节能技术投稿检测

建筑工程中的节能质量检测

建筑节能检测，是用标准的方法、适合的仪器设备和环境条件，由专业技术人员对节能建筑中使用原材料、设备、设施和建筑物等进行热工性能及与热工性能有关的技术操作，下面我们一起来了解一下建筑工程中的节能质量检测!

一、检测概念

它是保证节能建筑施工质量的重要手段。与常规建筑工程质量检测一样，建筑节能工程的质量检测分实验室检测和现场检测两大部分。实验室检测是指测试试件在实验室加工完成，相关检测参数均在实验室内测出;而现场检测是指测试对象或试件在施工现场，相关的检测参数在施工现场测出。

二、检测意义

建筑节能，是指在建筑物的规划、设计、新建( 改建、扩建) 、改造和使用过程中，执行节能标准，采用节能型的技术、工艺、设备、材料和产品，提高保温隔热性能和采暖供热、空调制冷制热系统效率，加强建筑物用能系统的运行管理，利用可再生能源，在保证室内热环境质量的前提下，减少供热、空调制冷制热、照明、热水供应的能耗，即在保证提高建筑舒适性的条件下，合理使用能源，不断提高能源利用效率。简单来说，建筑节能就是要"减少建筑中能量的散失"和"提高建筑中能源利用率"。我国建筑节能工作始于2O世纪8O年代，1993年便制定了GB50176《民用建筑热工设计规范》。随着国民经济的高速发展，建筑业急剧膨胀，新建建筑不仅在建造过程中消耗了大量能源，而且在较长的使用过程中还继续消耗大量能源，建筑能耗已占全国总能耗的1 /3 。2000年以来，国家加大了全国范围内的建筑节能工作力度。关于建筑节能，制定了一系列标准、规程和规范。应该说只要从建筑节能设计龙头工作开始作好，严格按建筑节能设计标准选择使用节能材料和节能产品;在节能工程的施工过程中，控制好节能材料产品系统的施工，竣工验收的建筑节能性就能完全有保障。然而，现实却不然。尤其在夏热冬冷地区，多数设计人员的建筑节能相关知识比较欠缺，对新的建筑节能规范和标准理解有待提高;同时建筑的建造周期长，节能施工环节较多;施工方和开发商对建筑节能工作重要性认识不足，施工中常常出现偏离设计和标准的现象;加之利益的驱使和社会不良风气的渗人，偷工减料难免出现。针对以上现象，为了确保建筑节能工程的质量，必须通过相关的检测，来实施建筑节能施工质量监督。国家建筑节能质量监督检验中心可接受建筑节能检测委托并开展建筑系统评估工作。

三、检测分类

1、实验室与现场检测

与常规建筑工程质量检测一样，建筑节能工程的`检测分实验室检测和现场检测两大部分。实验室检测是指测试试件在实验室加工完成，相关检测参数均在实验室内测出;而现场检测是指测试对象或试件在施工现场，相关的检测参数在施工现场测出。

2、型式检测与抽样检测

从建筑节能工程施工质量控制过程来分，建筑节能检测分进场部品构件材料、保温隔热节能系统及组成材料的型式检测( 简称型式检测) 和现场抽样复查检测( 简称复检) 以及现场监督检查检测( 简称监督检测) 。型式检测是建筑节能部品构件材料、保温隔热节能系统进人建筑工程施工现场的必要条件，进人施工工程现场的企业应具有检测参数齐全的有效型式检测报告。因建筑工程使用建筑节能部品、构件材料量大，现场施工人员文化程度大多不高，对新的建筑节能新产品和系统均不熟悉，且缺乏相关的实际操作使用经验，故对进人现场的建筑节能部品构件材料、保温隔热节能系统组成材料抽样进行复查抽检非常必要。由于建筑节能工作大量推广时间不长，建筑工程设计、施工和供应等各层面的相关人员对建筑节能技术、能系统产品认识普遍有待提高。在这期间，加强节能宣传与培训、政府及其职能部门的监督尤为重要。政府及其职能部门的定期与不定期对建筑节能施工过程中的监督检查，可以及时纠正设计环节中出现的纰漏、杜绝施工阶段伪劣" 节能产品" 混入施工现场，避免制造" 豆腐渣" 工程。

四、检测内容

建筑节能检测内容包括：

1、保温系统主要组成材料性能(导热系数、密度、含水率);

2、外墙保温系统性能(传热系数、耐候性、抗风荷载性能、抗冲击性能、粘结强度、外墙节能构造现场实体检验);

3、采暖居住建筑节能检验(室内外平均温度检测、围护结构传热系数、热桥内表面温度、建筑物单位采暖耗热量、热工缺陷);

4、建筑外门、窗(气密性、保温性能);

5、采暖与空调系统节能工程(室内温度、相对湿度、水压、风压、风量、风速、水力平衡度、补水率、热输送效率、空调机组水流量、冷热水总流量、冷却水总流量);

6、配电与照明节能工程(平均温度、照明功率密度、低压配电电源、转速);

7、监测与控制节能工程(监测与控制节能工程);

8、中空玻璃(露点);

9、锚栓(锚固力现场拉拔试验).

主要仪器设备包括导热系数测定仪、红外线摄像仪、外墙耐候性检测仪、拉拔仪、保温系统测定仪、门窗气密性测定、鼓风门气密性测试系统(建筑物气密性测试系统)，仪尘埃粒子计数器等。

五、检测方法

1、外墙保温系统外墙保温系统的节能检测主要包括系统耐候性试验、系统抗风载性能试验、系统抗冲击性能试验、抗拉强度试验和传热系数测定试验等。而在当前的建筑节能检测中,主要技术是能够快速准确地测定建筑外围护结构的热工性能,即得出外围护结构的传热系数。传热系数的测定方法主要有热流计法和热箱法两种。热流计是建筑热耗测定中常用仪表,其检测基本原理为:在被测部位至少布置两块热流计,测量通过建筑构件的热量,在热流计的周围和对应的冷表面上各布置4个热电偶测量温度,并直接传输进入微机系统,通过计算可得出传热系数值。而热箱法的工作原理为:在试件两侧的箱体(冷箱和热箱)内,分别建立所需的温度、风速和辐射条件,达到稳定状态后,测量空气温度、试件和箱体内壁的表面温度及输入到计量箱的功率,就可以计算出试件的热传递性质,热箱法不适合于现场检测,适合于外墙、楼板、门窗的热传递系数的实验室测量。目前较先进的方法还有红外线热像仪法。红外线热像仪是集先进的光电技术、红外探测器技术和红外图像处理技术于一身的高科技产品。热像仪测量物体表面温度是一种非接触式、快速的测量仪器,测量物体表面温度分布,能够直观的显示物体表面的温度分布范围。此外还有显示方法多、输出信息量大、可进行数据处理、操作简单、携带方便等优点。

2、建筑外门窗试验建筑外门窗的节能检测主要包括保温性和气密性能的检测。门窗是建筑外围护结构中热工性能最薄弱的构件,通过建筑门窗的能耗在整个建筑物能耗中占有相当可观的比例。调查表明,我国北方一些地区的采暖建筑由于采用普通钢门窗,冬季通过外窗的传热与空气渗透耗热量之和,可达全部建筑能耗的50%以上;夏季通过向阳面门窗进入室内的太阳辐射所得的热量,成为空气负荷的主体。外门窗保温性能以传热系数为评定指标。其检测方法为标定热箱法。试件一侧为热箱,模拟采暖建筑冬季室内气候条件,另一侧为冷箱,模拟冬季室外气候条件,在对试件缝隙进行密封处理,试件两侧各自保持稳定的空气温度、气流速度和热辐射条件下,测量热箱中电暖气的发热量,减去通过热箱外壁和试件框的热损失,除以试件面积与两侧空气温差的乘积,即可得出试件的传热系数。外门窗的气密性检测一般可采用压力法,就是利用风机等增压或减压的原理,使建筑外门窗内外之间人为造成压力差,测定在该压力差条件下的空气渗透量。

六、检测技术

我国建筑节能检测技术是与建筑节能工作的开展同步发展起来的，具体分为直接检测和间接检测2大类。直接检测是采用能源计量法，即对拟进行检测的建筑物单元提供热源，待稳定后，测试室内外温度，计量热源供应总量。据建筑面积、实测室内外空气温差、实测能源消耗推算标准规定的温差条件下的建筑物单位耗热量。间接法是通过测试建筑物围护结构传热系数和气密性，计算建筑物的耗热量。测试围护结构传热系数通常是设法在被测结构的两侧形成较为稳定的温度场，测试该温度场作用下通过被测结构的热流量，从而获得被测结构的传热系数，实际现场测试围护结构传热系数的方法有热流计法和热箱法。直接法必须在冬季供暖稳定期测试，即使对于北方采暖建筑使用也有一定的局限性，对于夏热冬冷地区，就更加不便应用。间接法虽然理论上基本不受供暖季节的限制，但为了在被测结构两侧获得较为稳定的热流密度，通常也以在冬夏两季测试为宜。

1、胶粉聚苯颗粒保温浆料、玻化微珠保温浆料检测

胶粉聚苯颗粒保温浆料由胶粉料和聚苯颗粒组成，玻化微珠保温浆料由玻化微珠为骨料和改性干粉粘结剂均匀混和形成的单组份干混砂浆，施工时加水搅拌均匀，抹或喷在基层墙面上，其保温性能和力学性能都与干密度密切相关。干密度试件尺寸：胶粉聚苯颗粒保温浆料为300mm×300mm×30mm、玻化微珠保温浆料为 m××，抗压强度试件尺寸均为100mm×100mm×100mm。制备保温浆料标准试件，应按产品说明书中规定的比例或生产商推荐的水料比混合搅拌制备拌合物，按照规范规定的拌制办法搅拌均匀，允许用油灰刀沿插捣数次，然后将高出部分的拌合物沿试模顶面削去抹平。试件成型后用聚乙烯薄膜覆盖。并按要求进行养护。

2、胶粘剂、抹面胶浆检测

在国家建筑工程行业标准膨胀聚苯板薄抹灰外墙外保温系统中，对胶粘剂、抹面胶浆的浸水拉伸粘结强度试验方法。其常规做法是：将填涂胶粘剂、抹面胶浆层向上，水平置于标准砂浆上面，然后注水到水面距离砂浆块表面约5mm处，静置7d后将试件取出并侧面放置24h，在50 ℃±3 ℃恒温干燥箱内干燥，然后于试验条件下放置24h后进行试验。

3、耐碱网布检测

国家建筑工程行业标准膨胀聚苯板薄抹灰外墙外保温系统中试样按增强材料机织物试验方法制备并测定初始断裂强力F0和断裂伸长值。其常规做法是：将耐碱试验用的试样全部浸入23 ℃±2 ℃的5%NaOH水溶液中，试样在加盖封闭的容器中浸泡28d：取出试样，用自来水浸泡5min后，用流动的自来水浸泡5 min，然后在60℃±5℃恒温烘箱内中烘1h后，在试验环境中存放24 h，测试试样的耐碱断裂强力。

4、导热系数检测

导热系数是评价保温材料绝热性能的主要技术依据，其物理意义为：在稳态传热条件下，当其2侧温差为1 ℃时，在单位时间内通过单位面积的热量。测量材料导热系数的方法主要分为稳态法和非稳态法，依据国家标准绝热材料稳态热阻及有关特性的测定防护热板法，我们采用基于稳态法的平板导热系数测定仪测定材料的导热系数。导热系数的测定按GB/T10294 或GB /T10295规定进行，仲裁时执行GB/T10294 ，试件常规厚度及温差温度：EPS板( 25±1 ) mm 、XPS板( 25±1 ) mm ，温差：EPS板l5℃一20℃、XPS板15℃一25℃，平均温度：EPS板25 ℃±2℃、XPS板10℃±2℃和25℃±2℃。

深圳市计量质量检测研究院热工部节能检测室，专注以下领域：一、能源计量器具检定/校准1.水流量仪表检测：水表、转子流量计、电磁流量计、容积式流量计、涡街流量计、超声波流量计等。2.气体流量仪表检测：燃气表、容积式流量计、转子流量计、涡街流量计、气体流量计、涡轮流量计、漩进漩涡流量计等。3.电能仪表检测：单相电能表、三相电能表、电流互感器、电压互感器等。二、节能量审核与节能评估通过对大型中央空调，工业锅炉等建设项目分析，核算该项目的各种能源的消费结构和消费量，核算主要用能设备的能源利用状况，分析各种节能降耗措施的效果，核算该项目单位产品和单位产值能源效率指标和经济指标，评价该项目的用能合理性和先进性。三、能源审计、节能诊断及测试根据国家有关节能法规和标准，对能源使用的物理过程和财务过程进行检测、核查、分析和评价四、节能产品认证、能效测试、供能质量检测依据国家相关的节能产品认证标准和技术要求，按照国际上通行的产品质量认证规定与程序，确认并通过颁布认证证书和节能标志，证明检验的产品符合相应标准和节能要求。加强耗能设备的设计、制造及运行管理，提高设备运行的能效水平。推进新型高效节能设备的开发、制造及应用。工业锅炉节能监测、火焰加热炉节能监测、工业热处理电炉节能监测、热力输送系统节能监测、工业电热设备节能监测、活塞式单级制冷机组及其制冷系统节能监测、风机机组与管网系统节能监测、蒸汽加热设备节能监测、企业供配电系统节能监测、空气压缩机组及供气系统节能监测、泵机组液体输送系统节能监测、电焊设备节能监测。五、能效对标指南、能效指标测试与编制为提高能效水平，与国际国内同行业先进企业能效指标进行对比分析，确定标杆，通过管理和技术措施，达到标杆或更高能效水平。六、能效检测技术研究与开发通过对能效检测项目的分析与研究，总结并提出更高效更精确的检测技术与方法。七、节能技术咨询与培训、节能方案设计提供基于节能降耗项目专业设计及项目管理的咨询服务，并不定期组织开展节能技术培训。

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《计算机测量与控制》是中国科技核心期刊、中文核心期刊。投稿的话应该主要是数采与处理技术、智能仪表与传感器技术、新产品信息发布方面的信息，投稿信箱是，主要栏目有：专家论坛、综述与评论、自动化测试技术、控制技术、军事装备测控技术、试验与评价技术、算法/设计与应用技术、软件工程技术。既然是国际核心期刊，应该不会太容易的过吧。你可以联系下我上面发的邮箱，他们专门代发论文的，通过率很高，祝你好运啊。如果还有什么疑问可留言。

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看你发的是哪类的期刊。还有就是要看你文章写的好不好。首先，核心期刊的质量要求是比较高的。投稿核心期刊应该注意论文撰写的质量。如果是工科核心论文，国内的核心期刊安排周期都是比较长的。也就是说你现在投稿的话，杂志社可能给你安排到明年七八月才可以见刊。这中间有好几个月的间隔。不过也是可以找别人，比如品优刊就是可以的，自己还是进一步的去咨询一下哈！

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原子能科学技术投稿

相对比较好中的EI期刊随着会议的组织越来越乱,很多朋友在寻找相对比较好中的SCI和EI期刊.自从DCDIS和LNCS被踢出SCI后,特别好中的SCI基本没有了.所以要发SCI期刊,文章还是确实要有点东西的. 而EI收录的期刊里,有些是比较容易发的.Academy Publisher()出版的五种计算机相关EI期刊:Journal of Communications (JCM, ISSN 1796-2021)Journal of Computers (JCP, ISSN 1796-203X)Journal of Multimedia (JMM, ISSN 1796-2048)Journal of Networks (JNW, ISSN 1796-2056)Journal of Software (JSW, ISSN 1796-217X)这五种期刊基本成了会议组织者赚钱的工具.以Journal of Computers为例,09年到目前为止出了11期,其中7期是Special Issue.每一期文章数量在8-16篇之间.每篇文章要求8-12页. 还有两个经常为会议服务的EI期刊:Journal of Information and Computational Sciencejournal of computational information systems这两个期刊,有时候你交了钱说没收到.有时候出本Special Issue能有近千页.好在,只要发了,就能EI.本文旨在抛砖引玉.本人不建议研友发这些好中的EI期刊.如果文章真有东西,就去发SCI.如果为了快点毕业,可以适当灌水.

核动力工程，原子能科学技术，核科学与工程，具体投稿方式直接百度搜索就行了。

期刊检索类型：JA；会议检索类型:CA

一般情况下会议含金量低，比较水，当然看什么会议了，用最牛的会议去跟最水的期刊比，当然会议含金量高。但是大部分情况下会议含金量是比较低的。

比如很多单位和学校不承认CA，这就是好坏之分了，

智能检测技术结课论文

人工智能课程报告摘要：自上世纪五十年代以来，经过了几个阶段的不断探索和发展，人工智能在模式识别、知识工程、机器人等领域已经取得重大成就，但是离真正意义上的的人类智能还相差甚远。但是进入新世纪以来，随着信息技术的快速进步，与人工智能相关的技术水平也得到了相应的提高。尤其是随着因特网的普及和应用，对人工智能的需求，变得越来越迫切，也给人工智能的研究提供了新的更加广泛的舞台。本文强调在当今的网络时代，作为信息技术的先导，人工智能学习在人工智能科学领域中是一个着非常值得关注的研究方向，要在学科交叉研究中实现人工智能学习的发展与创新，就要关注认知科学、脑科学、生物智能、物理学、复杂网络、计算机科学与人工智能之间的交叉渗透点，尤其是重视认知物理学的研究。自然语言是人类思维活动的载体，是人工智能学习研究知识表示无法回避的直接对象，要对语言中的概念建立起能够定量表示的不确定性转换模型，发展不确定性人工智能；要利用现实生活中复杂网络的小世界模型和无尺度特性，把网络拓扑作为知识表示的一种新方法，研究网络拓扑的演化与网络动力学行为，研究网络化了的智能，从而适应信息时代数据挖掘的普遍要求，迎接人工智能学习与应用领域新的辉煌。概述自20世纪90年代以来，随着全球化的形式与国际竞争的日益激烈，对人工智能技术的研究与应用变的越来越被人们关注，且人工智能在制造中的运用以成为实现制造的知识化、自动化、柔性化以实现对市场的快速响应的关键。人工智能是一门研究人类智能的机理以及如何用机器模拟人的智能的学科。从后一种意义上讲，人工智能又被称为“机器智能”或“智能模拟”。人工智能是在现代电子计算机出现之后才发展起来的，它一方面成为人类智能的延长，另一方面又为探讨人类智能机理提供了新的理论和研究方法。学习机制的研究是人工智能研究的一项核心课题。它是智能系统具有适应性与性能自完善功能的基础。学习过程具有以下特点：学习行为一般具有明显的目的性，其结果是获取知识；学习系统中结构的变化是定向的，要么由学习算法决定，要么由环境决定；学习系统是构造智能系统的中心骨架，它是全面组织与保存系统知识的场所。因此，人工智能学习研究的一个主要目的是使机器能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作。但是，不同的时代、不同的人对这种“复杂工作”的理解是不同的。一.人工智能学习的历史性基础和发展步伐人工智能学习的发展历史是和计算机科学与技术的发展史联系在一起的。除了计算机科学以外，人工智能还涉及信息论、控制论、自动化、仿生学、生物学、心理学、数理逻辑、语言学、医学和哲学等多门学科。一般认为，人工智能的思想萌芽可以追溯到德国著名数学家和哲学家莱布尼茨(Leibnitz，1646-1716)提出的"通用语言"设想。这一设想的要点是：建立一种通用的符号语言，用这个语言中的符号表达“思想内容”，用符号之间的形式关系表达“思想内容”之间的逻辑关系。于是，在“通用语言”中可以实现“思维的机械化”这一设想可以看成是对人工智能的最早描述。计算机科学的创始人图灵被认为是“人工智能之父”，他着重研究了一台计算机应满足怎样的条件才能称为是“有智能的”。1950年他提出了著名的“图灵实验”：让一个人和一台计算机分别处于两个房间里，与外界的联系仅仅通过键盘和打印机。由人类裁判员向房间里的人和计算机提问，并通过人和计算机的回答来判断哪个房间里是人、哪个房间里是计算机。图灵认为，如果“中等程度”的裁判员不能正确地区分，则这样的计算机可以称为是有智能的。“图灵实验”是关于智能标准的一个明确定义。有趣的是，尽管后来有些计算机已经通过了图灵实验，但人们并不承认这些计算机是有智能的。这反映出人们对智能标准的认识更深入、对人工智能的要求更高了。图灵和冯·诺依曼的上述工作，以及麦克考洛和匹茨对神经元网的数学模型的研究，构成了人工智能的初创阶段，这其实也是人工智能学习的开始。人工智能早期研究给人的深刻印象是博羿，与自动定理证明的研究意义不限于数学一样，搜索的研究意义也不限于博弈。根据认知心理学的信息处理学派的观点，人类思维过程的很大一部分可以抽象为从问题的初始状态经中间状态到达终止状态的过程，因此可以转化为一个搜索问题，由机器自动地完成。例如“规划”问题。设想一台机器人被要求完成一项复杂任务，该任务包含很多不同的子任务，其中某些子任务只有在另一些子任务完成之后才能进行。这时，机器人需要事先“设想”一个可行的行动方案，使得依照该方案采取行动可以顺利完成任务。“规划”即找出一个可行的行动案，可以通过以其子任务为状态、以其子任务间依赖关系为直接后继关系的状态空间中的搜索来实现。人工智能的早期研究还包括自然语言理解、计算机视觉和机器人等等。通过大量研究发现，仅仅依靠自动推理的搜索等通用问题求解手段是远远不够的。Newell和Simon等人的认知心理学研究表明，各个领域的专家之所以在其专业领域内表现出非凡的能力，主要是因为专家拥有丰富的专门知识(领域知识和经验)。70年代中期，Feigenbaum提出知识工程概念，标志着人工智能进入第二个发展时期。知识工程强调知识在问题求解中的作用；相应地，研究内容也划分为三个方面：知识获取，知识表示和知识利用。知识获取研究怎样有效地获得专家知识；知识表示研究怎样将专家知识表示成在计算机内易于存储、易于使用的形式；知识利用研究怎样利用已得到恰当表示的专家知识去解决具体领域内的问题。知识工程的主要技术手段是在早期成果的基础上发展起来的，特别是知识利用，主要依靠自动推理和搜索的技术成果。在知识表示方面，除使用早期工作中出现的逻辑表示法和过程表示法之外，还发展了在联想记忆和自然语言理解研究中提出的语义网表示法，进而引入了框架表示法，概念依赖和脚本表示法以及产生式表示法等等各种不同方法。与早期研究不同，知识工程强调实际应用。主要的应用成果是各种专家系统。专家系统的核心部件包括：(a)表达包括专家知识和其他知识的知识库。(b)利用知识解决问题的推理机。大型专家系统的开发周期往往长达10余年，其主要原因在于知识获取。领域专家虽然能够很好地解决问题，却往往说不清自己是怎么解决的，使用了哪些知识。这使得负责收集专家知识的知识工程师很难有效地完成知识获取任务。这种状况极大的激发了自动知识获取----机器学习研究的深入发展。已经得到较多研究的机器学习方法包括：归纳学习、类比学习、解释学习、强化学习和进化学习等等。机器学习的研究目标是：让机器从自己或“别人”的问题求解经验中获取相关的知识和技能，从而提高解决问题的能力。 80年代以来，随着计算机网络的普及，特别是Internet的出现，各种计算机技术包括人工智能技术的广泛应用推动着人机关系的重大变化。据日美等国未来学家的预测，人机关系正在迅速地从“以人为纽带”的传统模式向“以机为纽带”的新模式转变人机关系的这一转变将引起社会生产方式和生活方式的巨大变化，同时也向人工智能乃至整个信息技术提出了新的课题。这促使人工智能进入第三个发展时期。在这个新的发展时期中，人工智能面临一系列新的应用需求。首先是需要提供强有力的技术手段，以支持分布式协同工作方式，现代生产是一种社会化大生产，来自不同专业的工作者在不同或相同的时间、地点从事着同一任务的不同子任务。这要求计算机不仅为每一项子任务提供辅助和支持，更需要为子任务之间的协调提供辅助和支持。由于各个子任务在很大程度上可以独立地进行，子任务之间的关系必然呈现出动态变化和难以预测的特点。于是，子任务之间的协调（即对分布协同工作的支持）向人工智能乃至整个信息技术以及基础理论提出了巨大的挑战。其次，网络化推进了信息化，使原本分散孤立的数据库形成一个互连的整体，即一个共同的信息空间。尽管现有的浏览器和搜索引擎为用户在网上查找信息提供了必要的帮助，这种帮助是远远不够的，以至于“信息过载”与“信息迷失”状况日益严重。更强大的智能型信息服务工具已成为广大用户的迫切需要。另一方面，信息空间对人类的价值不仅在于单独的信息条目（比如某厂家生产出了某一新产品的信息），还远在于一大类信息中隐藏着的普遍性知识（比如某个行业供求关系的变化趋势）。于是，数据中的知识发现也成为一项迫切的研究课题。机器人始终是现代工业的迫切需求。随着机器人技术的发展，研究重点已经转向能在动态、不可预测环境中独立工作的自主机器人，以及能与其他机器人（包括人）协作的机器人。显然，这种机器人之间的合作可以看成是物理世界中的分布式协同工作，因而包括相同的理论和技术问题。由此可见，人工智能第三发展时期的突出特点是研究能够在动态、不可预测环境中自主、协调工作的计算机系统，这种系统被称为Agent 。目前，正围绕着Agent的理论、Agent的体系结构和Agent语言三个方面展开研究，并已产生一系列重要的新思想、新理论、新方法和新技术。在这一研究中，人工智能呈现一种与软件工程、分布式计算以及通讯技术相互融合的趋势。Agent研究的应用不限于生产和工作，还深入到人们的学习和娱乐等各个方面。例如，Agent与虚拟现实相结合而产生的虚拟训练系统，可以使学生在不实际操纵飞机的情况下学飞行的基本技能；类似地，也可使顾客“享受”实战的“滋味”。我国也先后成立中国人工智能学会、中国计算机学会人工智能和模式识别专业委员会和中国自动化学会模式识别与机器智能专业委员会等学术团体，开展这方面的学术交流。此外国家还着手兴建了若干个与人工智能研究有关的国家重点实验室，这些都将促进我国人工智能的研究，为这一学科的发展作出贡献。综观人工智能学习的发展历程，可以看出它始终遵循的基本思路。首先是强调人类智能的人工实现而不是单纯的模拟，以便尽可能地为人类的实际需要服务。其次是强调多学科的交叉结合，数学、信息科学、生物学、心理学、生理学、生态学以及非线性科学等等越来越多的新生学科被融入到人工智能学习的研究之中。二.人工智能学习的主要技术及其发展趋势目前人工智能学习研究的3个热点是：智能接口、数据挖掘、主体及多主体系统。智能接口技术是研究如何使人们能够方便自然地与计算机交流。为了实现这一目标，要求计算机能够看懂文字、听懂语言、说话表达，甚至能够进行不同语言之间的翻译，而这些功能的实现又依赖于知识表示方法的研究。因此，智能接口技术的研究既有巨大的应用价值，又有基础的理论意义。目前，智能接口技术已经取得了显著成果，文字识别、语音识别、语音合成、图像识别、机器翻译以及自然语言理解等技术已经开始实用化。数据挖掘就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。数据挖掘和知识发现的研究目前已经形成了三根强大的技术支柱：数据库、人工智能和数理统计。主要研究内容包括基础理论、发现算法、数据仓库、可视化技术、定性定量互换模型、知识表示方法、发现知识的维护和再利用、半结构化和非结构化数据中的知识发现以及网上数据挖掘等。主体是具有信念、愿望、意图、能力、选择和承诺等心智状态的实体，比对象的粒度更大，智能性更高，而且具有一定自主性。主体试图自治地、独立地完成任务，而且可以和环境交互，与其他主体通信，通过规划达到目标。多主体系统主要研究在逻辑上或物理上分离的多个主体之间进行协调智能行为，最终实现问题求解。目前对主体和多主体系统的研究主要集中在主体和多主体理论、主体的体系结构和组织、主体语言、主体之间的协作和协调、通信和交互技术、多主体学习以及多主体系统应用等方面。新一代的智能技术是指80年代以来迅速发展起来的以神经网络（ANN）、进化计算、模糊逻辑、Agent为主要代表的计算只能技术，其中主要具有学习进化与自组织的能力。神经网络也就是模拟人脑中神经元的功能，希望通过模拟人脑最基本的单位神经元功能来模拟人脑的功能。它通过一定的范例训练构成的神经网络，就象教一个小孩子一样，在训练结束后，这个神经网络就可以完成特定的功能了。它是通过范例的学习，修改了知识库和推理机的结构，达到实现人工智能的目的。最后还有一个应用领域，就是模型识别，我想它应该在知识挖掘中应用不小，因为现在工程中的获得的数据越来越多，要想人为地从这些数据中确定某一规律都不容易，更不要说在这些数据中发现新规律了，因此有必要进行数据挖掘，它的应用对于决策支持系统将有着巨大的意义。人可以思考，人工智能也需要思考，这就是推理；人可以学习，人工智能也就需要学习；人可以拥有知识，那么人工智能也就需要拥有知识。人工智能是为了模拟人类大脑的活动的，人类已经可以用许多新技术新材料代替人体的许多功能，只要模拟了人的大脑，人就可以完成人工生命的研究工作，人创造自己，这不但在科学上，而且在哲学上都具有划时代的意义。学习是指系统适应环境而产生的适应性变化，它使得系统在完成类似任务时更加有效。80年代以来，ANN的学习机制再次得到人们的重视，基于连接机制的亚符号学习又一次成为的当今学习机制研究的热点，提出了竞争学习，进化学习、加强学习等各种新的学习机制。机械式学习。它的另一个名称死记式学习能够直接体现它的特点，这是一种最简单的，最原始的学习方法，也是机器的强项，人的弱项。指导式学习。这种学习方式是由外部环境向系统提供一般性的指示或建议，系统把它们具体地转化为细节知识并送入知识库中，在学习过程中要对反复对知识进行评价，使其不断完善。归纳学习。我们看到，机器所善长的不是归纳，而是演绎，它适用于从特殊到一般，而不太适应从一般到特殊，从特殊到一般的归纳是人类所特有的，是智慧的标志。具体的归纳学习方法有许多，但它们的本质就是让计算机学会从一般中得出规律。类比学习。类比也就是通过对相似事物进行比较所进行的一种学习。它的基础是类比推理，也就是把新事物和记忆中的老事物进行比较，如果发现它们之间有些属性是相同的，那么可以（假定地）推断出它们的另外一些属性也是相同的。基于解释的学习。这是近年来兴起的一种新的学习方法。它不是通过归纳或类比进行学习，而是通过运用相关的领域知识及一个训练实例来对某一目标概念进行学习，并最终生成这个目标概念的一般描述，这个一般描述是一个可形式化表示的一般性知识。增强式学习（ReinforcementLearning）是一种基于行为方法的半监督学习。一般的学习方法分两类，一类是上文提到的基于模型的，在这种方法，智能体需要环境确切的模型，具有较高的智能，但不适合于不确定的动态环境；另一种是基于行为的方法，在这种方法中，不需要环境的确切模型，采用分层结构，高层行为可以调整和抑制低层的行为能力，但每层中都具有其自主的确定权，如[3]中的Holonic智能制造系统。增强式具有这些优点，故常用于机器人足球赛[4]、狩猎问题、甚至战争指挥中[5]，但是这些都只是理论上的研究，因为机器人足球赛的本身目的也是为了测试人工智能的可用性，且更不可能去让战争去由电脑而不是人去指挥了。使用强化学习的Agent最早是出现与遗传算法中，使用“Ethogenetics（行为遗传）”的思想，突破了人们长期以来关于一个编码串对应于组合优化问题所有策略变量的一个组合方式的传统、静态的认识，而将一个编码串看成某个智能主体(Agent)主动进行的一系列决策行为的结果。人工智能学习可能会向以下几个方面发展：模糊处理、并行化、神经网络和机器情感。目前，人工智能的推理功能已获突破，学习及联想功能正在研究之中，下一步就是模仿人类右脑的模糊处理功能和整个大脑的并行化处理功能。人工神经网络是未来人工智能应用的新领域，未来智能计算机的构成，可能就是作为主机的冯·诺依曼机与作为智能外围的人工神经网络的结合。研究表明：情感是智能的一部分，而不是与智能相分离的，因此人工智能领域的下一个突破可能在于赋予计算机情感能力。情感能力对于计算机与人的自然交往至关重要。通过以上的学习方法就是为了得到知识，通过一种方便的方法得到知识。前面已经说过了，因为机器的思考方式和人类的思考方式大有不同之处，因此让机器通过自己学习生成自己便于理解和使用的知识，也不失为机器学习的目标之一。人工智能一直处于计算机技术的前沿，人工智能研究的理论和发现在很大程度上将决定计算机技术的发展方向。由于计算机芯片的微型化已接近极限。人们越来越寄希望于全新的计算机技术能够带动人工智能的发展。目前至少有三种技术有可能引发全新的革命，它们是光子计算机、量子计算机和生物计算机。结束语许多科学家断言，机器的智慧会迅速超过阿尔伯特·爱因斯坦和斯蒂芬·霍金的智慧之和。著名物理学家斯蒂芬·霍金认为，就像人类可以凭借其高超的捣弄数字的能力来设计计算机一样，智能机器将创造出性能更好的计算机。最迟到本世纪中叶而且很可能还要快得多，计算机的智能也许就会超出人类的智能。本文对学习中的一些方法进行基本的叙述并阐述了其发展的趋势，但是在一般的学习中，使用基于行为的方法仍旧是最受人关注的；文中介绍了几种强化学习方法的变形，并对他们的运用进行了一定的叙述。在一定程度上，他们实现仿真的可行行。但是这些仿真大多都是验证性的，真正的人工智能在实际生产中的运用仍旧是一个需要研究的课题。最后，我们来总结一下，人工智能学习的各个研究领域。参照人在各种活动中的功能，我们可以得到人工智能的领域也不过就是代替人的活动而已。哪个领域有人进行的智力活动，哪个领域就是人工智能学习研究的领域。人工智能学习就是为了应用机器的长处来帮助人类进行智力活动。人工智能学习研究的目的就是要模拟人类神经系统的功能。但随着技术及技术的发展，人工智能学习的方法还会有所变化也更加会引起我们的关注。参考文献[1] 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传感器在环境检测中可分为气体传感器和液体传感器，这是我为大家整理的传感器检测技术论文，仅供参考!

试述传感器技术在环境检测中的应用

摘要：传感器在环境检测中可分为气体传感器和液体传感器，其中气体传感器主要检测氮氧化合物和含硫氧化物;液体传感器主要检测重金属离子、多环芳香烃类、农药、生物来源类。本文阐述了传感器技术在环境检测方面的应用。

关键词：气体传感器液体传感器环境检测

中图分类号：O659 文献标识码：A 文章编号：

随着人们对环境质量越加重视，在实际的环境检测中，人们通常需要既能方便携带，又可以够实现多种待测物持续动态监测的仪器和分析设备。而新型的传感器技术就能够很好的满足上述需求。

传感器技术主要包括两个部分：能与待测物反应的部分和信号转换器部分。信号转换器的作用是将与待测物反应后的变化通过电学或光学信号表示出来。根据检测方法的不同，我们将传感器分为光学传感器和电化学传感器;根据反应原理的不同，分为免疫传感器、酶生物传感器、化学传感器;根据检测对象不同，分为液体传感器和气体传感器。

1气体传感器

气体传感器可以对室内的空气质量进行检测，尤其是有污染的房屋或楼道;也可以对大气环境中的污染物进行检测，如含硫氧化物、氮氧化合物等，检测过程快速方便地。

以含氮氧化物(NOx)为例。汽车排放的尾气是含氮氧化物的主要来源，但随着时代的发展，国内消费水平的提高，汽车尾气的排放量呈逐年上升趋势。通过金属氧化物半导体对汽车尾气及工厂废气中的含氮氧化物进行直接检测。如Dutta设计的传感器，采用铂为电极，氧化钇和氧化锆为氧离子转换器，安装到气体排放口，可以检测到含量为10-4~10-3的NO。含硫氧化物是造成酸雨的主要物质，也是目前环境检测的重点项目，因为在大气环境中的含量低于10-6，需要更高灵敏度的传感器。如高检测的灵敏度的表面声波设备。

Starke等人采用直径为8~16nm的氧化锡、氧化铟、氧化钨纳米颗粒制作的纳米颗粒传感器，对NO和NO2的检测下限可达到10-8，提高反应的比表面积，增加反应灵敏度，且工作温度比常规的传感器大大降低，减少了能源消耗。

2液体传感器

在实际环境检测中，液体传感器大多应用于水的检测。由于水环境中的污染物种类广泛，因此液体传感器比气体传感器的应用更为广泛和重要。水中的污染物除了少量的天然污染物以外，大部分都是人为倾倒的无机物和有机物。无机物中，重金属离子为重点检测对象;有机污染物包括杀虫剂、激素类代谢物、多环芳香烃类物质等。这些污染物的过度超标，会严重影响到所有生物体的健康和安全。

重金属离子检测

采水体中重金属离子的主要来源包括开矿、冶金、印染等企业排放的废水。这些生产废水往往混合了多种废水，所含的重金属离子种类繁多，常见的有汞、锰、铅、镉、铬等。重金属离子会不断发生形态的改变和在不同相之间进行转移，若处置不当，容易形成二次污染。生物体从环境中摄取到的重金属离子，经过食物链，逐渐在高级生物体内富集，最终导致生物体的中毒。因此如果供人类食用的鱼类金属离子超标，将对人类产生严重的影响，因此对于重金属离子的检测显得尤为重要。

Burge等人发明的传感器，可以利用1,2,2联苯卡巴肼和分光光度计，可以检测地下水中的重金属铬浓度是否超标。

除了通过化学反应检测外，采用特殊的生物物质，也可以方便和灵敏地检测重金属离子。如大肠杆菌体内有一种蛋白质可以结合镍离子，有人在这种蛋白质的镍离子结合位点附近插入荧光基团，当蛋白质结合镍离子后，荧光基团会被淬灭，由于荧光的强度与镍离子浓度成反比，从而实现对镍离子的定量检测，检测范围未10-8~10-2mol/L。日方法也可应用于检测Cu2+、Co2+、Fe2+和Cd2+等几种离子中。他们还结合了微流体技术，该技术只需消耗几十纳升体积的待测液体，就可以对100nmol/L以下浓度的Pb2+进行检测。Matsunaga小组将TPPS固定在多孔硅基质中，当环境中存在Hg2+时，随着Hg2+浓度的变化，TPPS的颜色会从橘黄色逐渐转变成绿色，该传感器的检测限为，通过加入硅铝酸去除干扰离子Ni2+和Zn2+。

利用传感器技术不仅可以准确测定待测物的浓度，而且由于传感器的微型化技术特点，还可以通过传感器的偶联，进行多项指标的检测。Lau等人设计了基于发光二极管原理的传感器，可以同时检测Cd2+和Pb2+，该传感器对Cd2+和Pb2+的检测限分别为10-6和10-8。

农药残留物质的检测

农药是一类特殊的化学品，它在防治农林病虫害的同时，也会对人畜造成严重的危害。中国是农业大国，每年的农药使用量相当庞大，因此有必要对其进行监测。采用钴-苯二甲蓝染料和电流计就能方便地检测三嗪类除草剂，无需脱氧，直接检测的下限为50Lg/L，如果通过预处理进行样品浓缩后，检测限可以达到200ng/L。

采用带有光纤的红外光谱传感器可以进行杀虫剂的快速检测。将光纤内壁涂覆经非极性有机物修饰的气溶胶材料后，能显著改善光纤中水分子对信号的耗散作用，并且能够提取出溶液中的有机磷类杀虫剂进行光谱分析。此类传感器对于有机溶剂，如苯、甲苯、二甲苯的检测限则可达10-8~8*10-8。

多环芳香烃类化合物的检测

多环芳香烃类物质是另外一大类有害的污染物质，这类物质具有致癌性，但在许多工业生产过程中均会使用或产生此类物质。水体中的多环芳香烃类物质含量非常低，一般在10-9范围内，因此需要借助高灵敏度的检测传感器，Schechter小组发明了光纤光学荧光传感器。在直接检测过程中，待测样本中还可能存在一些如泥土这样的干扰物质，会降低检测信号值，如果用聚合物膜先将非极性的PAH富集，然后对膜上的物质进行荧光检测，从而解决信号干扰问题，报道称这种经膜富集后的传感器技术，对pyrene的检测可达到6*10-11，蒽类物质则可达4*10-10。Stanley等人利用石英晶振微天平作为传感器，在芯片表面固定上蒽-碳酸的单分子膜，检测限可达到2*10-9。

基于免疫分析原理，采用分子印迹的方法，在传感器表面印上能够结合不同待测物质的抗体分子，可以实现多种不同物质的检测。近年来发展起来的微接触印刷技术，也可应用到该领域，这样制备得到的传感器体积可以更加微型化。

生物类污染物质

除了以上的无机和有机合成类污染物质，还有生物来源的一些潜在污染分子。如激素类分子及其代谢物的污染常常会引起生物体生长、发育和繁殖的异常。Gauglitz带领的研究小组采用全内反射荧光生物传感器和睾丸激素抗体，对河流中的睾丸激素直接进行了即时检测，其检测限为。该技术无需样品的预处理，对于不同地区的自然界水体均可以进行睾丸激素的现场直接检测，检测范围为9~90ng/L。

另外，致病菌和病毒也是被检测的对象，水体中出现某些特定菌种，可以表明水体受到了某种污染，利用传感器技术非常容易检测到这些生物样本的存在，而且选择性非常高，如可以从烟草叶中快速地发现植物病毒烟草花叶病毒，采用QCM可以直接检测到酵母细胞的数量。

3结论和展望

目前，传感器技术已开始应用于各环境监测机构的应急检测，但是实际应用中有诸多的局限性，比如在对大气中的某些有害物质进行检测时，由于其含量往往低于传感器的最低检测限，因此在实际应用过程中，还需要进行气体的浓缩处理，这样就使传感器不容易实现微型化，或者需要借助更高灵敏度的传感器;同样，在野外水体检测时，常常会出现待测水体含有多种复杂干扰成分的情况，无法与实验室的标准化条件相比;在有些以膜分离分析技术为原理的传感器中，其膜的使用寿命往往较短，而频繁更换新膜的价格较为昂贵，因此仍然无法得到广泛的应用。

尽管如此，随着传感器技术的不断发展和完善，仍然有望应用于将来工厂企业排气、排污的现场直接检测和野外环境的动态无人监测，而且其结果能与实验室常规仪器的检测结果相符，这样将大大加快对环境监测和治理的步伐。

参考文献

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传感器与自动检测技术教学改革探讨

摘要：传感器与自动检测技术是电气信息类专业重要的主干专业课，传统授课方法侧重于理论知识的传授，而忽略了应用层面的培养。针对此问题试图从教学目的、教学内容、教学形式、教学效果等多个方面进行分析，对该课程的教学方案改革进行探讨，提出一套技能与理论知识相结合、行之有效的教学方案。

关键词：传感器与自动检测技术;教学内容;教学模式;工程思维

“传感器与自动检测技术”是电气信息类专业重要的主干专业课，是一门必修课，也是一门涉及电工电子技术、传感器技术、光电检测技术、控制技术、计算机技术、数据处理技术、精密机械设计技术等众多基础理论和技术的综合性技术，现代检测系统通常集光、机、电于一体，软硬件相结合。

“传感器与自动检测技术”课程于20世纪80年代开始在我国普通高校的本科阶段和研究生阶段开设。本课程侧重于传感器与自动检测技术理论的传授，重知识，轻技能;教师之间也缺乏沟通，教学资源不能得到充分利用，教学效果不理想，学生学习兴趣不高。

一、教学过程中发现的问题及改革必要性分析

笔者在独立学院讲授“传感器与自动检测技术”课程已有四年，最开始沿用了研究型大学的教学计划和教学大纲，由于研究型大学是以培养研究型人才为主，而独立学院是以培养应用型人才为主，在人才培养目标上有较大差异，在逐渐深入的过程中发现传统方案不太符合学院培养应用型人才的定位，存在以下几方面的问题。

1.重理论，轻实践

该课程是应用型课程，其中也有大量的理论知识、数学推导，而传统的研究型教学方法普遍都以理论教学为主，在课堂上大篇幅讲解传感器的原理，进行数学公式推导，相比而言传感器的应用通常只是通过一个实例简单介绍，导致最后大多数学生只是粗略地知道该传感器的结构，而不知道如何用，在哪里用。

2.教学模式单一

该课程传统上以讲授的教学方式为主，将现成的结论、公式和定理告诉学生，学生不能主动地思考和探索，过程枯燥乏味，导致学生产生了厌学情绪。同时理论教学与实训、实践教学脱节问题也很严重。

3.教学实验安排不合理

传统的实验课程安排，验证性实验比例高达80%，综合设计性实验极少，缺少实训、实践环节。然而应用型人才的培养应该以实践教学为核心，重点培养学生的工程思维和实践能力、动手能力，以在学生毕业时达到企业对技术水平与能力的要求，使学生毕业后能尽快适应工作岗位。

二、适合独立学院培养应用型人才的教学方案改革

传统的传感器与自动检测技术课程重理论、轻实践，教学模式单一，教学实验以验证性实验为主，这种方案能够培养研究型人才，但却无法培养合格的应用型人才。在教学过程中，笔者潜心研习，并反复实践，总结出以下几个可以改革的方面。

1.优化教学内容，注重工程思维

本课程一个很重要的内容是各种类型传感器的原理，传统的教学要讲清楚其中的来龙去脉，而本人则认为针对应用型人才培养，充分讲授清楚基本概念、基本原理和基本方法即可，涉及大额数学公式可以选择重要的进行讲解，其他则可作为学生的自学内容，让学生课余自学。同时应该重点讲解该传感器的工程应用实例;另一方面要结合最新实际工程讲解。这样才能激发学生的学习兴趣，培养学生应用型工程学习思维。

2.改革教学方法，改变教学模式

传统的教学是“灌输式”的方法，无论学生是否接受，直接把要讲的内容全部讲述给学生，而这也违背了培养学生分析问题和解决问题的能力以及创新能力的出发点和归宿。笔者认为应该应用工程案例教学，实行启发式、讨论式、研究式等与实践相结合的教学方法，发挥学生在教学活动中的主体地位。

3.与工程实际相结合，与其他课程相结合

教学过程中要从不同行业提取典型的工程应用实例，精简以后作为实例进行讲解。在进行教学时，要培养学生的系统观，让学生明白这不是一门独立的课程，而是与自动控制原理、智能控制理论等课程相融合的，以达到融会贯通的学习效果。

4.实验环节改革

实验教学主要是为了提高学生的动手能力、分析问题和解决问题的能力，加深学生对课堂教学中理论、概念的感性认识。以往该课程的实验内容大部分为原理性、验证性的实验，学生容易感到枯燥无味，毫无学习积极性，很少有学生进行独立思考并发现问题，实验效果极不理想。为了改变这种模式化的教育，笔者将实验内容由传统的验证性实验调整为设计开发型实验。在实验教学中根据客观条件在适当减少验证性实验的基础上，增加了开拓性实验项目以及设计综合性实验。

5.改革教学评价方法，提高课堂教学效率

高效的学习成果反馈机制是促进教学相长的必要手段，目前该课程都是通过课程作业进行学习效果反馈，可以采用每一个章节布置一道设计型题目，让学生更加广泛地查阅资料，并在一定知识广度的基础上深入分析题目中用到的内容，进而从更深的层面分析解决问题，以达到深度、广度相结合的效果。

本文针对传感器与自动检测技术传统研究型大学的方案，提出了三个方面的问题，并根据四年的教学积累，在教学内容、教学模式、实验环节、教学评价及反馈等几个方面进行了探讨分析并提出了一套改革的方法和措施。本方案以实际工程应用实例为核心，在教学内容上侧重于传感器应用方面的讲解，以提出问题、分析问题、解决问题为主线调动学生的学习积极性和主动性，培养学生的工程思维和能力，重视实验环节，以设计性、综合性实验代替验证性实验培养学生将抽象的知识具体化、培养学生的实际应用能力、动手能力和创新能力。

参考文献：

[1]吴建平，甘媛.“传感器”课程实验教学研究[J].成都理工大学学报.

[2]曹良玉，赵堂春.传感器技术及其应用.课程改革初探[J].中国现代教育装备.

[3]李玉华，胡雪梅.传感器及应用.课程教学改革的探讨Ⅱ技术与市场.