Проект в городе

1.

Вводные данные:
- У нас есть проект в городе, его задача - контролировать ливневые канализации (storm drains, sewers water), понимать где идет переполнение водой, где нет, на основании этого делать уведомления соответствующим службам. в дальнейшем использовать накопленные данные для прогнозной аналитики - где и когда будут затопления.
- Нам нужно решение на базе сенсоров, обязательное условие, что бы сенсоры подключались к сети LoRaWAN заказчика, другие типы подключения не рассматриваем для данной задачи.
- Нам нужно комплексное решение, что бы был и софт аналитики/ мониторинга и сенсоры. преимуществом будет наличие OnPremise софта. Нужно готовое решение, которое нужно только проинтегрировать/ кастомизировать.
На выходе нужно:
- презентация от вас 2-3х решений под эту задачу.
для информации, это сейчас делать не нужно - Следующим шагом будет запрос данным производителям условий закупок и работы, финализация демо комплекта и закупка демо комплекта одного или нескольких решений. далее его тестирование в рабочей среде.

2.

NETWORKED SCUTE™ SENSORS
Ultrasonic depth sensor
Ultrasonic doppler velocity sensor
Wireless data transmission every 5 minutes
via machineQ’s LoRa network
TERRAPIN™ CLOUD-BASED SOFTWARE
Map and time-series data views
Correlated real-time weather data
Real-time alerts for flow events affecting your system
Real-time tracking of battery life and connectivity
Unlimited logins: make sharing easy by providing
administrative or read-only access to an unlimited number of
partners
https://www.stormsensor.io/products/
Leader position. Several cases and

3.

Flood4Cast® MASTER PLANNER allows the flood susceptibility of
a province, city or municipality to be identified up to tens of times
more rapidly than is possible using conventional modelling
software.
This integrated ‘water in the street’ modelling features ingenious
pre-processing based on existing GIS maps, and very short model
build-up and calculation times. Calibrations with other models or
simplifications are no longer necessary.
Flood4Cast® REAL-TIME ALERTER combines real-time VMM-KMI
rainfall radar data with pre-processed flood maps and translates this
data into real-time flood predictions at street level.
Integration with existing sensors and rain gauges for even higher
accuracy.
https://www.hydroscan.eu/en/flood4cast/
Risky, low quantity of cases

4.

This solution provides a simple and robust method for CSO
detection. It reduces CAPEX and OPEX for CSO
monitoring and allows utilities to monitor their network
extensively. The implementation of artificial intelligence (AI)
algorithms improves measurement accuracy and provides
tailor-made optimal operational strategies for each casecatchment. The solution can be deployed offline or online.
The offline version can quantify the CSO occurrence and
duration, and roughly estimate the volume discharged in a
CSO event. In addition, online sensors can remotely
provide real-time overflow information through Lorawan/2G
communication protocols. The technology can be especially
useful to improve the accuracy of hydrodynamic sewer
modelling by providing high spatial and temporal
distribution of reliable data.
https://www.digital-water.city/solution/low-costtemperature-sensors-for-real-time-combinedsewer-overflow-cso-and-flood-monitoring/
Several cases, low quantity of information

5.

Green Stream’s solutions utilize LoRa Technology, a proven
technology leader used in IoT environmental solutions. Green
Stream’s end-to-end flood monitoring solutions are designed using
commercial, off-the-shelf ultrasonic sensors and easy to deploy
LoRa-enabled gateways. The data is communicated over a
LoRaWAN-based network provided by Senet, a leading provider of
Cloud-based LoRaWAN services platforms that enable the ondemand build out and management of IoT connectivity.
https://www.semtech.com/uploads/technology/LoRa/appbriefs/Semtech-UseCase-GreenStream-FINAL-web.pdf
Not for storm drain, but can be adapted