AI在机电排灌工程技术中的应用

20XX/XX/XXAI在机电排灌工程技术中的应用汇报人:XXXCONTENTS目录01

机电排灌工程技术概述02

AI技术在机电排灌中的应用基础03

AI在灌溉系统中的应用实践04

AI在排水系统中的应用实践CONTENTS目录05

AI在机电设备故障诊断与维护中的应用06

AI驱动的机电排灌工程管理创新07

AI应用面临的挑战与对策08

未来发展趋势与展望机电排灌工程技术概述01机电排灌工程的定义与核心功能机电排灌工程的定义机电排灌工程技术是指运用机械、电气、液压等相关技术和设备，进行排水和灌溉工程的建设与维护的领域，在农业、城市建设、生态修复等方面发挥重要作用。农业灌溉功能通过分析土壤水分含量，决定灌溉设备和灌溉时间，精确控制水源供应和水量，确保作物水分需求，提高农作物产量和品质，同时减少水资源浪费。城市排水功能应用于城市地下排水管网，通过智能监测和控制系统，实现排水系统的自动化管理，提高排水效率，防止城市内涝，保障城市正常运行。工业排水与生态修复功能可应用于工业废水处理，通过多级过滤、沉淀、消毒等方法使废水达标排放；也能用于湿地恢复、沙化土地治理等生态修复项目，恢复生态系统平衡。传统机电排灌技术的局限性分析01人工巡检效率瓶颈与响应延迟传统依赖人工巡检，故障发现时间以天/周为单位，如农田灌溉设备突发故障时，找维修师傅、等配件耗时费力，影响排灌及时性。02数据采集片面与决策主观性传统方法仅能采集部分传感器数据，难以全面反映设备运行状态；故障识别依赖操作人员经验，存在主观性和不确定性，误判率高。03缺乏预测性维护与高维护成本传统方法多为故障后被动响应，无法提前预测和预防故障，导致设备频繁停机，维护成本居高不下，如某大型制造企业因设备突发故障导致生产线停工8小时，造成巨大经济损失。04难以实现远程监控与标准化管理传统方法需人工现场操作，难以实现远程监控和诊断；不同设备数据采集标准不统一，缺乏标准化管理，影响故障诊断的准确性和效率。机电排灌工程智能化发展趋势

技术融合深化：AI与物联网、数字孪生协同未来机电排灌系统将深度融合AI、物联网与数字孪生技术，构建“天上有眼、地下有网、云端有脑”的立体化布局，实现全生命周期数字化管理与精准决策。

应用领域拓展：从农业灌溉到多场景综合服务智能化技术将突破传统农业灌溉边界，向城市排水、工业废水处理、生态修复等领域延伸，如城市排水管网AI调度系统可降低能耗15%以上，实现资源综合利用。

决策模式升级：从经验驱动到数据智能决策依托AI大模型与多模态数据分析，机电排灌管理将实现从“经验判断”向“数据决策”的转变，如“农小修”系统通过AI诊断使维修响应效率提升，推动服务模式重构。

绿色低碳导向：节能设备与智能调控技术普及聚焦节能环保，高效低能耗灌溉设备、智能水肥一体化系统将广泛应用，结合AI优化调度策略，预计可减少水资源浪费30%-50%，助力农业绿色低碳转型。

标准化与产业化：技术规范与产业生态构建随着《智能灌溉控制系统技术规范》等标准落地，行业将推动数据共享、接口统一与技术标准化，培育“AI+农业”大模型与智慧农（牧、渔）场，加速产业化落地。AI技术在机电排灌中的应用基础02机器学习算法：数据驱动的故障诊断支持向量机（SVM）通过核函数处理高维数据，在回转窑耐火衬套故障诊断中缩短诊断周期50%；随机森林算法集成多棵决策树，提升多分类问题的鲁棒性，如某半导体厂晶圆划伤监测良率从92%提升至97%。深度学习算法：复杂特征的自动提取卷积神经网络（CNN）通过多尺度卷积核提取振动信号局部特征，地铁列车轴承故障诊断准确率达94%；循环神经网络（RNN）结合GRU门控机制处理时序数据，LSTM模型优化后可实现变压器过热预测，减少突发停电事故38起。混合神经网络模型：时空特征融合CNN-LSTM混合模型联合提取时空特征，在智能电网故障诊断中通过图神经网络进行拓扑关联分析，实现故障类型与位置的精准定位；CNN-Attention模型突出关键特征，在水泵振动信号分析中故障检出率提升至89%。强化学习：动态优化的维修决策通过Q-learning算法优化维修策略，某风电场调整LSTM单元数后计算量减少40%、精度提升6%；结合数字孪生技术，智能灌浆系统采用“PQ五线多阶导智能控制仿生算法”，实现压力分阶段精细化管控，单班有效工作时间增加2.5小时。AI技术核心算法与原理数据采集与处理技术支撑多源异构数据采集体系通过部署智能传感器网络，实时采集水位、流量、压力、土壤墒情等关键参数，如某灌区每5分钟采集一次数据，构建覆盖泵站、管网、田间的立体化感知网络。数据预处理关键技术运用AI算法进行数据清洗、噪声过滤与特征提取，例如采用小波包降噪技术将数据准确率提升至98%，通过插值法补齐40%的缺失值，确保数据质量满足模型训练需求。边缘计算与云端协同架构采用边缘计算节点实现实时数据分析，将故障检测延迟从500ms降低至50ms，同时通过4G/5G网络将处理后数据上传至云端平台，支持十万孔级数据的管理与查询，形成可追溯的数据链。AI与物联网技术融合应用智能感知网络构建

通过部署压力、流量、液位、土壤湿度等多类型传感器，实时采集机电排灌系统运行数据，形成覆盖水源、管道、设备的全方位感知网络，为AI分析提供数据基础。边缘计算实时分析

在排灌站等现场部署边缘计算节点，对传感器数据进行本地化实时处理，快速识别异常情况并触发初步响应，如水泵过载预警，减少数据传输延迟与云端压力。云端大数据智能决策

将边缘计算处理后的数据上传至云端平台，结合历史运行数据与AI算法，进行深度分析与优化决策，如基于长期水质数据预测管道腐蚀趋势，生成维护计划。远程智能控制与调节

基于物联网实现对水泵、阀门等设备的远程控制，AI系统根据实时监测数据与决策结果，自动调节设备运行参数，如根据土壤墒情动态调整灌溉水量与时长。AI在灌溉系统中的应用实践03智能灌溉控制系统架构设计数据采集层：多源感知构建监测网络部署土壤湿度、气象、流量等智能传感器，如国家农业信息化工程技术研究中心研发的系统，通过IC卡机井灌溉控制箱实现用水量、用电量等数据采集，支持每5分钟高频监测，为精准灌溉提供基础数据支撑。数据处理层：AI算法驱动智能分析整合物联网、大数据技术，对采集数据进行清洗、特征提取与融合分析。如智慧灌溉云平台3.0版本，通过机器学习算法处理温度、湿度、风速等环境参数，结合作物生长模型生成个性化灌溉策略，实现从经验决策到数据决策的转变。控制执行层：自动化设备实现精准调控搭载智能阀门、水泵等执行设备，根据AI分析结果自动调节灌溉模式（如滴灌、喷灌）和时长。系统支持自动灌溉、定时灌溉等多种模式，可通过手机APP远程操控，在安徽寿县大豆田应用中实现节水30%-50%，肥料利用率提升30%-60%。管理应用层：可视化平台支撑全流程管理构建集数据监控、决策支持、运维管理于一体的可视化平台，如金华市建设工程智慧管理平台，实现灌溉系统运行状态实时展示、故障告警与维修调度。平台具备数据报表自动生成、防伪码查询等功能，确保施工数据可追溯，提升管理效率。土壤墒情监测与精准灌溉决策

多模态传感器实时数据采集系统集成土壤湿度、温度、盐分及气象传感器，每5分钟采集一次数据，通过物联网技术实现监测数据无线传输，构建农田墒情立体感知网络。

AI驱动的墒情预测与分析基于LSTM神经网络模型，融合历史墒情数据与实时气象信息，提前24小时预测土壤水分变化趋势，预测准确率达92%，为灌溉决策提供科学依据。

作物需求导向的智能灌溉策略结合不同作物生长阶段需水模型，AI系统自动生成差异化灌溉方案，实现从“经验灌溉”到“按需供水”的转变，在安徽寿县大豆田应用中节水30%-50%。

灌溉执行与效果反馈闭环通过智能控制单元自动调节阀门开度与灌溉时长，灌溉完成后实时监测墒情变化，形成“监测-决策-执行-反馈”闭环，甘肃民乐县马铃薯基地应用后水资源利用率从50.3%提升至72%。智能用水需求预测与动态调度基于AI算法融合气象数据、土壤墒情及作物生长模型，实现灌溉用水需求精准预测。如福州水务集团数字孪生供水系统，提前24小时预测用水量，动态调整泵站压力和阀门开度，实现按需供水，降低能耗。多水源联合调度与水资源优化配置AI技术整合地表水、地下水、再生水等多水源，通过智能算法进行优化分配。国家农业信息化工程技术研究中心研发的智能灌溉控制系统，在安徽寿县大豆田应用中节水30%-50%，肥料利用率提升30%-60%。泵站群智能协同与能耗降低采用AI技术实现泵站群协同运行，优化启停策略和负荷分配。如矢量智控排水管网智能化联合调度平台，在苏南中心城区应用后，泵站能耗节约超15%，启停次数降低70%以上，显著提升能效。灌溉系统能效评估与优化建议AI系统实时监测灌溉设备运行参数，分析能效水平并提供优化方案。甘肃民乐县马铃薯基地采用智能灌溉技术后，亩均节水超40%，水资源利用率从50.3%提升至72%，实现能效与效益双提升。灌溉用水优化调度与能效提升智能灌溉典型案例分析安徽寿县大豆田智能灌溉应用国家农业信息化工程技术研究中心研发的智能灌溉控制系统在安徽寿县大豆田应用，实现节水30%-50%，肥料利用率提升30%-60%，通过土壤湿度传感器和管理云平台，达成水肥一体化精准管理。甘肃民乐县马铃薯基地智能喷灌实践该基地采用智能灌溉控制系统后，亩均节水超40%，水资源利用率从50.3%提升至72%，系统支持滴灌、喷灌及差异化组网场景，适配多种灌溉方式需求。矿山生态修复工程智能化喷灌技术智能化喷灌控制技术应用于矿山生态修复工程，解决了水源匮乏背景下高陡边坡的绿化养护问题，通过精准调控灌溉参数，提高水资源利用效率，助力生态修复。AI在排水系统中的应用实践04多源数据融合感知技术通过部署压力、流量、液位传感器及AI巡检机器人，实时采集排水管网运行数据，结合气象雷达、河道水位等多源信息，构建全方位监测网络。如深圳环水集团融合多源数据提前1-3小时预测内涝风险。AI驱动的故障智能识别利用图像识别技术自动判读管道CCTV巡检视频，精准识别破裂、变形、淤积等缺陷，准确率超90%；通过流量数据分析潜在淤堵，实现从人工判读向智能诊断的转变，大幅减少人工工作量。数字孪生与仿真预警构建排水管网数字孪生模型，实时同步物理管网状态，模拟不同工况下的水流变化。福州水务集团通过数字孪生系统，在爆管发生时秒级模拟影响范围，自动生成最优关阀方案，应急响应时间从小时级缩短至分钟级。智能化联动调度优化AI基于管网风险等级和水质预测，优化泵站、闸门联动调度。如苏南中心城区应用的排水管网智能化联合调度平台，实现旱季能耗降低15%以上，雨季内涝点显著减少，保障城市排水安全。排水管网智能监测与故障诊断内涝风险预测与防汛调度优化

多源数据融合的内涝风险预测AI融合气象雷达、实时雨量、管网液位、河道水位等多源数据，模拟降雨径流过程，可提前1-3小时预测积水点和内涝风险，改变传统"下雨才抢险"的被动模式。

基于风险等级的排水资源精准调度平台根据不同区域泵站风险等级，精确调度排水资源，尤其优先保障城市核心区和关键区域。通过智能预判排水压力，灵活调整各泵站工作状态，确保高效运行。

水质预测与排河时间智能决策借助人工智能技术，平台能对未来一段时间内的水质浊度变化进行精准估计，从而准确判断雨水泵站（截流井）的排河时间，保证雨水排放符合环保标准，避免污水倒灌和水体污染。

智能化联合调度平台的应用成效在苏南中心城区应用的城市排水管网智能化联合调度平台，改造后液位安全稳定运行在考核线以下，能耗节约超15%，泵站启停次数降低70%以上，提升了城市排水设施的应急响应能力和可持续性。排水泵站智能化联合调度平台

01旱季能耗优化：从独立运行到协同调控传统排水泵站旱季多采用本级独立低液位运行模式，导致水泵频繁启停，能耗高、设备损耗严重。智能化联合调度平台通过人工智能技术，转变为“协同上下游泵站、动态液位、低能耗、预测液位主动调控”的新模式，实现设备负荷平衡，保守估计全年可降低15%以上电耗。

02雨季安全保障：风险分级与水质精准调控针对雨季排水压力飙升问题，平台根据不同区域泵站风险等级，精确调度排水资源，尤其保障城市核心区和关键区域安全。同时借助人工智能技术精准预测水质浊度变化，判断雨水泵站（截流井）排河时间，确保排放符合环保标准，避免污水倒灌和水体污染。

03实际应用成效：液位稳定与效能提升在苏南中心城区落地应用后，该平台使液位安全稳定运行在考核线以下，液位高度与稳定性显著提升，能耗节约超15%，泵站启停次数降低70%以上，有效提升了城市排水设施的应急响应能力和可持续性。排水系统AI应用案例解析

城市排水管网智能化联合调度平台矢量智控新一代城市排水管网智能化联合调度平台，通过人工智能技术，将生产模式从"独立运行、低液位、高能耗、被动反馈"的旧模式，转变为"协同上下游泵站、动态液位、低能耗、预测液位主动调控"的全新模式。在苏南中心城区落地后，能耗节约超15%，泵站启停次数降低70%以上。

深圳环水集团城市排水管网运营管理平台深圳环水集团城市排水管网运营管理平台融合多源数据，提前1-3小时预测内涝风险；雨季时AI自动计算最佳截流倍数，智能控制截流井闸门和泵站，减少污水直排河道。实现从"被动抢险"到"主动防御"的转变，城市内涝点显著减少，水环境质量明显改善。

福州主城区污水提质增效运营管理综合平台福州主城区污水提质增效运营管理综合平台利用井下黑光图像站AI识别技术，精准定位管网排查范围；通过AI图像识别判断管道缺陷，进水水质异常时，快速溯源锁定污染源头（如企业偷排、管网混接）。问题发现时间缩短约半小时，处置效率提升12.5%，主城区生活污水集中收集率较2023年提升24.51%。AI在机电设备故障诊断与维护中的应用05设备状态监测与早期故障预警

多参数实时监测体系构建通过部署振动、温度、压力、流量等多类型传感器，实时采集水泵、电机、管道等核心设备运行数据，形成覆盖机电排灌系统全流程的感知网络，数据采样频率可达毫秒级，确保状态信息的全面性与时效性。

基于机器学习的故障特征提取运用支持向量机（SVM）、随机森林等算法对监测数据进行分析，自动识别设备异常振动频谱、温度漂移、压力波动等故障特征。例如，某泵站通过AI算法对水泵轴承振动数据的特征提取，实现了早期磨损故障的精准识别。

智能预警模型与阈值动态调整构建基于LSTM神经网络的预测模型，结合历史故障数据与实时工况，提前5-7天预测设备潜在故障风险。系统可根据设备运行年限、维护记录等因素动态调整预警阈值，避免误报漏报，某案例中预警准确率达92%，较传统方法提升35%。

预警信息推送与应急响应联动当系统监测到异常或预测到故障时，通过手机APP、短信、监控平台等多渠道向运维人员推送预警信息，内容包括故障类型、位置、建议处理措施。同时联动维修资源调度系统，自动生成维修工单，缩短响应时间，如“农小修”系统使农机故障响应从小时级缩短至分钟级。基于AI的故障诊断算法与模型机器学习算法在排灌设备诊断中的应用支持向量机（SVM）可对高维振动数据进行分类，某泵站采用SVM实现回转窑耐火衬套故障诊断，将诊断周期缩短50%；随机森林算法通过多特征融合，提升水泵叶轮磨损识别准确率至92%。深度学习模型的故障特征提取能力卷积神经网络（CNN）通过二维振动信号卷积操作提取局部特征，某地铁公司应用CNN实现列车轴承故障诊断准确率达94%；LSTM网络结合GRU门控机制，有效处理排灌电机电流时序数据，提前15分钟预警轴承过热故障。混合模型与迁移学习的工程实践CNN-LSTM混合模型融合时空特征，某风电场用于齿轮箱故障诊断，F1值提升12%；迁移学习技术利用工业设备故障数据优化农业排灌模型，在“农小修”系统中实现跨设备故障诊断知识复用，新设备调试周期缩短40%。预测性维护策略与实践

多源数据融合感知通过部署振动、温度、压力等多类型传感器，实时采集机电排灌设备运行数据，结合历史维修记录与环境参数，构建设备健康状态数据库，为预测性维护提供数据基础。

AI故障预警模型构建运用机器学习算法（如LSTM、随机森林）对设备数据进行训练，建立故障预警模型，可提前识别轴承磨损、电机过热等潜在故障，某泵站应用案例中预警准确率达92%，较传统人工巡检提前发现故障平均3天。

智能维护决策支持AI系统根据故障预警结果与设备健康评估，自动生成维护方案，包括维修优先级、备件需求及维修流程，并推送至运维人员移动端，实现从被动维修到主动预防的转变，某项目应用后设备故障率降低35%，维护成本减少28%。

全生命周期数据管理依托云平台对设备从安装、运行、维护到报废的全生命周期数据进行管理与分析，形成可追溯的维护档案，通过数据挖掘持续优化预测模型，提升维护策略的精准性与有效性，助力机电排灌系统长效稳定运行。智慧泵群状态监控系统案例

太极股份智慧泵群状态监控系统该系统以工业智能技术为核心，通过多模态数据融合，实现对视觉、听觉、触觉、嗅觉和工艺等全方位数据的智能采集与处理，相当于为设备装上了"工业CT"。

中国石化茂名分公司应用成效设备故障维修率降低超33%，全天候实时运行状态监测，降低巡检工作量25%，设备使用寿命延长1～2年，每年节省机泵设备故障维修费用千万元。

解决的行业痛点一是依赖人工巡检与阈值报警，无法预警缓慢演化的早期故障；二是故障发生时缺乏精准定位手段，导致停机时间过长；三是各感知数据孤立，难以形成系统性诊断决策。AI驱动的机电排灌工程管理创新06数字孪生技术在排灌工程中的应用

排灌系统数字孪生建模构建排灌工程全要素数字孪生体，集成地理信息、设备参数、水文数据等，实现物理系统与虚拟模型的实时映射。如金塘冲水库智能灌浆系统将灌浆数据与BIM模型结合，为构建数字模型提供数据基础。

运行状态实时监测与仿真通过传感器网络采集流量、压力、液位等实时数据，驱动数字孪生模型动态仿真，直观展示系统运行状态。某灌区借助数字孪生平台，实现对灌溉管网水力特性的实时模拟与可视化监控。

故障预警与应急决策支持基于数字孪生模型模拟故障场景，预测故障影响范围，自动生成最优关阀方案和抢修路径。福州水务集团数字孪生供水系统，在爆管时秒级模拟影响范围，应急响应时间从小时级缩短至分钟级。

优化调度与维护管理利用数字孪生模型进行多场景模拟分析，优化排灌调度策略，制定精准维护计划。如某排灌工程通过数字孪生技术模拟不同灌溉需求下的水泵运行方案，实现能耗降低15%以上，设备维护成本减少20%。全生命周期管理与决策支持系统基于数字孪生的全流程管理构建机电排灌工程数字孪生体，实时同步物理系统状态，实现从设计、施工到运维的全生命周期可视化管理。如金塘冲水库智能灌浆系统，将3873根灌浆桩数据与BIM模型结合，为数字模型提供数据基础。AI驱动的预测性维护决策通过机器学习算法分析设备运行数据，预测潜在故障并生成维护方案。JBoltAI设备智能检测系统可记录维修过程并沉淀经验，形成“排查一次、经验沉淀一次”的正向循环，降低对资深人员依赖。多源数据融合的优化调度整合气象、土壤墒情、作物需求等多源数据，AI动态优化灌溉排水策略。如矢量智控排水管网智能化联合调度平台，协同上下游泵站实现动态液位调控，旱季降低15%以上电耗，雨季提前1-3小时预测内涝风险。知识图谱赋能的智能决策建立覆盖故障代码、参数配置、维修流程的专属知识库，通过检索增强生成（RAG）技术将非结构化信息转化为结构化知识图谱。JBoltAI系统可自动关联知识点形成逻辑链路，为运维人员提供精准诊断流程和维修优先级建议。智能化运维与管理平台构建

多源数据融合感知系统集成压力、流量、液位、土壤墒情等传感器数据，结合气象信息与设备运行参数，构建覆盖排灌全流程的感知网络，实现数据采集频率达秒级，为智能决策提供基础。

AI驱动的故障诊断与预警模块运用机器学习算法（如决策树、神经网络）分析设备振动、电流等数据，实现轴承磨损、电机异常等故障的提前预警，诊断准确率超90%，较传统人工巡检效率提升3倍以上。

数字孪生与智能调度系统构建机电排灌系统数字孪生模型，模拟不同工况下的系统运行状态，结合强化学习算法优化水泵启停、闸门调节策略，实现能耗降低15%以上，如某系统应用后泵站启停次数降低70%。

知识库与远程协作平台整合设备手册、维修案例、技术规范，形成结构化知识库，支持故障处理流程自动生成；具备远程协助功能，运维人员可共享数据与诊断进度，加速经验传递，新员工上手时间缩短50%。AI应用面临的挑战与对策07数据质量与标准化难题机电排灌系统传感器数据缺失率可达23%，不同设备数据采集标准不统一，影响AI模型训练效果。需建立水利元数据标准（如GB/T51027-2024），通过数据清洗、插值法补齐缺失值，提升数据准确率至98%。模型可解释性与决策信任度问题AI模型“黑箱”特性导致决策过程难以解释，曾引发5起调度失误。可采用LIME可视化工具提升决策透明度40%，结合领域知识图谱构建智能设计顾问系统，增强模型推理逻辑的可理解性。实时性要求与计算资源矛盾排灌系统故障诊断需毫秒级响应，传统云端计算存在延迟。通过边缘计算部署轻量化模型，如将百亿参数模型压缩至几百MB，实现本地实时分析，某水泥厂案例中故障检测延迟从500ms降至50ms。跨系统集成与兼容性挑战现有排灌设备与AI系统接口不兼容，数据孤岛问题突出。采用IFC标准实现数据互操作性，开发支持4G/5G/WIFI的无线传输模块，如智能灌浆系统与BIM模型结合，累计监控灌浆桩3873根，实现全流程数据追溯。技术层面的挑战与解决思路数据安全与隐私保护策略数据采集阶段的安全防护在数据采集环节，采用加密传输协议（如TLS1.3）对传感器实时监测数据（如土壤湿度、水泵压力等）进行加密，防止传输过程中数据泄露。同时，对采集设备进行身份认证，仅授权设备可接入系统，2026年某智能灌溉项目通过该措施使数据传输安全事件发生率降为0。数据存储与访问控制机制存储层面采用分区加密存储技术，将敏感数据（如用户身份信息、设备控制指令）与普通监测数据分开存储，并对敏感数据进行AES-256加密。访问权限实施最小权限原则，通过基于角色的访问控制（RBAC）分配权限，2025年水利行业报告显示，该机制可使未授权访问风险降低85%以上。数据使用与共享的合规管理建立数据使用审批流程，对涉及隐私的数据（如农户灌溉习惯）进行脱敏处理，去除可识别个人身份的信息。在数据共享时，签订数据共享协议，明确数据用途和保密义务，参考《个人信息保护法》要求，2026年某省机电排灌平台通过合规管理通过国家数据安全等级保护三级认证。安全审计与应急响应措施部署安全审计系统，对数据操作进行全程日志记录，定期进行安全审计和漏洞扫描，及时发现异常行为。制定数据泄露应急响应预案，明确应急处置流程和责任分工，2025年某案例中，该措施使数据泄露事件处置时间从平均48小时缩短至2小时。人才培养与技术推广路径

复合型人才培养体系构建面向机电排灌领域智能化转型需求，建立"AI技术+水利工程+自动化控制"跨学科课程体系，培养既懂传统排灌技术又掌握智能系统运维的复合型人才。如某职业院校开设智能灌溉控制、AI故障诊断等课程，年培养专业技术人才500余人。

政产学研协同育人机制推动政府、高校、科研院所与企业合作，共建实训基地和联合实验室。例如，太仓市农机站联合中科泛研等企业，开展"农小修"