达(知识的形象表达、知识的语言表达、知识的深度神经网络表达)的基础上,面向数字电网支撑的新型电力系统进行具象化丰富,多重知识表达主要有四种形式:数字电网知识的形象表达主要应用于描述物理电网设备的形态;数字电网知识的函数表达主要应用于描述电力系统电气量、非电气量各类数据的时序变化物理规律;数字电网知识的语言表达主要应用于描述电力系统人机物环的关联关系;数字电网知识的深度神经网络表达则作为一种有效的数据驱动工具,对上述三类应用实现补充和支撑,这样即可形成数据驱动、知识引导和物理建模相互统一的人工智能模型。