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,被广泛应用于地下水、地表水、工业污水、农业水产、养殖及尾水、城市雨污水等场景。通过人工智能技术构建的智能监测系统能够实现自动化数据处理和分析。福建智能互联水质监测平台
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。收集到的监测数据往往没有被及时地深度分析,其利用主要停留在简单的统计和报告阶段。面对复杂的环境问题,需要通过数据挖掘、大数据分析、机器学习等先进分析技术,从数据中揭示规律和趋势,指导环境管理和决策。当前,这些先进技术在我国水环境监测中的应用还处于起步阶段。江西物联网集成水质监测水质参数监测实时、快速地了解监测数据,监测数据准确、有效。
我国水环境监测的数据服务功能较为单一,只侧重于提供某些特定污染物的监测数据或满足某一类环境管理需求。然而,水环境问题往往是多因素、多过程、多空间尺度交织的复杂问题,单一的监测数据或目标难以满足反映水体环境整体健康状况的需求。例如,虽然污水处理厂出水重点监测COD、氨氮等指标,但是其所含的抗性基因、菌落结构会对受纳水体的生态安全同样具有重要影响,而这些指标往往未被纳入监测范围。系统性思维则强调从整体和全局的角度进行水环境监测和管理。它要求在监测设计中考虑到水体的多功能性和复杂性,不仅要监测污染物,还要监测生态系统的各个组成部分和功能状态。此外,系统性思维还要求在监测中综合考虑空间和时间维度,既要关注水体的当前状态,还要关注其长期变化趋势以及不同区域之间的相互影响。
污水处理厂在应对溢流污染及生化系统运行状况监测等方面仍面临诸多挑战。溢流污染的处理是污水处理厂运营中的一大难题,往往在暴雨等极端天气下,污水流量骤增,超出污水处理厂的处理能力,致使未经充分处理的污水直接排放至环境中,对水体造成严重污染。针对此问题,污水处理厂需加强预警机制建设,通过实时监测与数据分析,提前预判溢流风险,并采取有效措施予以应对,如增设调蓄池、优化排水管网布局等。同时,生化系统运行状况监测是污水处理厂运营管理的关键环节。生化处理作为关键工艺,其运行效率与稳定性直接影响出水水质。然而,由于生化系统复杂多变,易受进水水质、温度、pH值等多种因素的影响,监测难度大、调控不及时。因此,污水处理厂需引入更先进的监测技术与智能化管理系统,以实现对生化系统的监控与高效调控,确保出水水质稳定达标。要实现城市河道的可持续发展,恢复其生态功能和社会功能,必须解决城市河道水质污染问题。
末端监控是指在出水口监测COD、氨氮、总磷和总氮等指标。这种监测形式能够实现实时监控,并且便于利用物联网的信息化管理手段对监测数据进行管理,能够及时发现污染指标是否超标,起到监督作用,降低对水环境、水生态的影响。然而,末端监测方式在污染防治的主动性和系统性上存在不足,难以指导污水处理厂实现优化运行。不仅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减少空间占用。此外,多功能传感器还能综合分析各参数间的关系,提供环境信息。同时,未来传感器需要具备实时监测与数据分析、远程控制与自动校准、多传感器协同工作与网络化等功能。监测、质控和运行数据更好地为环境管理和企业运行服务。江西物联网集成水质监测水质参数监测
依托大数据与人工智能技术,建立综合水环境决策支持平台。福建智能互联水质监测平台
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。水样在一定条件下,以氧化1L水样中还原性物质所消耗的氧化剂的量为指标,折算成每升水样全部被氧化后,需要的氧的质量(mg),以mg/L表示。它反映了水中受还原性物质污染的程度。该指标也作为有机物相对含量的综合指标之一。福建智能互联水质监测平台
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