赛融科技深耕水质监测技术,服务客户涵盖了包括农业、应急、环保等多个领域,在水质监测方面积累了丰富的项目经验及市场应用经验。自主研发的高性能水质监测站,用物联网平台系统集成先进的物联网传感器和数据传输技术,具有实时监测、智能分析、及时预警、集成监控功能。产品运行可靠、操作简单、应用灵活等特点,为水资源保护提供科学决策的依据,被广泛应用于地下...
查看详细 >>工业生产污水水质监测场景各类废水、污水排放是环境污染的重要源头,偷排漏排事件屡禁不止,严重威胁着生态环境和人民健康。如何加强排污监管,实时掌握企业排污状况,成为环境治理的重中之重。需求问题:a.偷排漏排事件频发b.传统监测手段滞后c.污染溯源难度大主要功能:a.实时监测\预警b.数据可靠,证据确凿c.智能分析,辅助决策方案优势:a.实时监...
查看详细 >>近年来,赛融科技智能水质监测站应运而生,它将遥感技术、自动化监控设备及数据分析工具有机地结合在一起,为流域综合实时监测提供了一种创新解决思路。然而,不同监测系统间的数据孤岛现象以及缺乏一致性调度策略制约着管理效能。今后,智能化、集成化以及动态化将是流域水资源监测技术发展的主要趋势。不*可提高数据采集的效率,还能降低部署多个传感器的成本以及...
查看详细 >>在政策引导和用户监管需求的双重驱动下,赛融推进数字化技术的深度应用,推出智能水质在线监测系统,有效提升水站运行管理水平。赛融智能水质在线监测系统是基于高效感知、智能监测和视频AI识别技术,实现自动核查、自动校准、智能质控、无人巡检等多种功能的新型水站。系统有效减少水站运维过程中人为操作,提高水站运维精细化程度,提高运维效率,实现水站运行工...
查看详细 >>积极推动分区管控相关成果在环境准入、园区管理、执法监管等领域落地应用,按照资源利用上线的要求,多举措降低北区单位工业产值综合能耗,加快推动绿色转型。明确发展目标,定位绿色产业:园区确立了建设现代绿色产业园区的宏伟目标,以生态环境准入清单为基础,坚决不引入列入禁止引入类别的“钢铁、煤电、化工、印染项目及纯电镀加工、纯铸造加工企业”,确立了以...
查看详细 >>流域水资源监测在水资源管理中发挥着基础性的作用。该监测工作主要依靠流域内的水文观测站和遥感技术来完成,利用多种技术可实时获得河流、湖泊和水库的水量、水质信息。水文监控着重于监测降雨、蒸发和径流等关键指标。当前,气象监测、自动雨量计等技术都能提供瞬时气象数据。但在一些偏远地区,装备不完善、数据传输困难等问题仍是提高监测准确率的主要障碍。水质...
查看详细 >>为了尽早发现水质的异常变化,迅速做出水质污染预报,及时追踪污染源,微型水质监测站成为国家监测网络的重要组成部分,其数据可直接反映周边的水环境质量状况,为水环境管理决策提供有效的数据支撑,为水污染防治提供科学依据。水质监测站就是为满足河道、水库、湖泊和近岸海域等高频次、低成本的水环境监测需求开发的一款箱式水质在线自动监测系统,运用了现代传感...
查看详细 >>BOD简称生化需氧量。是指在规定的条件下,微生物分解一定体积水中的某些可被氧化物质,特别是有机物质所消耗的溶解氧的数量。在BOD的测量中,通常规定使用20℃、5天的测试条件,并将结果以氧的浓度(mg/L)表示,记为五日生化需氧量(BOD5)。它是反映水中有机污染物含量的一个综合指标。COD是以化学方法测量水样中需要被氧化的还原性物质的量。...
查看详细 >>BOD简称生化需氧量。是指在规定的条件下,微生物分解一定体积水中的某些可被氧化物质,特别是有机物质所消耗的溶解氧的数量。在BOD的测量中,通常规定使用20℃、5天的测试条件,并将结果以氧的浓度(mg/L)表示,记为五日生化需氧量(BOD5)。它是反映水中有机污染物含量的一个综合指标。COD是以化学方法测量水样中需要被氧化的还原性物质的量。...
查看详细 >>在数字化浪潮席卷而来的当下,智慧园区方案设计成为推动园区转型升级,实现高效、可持续发展的关键。智慧园区,绝非简单的设备堆砌,而是借助物联网、大数据、人工智能等前沿技术,搭建起一个一体化的智能生态系统。智慧园区方案设计,以提高园区管理效率为关键。通过部署智能安防系统,利用高清摄像头、智能传感器等设备,实现 24 小时无死角监控,对异常情况实...
查看详细 >>运维平台:智慧园区智能化管理的推动力量智慧园区运维平台以物联网技术为关键,提高园区信息化程度。平台具备领导驾驶舱、三维展示、园区入住率剖析、产业分析等功能模块,给园区管理者提供一站式智能化管理方案。运营平台:提高园区运营效能与服务水准智慧园区运营平台借助大数据和云计算技术,包含招商管理、物业管理、 人文管理等多个领域。该平台有助...
查看详细 >>尽管我国在水环境监测数据的获取方面取得了进展,但在数据的管理、分析和利用方面依然存在水平低、滞后的问题。大量数据被收集后,往往因数据管理系统不完善、数据共享机制不足、分析手段落后等原因,未能充分发挥其潜在价值。数据的存储、整理和标准化不足,导致不同地区、不同机构之间的数据格式、标准不统一,数据质量参差不齐,难以进行有效的整合和比较。收集到...
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