基于NB-IoT的海岛海水淡化远程监控系统

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针对我国海岛海水淡化设备无人少人值守、集中监管力度不足、设备运行可靠性差以及设备维护检修时效性差等问题,设计开发了一套海水淡化远程监控系统。通过对比主流通信手段和方式,从实用性、经济性、可靠性角度出发遴选窄带物联网(NB-IoT)作为该套监控系统的通信组网方式;从系统硬件设计和软件开发两个方面进行详细阐述,硬件方面重点解决了远程DTU供电电路稳定可靠、采集信号兼容性的问题;软件开发方面完成通信、数据库及上位监控等多套软件的开发。系统完成开发并依托福建古雷港100 t/d反渗透海水淡化中试实验装置得以应用,
其他文献
呼吸机相关性肺炎(VAP)常发生于重症监护病房[1]。文献报道VAP在重症患者中均有较高的发病率和死亡率[2-3]。早期诊断VAP对提高神经外科重症患者的预后具有重要意义。本研究测定了吉林大学中日联谊医院80例神经外科重症监护室(ICU)的VAP患者血清C反应蛋白(CRP)和降钙素原(PCT)的水平,观察这两项指标对VAP的早期诊断价值。
能紊乱,深静脉血栓栓塞症(DVT)风险较高[1],准确评价DVT形成风险,对于指导围术期治疗至关重要[2]。Caprini风险评估模型(RAM)是经过国内外学者广泛验证的血栓形成风险预测模型,被认为是DVT风险预测中必可少的手段[3-4],本文采用受试者工作特征曲线(ROC)对血浆纤维蛋白原(FIB)、D-二聚体(D-D)、Caprini RAM预测脑胶质瘤术后DVT的价值进行了对比分析,现报道如下。
尿病足(DF)[1],导致糖尿病足感染(DFI)的病原菌以细菌为主,有效的抗感染是治疗DFI的核心环节,明确致病菌分布及其耐药性是重要依据[2]。DFI的临床表现多样,糖尿病足骨髓炎(DFO)的发生标志着DFI进展到难治阶段、截肢性风险显著升高,故对于DFI患者进行准确的病原学诊断并对DFO风险进行有效预防是改善患者预后的重要环节。本文针对DFI患者创面病原菌分布及影响DFO风险的相关因素进行了回顾性分析,现报道如下。
金属材料疲劳裂纹扩展速率是工程应用中进行损伤容限设计、疲劳寿命评估的一项重要力学性能指标.Paris模型是疲劳裂纹扩展速率最常用的表达形式,该模型认为疲劳裂纹扩展速率
IgA肾病(IgAN)为目前世界范围内最常见的原发性肾小球疾病,我国IgAN占原发性肾小球疾病的40%以上[1-2]。IgAN临床病理表现多种多样,在10-20年内病情可进展至终末期肾脏病[3]。IgAN的早期诊断对延缓疾病的进展具有重要临床意义。病理检查是诊断IgAN的金标准,但该技术是有创操作,易带来出血、感染等并发症,且难以在条件有限的基层医院开展。
脑源性神经营养因子(BDNF),位于11号染色体(11p14.1)上,延伸约67kb,包含11个外显子和9个功能启动子[1]。BDNF蛋白属于生长因子的神经营养素家族,是一类分泌性小蛋白,在中枢神经系统的生长、分化和维持中起着关键作用[2]。目前有许多研究报道BDNF基因突变与超重/肥胖遗传易感性的关联。本文采用Meta的方法,评价BDNF基因变异与超重/肥胖之间的关联,报道如下。
转移中有着重要的作用,并影响着肿瘤的预后[1]。中性粒细胞与淋巴细胞比值(NLR)作为综合反映机体炎症状态的重要指标,术前NLR被认为是胃癌[2]、小细胞肺癌[3]的独立预后因素。研究报道CA125与NLR可以作为诊断上皮性卵巢癌的指标[4],并对上皮性卵巢癌的预后判断具有重要意义[5]。本实验通过检测宫颈癌患者术前CA125、NLR水平评估其与宫颈癌预后的关系,为宫颈癌的预后判断提供依据。
针对Ti-Al-Zr-Mo-Nb-Sn-Si铸造高温钛合金,研究了其在600℃、750℃下的蠕变性能与组织变化.结果显示,该铸造钛合金在750℃/180 MPa/0.5 h和600℃/400 MPa/0.5 h条件下的蠕变
2012年我国胃癌患病率与死亡率在恶性肿瘤中分别位于2、3位[1]。大多数胃癌患者早期没有典型症状,发现时已经处于中晚期,预后较差,此病5年生存率约15%。多项试验表明,诸多信号转导通路在普通伤口愈合和肿瘤发展内相似性极高,其中,生成血管的有关信号转导通路在肿瘤转移、侵袭中作用显著[2-3]。正常胃组织中肝细胞生长因子受体(c-MET)呈低表达,胃癌组织中c-MET表达水平明显增高,较高水平的c-MET能够通过自分泌或旁分泌使多个信号通路激活,促进肿瘤发生、发展[4]。
航空电缆用于连接电源设备和其他系统设备,以传输电能和信号,其性能直接影响飞机的运行安全,因此必须对航空电缆的故障进行严格的检测和排除。时域反射技术(Time Domain Reflectometry, TDR)是目前最为成熟的电缆故障检测方法,该技术根据反射脉冲与发射脉冲的时间间隔和相位关系来判断故障位置和类型。基于TDR技术的电缆故障检测设备通常使用ADC(Analog-to-Digital Converter)模块对检测信号进行采样,采样频率在很大程度上决定了故障检测精度。目前主要通过使用高精度的AD