安装方式机架安装
工作温度-35℃ ~ +75℃
存储温度-40℃ ~ +85℃
外壳金属外壳，保护等级 IP30
相对湿度85%（无凝结）
安全风险智能化管控平台通过严格的数据采集、分析和处理，为化工园区提供可靠的安全风险评估和预警，确保了化工园区的安全生产和稳定运行。
依靠物联网、大数据、云计算、人工智能（AI）、5G 等新一代信息技术，建设危险化学品企业安全风险智能化管控平台，加强在感知、监测、预警、处置、评估等方面赋能危险化学品企业，企业安全生产的痛点、难点、堵点问题，是实现危险化学品企业转型升级的必由之路。
边缘层：边缘层通过对企业生产现场设备、移动终端设备等网络化改造，或者加装网络化智能化监控设备，通过协议转换、边缘计算等构建、实时、的工业数据采集与分析体系，接入、转换、预处理、存储、分析数据，配置边缘计算设备，合理布置算力和模型，可通过边缘容器支持快速便捷迭代，实时获知设备的运行状况和环境的准确变化，就近提供边缘智能服务，掌握安全态势。
危险化学品企业安全风险智能化管控平台总体构架划分为边缘层、网络层、IaaS 层、DaaS 层、PaaS 层、SaaS 层六个层次，以工业互联网标准为、工业互联网安全体系为**，依托数据流、信息流、业务流，实现企业安全生产全过程、全要素的连接和优化，提升企业安全风险管控能力。
PaaS 层以“搭积木”的方式提供工业 APP 创建、测试和部署的开发环境，向下调用设备、业务系统等软硬件资源，向上承载工业 APP 等应用服务。危险化学品企业安全风险智能化管控平台的 PaaS 层利用 IaaS 层和 DaaS 层的数据处理能力，对通过边缘层采集和网络层传输与汇聚的各类安全相关的数据，如设备数据、工艺与作业数据、异常环境数据、安全管理数据、人员位置数据、物料数据、标识数据等，进行统一调度和应用。PaaS 层对边缘层、IaaS 层产生的数据进行量存储与管理，通过数据建模、分析、可视化等技术，结合生产、运输、销售、使用过程中的实际数据与工业生产实践经验，构建行业机理模型和数据驱动模型，支撑 SaaS 层分析应用的实现。PaaS 层通过构建 AI 能力引擎和机器学习模型，提供AI 服务。
龙兴物联的物联网主机和网关在安全风险智能化管控平台项目中发挥了重要作用，它不仅实现了多源数据的融合采集，还通过远程配置手段提高了项目的实施效率。
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