小形・軽量で片手で扱えるポータブル超音波流量計です。 超音波の受信状態をリアルタイムで確認できる波形表示機能や測定中でもIP65に対応した防水・防塵性能が維持できるなど、使いやすさも大幅に向上しています。また厚さ計機能と音速測定機能を標準搭載し、現場での配管の厚さ測定や流体の音速測定に威力を発揮します。 【特徴】 ・小形/軽量 ・高精度測定 ・防水/防塵構造(IP65) ・波形表示機能 ・USBメモリーによるデータ転送 ・厚さ計機能と音速測定機能を標準搭載 ※カタログは下記よりダウンロードできます。 UFP-20カタログダウンロードはこちらから 流方向計 FLD-200 前の記事へ 簡易流量計 FLQ-5/10 次の記事へ
01~35m/s 繰り返し性 0. 15% 読み値(アプリケーションによる) 精度 体積流量 ±1% 読み値(アプリケーションによる) ±0. 5% 読み値(校正時) 流体 音波伝搬液体(伝搬時間差方式) 温度補正 ANSI / ASME MFC - 5. 1M - 2011の推奨に対応 トランスミッタ(変換器) 電源 100~240V / 50~60Hz(電源) 10. ポータブル超音波流量計 ufp-20. 5~15VDC(変換器のソケット部) バッテリー リチウムイオンバッテリー:7. 2V / 4. 5Ah 運転時間(入出力とバックライトなし)14 時間以上 電力消費 6W以下 測定個所 2(トランスデューサ2セット設定可能) 演算移動平均 0~100s 設定可 測定周期 100~1000Hz 応答時間 1s(1チャンネル)、70ms(オプション) 材質 PA、TPE、AUTOTEX、ステンレス 保護等級(EN60529による) IP65 重量 1. 9 kg 取り付け方式 クイックフィックス取り付け用冶具 周囲条件温度 -10~+60℃ 表示部 2x16 文字、ドットマトリックス、バックライト付き 表示言語 英語、ドイツ語、フランス語、オランダ語、スペイン語 計測仕様 測定量 体積流量、質量流量、流速、エネルギー流量(温度入力必要) 積算値 体積、質量、エネルギー(オプション) 演算計算 平均値、差値、総和 診断機能 音速、信号幅、SNR、SCNR、アンプ標準偏差、伝搬時間 データ記録 記録できるデータ 全ての測定量、積算値、診断値 容量 100, 000点以上 配置 アプリケーション エネルギー測定 出力 パッシブ電流出力 2 バイナリ出力 インプット 温度インプット 型式 【可能最小サイズ】 50 mm 【推奨最小サイズ】100 mm 【推奨最大サイズ 】2000 mm 【可能最大サイズ】 3400 mm 配管肉厚 最小、最大 制限なし 【ハウジング】SUS 304(1. 4301) 【接触面】PEEK 【保護等級(IEC/EN 60529)】IP67 トランスデューサーケーブル 【タイプ】1699 【長さ】4m 寸法 縦I 60mm × 横b 30mm × 高さh 33. 5mm 運転温度 【最小】 -40 ℃ 【最大】+130 ℃ SUS 304(1. 4301) 尺の長さ 320mm 420×48×68mm トランスデューサ周波数タイプ (オーダーコード3番目) x:2m y:2m I:≦25m(25m~100m リクエスト) トランスデューサケーブル 1699 標準長さ 4m 最大長さ - -55 ℃~+200 ℃ シース材質 シース外径 8mm ケーブルジャケット材質 PTFE ケーブルジャケット外径 2.
3~±32m/s ※詳しくはPDFをダウンロードしていただくか、お気軽にお問い合わせください。 メーカー・取扱い企業: 岡山営業所 価格帯: お問い合わせ 流量計| ポータブル 型 超音波流量計 KF-300P 簡単取付で工事不要。純水や海水、有機溶媒やガソリンなど様々な流体測定が可能です。 小型軽量、簡単取付でフィールド作業を完全サポート!
5 ~ 20 m/s 精度 指示値の ±1% (配管口径 50mm以上、流速 0. 5m/s以上) 流速誤差 ±3% (配管口径 50mm未満、流速 0. 5m/s以上) ※校正条件: 水、20℃、上流側直管長 10D 配管材質 炭素鋼、ステンレス鋼、PVC、PP、FRP、各種ライニング等 測定可能配管口径 15 ~ 1500mm (配管外径20mm以上) 表示 1、2 画面: 瞬時流量、積算流量、流速、レイノルズ数、超音波伝播速度、超音波信号伝播状態等から選択 3 画面: バーグラフ表示 4 画面: エラー表示 メモリー機能 USB メモリーにてデータ保存 電源 内蔵リチウムバッテリ (約14時間動作、充電時間8時間) ACアダプタ: AC90 ~ 264V(47 ~ 67Hz) 保護等級 IP67 センサケーブル長 3m
2016/11/21 合計特殊出生率の推移 下記の画像は 合計特殊出生率の推移を表したもの です。 合計特殊出生率 は 1947年:4. 54 、 1980年:1. 75 、 2019年:1. 36 です。 一人当たりの 女性が出産する人数は年々減少 していることがわかります。 合計特殊出生率とは、簡単に説明すると、一人の女性が生涯、何人の子供を産むのかを推計したものです。 これは出生率計算の際の分母の人口数を、出産可能年齢(15~49歳)の女性に限定し、各年齢ごとの出生率を足し合わせて算出されます。 詳しい数字は下記あるいはデータソースから直接確認してください。 少子高齢化による社会保障制度の限界 下記の動画は 社会保障費の対国民所得比を動くグラフに表したもの です。 冒頭の約2分30秒のみで充分なので是非ご覧下さい。 日本の 国民所得からどの程度の割合で社会保障給付費に充てられているか理解 できます。 年次別に 当時の内閣総理大臣も表示 しています。 社会保障給付費対国民所得比推移 は 1951年:約3. 54% 、 1980年:約12. 21% 、 2018年:約30. 06% と比率は増やしています。 下記の画像はおおよそ10年毎の推移です。 より詳細の数値はデータソースからファイルをDLしてください。 データソース: ① 国立社会保障・人口問題研究所 平成30年度 社会保障費用統計 Ⅲ 時系列表 第8表 社会保障給付費の部門別推移(1950~2018年度) ② 国立社会保障・人口問題研究所 平成30年度 社会保障費用統計 Ⅲ 時系列表 第10表 社会保障給付費の部門別推移(対国民所得比)(1951~2018年度) ③ 令和2年版厚生労働白書 資料編 II 参考 3 年表 ④ 首相官邸 歴代内閣 ちなみに財務省によれば 国民負担率 (租税負担及び社会保障負担を合わせた対国民所得比)では 令和元年度(実績) 44. 少子高齢化 社会保障 対策. 4% 、 令和2年度(実績見込み)46. 1% 、 令和3年度(見通し)44. 3% と発表されています。 参考: 財務省 報道発表 令和3年度の国民負担率を公表します(令和3年2月26日) 下記の画像は同じく財務省が公表しているグラフの画像です。 令和2年度の数値が合っていないのは、上記は【実績見込み】であり、下記は【見通し】の数値であるため です(つまり、先に紹介した数値が正しい) 参考までにご覧下さい。 出典: 財務省 負担率に関する資料 国民負担率及び租税負担率の推移(対国民所得比) さいごに 今回の記事は以上です。 少子高齢化について理解が深まる記事となれば幸いです。 最後にこの記事に関連する動画に寄せられたコメントを紹介して締めたいと思います。 最後までお読みいただきありがとうございました。 ※もし良ければ YouTubeのチャンネル登録 よろしくお願いいたします。 グラフ兄さん
7%)であり 29 、こうした傾向は長くみられる 30 。その一方で、諸外国、特に高福祉高負担国とされている北欧などでは年金が充実し、年金への信頼も総じて高い 31 。 そこで、国際比較可能な一人当たりベースで、社会保障制度のうち最も大きな部分を占める公的年金給付に焦点を当て、実際にどれほどの違いがあるのかを調べることにする。最近のOECDの試算によると 32 、日本は年金支給額の退職前の平均年収に対する比率(所得階層別の平均を加重平均したもの。以下、「退職前平均年収比率」。)が33. 5%となっており、OECD平均(57. 5%)よりも低く、英国の30. 0%、アイルランドの32.
7人で支えていたのが、2005年には3. 2人、2050年には1. 肩車型社会とは？超高齢社会の日本が迎える4つの社会問題と私たちにできること - COCOCOLOR EARTH. 3人で支えることとなり、高齢者一人を現役の働き手世代一人が支えなければなりません。高齢者人口と生産年齢人口が1対1に近づいた社会は肩車社会と呼ばれ、医療費や介護費などの社会保障の給付と負担のアンバランスが強まることは確実です。 超少子高齢社会によって働き手の負担が多くなると消費が冷え込み、長きにわたって持続的に物価下落が継続する状態であるデフレがつづき、経済成長に悪い影響を及ぼすとともに、ますます少子化、高齢化につながっていくことが懸念されます。 人工知能、ロボットは少子高齢化問題を解決できるか? 人工知能、ロボット、IOTの劇的な進化により、様々な職場、職種で活用が進んでおり、新型コロナによりこれはさらに加速しました。今後は多くの職が人工知能に取って代わられる可能性が高く、労働力不足を一定以上補うことになるでしょう。 そして高齢化社会における介護、ボケ防止対策等でも人工知能、ロボットの活用は進み、疲弊する現場の労働環境を劇的に改善するものになることが考えられます。日本企業がこの分野において躍進し、収益を税という形で国家に還元し、更に広く仕事の場で人工知能が活躍し、多くの人が働く必要がない世界が来れば、それが最も理想的な未来なのかもしれません。 しかし現実的にはそこまでいくには多くの壁もあります。少子高齢化問題は今後も長く続くキーワードとなり、そこに関わる企業の継続的な成長は、その企業に投資をすることで、投資家には多くの利益が還元されるでしょう。個々の企業に焦点を当てるのもいいですが、このジャンルに集中投資を行うファンドなどに投資をすることが好結果につながっていくのではないでしょうか。そして分散という意味では、超高齢化社会が日本よりも進む中国の、このジャンルの成長企業にも注目すべきでしょう。 少子高齢化社会に個人が備える方法 少子高齢化に対して個人で何をするべきか? ①物価、人件費の安く温暖な海外の国に住むというのはひとつの選択肢 ②社会保障費、税金等の負担増加を最初から頭に入れておき、それに備える ③医療負担率は確実に増加することが考えられるので、常に健康な体作りを心がける ④中長期的な成長分野の上場企業への長期分散投資を行う ⑤個人が家庭で使えるロボットなどはどんどん増えるため、ツールとして徹底活用する まずはこの5つを並べてみました。 温暖で物価が安いという面ではフィリピンのセブは日本からも近く、お勧めできる場所になります。一度是非旅行してみるのも良いかもしれませんね。 下記の記事もぜひ合わせて読んでみて下さい。 将来住む場所をどう考えるか?
少子高齢化は更に加速している 上場企業の大幅リストラ、外食チェーンが大量の店舗閉鎖、失業者の増大、女性の自殺者が8割増。コロナ禍による激震が続いています。リーマンショックどころではない状況になっています。これほどの鎖国、外出制限は明治期以来初めてです。なかでも衝撃的なのは、次世代の確保が難しくなることです。つまり急激な少子化が想定よりもずっと早いスピードで続いているのです。 日本産科婦人科学会(日産婦)の調査によると2020年10月から21年の3月までの分娩予約数が大幅に減少していることもわかっています。前年同期の2019年10月から20年3月の分娩実数と比べたもので、全国で31%も少なくなっています。今日は少子高齢化問題について改めて最新の状況をまとめてみました。 少子化の原因は?