배관누수감시시스템

고주파-압력 센서는 파이프 내의 압력 변동을 실시간으로 감지하고, 적응형 인식 알고리즘은 파이프 파열 및 누출로 인해 발생하는 수격 현상과 음압파를 식별합니다. 고-감도 수중청음기는 누출로 인해 생성된 음향 신호를 실시간으로 감지합니다. TDOA(도착 시간차)는 수격 현상, 파이프 파열 및 누수 위치를 찾는 데 사용되며 다중-경로 네트워크 알고리즘은 복잡한 토폴로지 네트워크의 위치 정확도를 향상시킵니다.

AI 딥 러닝 신경망 알고리즘은 수격 현상, 파이프 파열, 누출 이벤트 식별의 정확성을 향상시켜 허위 경보 및 경보 누락을 줄이는 데 사용됩니다. 송수관의 경우 모니터링 구역은 약 13km 간격으로 배치됩니다. 도시 네트워크의 경우 모니터링 섹션은 약 0.81-1.5km 떨어져 있습니다.

이 시스템은 고주파{0}}주파 압력 센서, 초-민감도 수중청음기, 원격 제어 장치(RDAU), 전원 공급 장치 및 전체 제어 센터 설정을 사용합니다. RDAU에는 추가 포트가 있어 유량계, 수질 센서 등을 모두 동일한 모니터링 시스템에 연결할 수 있습니다.

연결 유지-하트비트 링크가 있습니다. 연결이 끊어지면 시스템이 자동으로 문제를 해결합니다. 네트워크가 다시 돌아오면 누락된 데이터를 모두 다시 보냅니다.{3}}아무 것도 손실되지 않습니다. 최대 50kHz의 16비트 해상도로 실시간으로 샘플링합니다. 여러 압력 센서, 수중청음기, 유량계 및 레벨 게이지를 한 번에 연결할 수 있습니다.

장치에서 바로 기본 처리를 수행하므로 클라우드 서버가 과부하되지 않습니다. Beidou/GPS 및 NTP 시계를 모두 사용하므로 네트워크의 모든 장치가 완벽하게 동기화됩니다. 클라우드 릴레이 엔진은 로컬 네트워크를 통해서도 작동하기 때문에 들어오는 많은 양의 데이터를 한꺼번에 처리할 수 있습니다.

모든 데이터에는 타임스탬프가 있습니다. 논스톱으로 또는 정해진 시간에 데이터를-보내도록 설정할 수 있습니다. 샘플링 빈도와 데이터 전송 시기를 조정할 수 있습니다. 하드웨어 측면에서는 60일 동안 데이터를 저장할 수 있는 32GB의 저장 공간을 갖추고 있습니다. 9~36V 전원으로 작동하며 옵션으로 충전식 리튬 배터리를 추가할 수 있습니다.

수격 현상, 파이프 파열, 석유, 열, 물 및 도시 파이프라인의 누출을 모니터링하는 데 적합합니다. 연성철관, 강관, 플라스틱관, 콘크리트관 등에 적용 가능하며 배관재질의 영향을 최소화합니다. 2024년 말까지 30,000km가 넘는 송유관, 약 1,000km의 수도관, 300km의 도시 배관망에 이 기술이 적용되었습니다.

우리는 실험실뿐만 아니라 실제{0}}문제를 해결하기 위해 이 파이프라인 모니터링 시스템을 구축했습니다.

우리는 고주파-압력 센서와 초-민감 수중청음기를 결합하여 압력 변동과 누출 소음을 실시간으로 포착합니다. 당사의 TDOA 및 다중{3}}경로 알고리즘은 복잡하고 구불구불한 네트워크에서도 수격 현상, 파열 또는 누출이 발생하는 위치를 정확하게 찾아냅니다. AI 딥 러닝을 추가하여 실제 이벤트를 소음과 구분하고 허위 경보와 놓친 경보를 대폭 줄였습니다.

우리는 긴 송전선의 경우 13km 간격으로 스테이션을 배치하고, 조밀한 도시 그리드의 경우 0.81~1.5km에 불과합니다. 이 제품은 -연성 철, 강철, 플라스틱, 콘크리트-에서 볼 수 있는 모든 파이프 재료에 작동하며, 그 어떤 것도 문제가 되지 않습니다.

하드웨어와 소프트웨어는 무슨 일이 있어도 계속 실행되도록 제작되었습니다. 연결 유지-링크는 스스로 수정됩니다. 네트워크가 다시 연결되면 데이터가 재전송됩니다. 50kHz로 샘플링하고 모든 장치를 Beidou/GPS 및 NTP와 동기화하며 32GB 스토리지에 60일간의 데이터를 캐시합니다.

2024년 말까지 이미 30,000+km의 송유관, 1,000km의 송수관, 300km의 도시 네트워크에서 입증되었습니다. 서류상으로는 좋아 보일 뿐만 아니라-파이프라인을 안전하게 유지하고 문제를 작게 유지하며 작동하고 있습니다.

우리 제품에 관심이 있으십니까? 솔루션이나 가격에 대해 질문이 있으십니까? 우리 팀은 항상 지원을 제공할 준비가 되어 있습니다.

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