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World File Search System厂内
BP-赫斯基炼油厂石脑油泄漏并起火
2022 年 9 月 20 日，大约下午 6:09，易燃液态石脑油开始充满 BP-Husky Toledo 炼油厂的燃气混合罐（“混合罐”）。液体从通常只产生蒸汽的混合罐中溢出，通过蒸汽管道将石脑油送往炼油厂的各个锅炉和熔炉。这些锅炉和熔炉中的几个开始发出明显的烟雾（图 1）。为了降低混合罐中的液位，大约在下午 6:17，液态石脑油被送往炼油厂火炬系统并排入油污水管道。从大约下午 6:32 开始，混合罐中的石脑油也被直接排到地面，形成蒸汽云。大约下午 6:46，地面上形成的易燃石脑油蒸气云到达点火源，引发大火，造成两名员工 [Max Morrissey 和 Ben Morrissey] 死亡，并导致炼油厂内大量财产损失。
生物甲烷化解决方案
2023 年 7 月 21 日星期五，欧洲首个也是唯一一个生物甲烷化研究和测试设施 Bio FARM 在德国施特劳宾开业。Bio FARM 位于施特劳宾污水处理厂内，由 Straubinger Entwässerung und Reinigung (SER) 运营，利用其地理位置优势直接使用沼气和污水污泥进行现场生物甲烷化。该工厂可以在真实环境中运行，并执行具有不同输入和边界条件的转化过程，再现工业规模系统的生物学和流体动力学。因此，Bio FARM 不仅是持续生物甲烷化开发和改进的关键资产，也是重现任何特定流程环境、进行可行性研究和向最终客户提供优化的临时解决方案的平台。
可再生能源时代提供高效电力弹性的储热系统，三菱重工技术评论第57卷第1期（2020年）
随着可再生能源的使用日益增多，为了提高电力弹性（在调节储备能力的同时承受供需之间显著和突然的不平衡的能力），热电厂系统的涡轮旁路系统等中采用了储热系统，以便可以储存启动期间的废热或极低负荷条件下锅炉和涡轮/发电机输出之间的不匹配热量。这种储存的热量可以在高负荷运行时将其能量释放到预锅炉和/或锅炉来发电，从而节省约 2% 或更多的能源。通过利用相变材料（PCM：应用熔化/凝固过程）的大量潜热或通过增加熔盐和水等显热存储材料的温差，可以使储热设备变得紧凑，从而可以安装在发电厂内。我们目前正在开发这种系统，以与电池存储系统相当的单位电容量价格实现其实际应用。| 1. 简介
可再生能源（RES）最新更新：“农业法令”和“合适的领域”法令的转换
•现有的工厂站点：修改，转换，升级或完全重建相同类型的现有植物，而无需增加占领区域（第20条，第8款，a）； •废弃或退化的地点：封闭，废弃或环境退化的采石场，矿山和垃圾填埋场，包括正在修复或完成的修复的人[第20条，第8款第8款）和第5条第1款，第1款]； •铁路和高速公路区：意大利国家铁路，铁路基础设施经理和高速公路特许经营者拥有的土地和设施[第20条，第8条，c- bis）]； •机场区域：机场管理公司拥有的站点和设施，但要受国家民航局（ENAC）必要的技术验证[第20条，第8款，c- bis .1）]； •工业和高速公路附近：工厂内的地区，工业工厂500米以内的农业区域以及高速公路网络300米以内的地区，不包括具有文化或景观约束的地区[第20条，第8条，第8款，字母C- ter c- ter），NN。2和3]。
Spectrum™ S-920N 系列 - 二手 SMT 设备
提高产量和工艺控制的关键特性 快速响应加热器系统：采用低质量设计的快速响应加热器选项可最大限度地缩短处理时间。受控工艺热 (CpH) 选项可通过软件控制冲击气流和温度，从而完全消除操作员干预。可编程热状态允许在短预热周期内使用高气流，并在没有零件时提供“降压”或“不加热”功能。CpH 选项可提高产量，并通过降低功耗提供“热足迹”效率。Fids-on-the-Fly™：Fids-on-the-Fly 选项比传统的停止和捕获基准点方法快 5.5 倍，并且可以将 UPH（每小时单位数）提高 35%。可编程流体和阀门压力：流体和阀门压力值在 FmXP 程序中设置，从而消除了操作过程中手动调整相关的错误。软件控制的压力设定点提供闭环工艺控制，并通过日志文件捕获提供更好的可追溯性。完整的配方（包括传送带、加热器和气压设置）可以轻松复制到工厂内和世界各地的其他 S-920N 系统。
火灾传感器数据记录 - IAFSS 数字档案
各种火灾报警系统均基于火灾传感器信号的数字处理而开发。作为开发此类系统算法和传感器的背景研究，使用基于现有光学室烟雾、电离室烟雾和热探测器组件的模拟火灾传感器进行了数据记录练习。练习在工厂内的不同区域进行，包括办公室、实验室、装配车间、机械车间、仓库和厨房。数据记录还在其他地点进行，包括医院内发生的一起小型真实火灾事件的记录。结果以传感器输出随时间变化的图表形式呈现，时间尺度约为 1 周和 435 天。它们还以对数/线性轴和自然对数对方差平方轴的平均值变化频率图的形式呈现，以测试正常 dLs t r Lbu t Lon ，传感器噪声可以被认为是由几个组件组成的，但导致大多数误报的组件主要是传感器和传输故障产生的信号。因此，应设计算法以减少此类故障的影响，并诊断位置错误的传感器。
空化增强的生物降解性
处理有机材料（例如动物废物，乳制品和家禽）的加工厂中废物流的管理通常非常精力充沛。由于这些有机废物流非常丰富，因此减少能源消耗的有效策略是厌氧消化，它将养分转化为富含能量的生物甲烷。厌氧消化是一个生物学过程，其中有机材料在没有氧气的情况下被分解。微生物分解有机物，并产生富含甲烷的沼气和富含营养的过量污泥作为副产品。在过程的进一步过程中，多余的污泥的悬浮部分通过脱水而机械地分离，而溶解的有机分数则在生物学上进行处理。沼气可用于产生电力和热量，可在加工厂内使用，从而减少对外部能源的依赖。然而，厌氧消化的效率可能受废物原料（例如脂肪和复杂有机材料）的生物降解性差的限制，从而导致生物甲烷产量低以及反应堆过量液体含量的高化学负载。
USDA/NCDA&CS 肉类设施指南...
1. 操作流程 产品在工厂内移动或流动的方向和方式是一个重要但经常被忽视的考虑因素，它可能对卫生和成品安全产生巨大影响。从产品流动的角度来看，所有生肉和家禽产品都应被视为可能受到微生物污染，并应进行相应处理。正在加工的产品应从污染风险最高的区域逐渐流向污染风险最低的区域，中间过程旨在尽可能去除或以其他方式减少污染物。空气和人的流动应该正好相反，从最干净的区域逐渐流向不太干净的区域。在设计产品流程时，请考虑以下几点： * 将产品从生产品区域移动到最终熟产品区域，以系统地降低沿途污染的风险。 * 放置垃圾箱和容器，使其不会造成产品污染的风险。 * 选择足够大的房间，以便安装所有必要的设备，并留有空间进行安装和检查。 * 定位人员通道，为产品、工作区域和生产设备提供最大的空间。
人工智能在新冠肺炎疫情中的有效性和影响
在世界各地发生感染和全面封锁之后，人工智能正被专业地用于抗击 COVID-19 大流行 [1]。在大流行的困难时期 [2]，最常见的解决方案是使用人工智能。人工智能已经侵入了生活的各个方面。本研究主要关注人工智能在教育方面的应用，以模拟 Covid 19 期间的新教育方法。[3, 4]。人工智能已通过多维运动图像应用于学习领域。在发生成像的地方，许多不同的运动图像似乎反映了智能设备或机器人的机会 [5]。这些机器人通过绘制物体的力学和制造方式的详细图来帮助描述复杂物体。他们制造机器来帮助他们在加工厂内交付更多东西。幸运的是，这个想法总体上是成功的，个人仍然使用专用设备来实现极快的速度和高成本 [6, 7]。本研究分为几个单元。它首先介绍和一般回顾在教育和电影中使用人工智能为学习者服务的研究。接下来，解释人工智能在生活领域的类型。然后，人工智能的优点和一些在使用中明显存在的缺点。最后，研究总结了论文的摘要和对人工智能在教育和远程学习领域的应用的支持建议。
基于人工智能的工业环境中超可靠低延迟服务性能预测
摘要 — 本文探讨了人工智能 (AI) 技术在工业物联网 (IIoT) 网络性能预测中的应用。在工业环境中，5G 超可靠低延迟通信 (URLLC) 旨在为具有非常严格延迟要求的关键服务提供服务，例如涉及协作机器人的服务。即使灵活的 5G 新无线电 (NR) 设计能够实现目标 IIoT 性能，也需要为 URLLC 提供和保留必要的频谱资源。因此，需要一种服务质量 (QoS) 预测方案来预测性能下降并采取必要的措施，例如网络资源配置或应用程序适配，例如进入适配模式。我们探索了用于工业环境中 QoS 预测的 AI 算法的设计，并比较了不同的回归和分类工具，包括神经网络 (NN) 和 K 最近邻 (K-NN)。我们探索基于信号与干扰和噪声比 (SINR) 的预测，或仅基于机器人在工厂内的位置的预测。由于延迟降低事件通常很少发生，我们观察到训练数据高度不平衡，导致预测准确率低。我们展示了如何通过重要性抽样技术和修改后的检测阈值（我们称之为 M-KNN 方案）来提高预测性能。