Abstract VR Modeler From Image Sequences to 3D Models
VR Modeler:From Image Sequences to3D Models Mario Sormann?Joachim Bauer Christopher Zach Andreas Klaus
Konrad Karner
VRVis Research Center
Abstract
In this paper we present a novel interactive modeling sys-tem,called VR Modeler,to create3D geometric models from a set of photographs.In our approach standard auto-matic reconstruction techniques are assisted by a human operator.The modeling system is ef?cient and easy to use because the user can concentrate on the2D segmen-tation and interpretation of the scene whereas our sys-tem is responsible for the corresponding3D information. Therefore we developed the user interface of VR Mod-eler as a monocular3D modeling system.Additionally, we are able to obtain coarse as well as high resolution models from architectural scenes.Finally,we tested the modeling system on different types of datasets to demon-strate the usability of our approach.
CR Categories:I.4.5[Image Processing and Com-puter Vision]:Reconstruction—Transform Methods;
I.3.5[Computer Graphics]:Computational Geometry and Object Modeling—Modeling Packages Keywords:interactive modeling system,user interface, feature based modeling,photogrammetry,3D reconstruc-tion,image sequences,3D modeling
1Introduction
The creation of3D models for use in an interactive vir-tual environment is an expensive and tedious process and is still a challenging problem in computer vision.Typi-cally the requirement that the virtual environment should mirror an existing scene demands accurate three dimen-sional(3D)geometry,as well as surface materials or tex-?sormann@vrvis.at tures.Thus,there is a need for a method to directly ex-tract realistic3D models from real photographs.
In the?elds of photogrammetry and computer vision many approaches have been developed which allow the production of photorealistic3D models[Pollefeys et al. 2000],[Zisserman et al.2000].In general,these algo-rithms take multiple images of a real environment using a calibrated camera and then create from these images a 3D structure of the scene.The output of such an algo-rithm is a dense point cloud,corresponding to important features in the scene.These point clouds should be con-verted into logical objects in order to create suitable rep-resentations for a virtual environment.Current available methods for automatic segmentation are not yet robust enough to build useful geometric models for the visual-ization,thus fully automatic segmentation yields to an ill-posed poblem.
In this paper we discuss how we can make the modeling process more convenient and ef?cient.So far there are two separate research areas in computer vision,one is the reconstruction problem and the other one the recog-nition problem.In our approach we solve the recon-struction problem by highly redundant information about the scene,in our case image sequences.The recognition problem is handed over to a human operator,who is sup-ported by an intelligent user interface.Thus the operator can focus on the segmentation and interpretation of the scene using only one image while the system takes care about the associated3D information.
Essentially our interactive modeling system,called VR Modeler(Virtual Reality Modeler)allows a user to con-struct a geometric model of the scene from a set of pho-tographs.The images are taken with a hand-held digi-tal consumer camera using short baselines.After some preprocessing the relative orientation of the image se-quences are calculated fully automatic.Our orientation method,which is not the topic of this paper,is based on work described by Horn[Horn1990],Klaus et al.[Klaus et al.2002]and Nister[Nister2003].Once we have de-termined the relative orientation between all image pairs we are able to extract3D information from the pho-tographs automatically by employing area and feature based matching techniques.The3D information consists of3D points,3D lines and3D surfaces,as illustrated in Figure1.
After applying this automatic reconstruction process all
Figure1:Fusion of automatically extracted3D lines and 3D point cloud.The illustration shows the bell tower on the castle hill in Graz.
2D features in the images correspond to their3D coun-terparts.Due to the fact that we like to obtain a consistent 3D model of the scene it is necessary to combine the ex-tracted different model representations.In our approach we decided to accomplish this task by utilizing a human operator in terms of his interpretation and segmentation abilities.As a result of the modeling process we are able to achieve a coarse as well as a detailed3D model of the scene.
The remainder of this paper is structured as follows:af-ter a section related work we describe our approach to build3D geometric models from image sequences.Fur-thermore we present the achieved results and?nally we conclude our approach and outline some aspects of future work.
2Related Work
The process of reconstructing3D models from image se-quences is a very active research topic in computer vi-sion.Nevertheless no general technique exists to ob-tain fully automatic3D models from image sequences. However three different research?elds provide methods to recover3D information from oriented digital images. These research?elds are known as area based modeling, feature based modeling and human assisted reconstruc-tion from image information.2.1Area based Modeling
The estimation of dense3D point clouds from image se-quences is discussed by Pollefeys et al.[Pollefeys et al. 2000]and Brown et al.[Brown et al.2003].The geomet-rical theory of these methods relies on being able to solve the reconstruction problem.From corresponding points the relative orientation can be estimated and3D points are extracted.These procedure is applied to many pixels within stereo or multiview images which results in dense 3D point clouds.
2.2Feature Based Modeling
Several authors discussed the problem of3D data acqui-sition from digital images using various feature extrac-tion and matching methods.A general overview of these methods is given in Baillard et al.[Baillard et al.1999], where they propose a line matching method over multi-ple oriented views.Schmid and Zisserman[Schmid and Zisserman2000]assume a2D feature extraction method from images including contour chains,line segments and vanishing points to automatically recover planes from ar-chitectural images.
2.3Human assisted Reconstruction
from Image Information
One of the most popular approaches in this?eld is the modeling and rendering of architecture proposed by De-bevec[Debevec1996],called Facade.This approach, which combines geometry-based modeling and image-based modeling,can be separated into two main compo-nents.The?rst component facilitates the recovery of a basic geometric model of the photographed scene.The second component describes an ef?cient view dependent texturing method to better represent geometric details of the basic model.Another project named Realise[Ley-marie et al.1996]is based on a hybrid approach with vision techniques to assist users to extract models from image sequences.A user speci?es interactively the topol-ogy of the scene whereas the system reconstructs the ge-ometry from the images.The commercial product Image Modeler from Realviz[Modeler2004]is inspired by both approaches.
3VR Modeler:3D Models from
a Image Sequences
In this section we present the underlying model repre-sentations and algorithms.Furthermore we discuss some
user interface aspects illustrated on the implementation of VR Modeler.As already mentioned the input im-ages are captured with a digital consumer camera using short baselines,thus a digital video camera with a rea-sonably high resolution will work as well.The extracted 3D primitives (3D points,3D lines)and 3D surfaces ac-quired with current state of the art techniques will be in-suf?cient in terms of interpretation,segmentation and vi-sualization aspects.To make this aspects more concrete we will outline various problems of modeling 3D scenes in more detail.Consequently in this paper we focus on three aspects:
?The segmentation and interpretation of a scene to obtain a consistent 3D model from image sequences ?How the modeling process is affected by the visual-ization aspect
?How the user interface can make the process of modeling more convenient and accurate.
Figure 2shows the Herz-Jesu church in Graz represented as a 3D point cloud.Obviously it is very dif?cult to ob-tain fully automatic a correct segmentation and interpre-tation of the scene from this model representation.In fact the segmentation and interpretation task includes the lo-calization and classi?cation of facades,windows,doors or any other relevant scene objects.Therefore in our opinion the better choice to acquire 3D models is to com-bine 3D surface representations with feature based mod-eling assisted by a human
operator.
Figure 2:3D point cloud from of the Herz-Jesu church in Graz.The generated 3D point cloud includes many outliers from areas like the sky,thus a segmentation and interpretation of the scene is needed.
The second question yields to the level of detail con-cept,where geometry,which is to complex to be rendered fast enough,is replaced by a simpler model.We ob-served that standard simpli?cation methods are not well suited to generate different levels of detail for architec-tural models,since they do not preserve for example up-right walls to which humans are very sensitive.Hence,we decided to produce a coarse as well as a high detailed polygonal models of the scene.Furthermore with such a coarse polygonal model we can achieve realtime ren-dering in high quality even on low bandwidth network connections [Zara and Slavik 2003].
The last question is related to the user interface of VR Modeler.In general user interfaces represent a key con-cept to computer applications and directly relate to the usability of a given application [Schneiderman 1998].The key concept of our interactive modeling system is based on the fact that humans are not good at precise or accurate operations in 3D.Therefore we developed our VR Modeler as a so called monocular 3D modeling sys-tem.
3.13D Model Representations
In the VR Modeler,an architectural building is repre-sented as a set of different model representations.Vari-ous representations can be found in [Bauer et al.2002]and [Klaus et al.2002].Our approach deals with the following three types of model representations:marker points,marker lines and 3D point clouds.This ordering also re?ects the complexity of the geometric primitives.The following sections give a detailed description of the mentioned representation types.
Marker Points
The extraction of marker points from image sequences is related to the reconstruction problem,which is to identify the 2D points in two images that are projections of the same 3D point in the world.From corresponding points within the image sequences the relative orientation and the 3D positions of the corresponding points can be es-timated.Once we have determined the relative orienta-tion,additional 3D points can be easily extracted from two 2D points in the image sequence,as illustrated in Figure 3.In VR Modeler we distinguish between a semi automatic and a fully automatic marker point extraction.The semi automatic extraction is supported over an incre-mental and straightforward process by a human operator.Consequently the user de?nes marker points in the im-age sequence over a simple point and click interface with subpixel accuracy by zooming into the images.
The automatic marker point generation is based on a stan-dard point--of-interest detector introduced by Harris and Stephens [Harris and Stephens 1988]followed by an au-tomatic matching procedure [Brown et al.2003].The output of both procedures is a direct assignment of 2D marker points and their 3D
counterpart.
Figure 3:Reconstruction of a 3D point from two 2D points over a known relative orientation.
Marker Lines
Man-made objects,for example architectural buildings,require the usage of so called marker lines for the mod-eling step.Marker lines provide higher accuracy and are simpler to localize during the modeling step than marker points.The extraction of 2D line segments is based on the method proposed by Rothwell et al.[Rothwell et al.1995].Utilizing this algorithm it is possible to extract contour chains with subpixel accuracy.After applying a RANSAC [Fischler and Bolles 1981]based line detec-tion method for all extracted contour chains and an op-timization step based on vanishing points [Bauer et al.2002],we derive a set of 2D line segments.These line segments in combination with the known relative orien-tation represent the input for our automatic line match-ing algorithm.The overall procedure of our 3D line matching method is described in [Schmid and Zisserman 2000].Similar to marker points the outcome of the algo-rithm yields to a direct connection between 2D and 3D marker lines.
3D Point Cloud
The generation of dense 3D point clouds from calibrated images is performed by an iterative and hierarchical matching procedure exploiting the already known epipo-lar geometry between the images.For every sampling point the matching procedure optimizes a cost function,which contains the similarity between the template win-dows and a regularization term to favor smooth surfaces in textureless https://www.sodocs.net/doc/284136907.html,ing a hierarchical
approach
Figure 4:Automatically extracted 3D line set from the Herz-Jesu church in Graz.
many problems with repetitive patterns,as often encoun-tered with building facades,are resolved [Brown et al.2003].Figure 5shows a 3D point cloud of the clock tower on the castle hill in Graz.
Another possibility to incorporate 3D surfaces into the VR Modeler is obviously achievable with 3D laser scan-ning data.
3.2Coarse 3D Models
The construction of coarse 3D models within VR Mod-eler is an incremental process supported by an human operator.Our approach allows the user to create 3D sur-faces applying two different techniques.
The key concept of the ?rst strategy is based on a selec-tion of the interesting area of the scene by a human oper-ator.In consideration of this segmentation issues a user connects in the image space the available marker points to a polygon,whereas the triangulation of the polygon and the 3D surface generation is performed by our sys-tem.
In a second method we emphasize marker lines to recon-struct polygons from the image sequence.Consequently the user supplies the input to the VR Modeler by speci-fying and grouping the marker lines in one of the images to facades,windows or doors.As a consequence of the direct link between the 2D and 3D model representation the 3D surface can be easily extracted.
Figure5:3D point cloud of the clock tower on the castle hill in Graz.
Texturing
Typically,texturing the reconstructed polygon from one image produce various disturbing artefacts,for instance occlusions yield to incorrect textured polygons.There-fore a multi view texturing approach[Bornik et al.2002] allows to texture a polygon from all images more accu-rately and additionally increases the visual quality of the scene.Hence the texture information of the polygon is generated from all images in which the polygon is visi-ble.
Results
Figure6shows a coarse model of the bell tower on the castle hill in Graz.Note,that this model has been created with the VR Modeler in5approximately minutes.This time takes into account all3D modeling steps except the automatic orientation of the image sequence.
3.3Detailed3D Models
So far we have described the creation of a coarse model of the scene,but in general a facade of an architectural building will have additional geometric details which are not presented in the basic model.Therefore this section is dedicated to explain the creation of this detailed3D mod-els.As already outlined in section3.1we automatically recover a3D point cloud from the image sequence of the scene.This point cloud and the marker points,respec-tively the marker lines are further used as an input
for
(a)Front
side
(b)Back side
Figure6:Two views of the reconstructed bell tower on the castle hill in Graz.
our detailed modeling process.Note,that we obtain in both cases a segmentation and interpretation of the scene in meaningful units,like windows,doors or roofs.Addi-tionally the the whole modeling procedure is supported by a human operator.
As outlined the segmentation process to create a coarse 3D model is based on two different techniques.We ei-ther utilize marker points or marker lines to obtain a seg-mented area of the scene.Obviously the detailed recon-struction is performed exclusively inside of this empha-sized borderline.To obtain a polygonal3D surface rep-resentation a standard image-based triangulation method can be?nally performed.
Basically the algorithm works as follows:The already known region of interest provides a set of2D line seg-ments.Each of this2D line segment corresponds to a3D marker line,which is further utilized to construct an ob-ject plane.In the next step the?nal plane parameters are computed with a robust least-squares?t to the3D lines endpoints.Finally,the acquired object plane is merged with the3D point cloud,thus that we obtain a high res-olution model of the segmented area of the scene.This
process is illustrated in Figure 7where the red area indi-cates the acquired object
plane.
Figure 7:Illustration of the reconstruction process:All selected marker lines are used to compute a object plane which is merged with the previous extracted 3D point cloud.The red area indicates the acquired plane.Detailed modeling of the scene via marker points or marker lines is advantageous for a number of reasons:?Typical problems of area based modeling ap-proaches are avoided,hence the ?nal high resolution model is free of disturbing outliers
?As a consequence of the previous mentioned con-straints a signi?cant increase of the performance can be achieved
?Almost all architectural models can be easily cre-ated by arrangement of various polygons
The ?rst point represents the main advantage of our in-teractive modeling system,which is shown in more detail in the following section.Results
Figure 8illustrates the raw 3D point cloud,whereas in Figure 9the result of our detailed reconstruction ap-proach is shown.Another high resolution model,which presents the bell tower on the castle hill in Graz is il-lustrated in Figure 10.As expected in both models the segmented regions are free of disturbing artifacts.
3.4User Interface
The automatic creation of digital 3D models from images of real objects can be split into two main components:the user component,which is represented by simple hu-man interaction and the computer component which is represented by more or less computational complex al-gorithms.In general user interfaces are directly related to the behavior of the human interaction.Therefore we designed the user interface as a monocular 3D modeling system,which emphasizes the advantages of 2D segmen-tation and interpretation.
Figure 11illustrates our implemented user interface which contains two types of windows:image viewer and model viewer.Typically the user supplies the input to the program by utilizing the image viewer,whereas the model viewer is used to verify the reconstruction progress.The bottom image preview box comprises an overview of the captured photographs,thus a human op-erator can easily select the appropriate image for the re-construction process.
Since the reconstruction problem is already solved a hu-man operator can concentrate on the segmentation and interpretation of the scene.Therefore the general idea of the user interface is based on the fact that humans are clumsy at simultaneously controlling multiple degrees of freedom.Furthermore they are not good at precise or ac-curate operations in 3D,especially with a 2D interface such as a standard monitor and mouse.In contrast to hu-mans computers are the better 3D operators,because they are not limited to two eyes.Additionally,they are able to handle multiple views simultaneously.
Due to this facts we implemented our user interface as a monocular 3D modeling system,where the user is re-sponsible for the segmentation and interpretation in 2D,while the modeling system deals with the correspond-ing 3D information.Another bene?t of this concept is that we obtain a full interpretation of the scene in logical units,like windows,roofs,doors,facades etc.These are the main differences between our user interface and those proposed in [Debevec 1996]and [Leymarie et al.1996].
4Conclusion and Future Work
We have presented a method to semi-automatically re-construct virtual environments from a set of photographs.Furthermore we have discussed the underlying model representations,as well as our incremental method for 3D model building.Consequently our approach can be separated into two main components.The ?rst compo-nent is an convenient interactive modeling system to re-cover a coarse geometric model of the scene.The second
Figure8:Illustration of the Herz-Jesu church as a raw3D point cloud.
are free of disturbing artifacts.
Figure10:Two views of the front side of the bell tower represented as high resolution model.
Figure11:Overview of the user interface of VR Modeler,implemented as a monocular3D modeling system.
component represents a reconstruction system to gener-ate an accurate high resolution model of the scene. Additionally,in VR Modeler we focus on the segmen-tation and interpretation of the scene,which is supported by an intelligent user interface.During the modeling pro-cess the need for manual interaction should be minimized to obtain a nearly automatic reconstruction.While the re-sults are very promising and already satisfying for many scenes,improvements both in the modeling as well as in the user interface are suggested.
Future work includes evaluating the accuracy of geomet-ric reconstructions and improve the functionality of the user interface.Further we will concentrate on an almost automatic3D reconstruction based on additional knowl-edge of the scene.Therefore it would be necessary to in-tegrate standard recognition techniques into the3D mod-eling process.
5Acknowledgments
This work is partly funded by the VRVis Research Ceneter,Graz and Vienna/Austria and the Virtual Heart of Central Europe,Towers,Wells,and Rarities3D Online project,co-funded by the European Commission in Cul-ture2000Framework Programme,Agreement No.2003-1467/001/001CLT CA12.
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加油站油气回收系统原理介绍
创作编号：BG7531400019813488897SX 创作者：别如克* 加油站油气回收系统原理介绍 加油站油气回收系统由卸油油气回收系统（即一次油气回收）、加油油气回收系统（即二次油气回收）、油气回收处理装置组成，油气回收只针对汽油。该系统的作用是通过相关油气回收工艺，将加油站在卸油、储油和加油过程中产生的油气进行密闭收集、储存和回收处理，抑制油气无控逸散挥发，达到保护环境及顾客、员工身体健康的目的。 一、一次油气回收阶段（即卸油油气回收系统） 一次油气回收阶段是通过压力平衡原理，将在卸油过程中挥发的油气收集到油罐车内，运回储油库进行油气回收处理的过程。
该阶段油气回收实现过程：在油罐车卸油过程中，储油车内压力减小，地下储罐内压力增加，地下储罐与油罐车内的压力差，使卸油过程中挥发的油气通过管线回到油罐车内，达到油气收集的目的。待卸油结束，地下储罐与油罐车内压力达到平衡状态，一次油气回收阶段结束。 二、二次油气回收阶段（即加油油气回收系统） 二次油气回收阶段是采用真空辅助式油气回收设备，将在加油过程中挥发的油气通过地下油气回收管线收集到地下储罐内的油气回收过程。
该阶段油气回收实现过程：在加油站为汽车加油过程中，通过真空泵产生一定真空度，经过加油枪、油气回收管、真空泵等油气回收设备，按照气液比控制在1.0至1.2之间的要求，将加油过程中挥发的油气回收到油罐内。二次油气回收分为分散式油气回收和集中式油气回收两种形式。我公司主要采用的二次回收形式以分散式油气回收为主，个别加油站采用集中式油气回收方式。 三、油气排放处理装置 根据国家《加油站大气污染物排放标准》（GB20952 -2007）要求,我们对个别加油站安装了油气排放处理装置,该装置主要是对油罐内超过规定压力限值时需要排放的部分油气进行回收处理。我公司所用的油气回收处理装置分为两种工艺形式:一是冷凝+吸附工艺;二是冷
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加油站油气回收系统操作运行指南 一、概述 目前，我公司加油站油气回收改造系统安装、调试、检测均已完成并进入运行阶段，为了确保加油站油气回收系统能安全、有效、正常地运行，特制定本注意事项供工作中参考，若与“设备使用说明”或“手册”冲突时，以“设备使用说明”或“手册”为准。 名词解释 1、一次油气回收：是指加油站卸油时的油气回收。 注意：接卸汽油时务必连接一次油气回收管。 2、二次油气回收：是指加油机给汽车加油时的油气回 收。 注意：加油时要注意检查油枪封气罩是否破损，二次泵是否工作，二次泵皮带是否松脱破损，二次泵有无异常声音，加油区域有无较大油气味。 3、三次油气回收（也即后处理装臵）：是指当汽油储 油罐、输油管线系统内压力升高需排放时，对高浓 度油气进行处理回收后再排放的装臵。 注意：接卸汽油品时，该装臵应该处于连续或断续工作状态。 4、一次、二次、三次油气回收总称为：油气回收系统。 5、密闭性：是指加油站所有汽油设备（包括加油机、
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1、海底阀 海底阀，又称紧急切断阀，安装于罐体底部，进行下装加油时使用，操作理加简便、节时、安全环保。 压力平衡式海底用于多仓的油罐车，可进行不同油仓的单独装卸。三通设计间化管路，减轻负载，操作简单，安全可靠。 气动切断阀安装于油罐车罐体罐体底部，可进行下装加油，该阀内部压力较小，流量大，阀体法兰边有切断槽，在油罐发生意外时，由于断槽处于无法承载过大冲力，车体管路与罐体会自动断开，而自动对中柱塞和耐用弹簧会依旧保持密封，罐内介质不会泄漏，从而保证油罐安全。当无气源或其他原因无法打开时，可折开气缸活塞罗杆，手动开启。 2、油气回收阀 油气回收阀是将在装卸油料时所产生的油气回收的一种装置，可以直接安装在油罐车顶部罐体上，也可以安装在人孔盖上，可以通过一个推杆与罐底的海底阀实现机械联动打开，也可由气源控制其开闭。 油气回收阀可以将装卸时油料挥发产生的油气全部回收至库区油罐内，避免了油气外泄，并通过其他油气回收装置对油气进行冷凝再利用，从而达到节能环保的目的。 功能和特点： ◆槽车油罐充装时，油气回收阀开启，上升的液面将油气向上推，通过一系列的油气回收系统，回到库区油罐。 ◆槽车卸油时，回收阀允许回收的气体进入槽车油罐。在没有油气回收设施的系统中，允许空气进入槽车油罐。 ◆高密封性，确保了槽车运输的安全。 ◆合理的阀体设计，确保油气回收的高效率。 3、油气回收接头 油站油气回收系统由阻火呼吸阀、管道阻火器、三通浮球阀、油气回收接头、油气回收快速接
加油站油气回收系统介绍
加油站油气回收系统介绍 目录 二次油气回收简介 集中式油气回收系统 分散式油气回收系统 主要部件及性能参数 系统配置清单和规格 二次油气回收设备质量保证承诺 二次油气回收设备主要技术指标 一．加油油气回收系统（二次油气回收）简介 加油站加油机加油过程中会产生很多油气散发到大气，既危害人体健康又带来安全隐患，同时造成能源流失与浪费。由此须将汽车加油时所产生油气回收至油罐装置称为加油站加油油气回收系统，通常也被称之为二次油气回收。加油机发油时通过油气回收专用油枪、油气回收胶管、油气分离器、回收真空泵等产品和部件组成的回收系统将油气收回地下储油罐。根据加油站的加油机和地下管路的不同条件，可分别选择集中式或分散式回收系统。 二．集中式油气回收系统 1.工艺原理：油气回收真空泵安装在罐区，每个加油站一套。系统采用变频调速真空泵，根据加油负荷大小自动调整真空泵转速，实现一台真空泵匹配多台加油机的油气回收。
集中式二次油气回收系统示意图 2.系统特点： 变频调速，运行成本低、控制精确； 配电及控制仅涉及配电室，与加油机不发生直接联系，施工难度小； 加油机内安装简单，适合所有机型和所有加油站； 远离加油场所，加油时感觉到的噪声更小； 单泵最高回气量可达：750L/min。 三．分散式油气回收系统 1.工艺原理：分散式油气回收系统中油气回收真空泵分散安装在每台加油机内。
分散式二次油气回收系统示意图 2.系统特点： 可以一泵一枪，也可以进行组合； 单个真空泵故障，不影响其它加油枪油气回收； 每台加油机可独立构成系统，便于在不同站点间更换；控制简单； 加油机内必须有足够的安装空间。 四．主要部件及性能参数
油罐车海底阀与油气回收系统
油罐车海底阀与油气回 收系统 The manuscript was revised on the evening of 2021
油罐车海底阀与油气回收系统 油罐车下装式和油气回收的产品均已系统化和标准化，可提供气动式和手动式的整套控制系统，并可根据用户需求针对的进行设计改装。公司集安全、环保、节能为一体的符合国际环保安全标准的石油设备及槽罐车。公司员工不断改善和创新，使我们的产品深得用户好评，现已成为中石油指定改装厂家。 下装油油罐车主要产品配件有：人孔盖、油气回收阀、油气回收接头、海底阀（紧急切断阀）、卸油阀、防溢流传感器等。产品具有设计合理，工艺先进，安全可靠，节能环保等优点。
1、海底阀 海底阀，又称紧急切断阀，安装于罐体底部，进行下装加油时使用，操作理加简便、节时、安全环保。 压力平衡式海底用于多仓的油罐车，可进行不同油仓的单独装卸。三通设计间化管路，减轻负载，操作简单，安全可靠。 气动切断阀安装于油罐车罐体罐体底部，可进行下装加油，该阀内部压力较小，流量大，阀体法兰边有切断槽，在油罐发生意外时，由于断槽处于无法承载过大冲力，车体管路与罐体
会自动断开，而自动对中柱塞和耐用弹簧会依旧保持密封，罐内介质不会泄漏，从而保证油罐安全。当无气源或其他原因无法打开时，可折开气缸活塞罗杆，手动开启。 2、油气回收阀 油气回收阀是将在装卸油料时所产生的油气回收的一种装置，可以直接安装在油罐车顶部罐体上，也可以安装在人孔盖上，可以通过一个推杆与罐底的海底阀实现机械联动打开，也可由气源控制其开闭。 油气回收阀可以将装卸时油料挥发产生的油气全部回收至库区油罐内，避免了油气外泄，并通过其他油气回收装置对油气进行冷凝再利用，从而达到节能环保的目的。 功能和特点： ◆槽车油罐充装时，油气回收阀开启，上升的液面将油气向上推，通过一系列的油气回收系统，回到库区油罐。 ◆槽车卸油时，回收阀允许回收的气体进入槽车油罐。在没有油气回收设施的系统中，允许空气进入槽车油罐。 ◆高密封性，确保了槽车运输的安全。 ◆合理的阀体设计，确保油气回收的高效率。 3、油气回收接头 油站油气回收系统由阻火呼吸阀、管道阻火器、三通浮球阀、油气回收接头、油气回收快速接头等组成，与罐车油气回收系统组成一个封闭的循环系统，有效的将在油站加油过程中产生的油气回收再利用，避免了油气扩散。 4、下装阀
加油站油气回收设计
加油站油气回收系统设计 王艳秋 [乐凯保定化工设计研究院化学工程室] 摘要：介绍了加油站卸油油气回收、加油油气回收、油气排放处理等系统的设计。加油站设置油气回收系统，可避免汽油油气挥发而产生的资源浪费、环境污染和火灾隐患等问题。关键词：加油站；油气回收；卸油；加油；排放 1概述 汽油是一种易挥发的液体，在空气中会由于本身的挥发性而产生易燃易爆的汽油油气。油气经过冷凝还会变成液体，可以再次使用。加油站汽油挥发油气，将直接产生汽油资源的浪费，这一现象在夏季温度较高时尤为明显。挥发的油气还会对站内站外的环境造成污染。随着我国对环境保护的再视程度逐渐增强，以及《加油站大气污染物排放标准》(GB 20952--2007)的实施，不做油气回收的加油站将面临巨大的环境压力。挥发的油气是易燃易爆气体，对加油站及周边环境是一个火灾安全隐患，尤其是在人员密集区和莺点地区的加油站，挥发的油气无异于一个隐形的杀手，随时都有可能造成人员财产损失[1-6]。因此，新建加油站增加油气回收系统设计、旧加油站进行油气回收系统设计和改造势在必行。 加油站产生油气的地方主要有卸油时产生的油气排放和加油时产生的油气逸出。针对不同部位的油气排放需要不同的油气回收系统设计，包括卸油油气回收系统设计、加油油气回收系统设计。 2卸油油气回收系统设计 卸油油气回收也叫平衡式一次油气回收。加油站汽油油罐由于汽油的挥发性，在罐内存在汽油油气。以前加油站设计中，汽油油罐产生的油气通过通气管(其上安装有防爆阻火呼吸阀)直接排放到加油站站区空气中，因此汽油油罐属于开放式油罐。在进行汽油卸油时，罐车内的汽油自流加入到汽油油罐中，油罐中大量油气会被汽油液体挤出排放到加油站站区空气中，造成卸油时的环境污染、安全隐患以及资源浪费[3、6]。因此加油站需要设计安装油油气回收系统，见图l。
虚拟现实技术应用及其未来展望
虚拟现实技术应用及其未来展望 虚拟现实是利用计算机、电子技术、图像技术、传感器技术、多媒体技术、人机接口技术及仿真技术等多种科学技术发展起来的计算机领域的最新技术, 是一种可以创建和体验虚拟世界的计算机仿真系统。虚拟技术是一门富有挑战性的交叉技术、前沿科学和研究领域。目前虚拟技术已涉及到军事、教育、医学、心里学、商业、影视等领域,是21世纪的重要发展学科。 一、虚拟技术的特征 虚拟环境是利用计算机生成并控制的,因此人处在利用虚拟技术创建的拟环境之中和真实环境是没有差别的。虚拟现实具有3个最突出的特性:交互性、沉浸性和构想性。 1、交互性： 人们可以通过使用专门的输入和输出设备(主要通过数据手套、头盔、数据衣等)以自然地方式(如自身的语言、动作等)和虚拟世界中的对象进行交互操作和交流。 2、沉浸感： 沉浸感是指用户在纯自然的状态下借助交互设备和自身的感知觉系统对虚拟环境的投入程度。虚拟世界给人一种身临其境的感觉。 3、构想性：指借助虚拟技术可以使用户沉浸其中并获得新的知识,从而使用户深 化概念和萌发新意。因此说虚拟现实可以启发人创造性思维,使抽象概念具体化。 二、虚拟现实技术的应用领域 虚拟现实技术应用非常广泛,它可以用于军事、教育训练、设计规划、产品建模、心理学治疗及艺术与娱乐等多方面。 1、军事领域 虚拟现实技术已成为军事和航天领域的先锋技术虚拟技术最初是美国航空航天局与军事部门为了模拟训练而开发的。现在广泛用于各兵种部队的战术研究、演习、模拟训练和培训等,战斗实验室已成为数控战士的战场。 “司令部军事演习”也已成为一种军事演习的重要形式,这类演习可用于为未来战争组织装备、主导原则和综合训练等决策提供参考数据。美国航空航天局埃姆斯研究中心还建立了一座虚拟实验室,它所拥有的飞机模型器无论从规模上还是从逼真程度来看都处于世界之最,主要用于研究现在的或拟议中的飞机飞行控制、制导、座舱显示、自动化和操纵的品质,它能够获得有关飞机性能的实时数据和视图,并且航空研究人员和设计师坐在家里就可以“进入”该实验室进行操作,其灵敏度远远高于现在的任何其他此类研究手段。 虚拟现实技术在军事领域中发挥着重要的作用,被广泛的应用于军事训练、武装装备的研究和生产以及军事教育等各个方面。目前的军事模拟训练
虚拟现实实训室建设方案(DOC 26页)
虚拟现实实训室建设方案(DOC 26页)
虚拟现实系统建设项目建议书 2015年7月
一、项目提出背景 （一)、随着我国经济水平的持续稳步发展，人们的生活水平不提高，生活内容也在日新月异的快速变化，人们开始更多的参与到舆论当中。在当今社会人们对资讯需求越来越高，电视、网络、报纸、杂志已经成为人们生活必不可少的资讯来源，各种媒体已经成为社会舆论的主导。而政府各职能部门如何能够与媒体进行良好互动，如何及时掌控信息，如何正确反馈和传达信息，让媒体积极引导社会舆论，促使政府各职能部门对社会进行合理的高效的管控，这已经成为当今所有职能部门所面临的重要课题。建设和应用媒体沟通情景模拟教学系统，已成为提高领导干部应对媒体能力的重要手段。 (二)、当今社会各类危机事件频发，如自然灾害中的洪涝灾害、雪灾与冰灾、火灾和旱灾，城市大火、重大工程事故、群体事件、重大犯罪事件等。当危机发生时，如何能在第一时间协调各职能部门，迅速有效地进行处理，最大限度的减少危机带来的损失与影响，这将是新时期、新形势下领导干部面对的重要课题。 (三)、传统教学方式与手段落后，老师授课难有激情，已经无法满足当前干部培养的教学需求，呆板、无味的教条式教学模式，学生听课索然无味，使得当前的干部教学水平不进反退，教学效果差。这些因素迫使党的干部教育事业必须走出一条创新之路，形势迫在眉睫。 二、项目概述 情景模拟教学实训系统，是为了培养领导干部应对突发事件能力和和直面媒体的能力而建设的，极具实践性和可操作性，从模拟案例的构思、角色的分配、场景的设计到模拟演练，再现了现实工作的场景，对在实际中如何运用科学的决策和灵活的技巧快速有效地处置群体性突发事件起到很好的训练效果，达到理论教学与能力培训的有机统一，可激发学员的学习兴趣，充分调动学员的学习积极性，通过情景模拟演练，使学员的主体作用得到充分发挥，学员之间的互动交流比较深入。
2020油气回收综合治理方案
2020油气回收综合治理方案 为加强大气污染综合治理，改善全县环境空气质量，根据《市油气回收综合治理工作实施方案》，结合我县实际，制定本实施方案。 一、工作目标 （一）对全县现存加油站、油罐车等油气设施进行油气回收综合治理。20xx年10月底，全县所有加油站、油罐车完成油气回收治理自主改造任务。20xx年底，全县所有加油站、油罐车完成治理改造验收工作。 （二）自本方案实施起，新建、改建、扩建的加油站及新增油罐车必须安装油气回收设施，并经相关责任部门验收合格后方可投入运营。 二、工作步骤 全县油气回收综合治理工作分两个阶段进行。 （一）自主改造阶段（20xx年4月—20xx年10月底） 在对全县加油站、油罐车基本情况进行摸底调查的基础上，指导帮助各加油站点和油罐车主自主进行油气回收治理改造。要本着先国营、后民营和因地制宜、先易后难的原则，分期分批指导县内加油站点及油罐车主进行自主治理改造。各油品经营单位应按照一站（车）一案的原则，逐站（车）向县环保部门上报治理改造技术方案和施工设计图，并在期限内自主完成治理改造。加油站油气回收治理工作要按照设计、备案、施工、企业申请验收、环保部门监测的流程实施。县商务局、县环保局要会同有关部门加强对加油站油气回收改造工作 1 / 5
的督促指导；县交通运输局要会同有关部门加强对油罐车油气回收改造的督促指导工作。 （二）检查验收阶段（20xx年11月—20xx年12月底） 加油站、油罐车治理改造验收工作，要严格按照国家《加油站大气污染物排放标准》、《储油库大气污染物排放标准》、《汽油运输大气污染物排放标准》及《储油库、加油站大气污染治理项目验收检测技术规范》有关规定要求进行。加油站及油罐车完成油气回收治理后，各经营单位要向环保部门提交监测申请，监测达标后由县商务局××县环保局组织消防、安监、质监等部门统一现场验收。 三、工作要求 （一）在油气回收治理工程设计、设备供应及施工安装等环节，遵循市场化原则，政府部门不推荐、不介入，经营单位自主选择符合国家标准要求的设计单位、设备供应商及施工建设单位，并按相关法律法规的规定程序组织实施。其中，油气排放污染治理设备需通过具备相应资质的认证机构认证。油气排放污染治理设计需具备石油化工医药行业（石油及化工产品储运）专业资质，施工单位需具备石油化工设备管道安装资质。油罐车经营单位在实施油罐车油气回收改造时，应选择列入国家发展和改革委员会发布的《车辆生产企业及产品公告》内具有生产油罐车资质的厂家。 （二）加油站和油罐车的油气回收治理改造工程必须在不影响全县油品稳定有序供应的前提下，有计划地分期分批实施，按时保质完成，避免因改造工作安排不当而对社会和经济发展的正常用油造成影响。 2 / 5
罐区储运装车栈台油气回收技术及其注意事项
龙源期刊网 https://www.sodocs.net/doc/284136907.html, 罐区储运装车栈台油气回收技术及其注意事项 作者：刘在智 来源：《中国化工贸易·中旬刊》2018年第02期 摘要：伴随着经济的迅速发展以及社会车辆数目的持续增多，汽油的需求量明显在持续 增加。众所周知，汽车装车栈内存储有非常多的汽油，然而在较高温度的环境中，汽油具有着较强的挥发性，故容易致使汽车装车栈在运输、加油、存储过程中，会出现大量汽油挥发的现象，进而为汽车装车栈埋下诸多安全隐患和周围环境污染。文章针对汽车装车栈油气回收系统进行了一系列探讨，旨在通过对其系统和设备的研究，确定其改进方案，提升回收质量和效率。 关键词：汽车装车栈台；油气回收；技术应用 1 油气回收系统的基本构成 油气回收系统的组成：油气回收系统的物理结构主要由以下6部分组成：①引风机，引风机是为了气体克服装置阻力提供的动力来源；②吸收塔，吸收塔主要由塔体和金属网波纹填料组成。用于吸附从活性炭中脱附下的油气，油气与来自罐区的常温贫油逆流接触，被吸附下来。只有少量油气返回活性炭与装车过程中产生的油气混合后进入活性炭再次被吸附。吸收部分还包括汽油进油泵和回油泵、进油阀、回油阀、液位指示变送器；③吸附器，吸附器是整个装置的主体设备，通过管道、阀门将两个吸附器连成一个系统。其主要组成部件包括：吸附床、放空阀、油气入口阀、再生阀、吹扫空气阀和温度探头，主要是完成吸附和再生过程；④真空泵机组，机组包括干式螺杆真空泵、变频电机、流量开关等机组的冷却循环液为循环油； ⑤进回油泵，通过进回油泵将吸收塔内的吸收剂循环输入和输出；⑥排气筒，排气筒高15m，洁净尾气通过排气筒后排往大气。 2 汽油油气回收工作中的问题 2.1 完整回路尚待建设 根据上面的一系列阐述我们可以清楚地看见，汽油回收工作可以分为两个主要的阶段。第一个阶段，也就是在装车栈台内进行装载汽油工作的时候，将罐区油罐内通过管路携带出来的油气输进油罐车内，一部分在装载过程中直接排入大气；一部分随车运出装车栈台。可是，这些油气在从装车栈台运送出去之后，又该如何处理呢？根据相关调查我们可以知道，一部分驾驶员将油气运至郊区、油库、或是其他的地方直接排入大气中。而根据相关负责人的解释，这些油气都是在运送到油库后统一进行回收处理的。可实际情况却是大部分油库并没有安装相关的油气回收处理装置，而即使是安装了相关的处理装置，也会出现一部分设备无法正常使用的
虚拟现实技术行业应用范围
虚拟现实技术行业应用范围 1.城市规划 在城市规划中经常会用到虚拟现实技术，用虚拟现实技术不仅能十分直观的表现虚拟的城市环境，能运用三维GIS地理信息系统来表现直观的三维地形地貌，为城市建设提供可靠的参考数据。而且能很好的模拟各种天气情况下的城市，能了解排水系统，供电系统，道路交通，沟渠湖泊等等。而且能模拟自然灾害的突发情况。对于政府在城市规划的工作中起到了举足轻重的作用。 2.医学 虚拟现实技术在医学领域上的应用主要体现在医学动画上。传统的医学动画仅仅只能在平面、三维的角度展示医学原理、人体结构等。而虚拟现实技术的应用突破了视角的限制，让人能进到“体内”，在人体内漫游，以任意角度观察人体结构。 3.文物保护 虚拟现实技术在文物保护方面也是应用相当广泛的，埃及的金字塔就做过网上的体验中心，运用了全景虚拟技术和三维虚拟技术，而且IBM目前正在运用VR虚拟现实技术对北京故宫进行整个故宫的数字虚拟。届时大家也许可以在网上直接看到数字三维化的故宫。 4.交通 无论是在空中、陆地还是海洋河流的交通规划模拟方面，VR虚拟现实技术都有其得天独厚的优势，不仅仅能用三维GIS技术将各种交通路线表现得十分到位，更能动态模拟各种自然灾害情况。 5.房地产 近几年在房地产的表现和推广应用方面，VR虚拟现实技术被得到越来越多的应用，把虚拟现实和传统的建筑动画、地产动画结合起来，不仅十分完美的表现室内的环境和整个小区的环境，设施。还能表现不存在但即将建成的绿化带，https://www.sodocs.net/doc/284136907.html,喷泉，休息区，运动场等等。不仅如此，用户还能在三维的室内空间中自由行走、任意漫游、仔细欣赏小区的每一处风景。大大刺激了浏览者的感受。 6.游戏 对于游戏的开发，目前虚拟现实技术比较适合开发：角色扮演类、动作类、冒险解迷类、竞速赛车类的游戏，其先进的图像引擎丝毫不亚于目前的主流游戏引擎的图像表现效果，而且整合配套的动力学和AI系统更给游戏的开发提供了便利。 7.军事 虚拟现实技术就是诞生于军事应用，在军事应用方面很多，包括：模拟战场，模拟操作，模拟驾驶，模拟装配等等。都需要通过VR技术来实现。而且在相关军事工作汇报中也会有VR技术的支持。 8.家电 家电产品的展示、展览、发布上。运用虚拟现实技术不仅可以完美表现产品的外观，更能将其功能表现的淋漓尽致。而且家电行业产品种类繁多、数量庞大。市场需求量十分大，无论是使用全景虚拟还是视频虚拟还是三维虚拟技术都能在家电行业大有作为。
虚拟现实系统组成_虚拟现实系统的特征
自从计算机被发明以来，在传统的信息处理环境中一直是以计算机为主体的，是“人围着机器〔计算机) 转”的。例如，在传统的仿真和建模环境中，虽然主观上一直在强调要发挥人的主动作用，但由于在客观上计算机只能在处理数字化的信息时才发挥出强大的威力。人不得不大“凑合”当时的计算机所能提供的技术条件. 人和机器的关系是不甚和谐的。 为了从“机器是主体”改变到“人是主体” ，从“人围着机器转”改变到要让“机器围着人转” .必须首先克服一系列的技术“瓶颈”。以仿真和建模为例. 这些“瓶颈”技术包括:如何实现参与仿真和建模的人的感知能力、认知能力和心理状况在仿真环境中的反应，如何表达和处理定性知识等。归根结底是如何把计算机只善于处理数字化的单调信息改变为计算机也善于处理人所能感受到的、在思维过程中所接触到的. 除了数字化信息之外的其他各种表现形式的多维信息。 为了达到以上所说的目标，我们必须首先回答一个前提性的问题，即“人的思维过程是可以认识的吗” ，如果答案是否定的，又如何能设计出这种多维信息的智能计算机和信息处理系统呢？ 我国著名科学家钱学森同志曾写道:“我们认为人的思维过程是可以理解的。不但如此，而又具有具体的研究途径，即通过四门科学:人工智能、认知科学、神经生理学〔神经解剖学〕和心理学。这个研究范围要比逻辑学广得多，它包括了人的全部思维，包括逻辑思维和形象思维。为了使计算机不仅仅成为人进行逻辑思维的有力工具，而目也是人进行形象思维的帮手. 首先要求计算机应能适应于人所惯用的信息获取形式和思维过程. 例如:人并不是仅仅靠听和看文字（或数字）材料获取信息的. 而是通过他与所处环境的交互作用，利用人本身对所接触事物的感知和认知能力，以全方位的方式获取各式各样表现形式的信息。
虚拟现实实训室建设方案
虚拟现实系统建设 项目建议书 2015年7月 目录 一、项目提出背景 (2) 二、项目概述 (3) 三、建设内容 (4) 四、建设行业标准 (4) 五、建设要求 (5) 六、总体设计思路 (6) 七、情景模拟实训系统功能可行性分析 (6) 八、详细系统设计 (9) 8.1 应急管理情景模拟教学实训系统 (9) 8.1.1 分组讨论系统 (10) 8.1.2 教学显示系统 (10) 8.1.3 讨论发言系统 (10) 8.1.4 中央控制系统...................... 错误!未定义书签。 8.1.5 视音频切换系统 (10) 8.1.6 摄像系统 (10) 8.1.7 情景模拟教学系统.................. 错误!未定义书签。 8.1.8 流媒体平台........................ 错误!未定义书签。 8.1.9 扩声系统 (11) 其他设备 (11) 8.2 媒体沟通情景模拟教学实训系统 (12) 8.2.1 教学显示系统 (14) 8.2.2 讨论发言系统 (14) 6.2.3 中央控制系统 (14) 8.2.4 视音频切换系统 (14)
8.2.5 摄像系统 (14) 8.2.6 情景模拟教学系统.................. 错误!未定义书签。 8.2.7 扩声系统.......................... 错误!未定义书签。 8.2.8 灯光系统.......................... 错误!未定义书签。 8.2.9 其他设备.......................... 错误!未定义书签。 8.3 远程视频会议系统 (15) 8.3.1 丰富的显示手段 (16) 1920×1080的全高清视频效果 (16) 高清的数据内容显示 (16) 无损数字大屏显示 (17) 8.3.2 课件录制及历史资料点播............ 错误!未定义书签。 8.3.3 所见即所得的系统控制方式 (17) 8.3.4 全方位云台及周边设备的控制 (18) 8.4 数字化智能会议系统 (18) 8.4.1 设计特点 (18) 主要功能 (18) 九、参考效果图 (20) 一、项目提出背景 （一)、随着我国经济水平的持续稳步发展，人们的生活水平不提高，生活内容也在日新月异的快速变化，人们开始更多的参与到舆论当中。在当今社会人们对资讯需求越来越高，电视、网络、报纸、杂志已经成为人们生活必不可少的资讯来源，各种媒体已经成为社会舆论的主导。而政府各职能部门如何能够与媒体进行良好互动，如何及时掌控信息，如何正确反馈和传达信息，让媒体积极引导社会舆论，促使政府各职能部门对社会进行合理的高效的管控，这已经成为当今所有职能部门所面临的重要课题。建设和应用媒体沟通情景模拟教学系统，已成为提高领导干部应对媒体能力的重要手段。 (二)、当今社会各类危机事件频发，如自然灾害中的洪涝灾害、雪灾与冰灾、火灾和旱灾，城市大火、重大工程事故、群体事件、重大犯罪事件等。当危机发
加油站油气回收系统原理介绍
加油站油气回收系统原理 介绍 The Standardization Office was revised on the afternoon of December 13, 2020
加油站油气回收系统原理介绍 加油站油气回收系统由卸油油气回收系统（即一次油气回收）、加油油气回收系统（即二次油气回收）、油气回收处理装置组成，油气回收只针对汽油。该系统的作用是通过相关油气回收工艺，将加油站在卸油、储油和加油过程中产生的油气进行密闭收集、储存和回收处理，抑制油气无控逸散挥发，达到保护环境及顾客、员工身体健康的目的。 一、一次油气回收阶段（即卸油油气回收系统） 一次油气回收阶段是通过压力平衡原理，将在卸油过程中挥发的油气收集到油罐车内，运回储油库进行油气回收处理的过程。 该阶段油气回收实现过程：在油罐车卸油过程中，储油车内压力减小，地下储罐内压力增加，地下储罐与油罐车内的压力差，使卸油过程中挥发的油气通过管线回到油罐车内，达到油气收集的目的。待卸油结束，地下储罐与油罐车内压力达到平衡状态，一次油气回收阶段结束。 二、二次油气回收阶段（即加油油气回收系统） 二次油气回收阶段是采用真空辅助式油气回收设备，将在加油过程中挥发的油气通过地下油气回收管线收集到地下储罐内的油气回收过程。 该阶段油气回收实现过程：在加油站为汽车加油过程中，通过真空泵产生一定真空度，经过加油枪、油气回收
管、真空泵等油气回收设备，按照气液比控制在至之间的要求，将加油过程中挥发的油气回收到油罐内。二次油气回收分为分散式油气回收和集中式油气回收两种形式。我公司主要采用的二次回收形式以分散式油气回收为主，个别加油站采用集中式油气回收方式。 三、油气排放处理装置 根据国家《加油站大气污染物排放标准》（GB20952 -2007）要求,我们对个别加油站安装了油气排放处理装置,该装置主要是对油罐内超过规定压力限值时需要排放的部分油气进行回收处理。我公司所用的油气回收处理装置分为两种工艺形式:一是冷凝+吸附工艺;二是冷凝+膜工艺。
加油站油气回收系统
加油站油气回收系统 浅谈加油站油气回收系统 鲁京湘张宇峰 （中国石油北京销售公司100101北京市）摘要介绍了加油站油气回收系统改造、使用、检测、在线监控等环节应注意的主要问题及应对解决方法，为成品油销售系统响应国家环保部“十二五”全国推广加油站油气回收系统做好借鉴。 关键词加油站油气回收系统问题引言 为进一步改善大气质量，北京地区在奥运前率先组织了加油站等储运系统加装油气回收装置，2008年5月，改造工程全部完成，设备全面投入运行。在世博和亚运会之前，上海和广州也组织了加油站储运设施安装油气回收系统，集团公司将在“十二五”期间在全国有计划有重点推广加
装油气回收系统。本文阐述了加油站油气回收系 统从改造、使用、检测、在线检测环节中需要注 意的主要问题，为其他即将开展加装油气回收系 统的单位提供借鉴。 1加油站油气回收系统基本情况 1.1加油站油气回收系统简介 一次油气回收：汽油配送罐车卸油时，将产生的油气通过密闭方式收集到罐车 内的系统（GB20953-2007。 二次油气回收：给车辆油箱加注汽油时，将产生的油气通过密闭方式收集进入 埋地油罐的系统（GB20953-200*。 三次油气回收（即后处理装置）：针对加油油气回收系统部分排放的油气，通 过采用吸附、吸收、冷凝、膜分离等方法对这部分排放的油气进行回收处理的装置（GB20953-2007。 一次、二次、三次油气回收系统总称为：加油站油气回收系统。 在线监控系统：实时监测加油油气回收过程中的气液比、油气回收系统的密闭 性和管线液阻是否正常的系统，并能记录、储存、处理和传输监测数据。 1.2加油站油气回收系统主要设备简介 1.2.1 加油机 油气回收型加油机基本构造与普通型加油机基本相同，主要区别是加油机 内部加装了相关油气回收设备品牌二次回收泵及回气管路，更换了油气回收型加油枪、加油管。 1.2.2二次油气回收泵 二次油气回收泵是二次油气回收系统的心脏，从形式上可分为分散式（安装在 加油机内部）和集中式（靠近储油罐区独立安装）两种。分散式二次回收泵主要品 牌型号包括OPW V HEAL丫德国ZVA三个品牌。集中式二次回气泵主要品牌型号包括 富兰克林VP50Q HEALY Mini-jet9000 ，OPW-CVS-2 1.2.3三次油气回收尾气处理装置
虚拟现实技术的应用发展前景
虚拟现实技术的应用发展前景 VR在医学方面的应用具有十分重要的现实意义。在虚拟环境中，可以建立虚拟的人体模型，借助于跟踪球、HMD、感觉手套，学生可以很容易了解人体内部各器官结构，这比现有的采用教科书的方式要有效得多。 Pieper及Satara等研究者在90年代初基于两个SGI工作站建立了一个虚拟外科手术训练器，用于腿部及腹部外科手术模拟。这个虚拟的环境包括虚拟的手术台与手术灯，虚拟的外科工具（如手术刀、注射器、手术钳等），虚拟的人体模型与器官等。借助于HMD及感觉手套，使用者可以对虚拟的人体模型进行手术。但该系统有待进一步改进，如需提高环境的真实感，增加网络功能，使其能同时培训多个使用者，或可在外地专家的指导下工作等。另外，在远距离遥控外科手术，复杂手术的计划安排，手术过程的信息指导，手术后果预测及改善残疾人生恬状况，乃至新型药物的研制等方面，VR技术都有十分重要的意义。 世峰数字科技丰富的感觉能力与3D显示环境使得VR成为理想的视频游戏工具。由于在娱乐方面对VR的真实感要求不是太高，故近些年来VR在该方面发展最为迅猛。如Chicago（芝加哥）开放了世界上第一台大型可供多人使用的VR娱乐系统，其主题是关于3025年的一场未来战争；英国开发的称为“Virtuality”的VR游戏系统，配有HMD，大大增强了真实感；1992年的一台称为“Legeal Qust”的系统由于增加了人工智能功能，使计算机具备了自学习功能，大大增强了趣味性及难度，使该系统获该年度VR产品奖。另外在家庭娱乐方面VR也显示出了很好的前景。 模拟与练一直是军事与航天工业中的一个重要课题，这为VR提供了广阔的应用前景。美国国防部高级研究计划局DARPA自80年代起一直致力于研究称为SIMNET的虚拟战场系统，以提供坦克协同训1练，该系统可联结200多台模拟器。另外利用VR技术，可模拟零重力环境，https://www.sodocs.net/doc/284136907.html,以代替现在非标准的水下训练宇航员的方法。 对艺术的潜在应用价值同样适用于教育，如在解释一些复杂的系统抽象的概念如量子物理等方面，VR是非常有力的工具，Lofin等人在1993年建立了一个“虚拟的物理实验室”，用于解释某些物理概念，如位置与速度，力量与位移等。 VR在管理工程方面也显示出了无与伦比的优越性。如设计一新型建筑物时，可以在建筑物动工之前用VR技术显示一下；当财政发生危机时，可以帮助分析大量的股票、债券等方面的数据以寻找对策等等。 世峰数字科技作为传输显示信息的媒体，VR在未来艺术领域方面所具有的潜在应用能力也不可低估。VR所具有的临场参与感与交互能力可以将静态的艺术（如油画、雕刻等）转化为动态的，可以使观赏者更好地欣赏作者的思想艺术。另外，VR提高了艺术表现能力，如一个虚拟的音乐家可以演奏各种各样的乐器，手足不便的人或远在外地的人可以在他生活的居室中去虚拟的音乐厅欣赏音乐会等等。 以上仅列出虚拟现实的部分应用前景，可以预见，在不久的将来，虚拟现实技术将会影响甚至改变我们的观念与习惯，并将深入到人们的日常工作与生活。
虚拟现实文献综述
《VRML虚拟现实技术在数字校园系统中应用研究》文献综述 摘要：教育部在一系列相关的文件中，多次涉及到了数字校园，阐明了数字校园的地位和作用。虚拟数字校园模拟真实世界，提供了一个生动的校园空间。将虚拟现实技术应用在数字校园系统的开发，有助于大学自身的宣传和信息的高度集中、配置和互动。它在数字校园的应用，可以大大提高校园展示效果，也能够体现校园个性方面的优势，对校园今后的推广及展示带来非常大的帮助 关键词：虚拟现实；数字校园；基本概况 前言 教育部在一系列相关的文件中，多次涉及到了虚拟校园，阐明了虚拟校园的地位和作用。建设虚拟三维数字校园可以比较直观的了解校园的各个区域，在这个三维的校园里，空间次序的视觉理解和感知变得非常容易，使浏览者对校园环境产生身临其境的感觉[1]，其中的教学楼、实验楼、图书馆、宿舍楼、食堂、道路及绿化地带和种植的植物，都栩栩如生的呈现在我们的眼前，三维虚拟校园模拟真实世界，提供了一个生动的校园空间。三维虚拟校园可直接嵌入到大学的网站，直接通过网络浏览器察看，其丰富的、人性化的信息查询等功能，有效提高大学的美誉度，有助于大学自身的宣传和信息的高度集中、配置和互动。三维虚拟校园的直观特性，可以优化领导管理，对于校园信息管理、校园规划、建设等能够全局掌控。 一、虚拟现实技术的发展状况的研究 虚拟现实（Virtual Reality）技术是20世纪90年代初崛起的一种实用技术，它由计算机硬件、软件以及各种传感器构成三维信息的虚拟环境，可以真实地模拟现实中能实现的物理上的、功能上的事物和环境[2]。在虚拟现实环境中可以直接与虚拟现实场景中的事物交互，产生身临其境的感受，从而使人在虚拟空间中得到与自然世界同样的感受。该技术的兴起，为科学及工程领域大规模的数据及信息提供了新的描述方法。虚拟现实技术大量应用于建筑设计及其相关领域，该技术提供了“虚拟建筑”这种新型的设计、研究及交流的工具手段[3]。 在虚拟现实的发展过程中总结出虚拟现实系统应具有以下四个特征：（1）多感知性。指除一般计算机所具有的视觉感知外，还有听觉感知、触觉感知、运动感知、甚至还包括味觉、嗅觉、感知等。理想的虚拟现实应该具有一切人所具有的感知功能。（2）存在感。指用户感动作为主角存在于模拟环境中的真实程度。理想的模拟环境应该达到使用户难辨真假的程度。（3）交互性。指用户对模拟环境内物体的可操作程度和从环境得到反馈的自然程度。（4）自主性。指虚拟环境中物体依据现实世界物理运动定律动作的程度[4]。 虚拟现实技术自诞生以来，其应用一直受到科学界、工程界的重视，并不断取得进展，虚拟现实蕴藏的技术内涵与艺术魅力不断地激发着人们丰富的想象思维和创造的热情。从本质上讲，虚拟现实技术就是一种先进的人机交互技术[5]，其追求的技术目标就是尽量使用户与电脑虚拟环境进行自然式的交互。因此，虚拟现实技术为我们架起了一座人与数字世界沟通的桥梁。 二、虚拟现实技术在数字校园系统的应用解析 目前，数字校园存在有2个定义，并分别带来不同的研究与实践。一种定义是从信息、网络和媒体技术发展角度，数字校园被理解为一个以计算机和网络为平台的、远程教学为主的信息主体；另一个事从因特网、虚拟现实技术、网络虚
化工有限公司罐区排放气油气回收设施技术方案
化工罐区排放气油气回收设施技术方案
目录 1. 项目概况 (1) 2. 设计基础数据 (1) 2.1 油气回收系统设计参数 (1) 2.2 工艺条件 (7) 2.3 公用工程条件 (7) 2.4 相关规、标准 (8) 3. 油气回收系统 (9) 3.1 选型说明 (9) 3.2 工艺说明 (12) 3.2.1 罐顶改造 (12) 3.2.2 工艺说明 (15) 3.3 回收系统设计参数 (16) 3.3 工艺技术特点 (16) 3.3.1 液化回收单元 (16) 3.3.2 吸附单元 (17) 3.3.3 膜分离单元 (18) 3.3.4 复叠优势 (18) 3.3.5 控制水平 (19) 3.3.6 三废排放 (20) 3.4 配置清单 (21) 4. 技术要求 (22) 4.1 设计要求 (22) 4.2 安全、环保要求 (23) 4.3 整套设备技术参数表 (23) 5. 性能保证和验收 (24) 5.1 性能保证 (24) 5.2 检验程序 (24) 6. 工程和服务 (25) 6.1 交货日期 (25) 6.2 质保期及产品使用寿命 (25) 6.3 工程分工 (25) 6.4 供货围 (26) 6.5 培训 (28) 6.6 售后服务 (28) 6.7 备件推荐清单 (29) 6.8 专用工具 (30) 6.9 证书要求 (30) 6.10 铭牌要求 (30) 6.11 包装运输要求 (31) 6.12 装卸要求 (31) 7. 文件要求 (31)
1.项目概况 业主：某化工 项目：油气回收装置（1套）规模：罐区气1400m3/h 型号： GVR-1400 排放标准：《大气污染物排放标准》（GB16297-1996）防爆等级： ExdⅡBT4 2.设计基础数据 2.1 油气回收系统设计参数 以下参数由业主提供： 1、粗苯：全年购入量约10万吨，卸车主要入V601A/B； 2、甲醇：全年购入量约608吨，卸车主要V7101A； 3、苯精制装置生产苯：全年约7.3万吨，主要入V604A/B，V604A/B再倒料入V2501A/B； 4、苯精制装置生产甲苯：全年1.4万吨，入V609； 5、苯精制装置生产二甲苯：全年约3000吨，入V610； 6、苯精制装置生产非芳烃：全年约1600吨，入V606； 7、苯精制装置生产重质苯：全年约1万吨，入V602； 8、焦化苯：全年购入约9万吨，卸车主要入V2501A/B；（二期苯乙烯建成后预计焦化苯购入量将增加15万吨左右，卸车主要入V2501A/B和V605A/B）； 9、燃料油：全年购入约700吨，主要入V2502； 10：苯乙烯：全年生产19.5万吨，主要入V2504A/B，V2510，（二期苯乙烯建成后预计将增加20万吨左右）。 机泵参数如下：
虚拟现实技术的应用研究
虚拟现实技术的应用研究 来源:毕业论文网 摘要：随着计算机技术的迅猛发展，虚拟现实技术的应用日趋广泛和深入。基于此，本文 将深入浅出地对虚拟现实技术的定义、应用领域、未来的发展前景和存在的问题进行介绍，重点阐述虚拟现实技术的应用领域以及相关研究，以期使读者对于虚拟现实有一个相对明 晰的认知。本文内容介绍：在第2部分会对虚拟现实技术进行简单介绍;第3部分将部分应用虚拟现实技术的领域进行介绍;第4部分描述虚拟现实技术研究现状和前景;在第5部分 对全文进行总结。 关键词：虚拟现实技术研究现状虚拟现实应用虚拟现实发展前景 一、引言 虚拟现实对于很多人来讲还是一个比较新的词汇，也可能你听说过，但并不了解，只 是认为佩戴显示设备，观看虚拟出来的内容，有身临其境之感，以为这就是虚拟现实技术。不尽然，那虚拟现实技术究竟指什么呢?本文将为读者解决这个困惑。 二、虚拟现实技术简介 2.1什么是虚拟现实技术 虚拟现实技术即虚拟现实。虚拟现实(Virtual Reality，简称VR)是近年来出现的高 新技术。从本质上来说，虚拟现实是一种先进的计算机用户接口，它通过给用户同时提供视、听、触等各种直观而又自然的实时感知交互手段，因此具有多感知性、存在感、交互性、自主性等重要特征。虚拟现实技术并不是一项单一的技术，而是多种技术综合后产生的，其核心的关键技术主要有动态环境建模技术、立体显示和传感器技术、系统开发工具 应用技术、实时三维图形生成技术、系统集成技术等五大项。 2.2虚拟现实技术特征 虚拟现实技术主要有四个特征：(1)沉浸性：主要是指让计算机产生一种虚拟的环境，让参与到其中的人有一种和现实世界一样的感觉，就如身临其境一般。(2)交互性：主要是指用户对计算机模拟出的虚拟环境中的物体具有可操作性和从虚拟环境中的物体上得到的 反馈。(3)想象力：主要是指虚拟现实技术它具有很广阔的想象空间，不仅可以模拟出现实存在的世界，而且还可以模拟出不存在的环境。(4)多感知性：主要是指这项技术不仅能够让我们感受到视觉和听觉这两种一般计算机就可以给我们提供的感觉外，还可以给我们提 供触觉、味觉等一般计算机难以模拟出的感觉。 三、虚拟现实技术的应用领域 虚拟现实技术在很多领域内均有比较理想的应用，如教育与培训、娱乐与艺术、医学、军事、商业等领域，下面我们将就其中几个比较典型的应用领域展开叙述。 3.1教育与培训