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農村飲水安全監控系統

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  • 公司名稱深圳市云傳物聯技術有限公司
  • 品       牌
  • 型       號AMT-191753
  • 所  在  地深圳市
  • 廠商性質生產廠家
  • 更新時間2021/6/8 15:15:02
  • 訪問次數509
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深圳市云傳物聯技術有限公司,是一家創新型技術企業,是深圳市環境檢測公共技術服務平臺依托單位,是國家科技支撐計劃項目承擔單位,云傳物獲得了CMA認證和CNAS認可證書。公司通過了“IS09001質量管理體系”
多年來,云傳物聯依托超前創新和聚焦戰略,立足資本優勢,向著集團化、*化不斷邁進。
業務涵蓋生態環境監測裝備、運維服務、社會化檢測、環境大數據分析及決策支持服務、VOCs治理以及民用凈化多個領域;產品遍布國內除港澳臺外所有省份和地區,主導產品占有率在30%以上。
當前,云傳物聯正致力于實施兩大戰略性項目。一個是基于“環保 物聯網”和“大數據”的*理念,通過自主創新,*在業內推出的國內外的環境污染防治網格化精準監控及決策支持系統,它采用全新的微型化、小型化產品組合監測技術,通過科學合理的“組合布點”,組成“群體式”協同監測網絡和專業性的“數據校準體系”,達到環境監測網絡全覆蓋,是對傳統大氣監測、水質監測理念的創新實踐。另一個是在產業集群區域VOCs第三方治理新模式,實現了廢氣、廢水污染減排、溶劑回收增效、環保產業發展的多贏。

 

從事(物聯網、計算機、機電)科技專業領域內的技術開發、技術咨詢,電子產品、自動化設備、儀器儀表、機電設備及配件、通信設備及配件、消防設備的銷售。 【依法須經批準的項目,經相關部門批準后方可開展經營活動】
農村飲水安全監控系統
地表水質自動監測是水資源保護工作的重點任務,是預防污染,水質預警重要的手段之一。通過自動在線監測儀器對水質進行無人值守實時監控,并利用現代信息技術進行數據采集、傳輸和存儲,及時、準確地掌握水質狀況和動態變化趨勢。該項目體現了水環境監測技術手段的科學化和現代化,對環境保護決策部門及時做出有效的水污染防治和管理等方面均具有重要的意義。
農村飲水安全監控系統 產品信息

農村飲水安全監控系統

 

1、排水管網監測的目的

對排水管網進行監測的目的主要包括兩大類,類是及時發現運行風險,輔助城市內澇或排水管網溢流時間的預警預報,第二類是積累排水管網的長期動態運行狀況數據,用于城市排水管網運行情況的評估與診斷。針對不同的監測目的,在監測點布置時會有不同的側重。

1.1以城市內澇預警為目的

受近年來氣候變化的影響,暴雨的頻率及強度呈顯著增加的趨勢,城市化背景下,硬質化地面的比例不斷提升,使得“逢雨必澇”“逢暴雨必癱”“城市看海”成為常態,對排水管網進行監測,則可以隨時了解城市各區域的積水情況,從而能進行及時預警,確保城市居民的生命及財產安全。但監測點位置如果布設不夠合理,不僅會導致監測工作前功盡棄、浪費人力物力,還會對城市內澇管理及決策起到錯誤導向。

以及時發現運行風險為目的對排水管網進行監測時,主要關注水量方面的信息,以監測節點液位和流量為主。在監測點布置時主要考慮的原則包括:根據歷史暴雨中實際內澇情況對監測點布置進行整體統一規劃,保障代表性和均勻性;以現有排水管網設計方案為依據,在相對標高較高且確定不發生內澇的地段可適當減少布點,而在重點路段和內澇嚴重區域加強監測;監測設備可安裝在內澇點路邊和附近檢查井內。

1.2以了解排水管網運行狀態為目的

在城市智慧排水”概念提出后,對排水管網的監測已不僅局限于暴雨時期對城市內澇的預警,而是將排水管網的監測常態化,在管網中選擇代表性的節點,通過監測這些節點的情況,盡可能全面掌握整個管網的運行狀態。為全面了解管網運行狀態,不僅需要關注水量方面的信息,還需要綜合考慮水質情況。

目前我國大部分城市缺少長時間的排水管網連續監測數據,不能客觀分析排水管網的入流入滲情況,不能定量化分析雨污混流比例,不能客觀分析污水廠進水濃度低的癥結所在。對排水管網進行長時間連續在線監測,可為排水管網評估診斷及污水廠運行能力提升提供有力的支撐數據,是保障排水管網及污水處理廠正常運行的有效手段。在降雨情況下,需要對不同降雨強度下,排水管網運行情況進行全面監測,了解管網運行負荷變化,定量化分析由于降雨導致的外來水增加比例,對水質的監測則可更加全面掌握城市非點源污染情況。

2、排水管網監測點優化布置的方法

針對不同的監測目的,所采用的方法與最終的點位選址會有一定差異,目前國內外專門針對排水管網監測點優化布置的研究相對有限,根據理論依據的不同,現有優化方法可大致分為兩類:一類是以統計學理論為基礎;另一類是以運籌學理論為基礎。?

2.1以統計學理論為基礎進行優化

國內對排水管網監測點優化布置的研究,大多以統計學理論為基礎,核心是通過識別節點間相關性進行聚類,從而優化監測點。袁景冬利用模糊聚類和動態貼近度兩種方法對排水管網監測點進行了優化布置,并對兩種方法所得結果進行了對比。秦禮琦利用模糊聚類分析法優化了GZ市某排水區域的排水干管上的監測點[1]。敖培同樣基于聚類的思想,在模糊C均值(FCM)聚類算法中引入細菌覓食算法(BFO),通過BFO求得解作為FCM算法的初始聚類中心,然后利用FCM算法優化初始聚類中心

農村飲水安全監控系統

 

利用聚類分析的思想對管網監測點進行優化布置的過程主要是確定衡量節點相關性的指標,然后對節點間該指標的相近程度進行衡量并根據相關性的大小進行聚類,最后是根據聚類結果選擇每一類中的代表性節點

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