赛融科技深耕水质监测技术，服务客户涵盖了包括农业、应急、环保等多个领域，在水质监测方面积累了丰富的项目经验及市场应用经验。自主研发的高性能水质监测站，用物联网平台系统集成先进的物联网传感器和数据传输技术，具有实时监测、智能分析、及时预警、集成监控功能。产品运行可靠、操作简单、应用灵活等特点，为水资源保护提供科学决策的依据，被广泛应用于地下水、地表水、工业污水、农业水产、养殖及尾水、城市雨污水等场景。根据进水水质指标，动态调整运行参数，督促实现污水处理设施的标准化运营，促进跨区域量化监督管理。福建多传感器融合水质监测平台

水质监测的分析方法有很多，经典分析方法包括重量分析法和滴定分析法两种，此外还有仪器分析法等新兴分析方法，如原子色谱分析法、分光光度法等。重量分析法比较原始笨拙，它是利用仪器先将待测样品进行组分分离，各组分分离后利用分析天平对各组分进行称量，以重量为依据对样品进行水质分析。通过不同的分离方式，重量分析法又可以分为直接分离法和气化法两种。直接分离法是将样品直接以液态方式分离，而气化法则是通过溶液中组分间沸点的差异气化分离。重量分析法不需要精密仪器，操作也较简单，一般运用于浓度较高的组分测试，不能用于微量元素的测定。甘肃移动端集成水质监测流域监测网大数据、物联网、人工智能等现代信息技术的涌现为水环境监测的发展带来了巨大机遇。

污水处理厂在应对溢流污染及生化系统运行状况监测等方面仍面临诸多挑战。溢流污染的处理是污水处理厂运营中的一大难题，往往在暴雨等极端天气下，污水流量骤增，超出污水处理厂的处理能力，致使未经充分处理的污水直接排放至环境中，对水体造成严重污染。针对此问题，污水处理厂需加强预警机制建设，通过实时监测与数据分析，提前预判溢流风险，并采取有效措施予以应对，如增设调蓄池、优化排水管网布局等。同时，生化系统运行状况监测是污水处理厂运营管理的关键环节。生化处理作为关键工艺，其运行效率与稳定性直接影响出水水质。然而，由于生化系统复杂多变，易受进水水质、温度、pH值等多种因素的影响，监测难度大、调控不及时。因此，污水处理厂需引入更先进的监测技术与智能化管理系统，以实现对生化系统的监控与高效调控，确保出水水质稳定达标。

4、电导率传感器测量水的电导率，判断水中盐分或溶解离子的含量，反映水中的溶解离子浓度，间接反映污染程度。准确度为全量程±0.5%或测量值±2%，分辨率0.1μS/cm，响应时间1~5s，测量范围0~20000μS/cm，具体根据需要选择合适的量程。5、悬浮物传感器测量水中悬浮颗粒物的浓度，通常通过光散射、透射或声学等方法来检测水中固体颗粒的数量。悬浮物传感器通常用于定量分析，适合精确检测污水或工业废水中悬浮固体的浓度。准确度为全量程±3%或测量值±5%，分辨率0.1mg/L或0.01mg/L，响应时间1~5s，测量范围0~1000mg/L，0-4000mg/L或更高，根据具体需求选择。具备清洁刷自动清洗装置。及时发现异常并采取相应治理措施，有效预防水污染事件，促进河湖水体生态平衡及水生态可持续发展。

随着全球气候变暖加剧，极端天气事件频发，城市内涝已成为许多城市面临的严峻挑战。面对这一挑战，人们发现既有预测预警技术手段尚存不足。为了有效应对城市内涝，需要依靠更加先进的预测预警技术，并结合对历史数据的深度处理和分析。通过安装高精度、实时性强的水位、流量和水质传感器，可以实时监测城市排水管网和关键区域的水情变化，捕捉微小的水位波动和流量变化，为内涝防控提供准确的基础数据。同时，结合遥感技术、地理信息系统（GIS）和气象雷达等先进手段，可以对城市地表水信息、降雨情况进行监测，进一步提高预测的准确性和时效性。利用大数据技术和人工智能算法，可以对历史数据进行深度挖掘和关联分析，揭示出内涝与降雨量、排水管网、地形地貌等因素之间的复杂关系，为城市内涝的预测和及时预警提供有力支持。利用大数据、物联网、人工智能等技术实现过程分析、预测预警及量化监管。甘肃移动端集成水质监测流域监测网

系统具有良好的扩展性和兼容性，根据实际应用需要，可增加新的监测参数，并方便仪器安装与接入；福建多传感器融合水质监测平台

物联网智能水质监测平台通常采用四层架构，整合感知层、网络层、平台层和应用层，实现全链路智能化管理：感知层部署多类型传感器（pH、溶解氧、浊度、电导率、氨氮、COD等），支持高精度数据采集。网络层采用4G/5G、LoRa、NB-IoT等通信技术传输数据。部分方案通过智能网关实现多协议兼容与边缘计算。平台层云端数据处理与分析为关键，支持实时监控、历史数据回溯、异常预警。应用层提供多终端访问（Web、App、大屏），用户可通过LabVIEW上位机或手机App查看数据，并远程控制设备（如增氧泵、排污阀）。福建多传感器融合水质监测平台