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青岛明华电子仪器有限公司

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IN-Q2 红外CO2分析仪

参考价 ¥ 4600
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红外CO2分析仪

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  山东来因光电科技有限公司是一家致力于农业信息化发展的高新技术企业,将物联网、云计算等信息技术运用在农业领域,助推农业现代化发展。
  公司目前已构建起涵盖农业、林业、畜牧、气象、土壤检测、食品安全检测、农产品质量追溯、植物生理、水质检测分析等领域的*农业信息化产品体系,集技术研发、生产销售、实施应用与服务为一体,打造绿色智慧农业。山东来因光电科技有限公司秉承“质量为先、客户为本、创新为重、服务以诚”的企业使命,为现代农业可持续发展贡献力量!








土壤养分检测仪,食品安全检测仪,水质分析仪,农药残留检测仪,ATP荧光检测仪,光合仪

产地类别 国产 分辨率 0.0001%ppm
价格区间 5千-1万 检测对象 单组分
量程漂移 ≤±2%F.S 零点漂移 ≤±1%F.S
线性误差 ≤±2% 响应时间 ≤60S
仪器种类 便携式 应用领域 医疗卫生,环保,综合
重复性 ≤1.0%

一、红外CO2分析仪产品概述

红外二氧化碳分析仪是我厂针对公共场所的空气中的有毒有害物质进行检查的高精度仪器,仪器采用非扩散红外原理测量空气中的二氧化碳的浓度,具有测量精度高,使用寿命长,交叉干扰小等优点,是环境监测领域,职业卫生监测领域的所需仪器。

二、红外CO2分析仪适用范围

本仪器被广泛应用于环保、环监、卫生监督、职业卫生、疾病控制和科研院所。

三、便携式红外二氧化碳分析仪采用标准

JJG635-2011《一氧化碳、二氧化碳红外气体分析器》

GB/T18204.2-2014《公共场所卫生检验方法第2部分:化学污染物》

GBZ/T 300.37-2017《公共场所空气有毒物质测定第37部分:一氧化碳和二氧化碳》

四、红外二氧化碳分析仪技术特点

1.采用安卓系统,7英寸触摸显示屏,实时人机交互性更好。

2.存储空间大,可存储>100000条数据。

3.自带热敏打印机,检测完成可打印当前数据

4.自带wifi,检测完成,可上传到平台,方便数据监管(可选配4G模块)

5.带有USB数据接口,可以将数据导入U盘。

6.数字型流量传感器,实时数据流量显示

7.采用高精度红外传感器,测量精度高,响应速度快,预热时间短。

8.支持氮气校零和催化校零两种方式。

9.具有机内恒温加热功能,适合户外低温环境运行。

10.内置通路切换电磁阀,调零、测量自动切换。

11.具有温湿度测量功能、内置温湿度补偿修正算法,消除温度变化对测量数据的影响。

12.具有0.5小时均值、8小时均值、日均值显示;定时存储功能。

五、便携式红外二氧化碳分析仪技术参数:

1、检测原理:不分光红外线气体分析法/非分散红外法(NDIR)

2、检测气体:空气中的二氧化碳(CO2)

3、检测方式:内置泵吸式

4、测量范围:选配一,  0——0.500% CO2 (0-5000ppm CO2  )

选配二,  0——1.000% CO2 (0-10000ppm CO2)

5、使用温度范围:-20∽60℃

6、湿度:10-95%RH

7、浓度显示ppm、mg/m3自动转换

8、CO2分辨率:;0.0001% CO2

9、显示屏:7英寸电容触摸屏

10、可存储>100000组测量数据

11、零点自动校正技术

12、线性误差:≤±2% F·S

13、重 复 性:≤1.0%

14、跨度漂移:≤±2% F·S /3h

15、零点漂移:≤±1% F·S /h

16、响应时间:CO2:≤60S

17、预热时间:5min

18、流      量:(0.5-2.0)L/min

19、输出接口:USB直接导出到U盘

20、具有声、光报警功能

21、供电电源:内置锂电池,交直流两用,可手动自由切换

22、外形尺寸:257.3*147*300(mm)

六、智能红外二氧化碳分析仪配置清单:

序号 名  称                  数量

1 仪器主机(含内置电池)        1台

2 充电器                      1个

3 铝合金手提箱                1个

4 合格证保修卡                1套

5 采样软管                    1根

6 滤水过滤器                  1个

在现代科学研究和工业监测中,便携式红外二氧化碳分析仪提供的数据不仅是了解环境中二氧化碳浓度变化的重要依据,也是评估生态系统健康状况、气候变化趋势以及工业排放水平的关键参数。然而,原始数据往往包含了噪声、异常值以及其他不确定性因素,这些都会对最终分析结果产生不利影响。因此,有效的数据处理方法和严格的质量控制体系对于提高数据的准确性和可靠性至关重要。

数据处理的开始一步是对采集到的原始数据进行预处理。这包括去除明显的错误读数、填补缺失值以及平滑波动较大的数据序列。对于异常值的识别,可以通过设定合理的阈值范围,超出此范围的数据点被视为异常,并予以标记或剔除。而对于缺失的数据,则可以根据相邻时间段的数据特征采用插值法或其他数学模型进行估算补充。至于数据平滑,则旨在减少短期随机波动带来的干扰,常用的方法有移动平均滤波、指数加权移动平均(EWMA)等。通过对原始数据的预处理,可以显著改善数据质量和后续分析的准确性。



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