扬尘在线监测仪系统应用领域

　　随着我国对环境治理要求越来越高，JD-YC08扬尘在线监测仪系统应用领域，PM2.5越来越成为环境监测的重要指标，而空气中的扬尘作为影响PM2.5指标的重要组成部分，也成为各级环保部门监控的对象。当前检测粉尘的主要手段是手工采样、分析，检测效率低，而且浪费大量人力物力。我公司为改善空气质量利用无线传感器技术和激光粉尘测试设备，自助研发的全天候户外扬尘监控系统，除了可以实现扬尘监控以外，还可以监测PM2.5、PM10，PM1.0、TSP、噪声、环境温度，环境湿度，风速、风向等环境因子，各测试点的测试数据通过无线通讯直接上传到监测后台，大大节省了环保部门监测成本，提高监测效率。

　　扬尘在线监测仪系统应用领域：

　　主要适用于建筑工地、拆迁工地、煤矿厂、工业园区、社区、城市环境、住宅小区等。

　　系统组成：

　　本系统由数据采集器、传感器、视频监控系统、无线传输系统、后台数据处理系统及信息监控管理平台。监测子站集成了大气PM2.5、PM10监测、环境温湿度及风速风向监测、噪声监测、视频监控及污染物超标视频抓拍(选配)、有毒有害气体监测(选配)、气象参数等多种功能;数据平台是一个互联网架构的网络化平台，具有对各子站的监控功能以及对数据的报警处理、记录、查询、统计、报表输出等多种功能。该系统还可与各种污染治理装置联动，以达到自动控制的目的。

　　产品特点：

　　供电：5V直流±0.5V

　　工作环境：-20-80℃，湿度≤99%无凝露

　　通信方式：支持modbus485，支持GPRS通信，支持RS232数据输出，支持Lora无线通信。不同传感器之间可Lora无线组网，大组网间隔3KM,可通过主机自带传感器汇总上传平台、LED屏幕。

　　工作电流：Lora从机模式：瞬时≤50mA，平均≤20mA，GPRS+Lora主机模式：瞬时≤120mA，平均≤30mA。

　　功耗极低，组网传感器顶端贴片太阳能板，无需拉线，可随意布置在有阳光的区域(选配)。

　　休眠电流：<1mA。

　　外置传感器协议：modbus485

　　外置传感器大数量：32

　　外置传感器电压：12V

　　内置传感器：温度，湿度，大气压，噪声，(PM2.5、PM10、TSP)(选配)

　　内置传感器精度：温度：±0.01℃，湿度：±2%RH，大气压：0.2Pa，颗粒物传感器：小分辨粒径0.3μm，TSP参数：测定范围：0.01-10000ug/m3检测灵敏度：0.01ug/m3;测量精度：±10%

　　，噪声参数：量程:30~130dB频率范围:31.5Hz~8kHz准确度:±1.5dB

　　数据上传间隔：30s-65535s

　　风速参数：测量范围：0-30m 0-60m分辨率：0.1m/s测量精度：±1m/s

　　风向参数：风向范围：0～360°/16方位分辨率：1°测量精度：±3°

　　摄像机：室外网络红外高速球,采用高性能处理器，高效、稳定，水平360度连续旋转，垂直90°,双滤光(选配)

　　片自动切换，IP66防护等级，支持有线/3G无线网络传输。

　　供电系统AC220V或太阳能供电

　　通讯系统RS485，GPRS，以太网、Lora(选配)

　　发货清单：

　　这并不是针对建筑工地扬尘和噪音问题的要求，此前已经有许多城市对建筑工地中存在的问题作了具体的要求。其中，视频监控始终是的一部分，通过视频监控系统，各部门都可以及时了解施工现场的基本情况、工程质量安全动态等，实现对施工现场多级远程监控和管理。噪音和扬尘监测则是近年来新关注的重点之一。

　　噪音扬尘监测系统一般是由在线监测仪、数据传输网络、监控管理平台、远程访问等四部分组成，系统集成了物联网、大数据、视频监控和云计算技术。在线监测仪是整个系统的核心部件，可快速、准确、实时在线监测、记录和统计总颗粒物和噪声等污染指标，并启动污染报警系统;一旦报警，即时的数据资料、报警时的现场图片、污染源的地址等其它信息会立即传送至管理者页面，方便其进行快速处理。视频监控则是对现场的施工状况进行监管，为扬尘污染和噪音污染提供证据。

　　数据传输网络是前台在线监测仪和后台监管系统之间的桥梁，完成前端监测数据的实时采集与持久化存储，也完成后端管理平台对在线监测仪的参数调控数据的传输，重点解决的问题是传输协议的定义、以及大量在线监测仪的并发数据传输。监控管理平台完成监测数据与图片的存储，支持管理者对前端污染源的实时监控、对在线监测仪以及摄像头的参数调控、对历史监测数据的统计分析等功能。远程访问功能提供了基于Web的系统访问功能，监测管理平台可支持iPad、智能手机和PC端通过公网随时随地的访问各个设备的实时监测数据、图像和视频。

　　无论是智慧城市、智慧交通还是智慧工地，都离不开视频监控“这双看得见的眼睛"的监管、查证作用。而且，随着越来越多的智能技术，包括深度学习、机器视觉、人脸识别、智能分析等技术与视频监控技术的融合，视频监控产品和技术将实现更多传统行业的智慧化应用!