Системная архитектура и оптимизация модулей
Модульный дизайн
Используя высокомодульную архитектуру, блок датчиков, блок сбора данных, модуль управления, модуль связи и т. Д. спроектированы как независимые функциональные единицы для поддержки быстрой замены и обновления. Например, набор датчиков интегрирует обычные параметрические датчики, такие как pH, растворенный кислород, мутность, электропроводность и т. Д., В то же время резервирует интерфейс для расширения специальных параметрических датчиков, таких как тяжелые металлы (например, свинец, кадмий), органические вещества (например, COD, TOC), для удовлетворения потребностей различных сценариев мониторинга.
Модернизация основного оборудования
Технология датчиков: Выберите высокоточные, долгосрочные стабильные датчики, такие как датчики растворенного кислорода по принципу флуоресцентного гашения (ошибка ± 0,1 мг / л), датчики электропроводности графитовых электродов (стабильность ± 0,5%) для обеспечения точности данных.
Модуль сбора данных: с микропроцессором промышленного класса или встроенной системой, поддерживающей многоканальный синхронный сбор, интервал отбора проб может быть установлен (1 - 60 минут), а эффективность данных превышает 99%.
Модуль связи: Интеграция методов беспроводной связи, таких как 4G / 5G, LoRa, NB - IoT и т. Д. Адаптация к удаленным районам или сложным средам, при поддержке проводной передачи, такой как Ethernet и оптическое волокно, для обеспечения данных в режиме реального времени (задержка передачи составляет всего 5 секунд).
II. Укрепление потенциала в области обработки и анализа данных
Граничные вычисления и облачная синергия
Локальная обработка данных: развертывание периферийных вычислительных блоков на станции мониторинга для достижения предварительной фильтрации данных, плавной обработки и маркировки аномалий для уменьшения объема передачи данных. Например, с помощью встроенного алгоритма автоматически распознаются сверхмасштабные или мутантные данные, а после маркировки запускается механизм повторной проверки.
Облачный анализ больших данных: загрузка данных на облачную платформу, использование ресурсов облачных вычислений для глубокого анализа, включая прогнозирование тенденций, распознавание образов и отслеживание источников загрязнения. Построение моделей изменения качества воды с помощью алгоритмов машинного обучения, таких как нейронные сети LSTM, для прогнозирования тенденций качества воды в течение следующих 72 часов с точностью более 90%.
Интеллектуальное раннее предупреждение и поддержка принятия решений
Многоуровневый механизм раннего предупреждения: установление порогового предупреждения (запуск первого уровня раннего предупреждения при превышении показателя, уведомление платформы SMS +), предупреждение о тенденциях (прогнозирование риска превышения предела на основе данных за последние семь дней, инициирование второго уровня раннего предупреждения) и предупреждение о региональной связи (инициирование совместного раннего предупреждения при аномалиях с несколькими точками мониторинга в бассейне).
Автоматическое генерирование отчетов: подготовка отчетов о мониторинге по дням / неделям / месяцам, включая диаграммы трендов показателей, статистику достижения стандартов и анализ инцидентов загрязнения, поддержка экспорта формата PDF / Excel для поддержки принятия решений.
III. Управление энергопотреблением и оптимизация эксплуатации
Дизайн с низким энергопотреблением и самообеспеченность энергией
Использование датчиков с низким энергопотреблением и блоков управления в сочетании с солнечными энергосистемами (например, 11W солнечных панелей + 60Ah литиевых батарей) и резервными батареями для обеспечения непрерывной работы системы в беспилотной среде в течение 30 дней.
Оптимизируйте режим покоя устройства, время без сбора автоматически переходит в состояние низкого энергопотребления, снижая энергопотребление.
Дистанционное обслуживание и самодиагностика неисправностей
Функция удаленного управления: поддержка удаленной калибровки датчиков с помощью мобильного приложения или ПК, запуск пробоотборника, регулировка частоты мониторинга, время отклика - 30 секунд.
Интеллектуальная диагностика неисправностей: система встроена в программу самоконтроля, регулярно обнаруживает состояние датчика, линии связи и модуль питания, автоматически определяет проблемную точку при возникновении неисправности (например, блокировка датчика, нарушение связи) и толкает предложения по техническому обслуживанию через платформу.
IV. Формы развертывания и адаптация сценария
Программа диверсификации
Входное развертывание датчиков: подходит для водно - болотных угодий, парковых вод и других небольших сцен, датчики вводятся непосредственно в воду, соединяются с хостом через кабель, хост использует сеть 4G для передачи данных. Необходимо регулярно очищать шлам зонда, чтобы обеспечить точность мониторинга.
Станции мониторинга буев: с корпусом буя в качестве носителя, интегрированные датчики, системы солнечного питания и RTU, подходят для открытых вод, таких как реки и озера. Корпус буя использует конструкцию полуэллиптического шара из материала PC, нижняя часть - полуконус из алюминиевого сплава, оснащенный механическим вращающимся самоочищающимся устройством для уменьшения воздействия загрязнения.
Береговая станция мониторинга: конструкция корпуса из цветной стали или нержавеющей стали, интегрированная сборка воды, распределение воды, контрольно - измерительные и контрольные блоки, подходит для источников воды, контролируемых государством провинциальных сечений и других долгосрочных сценариев мониторинга. Для обеспечения репрезентативности проб воды в водозаборных установках используются поплавковые или речные трубы.
Настройка параметров сценариев
Мониторинг поверхностных вод: Сосредоточьтесь на мониторинге pH, растворенного кислорода, мутности, аммиака азота, общего фосфора и других показателей, в сочетании с ГИС ГИС для достижения рейтинга качества воды в бассейне и отслеживания источников загрязнения.
Мониторинг промышленных сточных вод: Добавление мониторинга характерных загрязнителей, таких как тяжелые металлы (например, свинец, ртуть), органические вещества (например, летучие фенолы, VOCs), чтобы соответствовать требованиям экологических стандартов выбросов.
Мониторинг источников питьевой воды: интегрированные анализаторы биотоксичности или кишечной палочки для обеспечения безопасности питьевой воды.
V. Системная безопасность и управление данными
Защита данных
Использование зашифрованных протоколов передачи данных, таких как HTTPS, MQTtoverTLS, обеспечивает безопасность передачи данных и предотвращает утечку или изменение данных.
Локальное хранилище использует встроенное хранилище 16M + 256GBTF - расширение, которое поддерживает функцию отключения и обеспечивает целостность данных.
Обмен данными и синергизм
Построить открытый интерфейс данных для поддержки стыковки с системами отделов по охране окружающей среды, водному хозяйству, чрезвычайным ситуациям и т. Д., Для достижения обмена данными в режиме реального времени (задержка составляет 5 минут).
Предоставление интерфейса API, который позволяет сторонним платформам вызывать данные мониторинга и способствует межсекторальному совместному управлению.