起订量:
AMT/MD 雨污分流余氯传感器水质在线监测
免费会员
生产厂家 深圳市云传物联技术有限公司,是一家创新型技术企业,是深圳市环境检测公共技术服务平台依托单位,是国家科技支撑计划项目承担单位,云传物获得了CMA认证和CNAS认可证书。公司通过了“IS09001质量管理体系”
多年来,云传物联依托超前创新和聚焦战略,立足资本优势,向着集团化、化不断迈进。
业务涵盖生态环境监测装备、运维服务、社会化检测、环境大数据分析及决策支持服务、VOCs治理以及民用净化多个领域;产品遍布国内除港澳台外所有省份和地区,主导产品占有率在30%以上。
当前,云传物联正致力于实施两大战略性项目。一个是基于“环保 物联网”和“大数据”的*理念,通过自主创新,*在业内推出的*国内外的大气污染防治网格化精准监控及决策支持系统,它采用较早的微型化、小型化产品组合监测技术,通过科学合理的“组合布点”,组成“群体式”协同监测网络和专业性的“数据校准体系”,达到环境监测网络全覆盖,是对传统大气监测理念的创新实践。另一个是在产业集群区域VOCs第三方治理新模式,实现了VOCs污染减排、溶剂回收增效、环保产业发展的多赢。
雨污分流余氯传感器水质在线监测
环境监测是环境保护工作的重要组成部分,是环境管理的基础和技shu支持。随着我国工业化和城市化的迅速发展,环境保护也相应大力发展起来。这样就迫切需要加快全国环境管理基础能力的建设,提高环境监测能力和环境监督执fa管理水平。
排污口水环境实时自动监测系统的研制在我国刚刚起步,欧美一些发达在这方面已趋向成熟,例如美国等一些工业发达,几乎在每个排污口都安装了有关监测仪器,对污水处理设施的运行情况以及排污流量、PH值、DO、电导、浊度度、温度等值进行自动监控,在监控中心可以随时知道排污口染物的排放情况。在韩国已有50%的企业做到了对以下四项指标的实时自动监控:污水处理设备运行情况、流量、PH值和溶氧。
我国目前大部分地区的水环境监测主要是以化学化为主。即人工定期(或不定期)的现场采样、化验、水质分析。这样工作量大且具有随机性,不能反映整个水量水质的变化过程,因而不能做到为水环境评价和环境治理的可靠依据。
由于我国经济发展过程中出现越来越多的水环境污染问题,近年来已充分重视和加强对环境污染的治理。为了配合这项工作,改进水环境监测手段和方法已显得尤为重要。
深圳市云传物联技术有限公司在充分调研、考察、征询客户意见等基础上,研制开发了集自动化、即时化、智能化于一体的经济实用的水质量无线监测系统。该系统可以对排污口污水的PH值、DO、温度、电导和排污流量进行实时监控,通过GPRS/CDMA无线终端将数据传送到监控中心和环境管理部门,工作人员可以在监控中心或办公室进行远程监测,随时得到即时数据报告,实现远端无人值守。
水末端智能监管系统是一款安装在污水管道末端,用来自动监测水污染物排放的智能化环境监测设备,主要由监控水质传感器、数据采集传输系统、供电系统三部分组成。
雨污分流余氯传感器水质在线监测
产品特点/Device accessories
基于的“3C+S”(Computer-计算机、Communication-通讯、Control-控制、Sensor-传感器)之上的监控和数据采集系统。
设备外壳采用工程级材料,防水、防腐蚀、防爆,坚固耐用,可长期稳定运行;
抗*力强,能够抵抗水中杂质的干扰;
监测设备对安装空间的要求低,并且易于固定;
超限预警,实时指标值超过设定的警戒线后立即预警;
系统探头采用高性能进口电机,耐高温高压,抗腐蚀,不受物质交叉干扰,;
数据采集终端配备多种接口,采用工业级低功耗高性能嵌入式处理器,用户可自行设置水质传感器报警上下限,也可实现远程监控、管理
此外,数据传输系统需使用可靠的工业无线通讯模块,能够在恶劣环境下持续稳定的运行,本体需能够承受长期被水浸泡、腐蚀性气体侵蚀,为无线通讯模块长期挂网运行提供有效保障。
污水井排水末端监测系统由在线数字化传感器、无线采集终端、凯纳福监测云平台监组成,产品模块化,设备低功耗设计。使用便捷,安装简单只需15分钟即可安装,无需破路施工,直接井壁安装,无二次污染,维护低,可靠性好,可大规模铺设。
传感器可选自清洁装置,应对恶劣环境,用户可根据自身需求搭配不同种类传感器,如:水位、水温、COD、氨氮、浊度、电导率、溶解氧、pH、水中油等。
排水管网监测点优化布置的方法
针对不同的监测目的,所采用的方法与最终的点位选址会有一定差异,目前国内外专门针对排水管网监测点优化布置的研究相对有限,根据理论依据的不同,现有优化方法可大致分为两类:一类是以统计学理论为基础;另一类是以运筹学理论为基础。
2.1以统计学理论为基础进行优化
国内对排水管网监测点优化布置的研究,大多以统计学理论为基础,核心是通过识别节点间相关性进行聚类,从而优化监测点。袁景冬利用模糊聚类和动态贴近度两种方法对排水管网监测点进行了优化布置,并对两种方法所得结果进行了对比。秦礼琦利用模糊聚类分析法优化了GZ市某排水区域的排水干管上的监测点[1]。敖培同样基于聚类的思想,在模糊C均值(FCM)聚类算法中引入细菌觅食算法(BFO),通过BFO求得解作为FCM算法的初始聚类中心,然后利用FCM算法优化初始聚类中心,从而求得全局解[2]。
利用聚类分析的思想对管网监测点进行优化布置的过程主要是确定衡量节点相关性的指标,然后对节点间该指标的相近程度进行衡量并根据相关性的大小进行聚类,最后是根据聚类结果选择每一类中的代表性节点