一、烟叶仓库磷化氢监测系统设计及设备选型分析（论文文献综述）
乐承星,吴少军[1]（2021）在《基于LoRa物联网技术的片烟智能养护系统的研究与构建》文中认为为解决当前烟草行业中片烟贮存期间醇化质量管控效率低、片烟仓储损耗等问题,本文通过LoRa物联网技术、无线传感器技术、数据采集与集成分析、平台系统功能模块开发等的研究应用,构建了基于LoRa物联网技术的片烟智能养护系统。该系统提高了片烟醇化质量管控水平,促进了烟草行业提质、降本、增效。
黄林华,杜成龙,林清萍[2]（2020）在《烟草消防重点单位智慧消防建设探讨》文中进行了进一步梳理烟草行业火灾危险性高、火灾危害大,消防安全管理工作是日常安全管理的重中之重。本文结合当前行业消防问题难点,借助新兴信息技术,设计一套解决当前消防问题,符合企业工作实际,具有烟草特色的智慧消防建设方案,从而实现消防高质量安全管控。
李齐飞[3]（2020）在《深度学习算法在危化品仓库巡检车中的应用研究》文中研究指明危化品仓库用以存储易燃、易爆、腐蚀性强的危险化学品,危化品存储有非常严格的要求,部分危险品种类严禁混存,且有严格安全距离要求,违反这些规定可能会引发重大的安全事故,危化品的存储安全是当前亟待解决的问题。深度学习在各个领域已经崭露头角,但危化品仓库环境复杂,卷积神经网络需要快速且适应性强的训练方法。本文将深度学习算法应用于巡检车视觉,提出了两种卷积神经网络的训练方法,精简了训练模型,提高了模型的训练速度和适用能力。为训练出精简、可快速训练的网络架构,抑制神经网络训练时过拟合现象的发生,本文提出一种基于泊松分布的dropout方法。在充分利用神经元历史行为的基础上,在全链接层对神经元进行筛选;实验结果表明,在保持正确率的情况下,损失值提前收敛,节约了训练时间。为了迅速在数据集中提取更多的有效特征,本文提出了基于双池化的卷积神经网络算法,为了突出图像中的边缘信息,该方法通过给定的模板对数据区进行卷积,以加快网络的训练速度,从而快速得到较低的损失值。该方法易于实现,适用于依赖图像边缘信息进行识别的场景。
王育成[4]（2020）在《磷化氢尾气干法循环吸收处理新工艺研究及工程应用》文中进行了进一步梳理
王一博[5]（2020）在《基于NB-IoT的仓储烟叶霉变预警系统设计与实现》文中提出烟叶是烟草行业的物质基础,烟叶必须在经过很长一段时间的仓储醇化处理后才能达到品质要求。而烟叶在仓储醇化处理的过程中极易发生霉变,如不能及时发现进行处置,将造成极大的损失。烟草行业为了减少损失一直在研究烟叶霉变规律和适用于烟叶仓库的环境监测系统。传统的烟叶仓储环境监测系统存在效率低、成本高、部署难等问题,而且基本上只监测温、湿度信息,难以及时发现烟叶霉变,无法满足烟草行业需要。因此,本课题基于NB-IoT技术设计并实现了一套效率高、易部署、针对性强的烟叶仓储环境监测系统来减轻仓库管理人员负担,及时发现异常,降低霉变造成的损失。最近几年,为了满足物联网市场的远距离、低功耗需求,窄带物联网（NBIoT）应运而生。物联网和人工智能的结合为许多行业难题提供了新的手段。利用NB-IoT技术来优化仓储烟叶环境监测方式,利用人工神经网络辨别仓储烟叶霉变情况是本课题的研究思路。根据烟叶仓储管理需要和烟叶霉变特点完成了仓储烟叶霉变预警系统的总体结构设计,该系统主要由数据采集终端和监测服务器两部分组成。在数据采集终端的实现上,选择多种气体传感器组成传感器阵列,选择STM32F103RCT6作为主控芯片,选择谷雨NB200作为NB-IoT模块,设计了相应的电路原理图,并通过PCB制版、焊接器件、集成调试等过程完成了硬件部分的实现;然后设计和开发了数据采集终端的软件,最终完成了数据采集终端的软硬件设计和实现。选用BP神经网络建立了烟叶霉变状态识别模型,深入研究了烟叶霉变状态的识别。在监测服务器上,选用B/S架构搭建了烟叶仓储环境监测平台,依次完成了数据接收、数据库设计、页面实现等工作。仓库工作人员可以登录该平台查看仓储环境的温、湿度、二氧化碳、乙醇等气体的浓度以及烟叶的霉变状态,细致地了解烟叶仓储情况,从而及时发现问题。经实测,该系统满足烟叶仓储环境监测的要求,可以较好地反映烟叶的霉变状态,运行稳定,具有较高的实用价值。
杨韬,骆杰,杨勇,杨永生,刀荣贵,黄华[6]（2019）在《烟叶醇化仓库PH3浓度复合监测仪的应用》文中研究指明针对大面积烟叶醇化仓库内环境监控系统稳定性问题,基于窄带物联网技术（NB-IOT）设计了一种工作稳定的烟叶醇化仓库内磷化氢（PH3）浓度以及温湿度复合监测设备,监测仪包含大量程PH3传感器、高精度传感器以及温湿度传感器,用于全面监测仓库环境。利用NB-IOT解决仓库长距离数据传输问题,通过双向认证保证了系统数据传输的稳定性。壳体进行了加强型气密性设计防止PH3对电路板的腐蚀。实验数据表明,该系统具有非常优越的稳定性,为烟叶醇化仓库环境监控提供了一个全新的解决方案。
祝天培[7]（2019）在《基于NB-IoT的分布式烟叶仓库磷化氢监测系统》文中研究表明烟草行业往往使用磷化氢气体来杀虫,而气体在大型仓库内分布不均匀,需要多点分布式监测设备测量气体浓度,从而得知药片投入量是否合格。本课题实现了远程多点测量磷化氢气体浓度等数据的一整套系统,该系统包括监测器和服务器及客户端软件。监测器主要包括测量、控制、通信电路三个部分,服务器及客户端软件主要由设备通信交互、数据库、Web网页等服务模块组成。系统的工作流程为:测量电路将传感器输出转换成可测电压范围,由控制电路获得数据后打包成自定义的数据格式,利用窄带物联网（NB-IoT）通信电路发送给服务器,服务器的设备通信交互服务模块将数据解析后转交给数据库进行管理,用户再通过Web网页浏览相应的数据和结果。本课题研究了各种物联网组网方式的优缺点,选择NB-IoT的通信方式,具有信号传输距离远、覆盖范围广、网络稳定、功耗低等优势。并设计了专门的小数据量传输协议,既利于终端打包,又利于服务器解析。在实际的测试过程中,仍然存在网络不通畅等问题,遂采用了终端缓存办法,有效降低了丢包率。此外,在监测器电路设计中,增加了可有效降低功耗的改进措施,将监测器的功耗降至最低,最大限度地增加了电池的续航时间。
肖甍[8]（2018）在《烟草行业绿色仓储在仓库设计中的应用 ——以A公司为例》文中提出随着绿色发展理念的提出、新的环保法规的修订,绿色物流再次引起了企业的重视,企业必须将目光从关注短期利益向关注长期利益转变。绿色仓储是绿色物流的核心组成部分,如何利用绿色仓储的理念和技术从事仓库建设、经营与运作,实现仓储业的节能降耗及可持续性发展,成为了企业新建及改造仓库项目的工作重点。而零排放一直是工业企业的难点工作,不仅仅在技术上有待突破,在费用上也需要更高的投入,特别地,我国“近零排放”的试点工作才开始。这些问题也是本论文的切入点。本论文以A公司为例的烟草行业的绿色仓储方案设计为目的,结合公司目前存在的仓库本体问题、业务流程问题、信息系统问题及环保节能问题,利用绿色物流中绿色仓储的理念指导,运用创新技术,提出了一些可行性的对策。重点针对A公司的物流功能、节能环保、零排放、仓储信息系统进行设计,探讨了在烟草行业实现绿色仓储的技术方法,对设计结果进行了综合评价分析,并总结了在行业内可以进行推广的措施。
欧志强[9]（2017）在《烟叶醇化环境自动监测与控制系统》文中指出烟叶是卷烟工业生产中最重要的基础原料,为了提高其燃烧特性和吸食感受,需要调和其化学成分,这就涉及到烟叶醇化的概念。烟叶醇化是卷烟工艺中一项重要的生产环节,在满足其工艺要求的条件下,进行耗时短则几个月,多则几年的醇化过程。同时在醇化期间,需要对烟叶进行定期杀虫处理,以降低醇化过程中烟叶缺失率。在工业自动化水平持续发展的趋势下,越来越多的卷烟生产企业采用自动化的烟叶醇化环境监测与控制系统,应用到烟叶仓储养护工作中,这对烟叶醇化品质的提升以及卷烟行业的发展具有重大的意义。本设计主要具有以下创新点:创新点1:将安装于风管内部的温湿度传感器移至库区内部,并以多点采集的方式替换单点采集,保证测量结果更加精确。创新点2:将风阀执行器的信号控制方式由数字量更改为模拟量,可以精确控制风阀的开度,同时解决因风阀开关不到位造成系统报警的问题。创新点3:将电能数据在监控界面集中显示,通过观察运行电流获取设备当前实际运行状况,解决因设备故障导致远程信息不准确的问题。本项目隶属于厦烟东孚仓储中心三期工程,共计建设烟叶醇化仓库12栋,配备空调、除湿机、排风机等设备,实现对库区空间内环境状况的调节,同时库内安装有用于采集环境参数的温湿度传感器以及用于控制风量大小的风阀执行器,利用西门子PLC控制器S7-1500,在中央管理站完成对库区环境的远程监测和主要设备的管理工作。本文主要从硬件设备的选型、网络结构的搭建以及人机界面的设计三个层面阐述了烟叶醇化过程中,对环境实现自动监测与控制功能的智能仓储管理系统的建设。
陈伟,梁明坤[10]（2017）在《不同通风除湿系统在烟叶醇化库适用性的比较》文中研究指明风冷热泵冷水机组+组合式空调箱除湿控温系统、烟草库专用冷凝热回收型热泵调温除湿系统以及溶液调湿系统都能满足烟叶醇化库室内温湿度的要求,但由于烟叶醇化库高湿负荷、低热负荷的特殊需求以及防腐要求,上述几种空调除湿方式的针对性差异就比较大了。经某烟叶醇化库实际应用对比分析表明,烟草库专用冷凝热回收型热泵调温除湿机组能够满足烟叶醇化库的温湿度和防腐要求,降低空调系统能耗,减少空调系统运行费用,延长设备使用寿命。
二、烟叶仓库磷化氢监测系统设计及设备选型分析（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、烟叶仓库磷化氢监测系统设计及设备选型分析（论文提纲范文）
（1）基于LoRa物联网技术的片烟智能养护系统的研究与构建（论文提纲范文）
| 1 片烟智能养护系统功能需求分析 |
| 2 片烟智能养护系统的构建 |
| 2.1 系统总体架构 |
| 2.2 无线传感器选型与安装 |
| 2.3 通讯方式与频段选择 |
| 2.4 平台系统数据采集与集成 |
| 3 结论 |
（2）烟草消防重点单位智慧消防建设探讨（论文提纲范文）
| 1 引言 |
| 2 烟草行业消防管理的重要性 |
| 2.1 火灾危险性高 |
| 2.2 火灾危害大 |
| 2.3 火灾扑救难 |
| 3 传统消防安全管理的问题和不足 |
| 3.1 基础设施方面 |
| 3.2 人员管理方面 |
| 3.3 日常管理方面 |
| 4 智慧消防建设方案 |
| 4.1 智慧远程监控系统 |
| 4.1.1 智慧消防供水系统 |
| 4.1.2 无线烟感监测系统 |
| 4.1.3 无线燃气泄漏报警系统 |
| 4.1.4 二维码巡检系统 |
| 4.2 智慧电气火灾监测系统 |
| 4.3 安消一体联动系统 |
| 4.3.1 安防消防联动系统 |
| 4.3.2 视频监控火灾AI智能识别 |
| 4.4 智慧火灾监测预警系统 |
| 4.4.1 远程报警 |
| 4.4.2 分级告警 |
| 4.4.3 火情研判 |
| 4.4.4 故障研判 |
| 4.4.5 维保考核 |
| 4.4.6 便捷交接 |
| 4.4.7 应急辅助 |
| 4.4.8 一码管理 |
（3）深度学习算法在危化品仓库巡检车中的应用研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 选题背景与研究意义 |
| 1.1.1 选题背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 危化品仓库监测技术现状 |
| 1.2.2 智能车现状 |
| 1.2.3 深度学习现状及难点 |
| 1.2.4 存在的问题 |
| 1.3 论文主要工作 |
| 1.4 论文结构安排 |
| 第二章 基于卷积神经网络的危化品巡检车视觉 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 相关概念介绍 |
| 2.3 实验及结果分析 |
| 2.3.1 数据来源介绍 |
| 2.3.2 实验参数设置 |
| 2.3.3 实验结果分析 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 基于PSDropout抽样子网络的卷积神经网络 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 相关概念介绍 |
| 3.3 PSDropout抽样子网络方法介绍 |
| 3.3.1 理论分析 |
| 3.3.2 理论推导 |
| 3.4 实验及结果分析 |
| 3.4.1 实验参数设置 |
| 3.4.2 网络架构设置 |
| 3.4.3 实验结果分析 |
| 3.4.4 公共数据集实验及结果分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 基于Edge-max pooling的卷积神经网络 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 相关概念介绍 |
| 4.3 Edge-max pooling方法介绍 |
| 4.4 实验及结果分析 |
| 4.4.1 实验参数设置 |
| 4.4.2 网络架构模型图 |
| 4.4.3 实验结果分析 |
| 4.4.4 公共数据集实验及结果分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 结论与展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 研究成果及发表的学术论文 |
| 作者及导师简介 |
（5）基于NB-IoT的仓储烟叶霉变预警系统设计与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题背景与研究意义 |
| 1.1.1 课题背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 烟叶霉变检测研究现状 |
| 1.2.2 烟叶仓储环境监测方法研究现状 |
| 1.3 本文研究内容与章节安排 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 章节安排 |
| 第2章 基础理论 |
| 2.1 物联网体系框架 |
| 2.2 传感器技术 |
| 2.2.1 温湿度传感器 |
| 2.2.2 气体传感器 |
| 2.3 NB-IoT技术 |
| 2.3.1 NB-IoT技术概述 |
| 2.3.2 NB-IoT网络体系架构 |
| 2.4 人工神经网络 |
| 2.4.1 人工神经网络概念 |
| 2.4.2 人工神经网络要素与特点 |
| 2.4.3 BP神经网络 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 仓储烟叶霉变预警系统总体设计 |
| 3.1 系统需求分析 |
| 3.2 系统设计思路 |
| 3.3 系统总体结构 |
| 3.4 系统方案设计 |
| 3.4.1 数据采集方案 |
| 3.4.2 数据传输方案 |
| 3.4.3 数据处理方案 |
| 3.4.4 数据显示方案 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 数据采集终端设计与实现 |
| 4.1 终端设计思路与结构 |
| 4.2 终端设计方案 |
| 4.3 硬件设计与实现 |
| 4.3.1 硬件设计工具 |
| 4.3.2 传感器阵列选型 |
| 4.3.3 NB-IoT模块 |
| 4.3.4 主控模块 |
| 4.3.5 硬件实现 |
| 4.4 软件设计与开发 |
| 4.4.1 传感器阵列数据采集 |
| 4.4.2 NB-IoT模块通信 |
| 4.4.3 上传数据格式 |
| 4.4.4 软件开发环境 |
| 4.4.5 软件开发 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 烟叶霉变状态识别算法研究 |
| 5.1 数据采集及预处理 |
| 5.1.1 烟叶霉变等级标准 |
| 5.1.2 样本数据采集 |
| 5.1.3 数据预处理 |
| 5.2 烟叶霉变状态识别 |
| 5.2.1 搭建BP神经网络 |
| 5.2.2 训练神经网络 |
| 5.3 本章小结 |
| 第6章 烟叶仓储环境监测系统设计与实现 |
| 6.1 系统总体框架 |
| 6.2 数据接收模块 |
| 6.3 数据库设计 |
| 6.3.1 烟叶仓储环境信息表 |
| 6.3.2 数据采集终端信息表 |
| 6.3.3 终端与烟堆关系表 |
| 6.3.4 仓库信息表 |
| 6.3.5 用户信息表 |
| 6.4 用户交互模块 |
| 6.4.1 登录页面 |
| 6.4.2 仓库页面 |
| 6.4.3 数据页面 |
| 6.5 系统测试 |
| 6.5.1 数据接收模块测试 |
| 6.5.2 烟叶状态识别测试 |
| 6.5.3 系统稳定性测试 |
| 6.6 本章小结 |
| 第7章 总结与展望 |
| 7.1 总结 |
| 7.2 展望 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间发表的学术论文和研究成果 |
| 致谢 |
（6）烟叶醇化仓库PH3浓度复合监测仪的应用（论文提纲范文）
| 0 引言 |
| 1 系统设计 |
| 2 数据验证 |
| 3结论 |
（7）基于NB-IoT的分布式烟叶仓库磷化氢监测系统（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 注释表 |
| 缩略词 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.1.1 烟草熏蒸杀虫工作及存在的问题 |
| 1.1.2 烟草熏蒸作业行业标准 |
| 1.1.3 NB-IoT的兴起 |
| 1.2 发展现状 |
| 1.2.1 NB-IoT发展概述 |
| 1.2.2 NB-IoT的现状 |
| 1.2.3 磷化氢气体检测方法 |
| 1.3 研究目的及意义 |
| 1.4 主要研究内容与论文结构安排 |
| 1.4.1 研究内容 |
| 1.4.2 论文结构 |
| 第二章 方案设计 |
| 2.1 系统总体方案设计 |
| 2.1.1 系统总需求 |
| 2.1.2 系统技术指标要求 |
| 2.1.3 系统总体框架 |
| 2.2 监测器方案设计 |
| 2.2.1 传感器的选型 |
| 2.2.2 单片机的选型 |
| 2.2.3 NB-IoT模组的选型 |
| 2.3 服务器软件系统的方案设计 |
| 2.3.1 服务器的代码实现方案 |
| 2.3.2 数据库服务软件的实现方案 |
| 2.3.3 Web页面服务实现方案 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 监测器设计 |
| 3.1 控制电路的设计 |
| 3.2 测量电路的设计 |
| 3.2.1 磷化氢传感器电路 |
| 3.2.2 温湿度传感器电路 |
| 3.3 NB-IoT模组的电路设计 |
| 3.3.1 NB-IoT模组电路 |
| 3.3.2 SIM卡电路 |
| 3.3.3 天线 |
| 3.3.4 模组的配置 |
| 3.4 电源电路 |
| 3.4.1 主电源电路 |
| 3.4.2 稳压电路 |
| 3.4.3 参考电压 |
| 3.5 监测器低功耗设计措施 |
| 3.5.1 测量电路的电源控制 |
| 3.5.2 单片机STOP模式 |
| 3.5.3 单片机时钟的调整 |
| 3.5.4 NB-IoT的低功耗设置(PSM、eDRX) |
| 3.6 监测器软件及工作流程 |
| 3.6.1 软件代码结构 |
| 3.6.2 总系统流程 |
| 3.6.3 系统初始化 |
| 3.6.4 测量流程 |
| 3.6.5 发送数据流程 |
| 3.7 本章小结 |
| 第四章 服务器软件设计 |
| 4.1 数据库软件设计 |
| 4.1.1 数据库表的设计 |
| 4.1.2 DAO模式 |
| 4.2 与监测器交互的软件设计 |
| 4.2.1 主服务 |
| 4.2.2 数据收发服务 |
| 4.2.3 数据协议处理服务 |
| 4.3 客户业务及界面软件设计 |
| 4.3.1 系统登录功能的实现 |
| 4.3.2 实时数据显示 |
| 4.3.3 熏蒸有效性分析及判断 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 测试与联调 |
| 5.1 测量精度测试 |
| 5.1.1 浓度测量实验 |
| 5.1.2 传感器线性度实验 |
| 5.1.3 测量电路分辨率及精度实验 |
| 5.2 通信稳定性及功耗测试 |
| 5.2.1 通信稳定性测试 |
| 5.2.2 功耗测试 |
| 5.3 界面数据展示 |
| 5.3.1 用户登录 |
| 5.3.2 实时数据显示 |
| 5.3.3 历史数据分析 |
| 5.3.4 熏蒸有效性分析 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 在学期间的研究成果及发表的学术论文 |
（8）烟草行业绿色仓储在仓库设计中的应用 ——以A公司为例（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 第一节 研究背景及意义 |
| 一、研究背景 |
| 二、研究意义 |
| 第二节 本文研究的内容和框架 |
| 一、研究内容 |
| 二、文章框架 |
| 第三节 本文涉及的主要研究方法 |
| 一、文献分析法 |
| 二、内容分析法 |
| 三、案例分析法 |
| 第二章 相关技术理论概述 |
| 第一节 绿色物流相关理论方法概述 |
| 一、绿色物流的概念 |
| 二、绿色物流的内涵 |
| 三、绿色物流与传统物流的区别 |
| 第二节 绿色仓储相关理念概述 |
| 一、绿色仓储的概念 |
| 二、绿色仓储的特征 |
| 三、生产制造企业建设绿色仓库难点 |
| 四、绿色仓储设计要点 |
| 五、绿色仓储与传统仓储的区别 |
| 第三节 零排放相关理论 |
| 一、零排放的概念 |
| 二、零排放的主要技术 |
| 三、目前国内零排放现状 |
| 四、国内生产制造企业零排放难点 |
| 五、如何进行零排放设计 |
| 第四节 本文涉及为实现绿色仓储所需的专业处理技术 |
| 一、MBR膜反应处理技术 |
| 二、磷化氢过滤吸收技术 |
| 三、RFID技术 |
| 第五节 相关理论的分析与总结 |
| 第三章 A公司仓储现状分析 |
| 第一节 行业仓储现状 |
| 一、原料仓储量大 |
| 二、信息化程度不高 |
| 三、熏蒸杀虫技术存在隐患 |
| 第二节 A公司仓储现状分析 |
| 一、A公司简介 |
| 二、A公司原料仓储现状 |
| 三、A公司仓储现状问题分析 |
| 第四章 A公司绿色仓储方案设计 |
| 第一节 A公司仓储问题解决方案 |
| 一、新建原料仓库,满足企业发展的需要 |
| 二、通过合理仓库设计,提高原料内在品质 |
| 三、提升原料仓库信息化水平,打造智能仓库 |
| 四、通过先进技术及理念,打造绿色仓库 |
| 第二节 A公司绿色仓储设计 |
| 一、基础设计 |
| 二、仓储管理信息系统设计 |
| 三、节能环保设计 |
| 第三节 A公司仓库设计评价 |
| 一、仓库的设计满足企业生产的需要 |
| 二、仓库的设计满足企业信息化的需求 |
| 三、仓库的设计满足绿色环保的要求 |
| 第四节 总结与推广 |
| 一、A公司绿色仓储设计技术经济效益分析 |
| 二、在行业内的推广 |
| 第五章 结论与展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（9）烟叶醇化环境自动监测与控制系统（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 烟叶醇化环境控制技术的国内外现状 |
| 1.2 课题研究的背景及目前存在的问题 |
| 1.3 课题的设计目标及研究意义 |
| 第二章 系统结构设计 |
| 2.1 通风系统 |
| 2.1.1 除湿系统 |
| 2.1.2 空调系统 |
| 2.1.3 排风系统 |
| 2.2 控制系统 |
| 2.3 系统性能 |
| 第三章 硬件设备配置 |
| 3.1 主设备的选型 |
| 3.1.1 除湿机的选型 |
| 3.1.2 工业空调的选型 |
| 3.2 主要附属设备的选型 |
| 3.2.1 温湿度传感器的选型 |
| 3.2.2 风阀执行器的选型 |
| 3.3 控制系统设备的选型 |
| 3.3.1 PLC的选型 |
| 3.3.2 触摸屏的选型 |
| 3.3.3 网络交换机的选型 |
| 第四章 网络结构搭建 |
| 4.1 末端设备层 |
| 4.2 过程控制层 |
| 4.3 信息管理层 |
| 第五章 集中监控系统功能设计 |
| 5.1 安全登录功能 |
| 5.2 集中监控功能 |
| 5.3 系统设定功能 |
| 5.4 流程模拟功能 |
| 5.4.1 传感器集中监视 |
| 5.4.2 除湿机控制 |
| 5.4.3 空调控制 |
| 5.4.4 阀门控制 |
| 5.5 系统报瞥功能 |
| 5.6 数据管理功能 |
| 5.6.1 趋势曲线 |
| 5.6.2 数据报表 |
| 5.7 系统退出功能 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（10）不同通风除湿系统在烟叶醇化库适用性的比较（论文提纲范文）
| 0 引言 |
| 1 空调系统比较 |
| 1.1 风冷热泵冷水机组+组合式空调箱除湿控温系统 |
| 1.2 烟草库专用冷凝热回收型热泵调温除湿系统 |
| 1.3 溶液调湿型空调除湿系统 |
| 2 3种空调除湿系统的分析 |
| 2.1 系统除湿效率比较 |
| 2.2 系统除湿效率差异性分析 |
| 2.3 系统运行费用比较 |
| 3 实际运行结果分析 |
| 3.1 风冷热泵冷水机组+组合式空调箱空调除湿系统运行分析 |
| 3.2 烟草库专用冷凝热回收型热泵调温除湿系统运行分析 |
| 3.3 溶液调湿型空调除湿系统运行分析 |
| 4 结语 |
四、烟叶仓库磷化氢监测系统设计及设备选型分析（论文参考文献）
- [1]基于LoRa物联网技术的片烟智能养护系统的研究与构建[J]. 乐承星,吴少军. 现代农业科技, 2021(06)
- [2]烟草消防重点单位智慧消防建设探讨[J]. 黄林华,杜成龙,林清萍. 今日消防, 2020(07)
- [3]深度学习算法在危化品仓库巡检车中的应用研究[D]. 李齐飞. 北京石油化工学院, 2020(06)
- [4]磷化氢尾气干法循环吸收处理新工艺研究及工程应用[D]. 王育成. 湖南农业大学, 2020
- [5]基于NB-IoT的仓储烟叶霉变预警系统设计与实现[D]. 王一博. 云南师范大学, 2020(01)
- [6]烟叶醇化仓库PH3浓度复合监测仪的应用[J]. 杨韬,骆杰,杨勇,杨永生,刀荣贵,黄华. 设备管理与维修, 2019(11)
- [7]基于NB-IoT的分布式烟叶仓库磷化氢监测系统[D]. 祝天培. 南京航空航天大学, 2019(02)
- [8]烟草行业绿色仓储在仓库设计中的应用 ——以A公司为例[D]. 肖甍. 厦门大学, 2018(12)
- [9]烟叶醇化环境自动监测与控制系统[D]. 欧志强. 厦门大学, 2017(02)
- [10]不同通风除湿系统在烟叶醇化库适用性的比较[J]. 陈伟,梁明坤. 机械制造与自动化, 2017(04)