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              恒星物聯 雨量在線監測系統解決方案 雨量監測預警

              發布時間:2022-09-26 來源:恒星物聯 類型:解決方案 人瀏覽
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              關鍵字:

              智慧城市 雨量實時監測 恒星物聯 雨量在線監測系統解決方案 雨量監測預警

              導讀:

              雨量監測預警系統主要通過排水管網分區關鍵節點布設光電雨量計、翻斗式在線雨量計等設備,實時掌握城市排水分區降雨量數據,利用物聯網技術將數據匯集到雨量監測系統平臺實時監測、分析。對連續降雨進行長歷時監測,對典型的中雨、大雨、暴雨等級雨量進行選擇,根據降雨量數據對項目與設施、排水分區監測數據進行分析。雨量在線監測系統解決方案,恒星物聯,雨量實時監測,智慧城市,

              一、系統概述

               

              雨量監測預警系統主要通過排水管網分區關鍵節點布設光電雨量計、翻斗式在線雨量計等設備,實時掌握城市排水分區降雨量數據,利用物聯網技術將數據匯集到雨量監測系統平臺實時監測、分析。對連續降雨進行長歷時監測,對典型的中雨、大雨、暴雨等級雨量進行選擇,根據降雨量數據對項目與設施、排水分區監測數據進行分析。

                

               

              二、系統架構

              1. 感知層

              感知層是物聯網的核心,是信息采集的關鍵部分。感知層內的設備通過傳感網絡獲取感知信息。

              2. 網絡層

              網絡層是數據通信的核心,是數據傳輸的主要通道,網絡層主要采用無線4G傳輸和以太網通信。

              3. 通信服務層

              通信服務層主要是實現降雨量監測設備數據的匯集與數據管理,并提供Socket通訊服務、Data base存儲服務、Web Service、MQTT代理服務、App回調服務,實現系統數據與一體化管理平臺對接,為平臺等應用層提供專業、全面、可靠、穩定的數據通信服務。

              4. 應用層

              應用層為排水管網降雨量監測系統平臺以及第三方應用平臺。應用平臺功能包括了實時告警監測、數據分析、運維管理、綜合應用等部分。實現對監控區域內排水管網降雨量統一管理、信息共享,為緊急情況處理、輔助決策判斷、綜合規劃發展等提供支持。

               

              系統架構圖

              三、系統功能

              1. 實時監測告警

              實時監測排水管網降雨量狀態,根據預先設定報警規則,對排水管降雨量指標超閾值等異常情況進行實時告警監測。

              2. GIS地圖展示

              在電子地圖上顯示監測點位、基本信息、實時狀態等,也可以通過文本形式展示監測位置、基本信息、實時狀態、歷史狀態記錄等信息。

              3. 調度運行管理

              掌握降雨量監測點真實運行狀況,當排水管網降雨量發生異常狀況時,系統對排水管網分區降雨量異常分析、處理,高效協調相關部門的協同工作。

              4. 數據分析

              通過對系統中大量的降雨量數據進行深度挖掘,從不同角度、不同維度、不同需要等方面,對各種數據進行重組、匯總及對比分析,挖掘出有利于提升排水管網管理水平和效率的有價值數據。

              5. 遠程配置

              感知設備采集周期、傳輸周期以及各個監測指標告警閾值可根據具體需求遠程配置。



              四、系統特點

              1. 監測指標明確

              根據智慧排水、海綿城市等建設規范要求,結合實際項目業務應用需求,制定了以雨量監測預警方案,通過雨量數據進行綜合研判分析。

              2. 資料收集完善

              從排水分區面積、地理位置、分區數量、歷史雨量、典型雨量等信息進行收集,為排水分區降雨量數據分析提供有效的數據材料,建立準確的資料數據庫。

              3. 監測方法可靠

              采用光電、雙反式檢測技術,比傳統翻斗雨量計、機械式降雨量儀更準確,同時安裝簡單、方便,無任何機修部件,長期穩定性好,數據精度較高。

              4. 數據分析精準

              采用物聯網技術、邊緣計算、大數據分析方法,將統籌各類歷史信息,進行綜合歷史數據比對,確保數據更加精準,使數據產生更大的價值。

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