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      1. 产品介绍


          常规的环境空气检测设备非常昂贵,需要专门机房安放,而且城市里只部署了非常少的站点,无法对空气污染进行准确实时监测和分析。集团环境空气质量微型监测仪cSensor E1000系列产品的每个监测点性价比很高,可同时监测空气质量参数包括PM10、PM2.5、CO、NO2、O3、SO2、温度、湿度,还可以扩展监测风速、风向、光照度和降水;部署采用路灯、电线杆悬挂即可,通过市电或太阳能供电,用精度相对较高的传感器采集数据,通过NB-IoT/eMTC/GPRS传送到大数据云平台实时入库、分析和处理,整个区域的空气污染状况可以准确呈现,可以对污染源和污染过程动态跟踪,还具有向公众通过各种终端查询身边空气质量和其他信息的能力。


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        技术指标

          

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        产品特性



        价格低廉,大规模部署
        环境空气质量微型监测仪cSensor E1000系列体积较小,价格便宜,适合大规模网格化部署。
        NB-IoT网络
        支持NB-IoT、eMTC和GPRS网络传输。在没有NB-IoT网络覆盖的地方,自动切换到GPRS传输。
        采集数据准确性
        采集数据经过准确校准,且灵敏度高,和环保部门发布的AQI、PM2.5等空气质量监测数据趋势接近,数据真实有效。
        云计算海量数据处理技术
        采用云计算处理技术,对环境监测数据清洗、入库、关联查询等实现快速响应,支持自动容错和动态拓展,具有实时性、高可靠性、可伸缩性、高性价比等特点。
        多因子监测
        能够实现空气质量PM10、PM2.5、CO、NO2、O3、SO2、温度、湿度监测。
        扩容性
        监测前端设备可以根据需求进行动态拓展和删除,且操作方式简单,能够自动组网,具有很强的拓展性。




        典型应用:区域空气质量精细化预报及准确监管系统




        预报原理




               将大规模网格部署的PM2.5、PM10、CO、O3、SO2、NO2 监测数据和风速、风向、温度、湿度、照度、降水等数据相结合,利用深度循环神经网络(DRNN-deep recurrent neural network)进行精细化预报:



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