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城镇排水管网污水水质监测系统

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  • 公司名称深圳市云传物联技术有限公司
  • 品       牌
  • 型       号
  • 所  在  地深圳市
  • 厂商性质经销商
  • 更新时间2022/8/3 14:24:11
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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环境污染防治网格化监控及决策支持系统,它采用全新的微型化、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、水质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,实现了废气、废水污染减排、溶剂回收增效、环保产业发展的多赢。
 

智能型溶解氧传感器、智能型氨氮传感器、智能型COD传感器、智能型
检测项目 水质检测
城镇排水管网污水水质监测系统
面对信息技术的高速发展,系统的计算机设备和网络设备都应具有非常好的系统扩充性,并且随着网络技术的不断发展,主干网络设备应能平滑升级,所以在美舍河智慧排水信息系统设计中应保证系统结构模块化。
城镇排水管网污水水质监测系统 产品信息

 

城镇排水管网污水水质监测系统

 

1、排水管网监测的目的

对排水管网进行监测的目的主要包括两大类,类是及时发现运行风险,辅助城市内涝或排水管网溢流时间的预警预报,第二类是积累排水管网的动态运行状况数据,用于城市排水管网运行情况的评估与诊断。针对不同的监测目的,在监测点布置时会有不同的侧重。

受近年来气候变化的影响,暴雨的频率及强度呈显著增加的趋势,城市化背景下,硬质化地面的比例不断提升,使得“逢雨必涝”“逢暴雨必瘫”“城市看海”成为常态,对排水管网进行监测,则可以随时了解城市各区域的积水情况,从而能进行及时预警,确保城市居民的生命及财产安全。但监测点位置如果布设不够合理,不仅会导致监测工作前功尽弃、浪费人力物力,还会对城市内涝管理及决策起到错误导向。

以及时发现运行风险为目的对排水管网进行监测时,主要关注水量方面的信息,以监测节点液位和流量为主。在监测点布置时主要考虑的原则包括:根据历史暴雨中实际内涝情况对监测点布置进行整体统一规划,保障代表性和均匀性;以现有排水管网设计方案为依据,在相对标高较高且确定不发生内涝的地段可适当减少布点,而在重点路段和内涝严重区域加强监测;监测设备可安装在内涝点路边和附近检查井内。

1.2以了解排水管网运行状态为目的

在城市智慧排水”概念提出后,对排水管网的监测已不仅局限于暴雨时期对城市内涝的预警,而是将排水管网的监测常态化,在管网中选择代表性的节点,通过监测这些节点的情况,尽可能全面掌握整个管网的运行状态。为全面了解管网运行状态,不仅需要关注水量方面的信息,还需要综合考虑水质情况。

目前我国大部分城市缺少长时间的排水管网连续监测数据,不能客观分析排水管网的入流入渗情况,不能定量化分析雨污混流比例,不能客观分析污水厂进水浓度低的症结所在。对排水管网进行长时间连续在线监测,可为排水管网评估诊断及污水厂运行能力提升提供有力的支撑数据,是保障排水管网及污水处理厂正常运行的有效手段。在降雨情况下,需要对不同降雨强度下,排水管网运行情况进行全面监测,了解管网运行负荷变化,定量化分析由于降雨导致的外来水增加比例,对水质的监测则可更加全面掌握城市非点源污染情况。

 

2、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

城镇排水管网污水水质监测系统

 

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,如图所示。

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