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县城空气微型监测站实时监控空气质量系统

参考价 52000
订货量 ≥1
具体成交价以合同协议为准
  • 公司名称深圳市奥施环境技术有限公司
  • 品       牌
  • 型       号OSEN-AQMS
  • 所  在  地深圳市
  • 厂商性质生产厂家
  • 更新时间2018/8/6 16:21:48
  • 访问次数1120
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深圳市奥斯恩环境技术有限公司是深圳市奥斯恩净化技术有限公司旗下的全资子公司,是一家专注于空气污染及大气监测领域,以环境监测系统,气象站,雨量站,土壤墒情监测站,负氧离子监测站,室内外噪声显示屏,噪声自动监测站,噪声报警站为重点的研发、生产和销售,自主研发污染源软件系统,环境监测系统集成,环境监测系统的安装调试及运维,物联网监控系统,大数据和云计算应用的销售型企业。总公司深圳市奥斯恩净化技术有限公司是,双软认证

深圳市宝安区奥斯恩环保设备经营部专门负责奥斯恩品牌产品的销售,安装调试及售后服务,主营工地扬尘噪声监测设备、气象监测站、空气负氧离子监测系统、室内环境质量监测、噪声污染监测系统、户外空气质量监测、微型环境空气质量、工业空气质量监测土壤墒情监测、大气污染网格化产品、环境传感器、污染源在线监测平台、手持式检测仪器、油烟在线监测、洁净室检测产品、支持非标定制产品。

奥斯恩环境技术人本着改善城市空气质量,奥斯恩在用心行动的行动宗旨,响应互联网 环保理念,深耕大气污染监测领域,切切实实为各行各业全面提供全天候在线监控监测解决方案,为政府治理大气污染提供科学,真实数据决策依据,方便老百姓积极参与和监督环境治理相关政策法规落地

依托总公司在软件系统级应用开发,服务器开发技术,硬件集成,安装调试组成的技术研发团队实力,已成功服务了中国建筑集团旗下各子公司,中铁建设集团旗下各子公司,中冶集团,万科,绿地,保利,恒大,万达集团,北大,清华,中国矿业大学,深圳市水务环保局,深圳人居委,广东气象局并受到广泛好评

为满足日益丰富的跨界客户领域需求,我司推出个性化定制服务方案,即根据需求组合扬尘、噪声、温湿度、风速风向、降雨量、大气压、负氧离子、气体等大气污染监测设备集成,配备现场可视化显示屏幕,通过有线或者无线网络传输到云平台,软硬件 云平台系统整合形成空气质量监测系统;同时我司推出的标准化产品方案,可为全国客户提供ODM/OEM服务



建筑工地扬尘噪声在线监测系统,气象监测站,负氧离子监测站,室内外噪声显示屏,噪声自动监测站,噪声报警站,室内外空气质量监测系统,大气污染监控云平台,扬尘监测传感器,PM2.5检测仪,在线式粉尘监测仪,可视化物联网智能产品,远程指挥调度监控产品,国内外大气污染监测系列产品
县城空气微型监测站实时监控空气质量系统,是根据国wu院办公厅关于生态环境监测网络建设的要求开发的,系统高密度网格化布局的低成本、多参数集成的。
县城空气微型监测站实时监控空气质量系统 产品信息

县城空气微型监测站实时监控空气质量系统由气态污染物检测模块、颗粒物检测模块、气象参数传感器、无线通信模块、供电及电源管理单元,现场显示屏等组成,监测因子包括SO2、NO2、CO、O3、PM10、PM2.5、温度、湿度、风速、风向。

产品特点:

1.采用高精度光散射和电化学以检测技术;

2.扩展性强、可根据不同应用环境扩展风速、风向、视频和噪声监测,以及LED显示屏;

3.配置灵活,可根据不同客户需求选配不同精度粉尘仪。

4.设计了温度、湿度校正系统、以及针对外界典型环境的跨度校正;

5.系统自动补偿不同污染物之间的交叉干扰;

6.加热型除湿设计,免除高湿度对颗粒物测量影响;

7.采用*的进样口设计,可有效过滤蚊虫、树叶、絮状物的干扰;

8.关键元件模块化,易于维护标定;具有本地/远程标定、远程维护功能,可实现远程程序升级;

9.具有GPS定位功能;

10.支持多中心数据传输和数据“断点续传”,配合平台的“数据补遗”,可保证数据有效传输率达98%以上。

县城空气微型监测站实时监控空气质量系统采用网格化治理模式,作用分为两大层面:

一方面,根据整个区域的空间布局、污染源分布状况,布设监测站点形成网格,对整个区域进行实时动态监测,实时监控区域的空气质量整体状况和变化趋势。
 另一方面,对本地区某些敏感地带适当加大网格密度。比如对主要固定污染源、工业园区、道路交通、城乡“小散乱”污染重发区等排放源进行重点监控,科学评估区域内有组织、无组织排放源的污染排放状况及其对环境空气质量的影响。
具体而言,在微观上,可实时监测污染源(如工地、工厂等)污染物的排放情况及其对周边区域的扩散影响;在宏观上,可反映出整个区域的空气质量的动态变化。
为此,网格化监测数据应深挖和应用。网格化监测数据是多点位、高频率的三维时空大气环境质量监测数据,随着监测时间的推移,数据的积累,为进一步开展大数据分析和深度挖掘提供了数据基础。利用这些数据,可以开展很多科研和应用,包括污染起源解析、聚类分析等。

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