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FT-ZH1 无人机大气监测系统

型号
FT-ZH1
山东风途物联网科技有限公司

中级会员3年 

生产厂家

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气象站,小型气象站,手持气象站,便携式气象站,土壤墒情监测站,农业气象站,负氧离子监测站,水文监测站
山东风途物联网科技有限公司成立于2017年,注册资金1000万元,公司总部位于山东省潍坊市高新区光电路155号光电产业加速器(一期),公司致力于气象环境监测设备的研发、生产、销售、服务。 具有完整的生产链、实力雄厚的技术团队和全面的营销团队,自主研发生产的校园气象站、水文监测站、水质监测站、负氧离子监测系统、雨量监测站、明渠流量监测站已广泛应用到气象监测、城市环境监测、风力发电、航海船舶、航空机场、桥梁隧道等领域,客户遍布全国各地,并取得了良好的社会效益和经济效益。 山东风途物联网科技有限公司作为一家高新技术企业,始终坚持以市场为导向,以质量为根本的原则,秉承匠心精神,严谨、用心、坚持的态度,经过多年的技术沉淀积累与不断创新,客户涵盖全国的气象、矿业、农业、林业、水利水电、环保、科研等领域。

定位:智慧气象环境监测设备供应商

愿景:以气象环境监测设备为载体打造创业孵化平台助力员工实现梦想

使命:始终坚持做高精度、客户喜爱的科技产品

价值观:开拓创新、持续增长、价值共生、数字协同

主营业务:气象站、校园气象站、水文监测站、水质监测站、负氧离子监测系统、雨量监测站、明渠流量监测站

 

 

详细信息

 

  无人机大气监测系统;作为治理大气污染、衡量环境空气质量、检验治理效果的依凭,环境空气质量监测的重要性日益显著。

<strong>无人机大气监测系统</strong>

  一、无人机大气监测系统应用背景

  2013年起,中国持续多次遭遇大面积重污染天气,自此,中央多次下发文件,督促各地重视大气污染防治与精细化管理,并将环境质量作为领导干部综合考核评价的重要依据。

  2018年,生态环境部正式宣布启动“千里眼计划”,深化构建热点网格试点,不断探索“热点网格+地面监测微站+移动式监测设备”,以提高监管的精准和时效性。

  2019年,生态环境部组织开展《打赢蓝天保卫战三年行动计划》考核评估,对地方污染防治小组实行严格的KPI考核:以细颗粒物(PM2.5)浓度(全年均值)和空气质量优良天数比率为考核指标。并将专项行动、监测监控能力建设纳入考核指标。

  2020年,中共公厅、国务院办公厅印发《关于构建现代环境治理体系的指导意见》,要求各地强化监测能力建设,加快构建陆海统筹、天地一体的生态环境监测网络,推动监测装备精准、快速、便携化发展。

  综上,中央对大气污染治理有铁腕决心,地方大气污染治理迫在眉睫。而中央也意识到,治理的步,是全面、高效、精准的空气质量监测。

  二、大气移动监测解决方案

  Sniffer4D灵嗅是一套专为移动监测而设计的系统,包含专业便携式监测仪器与智能可视化分析软件。

  灵嗅可通过与无人机、汽车等移动载具集成,实现对更广阔区域的地面与空中监测,实时动态获取多项空气污染物的三维浓度分布情况,让污染分布一目了然,从而快速锁定气体污染源的类型、位置与传输方向,为环保部门大气防治提供行动思路和依据,高效、省时、节省人力成本。

  

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

  多种移动监测方案实现天地一体、联合部署,全面高效

  

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

  固定翼无人机载:置于无人机舱内,使用导管进气排气,不影响飞行器气动外形与续航

  时间

  优势:飞行速度快、时间长、高空作业涵盖面广、扫描效率高

  几个架次即可基本完成对全区/县的扫描,迅速摸清大区域中污染相对严重的区域

  

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

  旋翼无人机载:安装于正上方,大限度降低旋翼气流干扰

  优势:响应灵活、低空作业wu死角、安全风险低、可对1平方公里内的小区域进行精细扫描

  快速获取工业园厂房上方、排烟气口、危险区域的污染物分布数据

  识别隐蔽作业、替代人工进行近距离监测

  

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

  车载:车顶/车内/车窗/挡风玻璃,灵活选择安装位置

  优势:长续航、易驾驶、多套部署无压力

  特别适合例行巡查、夜间长时间巡查、跨区域大范围巡查

  可部署于出租车/环境监测车/普通私家车,不增加车辆购置成本

  传统监测方式存在不足

  然而,传统的空气监测方式通常只能提供以城市或城区为界限的空气污染数据,且由于大气污染具有“涉及区域范围较大、区域之间污染物传输量大、污染源种类多、污染因子相对复杂”等特点,仅依靠传统监测方式往往比较被动,很难确定污染发生的直接源头和隐藏的无组织排放源。

  有针对性地弥补传统监测方式的不足

  

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

  01数据采集

  

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

  支持9种污染物同时监测

  检测项目支持自由组合、定制、后期拓展或更换

  02实时传输

  

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

  内建通信能力,数据传输不限距离、支持多点对多点

  现场、指挥中心均可实时监控数据,随时掌握现场情况

  03实时可视化分析

  专业可视化分析平台Sniffer4D Mapper,可与Sniffer4D灵嗅无缝对接,实现秒级响应。

  3种数据可视化方式自由切换,三维污染分布情况一目了然,污染热点红色显示,快速锁定污染源。

  

 

 

 

 

 

 

 

 

  04一键报告

  任务结束后,只需轻轻一点,带有关键分析结果的任务报告和数据表格即可生成,即刻就能汇报工作。

 

 

 

  智能化的操作,高效、安全

  

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

  即插即用,秒级响应

  启动即可获取真实稳定的监测数值,既为应急响应争分夺秒,又能降低无人机续航负担、节省作业时间。

  

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

  无缝对接大疆行业无人机

  可通过大疆DJI Pilot软件读取与控制灵嗅V2,便捷、可靠;专属定制安装套件,安装时间<20秒。

  

 

 

 

 

 

 

 

  车载大气移动监测

  灵嗅V2车载版安装于车辆内部,通过在窗户开一个小缝隙,将进气管伸出,通过泵吸入车辆侧方或上的气体。

  优势:1.防盗,下车可以不需要拆除设备;

  2.具备一定的雨天作业能力;

  3.可在更广泛的气温条件下作业(因空调可以轻松将车内环境温度保持在15-30度,是电化学传感器的佳工作温度);

  4.无需对车辆打孔;

  5.自带电源,持续8小时的作业时间。

  

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

  

 

 

 

 

 

 

 

 

  专业可靠 值得信赖

  灵嗅轻巧便捷,专为移动监测而设计。可从容应对各种移动监测场景,随时随地获取准确稳定的数值,圆满完成监测任务。

  防振、防电磁干扰

  尺寸103*126*87mm重量400-500g抗电磁干扰金属外壳

  内部减振悬挂机构

  专业集成,大限度降低旋翼气流干扰

  科学研究表示,由于无人机旋翼会造成气流扰动,便携式设备的进气口应配置于无人机平台正上方区域、配备主动式进气系统,并按推荐速度飞行,即可基本避免气流影响。

  数据追回算法,无惧信号盲区

  在任务中,当通信中断时,任务数据并不会丢失,而是会在连接重新建立后自动追回,充分保障了数据传输的完整性。

  SD卡自动备份,支持事后数据分析

  在任务过程中,即使不使用软件,设备自带SD卡亦可自动备份完整数据,以便事后导入软件进行分析。

  

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

  优异的数据质量

  的硬件与算法设计:灵嗅的超低噪声放大与采样电路、气体检测元器件、环境与零偏补偿算法以及严格的出厂品质控制流程,保证了它佳的线性度、可重复性、数据准确度、极短的响应时间与ppb级别的检测精度。

  

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

  

  与科学级空气监测站相比,长期比对数据平均误差<±10%(校准后),长期数据相关性R²为0.81-0.95,达到行业水准。

  

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

  多种校准方式可供选择

  出厂前严格的品控流程,使得设备通常在12个月内无需再次校准。

  但考虑到各地不同的标准以及一些用户的特定需求,我们也为用户提供了灵活方便的校准方式。

  

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

  丰富的拓展功能,满足不同应用需求

  

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

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