Produkteinführung
DeepDragon™ ist ein weltweit führendes intelligentes System, das die Planung und den effizienten Betrieb in ausgewählten Bereichen schnell unterstützt. Es löst schnell und effizient die dringenden Investitionsentscheidungen der ländlichen Abwasseraufbereitungsindustrie hinsichtlich Automatisierungsplanung, Investitionskostenbudgetierung und integriertem Betrieb neuer Rohrleitungen von Kläranlagen und -stationen. Im Vergleich zu herkömmlichen Konstruktionen kann die Effizienz um mehr als 50 % gesteigert und die effektive Betriebsrate der Anlagen um 100 % erhöht werden. Dadurch wird ein intelligenter Betrieb des Fabriknetzwerks rund um die Uhr mit breiten technologischen Anwendungsaussichten erreicht.
Gemeinsam mit dem Institut für Automatisierung der Chinesischen Akademie der Wissenschaften wird das gemeinsame Labor für Umweltschutz des Suzhou-Forschungsinstituts Liding der Chinesischen Akademie der Wissenschaften gegründet
Der erste internationale Marktführer der Welt
Internationaler Technologieneuheitsrecherchebericht
50+Entwicklungsingenieure1000 Tage technische Forschung und Entwicklung 4 Kernerfindungspatente
Kerntechnologie
Um das Problem der Erfassung grundlegender Daten in einem bestimmten Bereich zu lösen, verwendet das System neben herkömmlichen Erfassungsmethoden eine schnelle Luftmodellierungsmethode mit unbemannten Luftfahrzeugen zur Datenerfassung. Auf Deep Learning basierende Algorithmen können Merkmale wie Straßen, Häuser und Wassersysteme automatisch erkennen. Dies ermöglicht eine automatische Analyse und schnelle Zielidentifizierung.
Derzeit hat das System das Modelltraining und -lernen für Luftbilderfassungsdaten in über 5.000 verschiedenen Szenendimensionen abgeschlossen und erreicht dabei eine automatische Annotationsgenauigkeit von 90 %. Es kann grundlegende Datenarbeiten wie die Vermessung und Annotation von ländlichem Gelände und Landformen erheblich verkürzen oder sogar ersetzen, die Arbeitseffizienz deutlich verbessern und Zeit und Arbeitskosten sparen.
Bei der Pipeline-Planung wird basierend auf den Ergebnissen der Merkmalserkennung ein Schemaentwurf unter Berücksichtigung der Komplexität ländlicher Häuser und Straßen erstellt. Zu Beginn der Planung haben wir verschiedene Technologien und Algorithmen eingesetzt, beispielsweise die Erweiterung des Straßennetzes, um das Straßennetzgerüst zu extrahieren und zu bereinigen, falsche Abzweige im Straßennetz zu beseitigen oder zu reduzieren und das Straßennetz zu beschneiden und zu bereinigen, damit das extrahierte Straßennetzgerüst besser mit der tatsächlichen Straßennetzstruktur übereinstimmt.
Schlagen Sie mithilfe der Graphentheorie auf innovative Weise ein Kartenmodell für ländliche Dörfer vor, extrahieren und transformieren Sie die identifizierten Merkmale und erstellen Sie ein Kartenmodell für ländliche Dörfer, das die Beziehung zwischen Häusern, Straßen und ihren Entfernungen und relativen Höhen im Dorf digitalisiert und visualisiert.
Abschließend werden die grafischen Daten und Höheninformationen in den Algorithmus zur Generierung des Rohrleitungsnetzes eingegeben. Durch mehrere Iterationen wird der Single-Source-Shortest-Path-Algorithmus aufgerufen, um die von mehreren Planungseinheiten gesammelten professionellen Planungserfahrungen in die Planungsregeln zu integrieren.
In Kombination mit dem Algorithmus kann das Deep Learning der Pipeline-Designregeln den Abwasserfluss und die Pipeline-Vorverlegungsschemata genau simulieren. Reduzieren Sie die Fehlerrate bei der effizienten automatischen Pipeline-Konstruktion auf maximal 10 %.
Das System kann automatisch eine detaillierte Investitionsbudgetliste basierend auf den im automatischen Pipeline-Entwurfsschema bereitgestellten technischen Mengendaten und Kostenregeln erstellen. Realisieren Sie eine zeitnahe und angemessene Budgetierung.
Im Pipeline-Designprozess kann eine Geräteauswahl getroffen werden, und das System kann basierend auf den vom Algorithmus bereitgestellten regionalen Wasserverbrauchsdaten unterschiedliche Geräteprodukte und -prozesse auswählen, wodurch die integrierte Verwaltung der Fabrik und des Netzwerks gestärkt wird.
Die Plattform ermöglicht die Bearbeitung von Funktionseigenschaften und Pipeline-Design in Echtzeit. Außerdem können Algorithmen Informationen zu Benutzervorgängen aufnehmen und erlernen, wodurch die Mensch-Computer-Interaktionsfähigkeiten des Produkts verbessert und die Produktintelligenz gesteigert wird.
Die Plattform bietet Nutzern außerdem eine Komplettlösung zur Anpassung von Kartenformaten für die Entwicklung von WebGIS-Visualisierungen. Sie unterstützt Formate wie das gängige AutoCAD-DWG-Format, GeoJSON und andere gängige GIS-Dateiformate. Sie nutzt WebGL-Vektorblöcke und benutzerdefinierte Stile zur Darstellung interaktiver Karten und bietet neue Funktionen zur Visualisierung von Big Data und Echtzeit-Streaming-Daten. Mit diesem Produkt können Planungsdateien für den Rohrleitungsbau geladen und auf GIS-Karten angezeigt werden. Realisieren Sie ein integriertes Management von Fabriknetzwerkdaten über den gesamten Lebenszyklus.
Die dezentrale Abwasserbetriebsplattform von Liding Environmental Protection hat ein neues dezentrales Abwasserbetriebsmodell geschaffen. Es ermöglicht vollständige Prozessautonomie und -steuerbarkeit mit schneller Bereitstellung, sofortigem Datenzugriff, flexibler Funktionskonfiguration und niedrigen Baukosten. Im Hinblick auf Kostensenkung, Effizienzsteigerung, Risikovermeidung und Konformität streben wir eine Erhöhung der Anlagenbetriebsrate, eine Senkung der Energieverbrauchskosten, eine Verkürzung der Personalinspektionszeiten sowie eine Verbesserung der Überwachungs- und Entscheidungseffizienz an. Die Standardisierung, Professionalisierung, Standardisierung und Intelligenz der Betriebs- und Wartungseinheiten sollen umfassend verbessert werden, um den Betrieb und das Management der ländlichen Abwasserbehandlung zu optimieren.
Das System kann Alarmregeln frei festlegen, um Echtzeitalarme und Push-Benachrichtigungen auf offizielle WeChat-Konten, eine intelligente Aufgabenverteilung, die An- und Abmeldung von Personal und Fahrzeugen, die Eingabe und Verarbeitung von Betriebsinformationen sowie die automatische Erstellung von Betriebsberichten zu realisieren.
Es kann die manuelle Inspektionszeit um 40 % reduzieren, die Überwachungs- und Entscheidungseffizienz um 20 % verbessern, die Standardisierung, Professionalisierung, Standardisierung und Intelligenz von Betriebs- und Wartungseinheiten umfassend verbessern und den Betrieb und die Verwaltung der ländlichen Abwasserbehandlung besser unterstützen.
F&E-Prozess
