基于大数据的水质集散化监测系统的研究

张泽鹏 张云 张志

摘  要：随着当今科技的发展，很多“大数据”的产物应运而生。在当今注重环境保护的国策下，做好水质监测工作并对水质监测系统进行转型显得更加重要。该系统将传统水质监测系统向快捷且精准的方向转化，同时构建大数据平台，采用集散化监测系统对不同地域的水质进行监测，并将所捕获的数据进行平台化的管理和分析，以提高水质监测工作的精准性和针对性。该文将对该装置的组成、构件特点、运行原理、实际应用及预期成果进行介绍，并从较为客观的角度评价该项目方案的可行性。

关键词：自主控制系统  光线检测  实时监测  大数据管理  集散化  移动式

中图分类号：X84                                    文献标识码：A                          文章编号：1672-3791（2019）04（b）-0011-02

近几年来，水环境遭到了严重破坏，在国家加强环境治理的政策下，水环境的治理工作变得尤为重要，而水质监测在水环境治理的工作中有着直接且关键性的作用。只有水质监测工作高效率且严谨地进行，我国水环境治理才能有时间和数据上的保证，我们的健康也能得到一定程度的保证。“基于大数据的水质集散化监测系统”的想法便由此而来。

不同于传统的水质监测系统，“基于大数据的水质集散化监测系统”利用了大数据技术和光线检测的方法，一定程度上提高了监测效率和精准度，移动式监测模式也减少了人力和时间的消耗，提高了系统的针对性。该文将就“基于大数据的水质集散化监测系统”的组成、工作原理、应用和预期成果进行简要介绍，以供参考。

1  系统的详细介绍

1.1 系统的总体设计

系统由水漂浮平台、水监测支架两大部分组成，其中内部构造还包括第一光线监测模块、第二光线监测模块、定位模块、处理器模块、无线通信模块、抽水装置、水质监测模块部分。

1.2 系统的构件及特点

1.2.1 水漂浮平台

该平台通过锚链连接有锚，所述锚链缠绕在水漂浮平台上的卷筒上，其上还设置有卷筒转动驱动装置，以方便全方位移动进行监测。该平台为其他构件提供了在水上工作的漂浮条件和平台，有利于其他构件的固定和运作。

1.2.2 水质监测支架

水质监测支架包括支撑柱和旋转杆，其中支撑柱竖直设置在水漂浮平台上，旋转杆的一端连接着支撑柱顶部，保证能够绕连接点进行万向旋转。其另一端设有第一光线检测模块，所述第一光线监测模块通过所述旋转杆的旋转进出水体。可见，该水质监测支架在整个系统中主要起固定和连接各个部件的作用。

1.2.3 第一、第二光线监测模块

第一、第二光线监测模块运用了多通道数字光线传感器的性质，具有监测紫外光、可见光、红外光的能力，因此在直射阳光的监测环境下性能尤为卓越。其中第一光线监测模块与水质监测支架上的旋转杆相连，在旋转杆旋转时对水体内的水质进行监测。第二光线监测模块则位于水漂浮台上，设置于水体外，用于在外监测数据。这种光线监测模块不仅可以利用光线传播测量来提高监测效率，还在光谱监测范围内提高了测量的准确性。

1.2.4 定位模块

定位模块主要运用了卫星监测系统，安装在水漂浮平台上，该模块运用GPS系统对水漂浮平台进行实时定位，并将定位信息以数据形式传送给操作人和处理器，以进行后期控制其他装置运行的操作。

1.2.5 处理器模块

该处理模块用于接收第一、第二光线监测模块、水质检测模块的监测数据，对所接受数据进行系统分析和处理，并将所接收数据传输至其他装置，进行后期的控制和其他装置的运行。信息处理完毕后，处理器将根据定位模块的定位数据进行水区域的目标锁定，然后控制抽水装置的进行。該处理器模块可对所接受数据进行及时且针对性的反应。

1.2.6 无线通信模块

无线通信模块主要利用互联网传输数据的快捷性和共享性，将处理器中所接收数据无线传输至其他装置中。一定程度上提高了信息传递的速度和便捷性。

1.2.7 抽水装置和水质监测模块

该抽水装置设置在水漂浮平台上，用于抽取锁定区域内的水样，并将水体中的水注入水收集装置中，所述水收集装置内设有水质监测模块，将对水体中污染物的种类、各类污染物浓度及变化以及水质状况进行及时的监测，并将数据传送至处理器中进行处理和统计。

1.3 系统的工作原理

（1）可移动式监测。

该系统设有水漂浮平台，所述水漂浮平台通过锚链连接有锚，所述锚链缠绕在所述水漂浮平台上的卷筒上，可通过该平台上所设置的卷筒转动驱动装置进行系统位置的移动，使得监测装置系统能在一定范围内自由移动，进行大范围水域的水体监测，省去了传统人工水质监测工作因监测环境受限而带来的麻烦。

（2）可自主运行系统。

设置在旋转杆进行水体内部数据监测的第一光线模块和水漂浮平台上进行水体外数据监测的第二光线模块，将自主进行数据的捕捉，并通过水质监测模块进行水质监测。随后自主将所捕捉的数据传送到处理器中，在处理器中运用大数据技术将所接受数据信息进行平台化的统一分析与整理后，将启用定位模块的定位系统进行区域性水体范围锁定，并根据数据显示控制抽水装置的运行。其中，处理器模块中所接受的数据也会自主通过无线通信模块传输到其他的装置中。

（3）大数据统计。

监测系统将分为各个单元，每一个监测系统位于不同的水域，检测完毕后，将会把各单元数据进行平台化整合。不同于传统遥控数据处理的方式，大数据时代的遥测数据处理可在高效率的数据整合下一定程度地扩大测量范围。

1.4 系统的实际应用

由于水资源关系到人类和生物的生存问题，又是环境改善的基础，因此对于水质的及时监测和处理显得非常重要且急迫。由此，“基于大数据的水质集散化监测系统”在现在和未来都有着很大的发展前景。

该系统可应用于工厂排污渠道、水库、公园、湖泊等地方进行水质监测。其中，可该本系统的各个单元分放在不同工厂的排污系统中，进行实时性且精准性的排污水质的检测与监测，并能够及时反映工厂的排污程度是否满足标准，有利于管理工厂的排污系统。

分放在各大水库的单元则可以对全国不同地域的居民饮用水水质进行监测，此数据的实时统计有利于掌控居民饮用水的水质状况，还有利于对突发水质变化进行及时的发现和处理。

另外，分放在公园及湖泊中的监测单元则可以对大面积的水域进行监测，合理利用大数据技术，构建数据平台，将数据集散化处理，有利于分析水质变化及趋势，方便对自然生态下的水质进行监管和维护。

2  设计研究方案

2.1 设计目标

该文设计的系统主要用于对不同水域的水体进行水质检测和监测。以实现监测工作的自动化，从监测区域的自由化开始，再实现监测工作的自主化，以及数据处理的智能化和系统化。利用现有技术，提高水质监测系统的水平。

2.2 研究方法

该项目先提出理论构架和原理，再建立简要模型进行实际实验。通过对该系统的不断调试和更新，并与传统监测方式下的数据进行比对，逐渐调整并完善该系统的监测工作，并修正其工作的稳定性。

2.3 实验方案及其可行性

（1）实验方案。

采用材质较为轻便但稳定的物质作为水漂浮平台，该平台由锚链与锚连接，底部和侧面设有卷筒驱动装置保证系统的移动性。以上构件由于需要长期处于水环境下，应考虑使用寿命问题。第一第二光线监测模块则基于光线跟踪原理，将其原理运用到现实中的碰撞监测技术中，利用不同光线与水体中不同物质的碰撞频率不同，监测水体中的各物质及其浓度。将第一第二光线监测模块分别固定在水体内外，将处理器和无线通信模块固定水漂浮平台上，其中，处理器与水漂浮平台下的抽水装置和水收集装置相连接，以方便操控其运行。无线通信模块位于顶部，以便与其他装置进行无障碍数据传输。

（2）方案可行性。

基于目前已有的水质监测技术以及大数据技术，该方案可以通过计算机语言编辑一个算法，让所构建系统有一套基于传统人工监测技术的监测方法，并可构建一个平台来统一显示数据及其变化趋势。在目前物理与化学的研究基础上，设计的移动式监测方法和光线监测的方法有着理论知识的保障。总体而言，该系统可以高效、自主且较为稳定地运行。

2.4 系统运行的预期成果

“基于大数据的空气质量集散化监测系统”将广泛应用到各领域的水环境中，从人们的饮用水到生态水环境，对不同水质进行实时监控，并反映给相关人员进行水质控制和调整，以及对突发情况的及时发现和处理。数据统计的显示平台将更直观且客观地向相关人员提供水质信息和变化，方便使用人员获取信息并采取及时反应。并且该系统将大面积覆盖水环境，减少传统监测方式的人力及时间的投入。

2.5 设计创新点

该系统的创新点主要体现在其可移动性、利用光线监测技术进行监测以及利用大数据技术进行数据分析管理几方面。

其中，为达到可移动性，该装置设有卷筒驱动装置和定位系统，通过人工对于水域目标的锁定，控制该系统向目标点位的移动来进行针对性的水质监测。

光线监测技术则基于當今物理学中不同光线与水中不同物质碰撞的频率不同，来监测水质中存在的不同物质及其含量。

利用大数据技术进行数据的平台化分析和管理的创新点，充分将系统数据集散化，运用并行计算、分布式计算以及云计算相结合的方法，通过网络连接各个分系统，运用多台处理器对数据进行并行运算和处理，提高信息处理的效率并平衡一台处理器处理信息时的负荷。对数据进行分析管理后，将其放入虚拟的云平台上进行统一的管理，具有一定的灵活性和可靠性。

3  成果分析

该系统进行试用测验后，在短时间内便得出了区域性水域的水质情况及较短时间内的变化及趋势。测验中，系统的结构和数据测量方面也具有一定的稳定性。测验后，系统展示的监测数据具有比传统人力监测系统更强的可观性和系统性，为使用者根据数据结果采取相应的应对措施带来便捷。

4  结语

在当今大数据时代的不断发展下，新型技术不断衍生而出，望该文所介绍的实用新型系统能够较好地利用当今新型技术，对传统水质监测系统进行改进和转型，高效且精准地进行水质检测与监测工作。

参考文献

[1] 陈志毅.大数据技术在遥测数据处理中的应用展望[J].中国管理信息化，2019，22（5）：156-157.

[2] 王岩峰，许晓鸣，许晓音，等.集散化模型在计算机信息系统中的应用[J].基础自动化，1995（2）：57-60.