关于河北省推进实施污染防治设施分表计电的解读

河北省推行污染防治设施“分表计电”,通过电路改造和智能电表安装,实时监控企业生产与治污设施运行,预防偷排偷放等问题。AcrelCloud-3000环保设施用电监管云平台作为核心工具,实现全过程监控和精细化管理,确保环保治理设施正常运行,提升环境监管效率。平台应用于钢铁、石化、化工等多个行业,提供实时监控、异常报警、统计分析等功能,助力环保监管。

一、政策背景
在这里插入图片描述
8月24日记者从省环境综合执法局了解到,为推进工业企业污染防治全过程监管,我省将执法监管手段,按照“试点先行、示范引领、整体推进、精准管控”的原则,分阶段、分步骤推进实施污染防治设施“分表计电”,对企业污染处理设施运行情况进行精准管理。

“分表计电”将对生产企业进行电路改造、安装智能电表,分别采集生产设施和治污设施的关键参数后,在数据中心进行显示与分析,同时接入现有环保监测设备进行数据横向对比。一旦出现异常情况,如治污设备不按规定开启、治污设备低效运行、企业擅自偷换监控设备等情况,监控平台将在第一时间触发报警,并通过手机短信等形式推送给环保执法人员。

据悉,“分表计电”系统能够实现省、市、县三级企业电量数据共享,对企业污染治理水平进行全过程监控、精细化管理,从而有效杜绝企业偷排偷放、治污设备不使用、治污设备不按规定使用等问题,实现对生产企业生产过程和治污过程的在线监控,提高环境监管能力,从根源上控制污染产生。

二、平台介绍

AcrelCloud-3000环保设施用电监管云平台
开发背景
AcrelCloud-3000环保设施用电监管云平台依托创新的物联网技术、电力参数传感技术,实时采集企业污总用电、工艺生产设备用电、污染治理设施设备用电等数据,通过设施运行停车分析、越限分析、停/限产分析、工艺关联分析等,及时发现环保治理设施、设备等未开启、空转、减速、降频以及异常关闭等未正常工作的情况;同时,通过数据分析,还可以实时监控限产和停产整治企业运行状态。
1.3. 应用场所
环保设施用电监管云平台的主要应用场合:
(一)钢铁
(二)石化;
(三)化工、焦化
(四)医药制药;
(五)造纸
(六)有色金属
(七)建材
(八)火电热电
(九)市政污水处理
(十)采矿
2. 平台结构

下载前可以先看下教程 https://pan.quark.cn/s/a426667488ae 标题“仿淘宝jquery图片左右切换带数字”揭示了这是一个关于运用jQuery技术完成的图片轮播机制,其特色在于具备淘宝在线平台普遍存在的图片切换表现,并且在整个切换环节中会展示当前图片的序列号。 此类功能一般应用于子商务平台的产品呈现环节,使用户可以便捷地查看多张商品的照片。 说明中的“NULL”表示未提供进一步的信息,但我们可以借助标题来揣摩若干核心的技术要点。 在构建此类功能时,开发者通常会借助以下技术手段:1. **jQuery库**:jQuery是一个应用广泛的JavaScript框架,它简化了HTML文档的遍历、事件管理、动画效果以及Ajax通信。 在此项目中,jQuery将负责处理用户的点击动作(实现左右切换),并且制造流畅的过渡效果。 2. **图片轮播扩展工具**:开发者或许会采用现成的jQuery扩展,例如Slick、Bootstrap Carousel或个性化的轮播函数,以达成图片切换的功能。 这些扩展能够辅助迅速构建功能完善的轮播模块。 3. **即时数字呈现**:展示当前图片的序列号,这需要通过JavaScript或jQuery来追踪并调整。 每当图片切换时,相应的数字也会同步更新。 4. **CSS美化**:为了达成淘宝图片切换的视觉效果,可能需要设特定的CSS样式,涵盖图片的排列方式、过渡效果、点状指示器等。 CSS3的动画和过渡特性(如`transition`和`animation`)在此过程中扮演关键角色。 5. **事件监测**:运用jQuery的`.on()`方法来监测用户的操作,比如点击左右控制按钮或自动按时间间隔切换。 根据用户的交互,触发相应的函数来执行...
垃圾实例分割数据集 一、基础信息 • 数据集名称:垃圾实例分割数据集 • 图片数量: 训练集:7,000张图片 验证集:426张图片 测试集:644张图片 • 训练集:7,000张图片 • 验证集:426张图片 • 测试集:644张图片 • 分类类别: 垃圾(Sampah) • 垃圾(Sampah) • 标注格式:YOLO格式,包含实例分割的多边形点坐标,适用于实例分割任务。 • 数据格式:图片文件 二、适用场景 • 智能垃圾检测系统开发:数据集支持实例分割任务,帮助构建能够自动识别和分割图像中垃圾区域的AI模型,适用于智能清洁机器人、自动垃圾桶等应用。 • 环境监控与管理:集成到监控系统中,用于实时检测公共区域的垃圾堆积,辅助环境清洁和治理决策。 • 算机视觉研究:支持实例分割算法的研究和优化,特别是在垃圾识别领域,促进AI在环保方面的创新。 • 教育与实践:可用于高校或培训机构的AI课程,作为实例分割技术的实践数据集,帮助学生理解算机视觉应用。 三、数据集优势 • 精确的实例分割标注:每个垃圾实例都使用详细的多边形点进行标注,确保分割边界准确,提升模型训练效果。 • 数据多样性:包含多种垃圾物品实例,覆盖不同场景,增强模型的泛化能力和鲁棒性。 • 格式兼容性强:YOLO标注格式易于与主流深度学习框架集成,如YOLO系列、PyTorch等,方便研究人员和开发者使用。 • 实际应用价值:直接针对现实世界的垃圾管理需求,为自动化环保解决方案提供可靠数据支持,具有重要的社会意义。
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