恩德思豪斯Proline Promass 83X:大流量科氏力质量流量计

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"该文档是恩德思豪斯Proline Promass 83X质量流量计的产品样本,详细介绍了这款流量计的性能、规格、应用领域以及安装使用注意事项。" Proline Promass 83X是一款由恩德思豪斯(Endress+Hauser)生产的高质量流量计,它采用了科氏力测量原理,不受流体物理特性的影响,如粘度或密度,确保在各种工况下都能提供精确的测量结果。这款流量计特别适合在沿海或离岸油气应用中进行超大流量测量。 仪表的主要特性包括: 1. 大口径设计,标称口径范围为DN300至DN400(12至16英寸),四根测量管结构,以实现低压力损失。 2. 全1.4404(316L)不锈钢材质的外表面,确保耐腐蚀性和耐用性。 3. 显示屏具备四行背光显示,并配备触摸键控制,便于操作。 4. 可选择一体式或分体式设计,以适应不同安装环境。 5. 支持多种通讯协议,如HART、PROFIBUS PA/DP、Modbus RS485、基金会现场总线(FF)、工业以太网(EtherNet/IP),提供了灵活的数据传输选项。 Proline Promass 83X的优势在于: 1. 灵活性:一个安装点即可实现高精度大流量测量。 2. 减少过程测量点:通过多变量测量(流量、密度、温度),简化了系统复杂性。 3. 小巧的安装空间需求:无需前/后直管段长度,节省安装空间。 4. 提供质量保证,如加料&灌装软件、密度&浓度监测、高级诊断功能。 5. 自动恢复数据功能,便于服务和维护。 文档中还详细列出了仪表的功能、系统设计、测量原理、测量范围、量程比、输入信号、输出信号、报警信号、负载、小流量切除等技术参数。同时,详细介绍了电源、接线端子分配、供电电压、功率消耗、电气连接、以及分体式仪表的电气连接等方面的信息。 在安装条件方面,文档提供了安装位置、安装方向、安装指南、前后直管段、连接电缆长度等指导,以确保正确安装和使用。此外,还列出了环境条件(环境温度、储存温度、防护等级、抗冲击性、抗振性、电磁兼容性)和过程条件(介质温度、流体密度、介质压力范围、压力-温度曲线、爆破片、限流值、压损、系统压力、伴热)的详细参数。 在机械结构部分,文档给出了设计及外形尺寸,以及重量和材料信息。对于操作性,文档说明了过程连接的选择,确保用户在实际操作中能够顺利进行。 这份产品样本提供了全面的Proline Promass 83X质量流量计的技术细节和使用指南,有助于用户了解其性能特点,选择合适的型号,并进行正确的安装和维护。

怎么把 #创建一个框架(Frame控件),用于放置图像。 fig_container = tk.Frame(root) fig_container.pack(side="bottom", fill="x", expand=True) # 添加滚动框架 canvas = tk.Canvas(fig_container) canvas.pack(side="left", fill="both", expand=True) scrollbar = tk.Scrollbar(fig_container, orient="vertical", command=canvas.yview) scrollbar.pack(side="right", fill="y") canvas.configure(yscrollcommand=scrollbar.set) canvas.bind("<Configure>", lambda e: canvas.configure(scrollregion=canvas.bbox("all"))) # 将图像框架放入滚动框架中 frame = tk.Frame(canvas) canvas.create_window((0, 0), window=frame, anchor="nw")这段代码和import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt # 读取wine数据集 url = "https://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/wine/wine.data" names = ['class', 'alcohol', 'malic_acid', 'ash', 'alcalinity_of_ash', 'magnesium', 'total_phenols', 'flavanoids', 'nonflavanoid_phenols', 'proanthocyanins', 'color_intensity', 'hue', 'od280_od315_of_diluted_wines', 'proline'] data = pd.read_csv(url, names=names) # 按类别绘制散点图 colors = ['red', 'blue', 'green'] classes = [1, 2, 3] for i in range(len(classes)): x = data[data["class"] == classes[i]]["flavanoids"] y = data[data["class"] == classes[i]]["od280_od315_of_diluted_wines"] plt.scatter(x, y, c=colors[i], label=classes[i]) # 添加标题和标签 plt.title("Flavanoids vs OD280/OD315 of Diluted Wines (classified by wine class)", fontsize=16) plt.xlabel("Flavanoids", fontsize=12) plt.ylabel("OD280/OD315 of Diluted Wines", fontsize=12) plt.legend(loc='upper left') # 显示图像 plt.show()这段代码结合起来

2023-06-03 上传