安徽省非农业取水计量与监测发展历程及发展趋势研究

2016-09-02王铭铭

治淮 2016年6期

王铭铭　徐　浩

王铭铭徐浩

安徽省在非农业取水计量与监控领域的研究起步较早，也取得了丰硕的成果。工业取水方面，大型取水户计量设施安装率较高，管理也相对完善，部分企业为了生产和管理的需要，也自建了实时监测系统，已实现取水实时监测与生产控制为一体的取用水实时监测系统。有条件的市县水利管理部门也进行过探索性的建设，开展了非农业取水实时监测系统的初期尝试建设，推动了安徽省水资源取水监测技术发展，为现代化的取水实时监测奠定了坚实的基础。

一、安徽省非农业取水在线监测技术发展历程

取水在线监测是最严格水资源管理和“三条红线”管理的必要手段，安徽省取水在线监测起步早、进展快，各个水利行政部门及大型取用水户积极开展取水在线监测的技术探索，目前已建系统主要有基于模拟信号、基于脉冲采集、基于4～20mA以及数字信号的信息采集等。

1.基于模拟信号的实时监控

早期的省内取水在线监控探索性研究，在淮北等地建设了几处监测试点。试点建设采用模拟信号采集流量计数据，并通过短信方式发送数据，但由于模拟信号采集的精确度较差，传输过程中易收到信号干扰，导致远程监测水量与实际现场计量数据误差较大（如图1）。

图1　基于模拟信号的实时监控示意图

2.基于脉冲采集的实时监控

皖北一带，工业用水、生活用水以地下水为主，地下水取水管道一般在200mm以下，又鉴于投资资金的限制，管段式机械水表在皖北使用较多。此类流量计工作原理为：水流从表壳进水口切向冲击叶轮使之旋转，然后通过齿轮减速机构连续记录叶轮的转数，从而记录流经水表的累积流量。由于没有智能数据接口，所以流量计本身没有数据传输功能，后为了实现取水实时监测，在流量计的表头增加了脉冲发生器（如图2），流量计表盘每转动一周，会产生一个脉冲，代表相应的流量值，从而通过脉冲数量统计并传输流量计的累积值。监控设备以短信的形式传输监测数据，设备直接将监测数据通过短信发送至用户手机。

图2　基于脉冲采集的实时监控示意图

这种监测方式结构简单、使用便捷，所需经费也较少。但在实际应用中脉冲采集存在准确性较差的问题，容易受到干扰信号的影响，难以控制监测系统的稳定性。此外采用短信的方式虽然减少了抄表人员的工作难度，但仍需要人工统计、计算，与自动化、智能化网络办公的需求仍有不小的差距。

3.基于4～20mA的实时监控

省内一些规模较大的企业，由于管理或生产的需要（部分企业需要根据取用水量控制加药或其他生产设备），也自建了流量自动监控系统，这种系统多基于4～20mA采集信号，采用有线的传输方式进行传输。如图3是一般企业自建监测系统的示意图。

图3　基于4～20mA的实时监控示意图

取水流量信号加载在4～20mA电流信号上，通过采集4～20mA信号可得到精确的瞬时流量，此方法具有精确度高、稳定性好的特点。但由于4 ～20mA只是采集瞬时流量，不能直接读取计量设备的累积流量，虽可满足企业的监测需求，但对于大规模、远距离的实时监控不太适合。

4.基于RS-485的实时监控

在非农业取水国控监测点和省控监测点建设之前，部分有条件的市县已开始对取水实时监控进行探索性的建设（如安庆等市），与之前所建监测系统不同的是，此时已开始采用具有智能数据接口的流量计（RS-485/RS-232接口），如图4。此方法数据采集准确，精度高，稳定性好，但由于采用数据传输短信猫的方式，存在短信漏发及报错现象，最终导致实际应用效果欠佳。

图5　非农业取水监测系统结构示意图

5.基于业务应用的远程监测系统

由于已建监测系统在一些方面难以满足最严格水资源管理的要求。2012年安徽省启动了非农业取用水监测系统建设，在借鉴以往建设经验的基础上，充分利用现有的科技发展成果，切合水资源现代化管理的实际需求，设计出了可满足水务管理者业务工作需求的解决方案。

系统充分利用物联网、无线网络等先进技术，采用具有数字接口的智能流量计、无线遥测装置，实现了非农业取水的精确计量和实时监测。系统主要包括三部分：计量及监测部分、采集及应用存储部分、软件平台。通过实时方式监测各个取水点取水情况，并将实时水量信息通过GPRS/GSM无线网络传输至水资源中心服务器。实时自动采集传输系统结构如图5所示。

图4　基于RS-485的实时监控示意图

二、安徽省非农业取水监测发展趋势

1.远程智能维护

系统的正常运行是最严格水资源管理的基本保障和基本要求，非农业取水监测点具有站点分散、分布广泛的特点，且取水计量与在线监测设备维护技术含量高，需要专业的技术人员储备，若完全依靠人力排查保修和现场维护难以保证故障点的及时维护和监测系统的稳定运行，需要进行建立远程运行维护机制。

远程智能维护即开发设备运行监测模块，实现系统故障自动监测与甄别，软件问题可远程升级与修复，硬件设备问题及时上报就近维护人员，实现就近维护，从而提高维护的经济性和时效性。

2.水利大数据融合

最严格水资源管理制度是指取水、排水、水质等一系列系统性的管理，非农业取水监测是其中的重要组成部分，作为其中一个子系统，需与其他系统进行融合交互，随着水资源管理的不断发展，最终形成一个水资源大数据中心是最严格水资源管理的现实需要。因此非农业取水计量与监测前期建设需充分考虑未来发展的需要，为实现数据融汇、数据挖掘打下基础。

3.云灾备与云服务

监测数据的存储和管理一直是系统运行的关键要素，数据丢失往往会造成难以修复的灾难，因此数据的灾难备份是系统安全的重要环节。云灾备是远程异地数据备份技术，是为本地备份之外的一层保障，在本地系统出现灾难性损坏后，仍可通过异地备份数据进行恢复。

此外，由于大数据中心的管理运行需要高专人才保障，因此，系统管理模式逐渐由“建设+管理”过渡到“云服务”，利用云存储、云计算、数据挖掘等先进的科技技术，由专业的服务商统一管理和维护系统，确保系统可靠运行。