為什么會用到氮氧化物檢測？燃煤電廠煙氣脫硝出口的氨氣濃度(氨逃逸率)是反映脫硝系統運行狀況的重要參數，也是優化煙氣脫硝工藝的關鍵指標。過高的氨逃逸率會形成硫酸氫銨引起空預器堵塞和催化劑失活，從而增加脫硝運營成本，甚至影響機組的安全運行。因此為了控制脫硝過程中氨逃逸的排放以及保護設備，必須在線監測脫硝后的氨逃逸率。氮氧化物檢測的重要性：氮氧化物，包括多種化合物，如一氧化二氮(N2O)、一氧化氮(NO)、二氧化氮(NO2)、三氧化二氮(N2O3)、(N2O4)和五氧化二氮(N2O...

可調諧二極管激光吸收光譜技術（TDLAS）可以為垃圾填埋場運營商提供一種更安全、更有效的方式來進行表面排放監測。美國環境保護署（EPA）發布的新源性能標準（NewSourcePerformanceStandards,NSPS）規定垃圾填埋場運營商必須捕獲和控制垃圾填埋場氣體（Landfillgas,LFG），其中針對新的、改造的和重建的城市固體廢物（municipalsolidwaste,MSW）填埋場，重點目標是減少填埋場中富含甲烷的填埋氣體排放。法規要求垃圾填埋場執行表面...

釀酒行業對于葡萄的質量有很高的的要求。根據小編調研，非侵入式的紅外光譜技術應用于葡萄質量監測已行之有年，能夠定量分析一些指標成分例如花青素、酚類、天冬氨酸、谷氨酸等。一項由德國政府資助的項目創新結合了中紅外光譜分析技術和人工智能，將為葡萄栽培或其他農業領域的生產者提供實用的數字化工具。德國弗勞恩霍夫過程工程和包裝研究所（FraunhoferInstituteforProcessEngineeringａndPackagingIVV）近期啟動了一個智能葡萄（SmartGrape）...

可調諧半導體激光吸收光譜（TunableDiodeLaserAbsorptionSpectroscopy，即TDLAS）是一種紅外吸收光譜分析技術，利用分子“選頻”吸收形成吸收光譜的原理，實現高分辨率的分子濃度定量分析技術。TDLAS能夠進行原位非接觸式測量，并且具有高精度、高選擇性等特性，結合波長調制光譜（WMS）和鎖相放大等抑制噪聲的技術，可以實現ppm甚至ppb量級的痕量氣體分子濃度測量。之前我們已經介紹過鎖相放大的工作原理和其在TDLAS中的應用，今天小編就跟大家聊聊...

小編題注“中紅外QCL成像有助于光譜學家分析組織切片和進行藥物分析，它還能進行呼氣分析實現早期疾病診斷，并支持實時無創血糖監測。”昕虹光電為山西大學研究組呼氣氨氣檢測項目，提供了來自瑞士AlpesLasers的QCL光源以及配套的專用激光發射頭、溫控+電流驅動器。我們的應用科學家在QCL應用于醫療呼氣檢測方面，有豐富的學術研究經驗。若您有相關需求，歡迎與我們聯系！原文標題：QuantumCascadeLasersBoostLifeScienceResearch作者：PANAG...

氮氧化合物測試儀是一種用于檢測氮氧化合物氣體泄漏或濃度的儀器儀表工具，它可以根據同環境選擇匹配不同的參數。檢測儀采用防爆接線方式適用于各種危險場所，可以實現各種工業環境、煙氣尾氣和特殊環境中的氮氧化物濃度連續在線檢測，儀器采用進口電化學傳感器和微控制器技術，具有信號穩定，精度高、重復性好等優點。兼容各種控制報警器、PLC、DCS等控制系統，可以實現遠程監視，遠程控制，遠程報警，計算機數據存儲、分析等功能。氮氧化合物測試儀有物理方法或電化學方法兩種，其電化學原理是利用氣體傳感器...

便攜式氨逃逸分析儀主要運用于脫硝過程對氨進行監控，通過監控可以調節氨的注入量保證有足夠的氨與氮氧化物反應，以降低氮氧化物排放量，又可以避免煙氣中逃逸過量的氨。分析儀適用熱電廠、水泥廠、磚瓦廠、化工廠等廠家需進行脫硝項目改造、建設并要監測效率和排放的場合。便攜式氨逃逸分析儀具有以下特點：1.智能控制、使用省心。系統定期自動反吹，避免高粉塵和銨鹽結晶堵塞過濾器和管道、以及污染分析儀氣體室，免維護周期長。2.性能可靠，氨逃逸系統，安裝、維修方便。無運動部件、運行穩定、使用壽命長。從...

為什么要進行氮氧化物檢測？氮氧化物，包括多種化合物，如一氧化二氮(N2O)、一氧化氮(NO)、二氧化氮(NO2)、三氧化二氮(N2O3)和五氧化二氮(N2O5)等。除二氧化氮以外，其他氮氧化物均極不穩定，遇光、濕或熱變成二氧化氮及一氧化氮，一氧化氮又變為二氧化氮。因此，職業環境中接觸的是幾種氣體混合物常稱為硝煙(氣)，主要為一氧化氮和二氧化氮，并以二氧化氮為主。氮氧化物都具有不同程度的毒性，因此環保中對氮氧化物有嚴格的限定要求，此外一些電子工業用氣體也會對氮氧化物有嚴格的控制...

隨著科技的進步，人們想要了解的現象越來越精細、想測量的信號也越來越微弱。多虧有了鎖相放大器（phaselock-inamplifier），如今即使噪聲比信號強過數個數量級，我們仍然可以從極其嘈雜的環境中提取具有已知載波的調制信號。試想我們應該如何從雜亂無章的噪聲中提取我們所需的信號？最直觀的線性放大器能夠將很小的信號放大，卻同時也將噪聲放大。如果再加上一個針對信號頻率的濾波器濾除其他頻率的噪聲，看似可以解決不少問題，然而若是濾波器帶寬太大，信號頻率附近的噪聲還是會一起輸出，甚...

作者：RyanHamerly；來源：IEEESpectrum；編譯：昕甬智測實驗室說到人工智能，你會想到什么呢？圖像識別、語音識別、語言翻譯、醫療診斷和自動駕駛？這些任務在不久以前仍然依靠人類大腦，現在大多可以由計算機完成。圖一如今，復雜的人臉識別已經可以由人工智能完成|Pixabay促成這些驚人發展的技術稱為深度學習（deeplearning），指的是被稱為“人工神經網絡（artificialneuralnetwork）”的數學模型。深度學習是機器學習的一個子領域，其概念是...