Australia phát triển công nghệ giúp quản lý nước ngầm hiệu quả

Đây là hệ thống cảm biến đa năng cho phép người dùng thu thập dữ liệu về độ pH, nguy cơ giảm bớt nguồn nước, nhiệt độ và độ dẫn điện của nước ngầm.

Tổ chức nghiên cứu khoa học và công nghiệp Australia (CSIRO) vừa phát triển một hệ thống cảm biến nước ngầm, cho phép quản lý và giám sát nước ngầm nhanh hơn, rẻ hơn và chính xác hơn.

Australia phát triển công nghệ giúp quản lý nước ngầm hiệu quả
Hệ thống cảm biến quản lý nước ngầm. (Nguồn: CSIRO).

Công nghệ mới này có tên gọi là Sensei. Đây là hệ thống cảm biến đa năng cho phép người dùng thu thập dữ liệu về độ pH, nguy cơ giảm bớt nguồn nước, nhiệt độ và độ dẫn điện của nước ngầm.

Loading...

Công nghệ này sẽ giúp thay thế việc giám sát thủ công phải tốn thêm nhân lực, cũng như giúp tiết kiệm tài nguyên.

Cảm biến mạnh này có thể tích hợp vào các giếng nước ngầm và các tầng ngậm nước, liên tục truyền dữ liệu trong nhiều tháng mà không cần phải đo lường thủ công hay bảo trì.

Các nhà khoa học của CSIRO nêu rõ Sensei được thiết kế để chịu được môi trường khắc nghiệt và đã được thử nghiệm thành công tại khu mỏ Four Mile West ở Nam Australia, khi vẫn vận hành trơn tru sau 12 tháng.

Trưởng nhóm nghiên cứu, Tiến sĩ Kathie McGregor khẳng định hệ thống mới này đem lại giải pháp mang tính cách mạng cho việc giám sát nước ngầm hiện nay.

Theo ông, Sensei là một hệ thống tự động có thể cung cấp dữ liệu nước ngầm kịp thời, tiết kiệm thời gian, chi phí vào lao động so với biện pháp tiếp cận truyền thống hiện nay.

Với khả năng phân tích kịp thời, Sensei có thể cung cấp cảnh báo sớm để các công ty giảm thiểu các vấn đề môi trường phát sinh trong quá trình quản lý nước ngầm.

Do dữ liệu có thể được tiếp cận ngay tại chỗ hay được gửi về bằng điện toán đám mây, người dùng có thể nhanh chóng phát hiện sự bất thường và ứng phó nhanh nhất có thể.

CSIRO khẳng định dù Sensei được thiết kế và thử nghiệm để giám sát nước ngầm, song thiết bị có thể được ứng dụng cho việc giám sát vật lý và hóa học trong các điều kiện môi trường khắc nghiệt khác.

Loading...
TIN CŨ HƠN
Uber sắp ra mắt mẫu drone giao đồ ăn mới

Uber sắp ra mắt mẫu drone giao đồ ăn mới

Công ty dịch vụ vận tải Uber đang phát triển thiết bị bay không người lái chuyên giao đồ ăn được lấy cảm hứng từ taxi bay.

Đăng ngày: 31/10/2019
Công nghệ nano: Phước lành hay lời nguyền cho các quốc gia đang phát triển?

Công nghệ nano: Phước lành hay lời nguyền cho các quốc gia đang phát triển?

Công nghệ nano đang ngày càng được khai phá để đẩy mạnh sản xuất mùa vụ và tạo ra nhiều chất dinh dưỡng cho con người, tuy nhiên, vẫn còn tồn tại rất nhiều nghi ngờ về sự an toàn lâu dài của chúng ...

Đăng ngày: 30/10/2019
Thiết bị giúp ngủ ngon kiêm đồng hồ báo thức

Thiết bị giúp ngủ ngon kiêm đồng hồ báo thức

Thiết bị hỗ trợ giấc ngủ trông giống với một chiếc bịt mắt ngủ thông thường, được tích hợp đèn LED có thể sáng dần khi báo thức.

Đăng ngày: 30/10/2019
Thuật toán mới có thể dự đoán bệnh tật… 48 giờ trước khi có triệu chứng

Thuật toán mới có thể dự đoán bệnh tật… 48 giờ trước khi có triệu chứng

Quân đội Mỹ được cho đang phát triển một thuật toán đặc biệt hiện đang ở giai đoạn đầu phát triển liên quan đến chẩn đoán bệnh sơm cho lính Mỹ.

Đăng ngày: 29/10/2019
Đột phá của IBM: Biến hạt nguyên tử titan thành những vũ công tí hon

Đột phá của IBM: Biến hạt nguyên tử titan thành những vũ công tí hon

Có người so sánh đột phá này giống như người Trung Hoa cổ đại phát minh ra "máy tính bảng".

Đăng ngày: 29/10/2019
Smartphone có vỏ giống da người, biết rùng mình

Smartphone có vỏ giống da người, biết rùng mình

Theo Gizmodo, "Skin-On interface", một dự án được thực hiện bởi các nhà nghiên cứu Pháp sẽ cung cấp cho người dùng một phương pháp nhập liệu mới.

Đăng ngày: 25/10/2019
Google chế tạo máy tính lượng tử, mạnh hơn siêu máy tính mạnh nhất hiện tại cả tỉ lần

Google chế tạo máy tính lượng tử, mạnh hơn siêu máy tính mạnh nhất hiện tại cả tỉ lần

Theo Google, máy tính lượng tử mà họ mới chế tạo có khả năng giải một bài toán chỉ trong 200 giây mà những chiếc máy tính mạnh nhất hiện nay phải mất 10.000 năm để giải bài toán tương tự.

Đăng ngày: 25/10/2019
Tiêu điểm
Khoa Học News