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跑冒滴漏監測系統利用核與核度理論，將神經網絡關鍵節點查找技術應用于供水管網，通過在管道關鍵點部署帶物聯網技術的壓力測量裝置，在云端的機器學習技術掌握不同管網水力特性和區域用水特征，建立水務模型，在24小時內發現漏損并有效定位漏損范圍，縮短漏損持續時間。 根據水務管道布局，在區域內選擇關鍵點，放置集成帶物聯網技術的壓力測量裝置以及流量和壓力遠傳裝置 DTU，根據有效時間內不間斷檢測監控各項數據，實時反饋回云端系統，繪制數據表格，建立用水模型及撿漏模型。 云端數據與物業公司及用水單位終端聯網，終端上可實時查看用水狀態。 根據模型數據24小時用水情況，如發現漏損立即反饋終端并有效定位漏損范圍，及時解決漏損問題。 |
