MAS AF300 Plus

配备独特的自动温湿调节与精确控制系统，MAS AF300 Plus 能够在气候急剧变化和极端环境条件下保持数据的准确与稳定。
该系统非常适合多种应用场景及不同天气条件，可用于多类型环境空气质量监测。

智能温湿调节技术：自动补偿与除湿功能确保在高湿或干燥环境下仍能维持优异的感测性能。

多参数综合监测能力：同时监测颗粒物及气象要素，适用于多行业、多场景的精准环境管理。

灵活的数据分析扩展：支持与 SEIN 平台集成，实现多目标空气质量与趋势分析。

产品详情

自适应、精准、可靠。无论环境如何变化，皆可提供稳定、可信赖的空气质量洞察。

MAS AF300 Plus 融合气象与颗粒物监测功能于一体，
其专有的热能除湿与温湿度控制技术，使传感器在快速变化的气候条件下仍能保证出色的精度和准确性。

专利及认证

作为一家通过 ISO 9001 质量管理体系与 ISO 14001 环境管理体系认证的企业，
Sapiens 始终致力于技术创新与可持续发展，
不断推动环境监测设备在性能与可靠性方面的发展与领先。

PM₁ PM₂.₅ PM₁₀ TSP NO₂ O₃ CO SO₂ NO CO₂ Relative Humidity Temperature Pressure Wind Direction Wind Speed Black Carbon

特点与优势

防水设计

采用 IP65 防水结构，适用于各种户外环境，模块化设计便于维护与更换。

温度调节技术

置高精度传感器，具备温湿度智能修正功能，保障测量的准确性与可靠性。

动态基线

专有实时基线追踪技术，有效消除温度与湿度等外界干扰，稳定输出精准数据。

自动调零功能

可选自动调零模块，自动校正传感器漂移，确保长期稳定运行。

湿度校正

内置高性能湿度传感单元，自动补偿湿度波动对污染物浓度测量的影响。

数据传输

集成 4G 无线通信模块，实现数据的实时上传与远程访问；同时支持 SEIN 云平台远程校准与监控。

云分析

云存储与智能分析平台，便于数据集中管理与趋势可视化分析。

远程校准

通过 SEIN 云平台可远程执行自动校准，并结合溯源算法实现高精度质量保障。

规格参数

尺寸

800 mm (高) x 480 mm (宽) x 550 mm (长)

重量

≤55kg

运行环境

温度：-40-60°C;湿度：5-90%;压力：60kPa~120kPa

安装选项

固定式 / OEM 集成式安装

防护等级

IP65 防护等级，带全金属外壳，用于防尘、防水、防紫外及阳光辐射保护

电源输入

220 V 交流电（AC） / 24 V 直流电（DC）输入

功耗

正常工作条件下 380 W

数据管理

智人环境物联网云平台(SEIN)，用于远程数据浏览下载、系统状态检查和控制以及数据管理

数据通信

4G模块通信，用于数据传输到云平台4G天线可以扩展以连接到外部结构。
RS485通讯接口，确保数据传输稳定。

数据存储

内置 4G 模块，可实现数据云端传输
支持 RS485 接口通信，确保数据传输稳定性。

气体采样

配备长寿命采样泵，可实现自动气体采样。

颗粒物采样

长寿命采样泵及自动加热入口设计，可进行主动采样。

采样率

1 分钟

平均间隔

1分钟，一小时，一天

质量控制系统

自动追踪与调节系统通过自学习算法，确保设备在长期运行中始终保持测量的一致性与高精度。
采用专利级动态基线追踪技术，有效修正传感器信号漂移。
气体模块具备温湿度补偿功能，进一步提升测量的准确度。
PM 模块支持自动校零与智能加热，确保检测结果长期稳定可靠。

下载规格表

连接方式

无缝物联网集成

我们的解决方案可轻松实现不同设备和平台之间的互联互通，将传感器、系统与应用程序整合到统一的 Sapiens 智人物联网平台 SEIN 上。
通过跨协议兼容性和实时数据同步技术，我们帮助企业实现运营流程优化、决策效率提升及创新能力拓展——所有操作均可通过一个直观的用户界面轻松完成。

电源组

MAS AF300 Plus 提供多种灵活的电源选项，适用于不同运行环境：

· 主电源

· 外部智能电池

· 主电源 + 外部智能电池

可选配太阳能供电模块，用于离网或极端环境，确保系统连续运行。

案例研究

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西藏臭氧浓度超标成因调查

行业：恶劣环境

地点：中国，西藏

近年来，西藏面临着臭氧污染超标的严峻挑战。在对当地国家监测站进行校准后，上海市环境监测中心与西藏自治区环境监测中心站合作，部署了一套由 Sapiens 提供的先进微型空气监测站网络（型号：MAS Odour Plus）。这些站点提供了包括 PM2.5、PM10、二氧化硫（SO2）、一氧化氮（NO）、二氧化氮（NO2）、臭氧（O3）和总挥发性有机物（TVOC）在内的多种关键污染物的全面实时数据。通过分析监测数据，团队初步摸清了当地臭氧污染与外部来源之间的关联。

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