监测系统
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油烟在线监测系统介绍
中科正奇饮食业油烟监控系统简介:
一、执行标准:- GB18483-2001《饮食业油烟排放标准(试行)》- HJ212-2017《污染物在线监控(监测)系统数据传输标准》- DB11/1488-2018《餐饮业大气污染物排放标准》- SZDB/Z 254-2017《饮食业油烟排放控制规范》- HJ/T76-2007《固定污染源烟气排放连续监测系统技术要求及检测方法》
二、油烟监测外观:可视外窗型
显示页面选型:4.3寸触摸液晶屏
油烟测量原理:电化学式油烟微粒荷电原理、红外
颗粒物测量原理:光散射式
非甲烷总烃测量原理:电化学、红外
三、硬件功能选型:- 实时监测油烟、颗粒物、非甲烷总烃浓度(符合北京地标)- GPRS传输至少一路232传输,系统须有时间,可以手动,上电自启开始工作- 提供1分钟、5分钟、10分钟、1小时、日报表、月报表数据查询功能,能储存至少一年以上的数据- 绝缘电阻大于等于20MΩ、绝缘强度,施加50HZ、1500V的交流电压一分钟无电弧和击穿- 具有强制打开净化器功能
选配:- 采用开口式电流互感器,不用剪断风机或净化器线缆即可测量,多路电流检测,可同时检测风机和净化器是否工作,可根据功率大小设置检测电流报警值,适应所有功率的风机和净化器- 采样气路与浓度测量模块全部动态加热控温,避免烟道水汽对测量数据的影响- 可增加双探头,用于验证净化器效果
四、软件功能选型:选配
五、支持与平板电脑数据互联互通,支持现场LCD屏幕查看数据,方便现场源头数据直接调取取证- 支持通过手机短信远程配置油烟在线监测仪的上报IP、端口号和上传时间间隔- APP支持安卓系统,功能与WEB软件相同,包括实时数据监测、历史数据查询、统计分析、运维管理、执法管理等,支持通过GIS地图定位展示各餐饮企业的监测状态- 报警数据查询:可设置三个独立的工作时间段,时间段内超限报警,时间段外超限不报警- 系统能导出excel格式数据表格备份功能,支持实时数据或历史数据、报警数据导出,兼容office办公软件excel统计、过滤、筛选、图表绘制- 综合报表:对各排放口的净化能力合格率、净化设施运转率
统计分析
0
2024-08-28
网络广告监测系统:洞察数据,驱动增长
网络广告监测系统突破时空限制,为您呈现详尽的广告效果分析报告。
通过深入分析广告平台的流量和用户行为,精准计算投资回报率,揭示网络营销的真相。
系统支持流量和访客数据的交叉分析,帮助您避免广告浪费,最大化广告效益。
精准识别搜索引擎对流量的贡献,提供关键词优化建议,助力网站流量提升,实现更高的回报率。
地理位置分析功能,清晰展现用户登录网站的地域分布,为您提供直观的地理统计分析图表。
洞察客户或访客的分布趋势,把握总体流量变化,为您提供商业决策的灵感来源。
统计分析
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2024-05-19
智能陶瓷烧制温度监测系统的设计与应用
调查了当前陶瓷烧制过程中的问题,介绍了智能化无线测温预警系统的研究背景,并分析了其在解决温度监控和预警需求方面的重要性。讨论了系统所需的UML建模技术和无线传感技术,并详细描述了系统的五大模块:窑温数据采集、监测预警、统计分析、报表生成及工艺标准管理。设计过程中考虑了系统数据库的实体关系和物理结构,采用.NET框架的三层开发模型,设计了相应的界面和数据统计功能。
统计分析
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2024-09-14
基于DSP的矿井瓦斯多点监测系统实现方法
为提高矿井瓦斯浓度检测的精度,提出了一种基于DSP处理器TMS320F2812为核心的多点分布式监测系统。该系统通过瓦斯传感器阵列采集多点数据,运用非线性补偿和最小二乘数据融合算法进行处理,以实现数据的精确检测。井下多个分布式瓦斯监测终端通过TCP网络连接至地面服务器端,将实时数据传送到监控中心进行显示,同时备份至Access2003数据库,方便历史数据的查询与统计分析。实验结果显示,传感器阵列技术结合非线性补偿和最小二乘数据融合算法,显著提升了瓦斯浓度检测的精度,且多点分布式系统便于维护,具备较高的可靠性。
统计分析
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2024-10-25
事件监测器
SqlServer2005Express中的事件监测器
SQLServer
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2024-07-22
SQL性能监测及优化
可以实时监测数据库的运行状态和执行的SQL语句,以便分析资源消耗情况并进行优化。
SQLServer
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2024-07-23
数字式电能质量在线监测系统助力电力系统稳定运行
电能质量在线监测设备是保障电网安全稳定运行的关键。然而,现有市售设备难以完全满足我国电网日益增长的电能质量监督管理需求。例如,河北省南部电网早期安装的谐波在线监测装置就存在数据存储、传输和分析方面的不足。为此,基于多年实践经验,研发了新型数字式电能质量在线监测终端,以期更好地服务于电能质量监督工作。
统计分析
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2024-05-12
现代金融与电商中的实时风险监测系统
实时风控系统在现代金融和电商等领域中至关重要,能够即时监测交易行为,迅速发现潜在风险并作出响应。这个基于Spark-Streaming、Drools、Kafka和Redis的系统集成了大数据处理、规则引擎、消息队列和高速缓存等技术,为高效的风险管理提供了强大支持。Spark-Streaming以其高吞吐量、低延迟和容错性,特别适合处理大规模实时数据,能够实时接收和处理来自各种数据源的信息。Drools作为规则引擎,能够存储和执行复杂的业务逻辑和风险管理规则,例如识别潜在的恶意攻击行为。Kafka作为分布式消息中间件,确保数据的实时处理和分发,保障系统的稳定性和可靠性。Redis作为高性能键值数据库,用于存储实时风险评分和黑名单等关键数据,实现快速查询和更新。综合这些技术,实时风控系统能够高效地识别和应对各类风险,不断优化规则以应对变化中的欺诈手段。
spark
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2024-07-13
基于co-ICIB联合聚类的舆情监测系统设计优化
基于co-ICIB联合聚类的舆情监测系统设计通过数据挖掘算法快速发现舆论热点,进而通过文本分类算法归类信息,为舆情监管部门提供原始资料、数据图表和分析建议。
数据挖掘
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2024-07-17
福建省房地产市场动态监测系统优化分析
福建省房地产市场动态监测系统利用SQL SERVER 2005建立数据仓库,以实现对房地产市场的实时监测和优化分析。
SQLServer
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2024-07-19