电子说
作为项目负责人,我司星创易联近期完成了一个福建某县智慧灌区建设项目。该项目严格按照国家水利行业标准来实施,从设备互联到数据传输都选择了业内公认的监测协议,确保高度兼容和互操作。通过科学选型配置和标准化建设,最终帮助客户实现精准灌溉和农业节水。现分享几点实施经验。
一、设备全面标准化
该项目设备种类繁多,有我们自主研发的**水利网关**作为总站单元,然后通过以太网或RS485总线,连接多种智能终端,例如**雷达水位计**、**雷达流量计**、**雨量计**等都是我司产品。同时也采集了客户既有的一些模拟测量装置信号。终端设备方面,我们选择集成了**GNSS接收机**的**RTU遥测终端**,实现精确定位。
在设备互联互通方面,我们采用行业推荐的**《水文监测数据通信规约》(SL/T651-2014)**,通过标准接口与协议将多个厂家不同型号的智能模块有机融合,确保了互操作互联。
二、数据安全可靠传输
为保证数据传输安全性与兼容性,我们采用国家水利行业标准**《水利监测数据传输规约》(SL/T812.1-2021)**,确保源数据的完整可靠传递。同时充分考虑水利行业的特点,我们使用业内常用的LoRaWAN物联网网无线技术部署专网,确保监测数据即使在复杂地形环境下也能稳定传输。
通过严格遵照行业标准和规范,科学配置设备与网络,我们实现了从采集终端到传输网络再到平台应用的全流程高度兼容,大幅降低了系统构建和维护难度,提升了整体质量与效益。
三、多源异构数据应用
(一)数据存储与处理
该项目涉及的多源异构数据,既有图形化的实时数据,也有类似气象预报等表格型数据。为统一存储与处理,平台应用模块实现了以下几点:
支持各类数据驱动接入,通过配置快速对接新数据源;
数据格式自动识别,图形化数据存储为时序数据库,结构化数据存储为关系型数据库;
ETL数据处理流水线,实现异构数据归一化处理。
(二)数据挖掘与分析
在数据存储的基础上,我们使用Python、R等算法工具,针对不同数据类型,分别构建数据分析模型。主要包含:
气象水文数据RELATION分析模型;
土壤与作物数据深度学习模型;
多源数据关联分析与指标体系。
(三)平台应用展示
在星创智慧灌区平台端,我们针对不同用户角色,开发了可视化的应用展示模块,用户通过平台直接获取数据分析结果,生成决策。主要包含:
多层地图化数据展示;
作物生长可视化监测预警;
智能灌溉用水量生成。
通过数据的规范化管理和深入挖掘分析,我们帮助客户实现了更科学的用水决策。
审核编辑 黄宇
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