气站的心声—挂上RFID电子标签,拴住气瓶保平安

面对瓶装燃气带来的安全隐患,物联网技术成为气瓶安全管理的关键。气站采用RFID电子标签替代二维码,解决了仿造、磨损等问题,实现气瓶全球唯一编码,确保气瓶安全合法流通。RFID标签具防伪、耐油污特性,尤其阿贝力特的专利标签易于安装、可重复使用,成为气站优选。

在我国,城乡结合部、餐饮行业及天然气还没有普及到的广大乡镇、农村还大量使用瓶装燃气。而从近来燃气安全事故分析,很大一部分燃气安全事故是由瓶装燃气造成的。而气瓶用于盛装液化气的特种设备,其流通由专业的气瓶充装单位和燃气经营企业作为起始点,气瓶安全的责任主体也是气站。作为正规气站,他们购置新瓶、销售液化气、运送给用户、回收空瓶、加气后继续销售给用户,在这个循环流程中,气瓶可重复使用,就会出现新瓶换成旧瓶的情况。因气瓶使用环境所致,新瓶逐渐被油污覆盖,肉眼无法识别钢印,导致“翻新瓶”、“过期瓶”、“报废瓶”等各种问题瓶钻了漏洞,大肆流转了起来,这些“带病”气瓶更容易因阀门老化漏气酿成爆炸事故。所以如何保证安全合法气瓶流通,自动识别非法报废气瓶并禁止非法气瓶充气,需要应用物联网技术进行自动监管是气站、用户、监管部门的一致需求。
在气瓶监管方案中,为气瓶安装“电子身份证”,通过物联网技术实现自动识别气瓶身份对非法气瓶限制充气是最有效手段。其中有企业为气瓶安装了二维码标签。一位气站管理者在使用过几年二维码后,吐槽几个问题:一是在充气发现有“重码”、“仿造码”;二是自己花了一百多元购置的新瓶,花了钱却不知去向;三是每次年检回来的瓶子,原有二维码标签中有60%的损坏,所以又要重新安装,再次投入大量人力和财力。该气站人员也提到“现在市面黑气横行,燃气安全事故频发,挣钱虽然要紧,社会责任安全也是很要紧的”,“我们想管好自己的瓶,做好自己的生意,所以自愿更换掉二维码,改用RFID电子标签”。
该气站管理者通过考察了解到RFID电子标签相对于二维码具备独特的技术优势:1.全球编码唯一性,可防伪,能够真正做到一瓶一签制;2.内含RFID芯片,表面油污不影响识读。在众多RFID标签中通过对比了解到阿贝力特的发明专利“挂在钢瓶上的电子标签”更具独特性:手工一拉一锁10秒钟可完成安装,可减少人力成本,并能够快速投入安装使用;可重复使用、使用寿命能够达到10年,瓶子报废了,电子标签还能取下继续使用;在替换二维码标签的过度阶段还可以在RFID表面刷二维码,做到“有里有面、内外兼顾”。综合考虑后,认为此款标签真正从气站使用者角度出发,适合气站应用,确保气瓶安全的最佳选择。
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【SCI复现】含可再生能源与储能的区域微电网最优运行:应对不确定性的解鲁棒性与非预见性研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕含可再生能源与储能的区域微电网最优运行展开研究,重点探讨应对不确定性的解鲁棒性与非预见性策略,通过Matlab代码实现SCI论文复现。研究涵盖多阶段鲁棒调度模型、机会约束规划、需求响应机制及储能系统优化配置,结合风电、光伏等可再生能源出力的不确定性建模,提出兼顾系统经济性与鲁棒性的优化运行方案。文中详细展示了模型构建、算法设计(如C&CG算法、大M法)及仿真验证全过程,适用于微电网能量管理、电力系统优化调度等领域的科研与工程实践。; 适合人群:具备一定电力系统、优化理论和Matlab编程基础的研究生、科研人员及从事微电网、能源管理相关工作的工程技术人员。; 使用场景及目标:①复现SCI级微电网鲁棒优化研究成果,掌握应对风光负荷不确定性的建模与求解方法;②深入理解两阶段鲁棒优化、分布鲁棒优化、机会约束规划等先进优化方法在能源系统中的实际应用;③为撰写高水平学术论文或开展相关课题研究提供代码参考和技术支持。; 阅读建议:建议读者结合文档提供的Matlab代码逐模块学习,重点关注不确定性建模、鲁棒优化模型构建与求解流程,并尝试在不同场景下调试与扩展代码,以深化对微电网优化运行机制的理解。
个人防护装备实例分割数据集 一、基础信息 数据集名称:个人防护装备实例分割数据集 图片数量: 训练集:4,524张图片 分类类别: - Gloves(手套):工作人员佩戴的手部防护装备。 - Helmet(安全帽):头部防护装备。 - No-Gloves(未戴手套):未佩戴手部防护的状态。 - No-Helmet(未戴安全帽):未佩戴头部防护的状态。 - No-Shoes(未穿安全鞋):未佩戴足部防护的状态。 - No-Vest(未穿安全背心):未佩戴身体防护的状态。 - Shoes(安全鞋):足部防护装备。 - Vest(安全背心):身体防护装备。 标注格式:YOLO格式,包含实例分割的多边形坐标和类别标签,适用于实例分割任务。 数据格式:来源于实际场景图像,适用于计算机视觉模型训练。 二、适用场景 工作场所安全监控系统开发:数据集支持实例分割任务,帮助构建能够自动识别工作人员个人防护装备穿戴状态的AI模型,提升工作环境安全性。 建筑与工业安全检查:集成至监控系统,实时检测PPE穿戴情况,预防安全事故,确保合规性。 学术研究与创新:支持计算机视觉在职业安全领域的应用研究,促进AI与安全工程的结合。 培训与教育:可用于安全培训课程,演示PPE识别技术,增强员工安全意识。 三、数据集优势 精准标注与多样性:每个实例均用多边形精确标注,确保分割边界准确;覆盖多种PPE物品及未穿戴状态,增加模型鲁棒性。 场景丰富:数据来源于多样环境,提升模型在不同场景下的泛化能力。 任务适配性强:标注兼容主流深度学习框架(如YOLO),可直接用于实例分割模型开发,支持目标检测和分割任务。 实用价值高:专注于工作场所安全,为自动化的PPE检测提供可靠数据支撑,有助于减少工伤事故。
为了确定油田集气站的最佳位置,可以采用数学建模结合优化算法的方式来进行决策。MATLAB 提供了丰富的工具箱和函数库支持这类地理空间分析任务。 一种常见的策略是将这个问题视为设施选址问题(Facility Location Problem),其中目标是在满足所有油井连接到至少一个集气站的前提下最小化总的管道铺设成本、运输费用等经济指标或者最大化便利性和效率这样的效用指标。以下是简化后的步骤: ### 步骤一:数据准备 首先收集各个潜在站点以及现有油气田的位置信息(经度纬度坐标),并评估每个可能地点建立集气站的成本及运营效益等因素;同时获取关于地下地质结构的信息用于估算从各油井到候选位置间管线建设所需资源量级。 ### 步骤二:模型构建 基于以上输入变量,在MATLAB 中创建适当的数学表达式来描述整个系统的运作情况。这通常涉及到定义距离矩阵计算公式,例如利用欧氏距离或其他适合特定应用场景的距离测度方法衡量任意两个节点间的直线或路径长度,并以此为基础设计评价函数反映总耗费水平。 此外还需要考虑约束条件比如最大服务范围限制以保证所选方案切实可行。对于此类整数规划或多目标最优化难题,Matlab 的 Global Optimization Toolbox 或者其他高级求解器能够提供有效帮助完成精确搜索全局最优解的过程。 ### 步骤三:结果解释与验证 得到初步解答之后进一步通过可视化手段如绘制分布图直观展示推荐点位布局效果如何并与实际情况对比检验合理性。如果有必要还可以调整参数重新运行直至满意为止。 下面是一个简单的示例代码片段,展示了如何使用 `pdist` 函数生成两点之间的欧式距离作为选择依据之一: ```matlab % Sample coordinates for wells and candidate sites (longitude, latitude) wellCoords = [75.8649,-0.3628; 75.9127,-0.3763]; % Example oil well locations siteCandidates = [75.8888, -0.3700; 75.8734, -0.3850]; D = pdist([wellCoords; siteCandidates], 'euclidean'); % Calculate pairwise Euclidean distances distsMatrix = squareform(D); % Convert vector to matrix form where rows correspond to all points including candidates. ``` 上述代码仅作为一个基础框架演示用途而非完整解决方案,请根据实际需求定制具体的寻优流程和技术细节。
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