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基于物联网与传感器技术的江河水质污染大数据监测系统研究

2022-09-02

中国资源综合利用 2022年8期
关键词:江河水质联网

余 谦

(湖南汽车工程职业学院,湖南 株洲 412001)

近年来,信息技术与多学科的交叉及应用研究逐渐成为科研工作的主流方向。2018年2月,湖南省人民政府办公厅印发了《统筹推进“一湖四水”生态环境综合整治总体方案(2018—2020年)》,明确指出湖南省将系统推进十二大工程,对境内水资源污染进行全面治理,尤其强调要加强科技治水。在此背景下,水质污染与监测领域的相关信息化研究更加应当深入开展。

在互联网+的大潮下,物联网、传感器与大数据等技术开始被深入研究与广泛应用。随着传感器及物联网的不断发展、数据的不断累积、数据挖掘技术水平的不断提高,大数据技术已逐渐开始展现出其非凡的洞察力与决策判断力。也可以说,物联网技术、大数据技术是人类社会各个领域逐渐互联网化后的必然产物。2019年,中国成功实现5G网络及技术的商业化运营,目前,物联网+传感器+大数据分析的复合型技术已经在各个领域全面铺开。在江河水质污染监测中,往往需要对水体的温度、重金属含量、有机物含量等有关参数进行测量,因此需要高可靠性的针对江河水质各种污染物进行监测的传感模块,在获取数据后,还需要针对不同特征的监测数据,利用现有模型,实现合理决策。另外,构建合理的数据库结构,也是后续系统可以进行二次开发、升级的客观要求。

基于以上原因,本研究构建一套基于物联网与传感器技术的江河水质污染大数据监测系统。该系统的主体框架为:利用传感器模块,收集江河水质污染情况,将数据通过物联网传输至数据库,利用模型分析当前污染状况,并做出合理决策。

1 国内外研究现状

目前,生态、环境领域的大数据研究已经成为国外研究机构、研究人员的热点研究方向。近年来,随着全球生态、环境相关数据的累积,基于这些数据的分析也逐渐成为重要的研究内容。2021年的诺贝尔物理学奖颁给了真锅淑郎和克劳斯·哈塞尔曼,以表彰他们在“地球气候的物理建模,量化可变性并可靠地预测全球变暖”上所做出的杰出贡献,更是表明当前科学界对于环境、自然研究的日益重视。

近年来,中国学者在遥感、应急防控等环境研究领域均做出了重要贡献,大量研究成果相继涌现。通过检索知网文献数据可知,以“水”“环境”为检索关键词,2011—2020年,相关论文一直维持3 500篇以上的较高数量,具体情况如图1所示。从图1可以看出,2011—2020年,以水资源或水环境为对象的研究一直是学术界的热点研究方向。

图1 知网文献数量的年度变化趋势(关键词“水”“环境”)

从项目资助角度分析,以“水”“环境”为检索关键词,2011—2020年,国家自然科学基金资助3 457篇,占总体的53.22%。由此可以看出,作为环境类的基础学科,研究的基金来源依然以国家投入为主。

2 系统实现的技术路线

基于物联网与传感器技术的江河水质污染大数据监测系统组成复杂,其涉及诸多核心技术,必须把握重点,明确该系统实现的技术路线。一是如何获取数据,二是如何应用和分析数据,三是如何实现数据可视化应用。

2.1 整体框架

江河水质污染大数据监测系统组成如图2所示,该系统由传感器感知层、物联网与数据传输通道、数据云存储层、模型与决策层、用户界面(UI)组成,系统还具有应用程序编程接口(API),能对功能进行外部调用及扩展。

图2 江河水质污染大数据监测系统组成

2.2 感知层组成

感知层是江河水质污染大数据监测系统的最前端结构。感知层由传感器组成,目前,可用于江河水质污染监测的传感器主要取决于需要监测的数据类型。依据《地表水环境质量标准》(GB 3838—2002)的规定,为满足地表水各类使用功能和生态环境质量要求,将监测项目分为基本项目、集中式生活饮用水地表水源地补充项目和集中式生活饮用水地表水源地特定项目三类。基本项目包括水温、pH、溶解氧、高锰酸盐指数、化学需氧量、五日生化需氧量、氨氮、总氮(湖、库)、总磷、铜、锌、硒、砷、汞、镉、铅、铬(+6价)、氟化物、氰化物、硫化物、挥发酚、石油类、阴离子表面活性剂和粪大肠菌群。集中式生活饮用水地表水源地补充项目包括硫酸盐、氯化物、硝酸盐、铁和锰。集中式生活饮用水地表水源地特定项目包括三氯甲烷、四氯化碳、三溴甲烷、二氯甲烷、六氯丁二烯、苯乙烯、甲醛、乙醛、丙烯醛和三氯乙醛等。从监测项目来看,市场上均有对应的传感器,可根据所需要的精度及应用环境进行选择。传感器综合控制系统采用微控制单元(MCU)进行主控,目前,国内多家厂商推出的MCU已经可以满足相关需求,实现系统的国产化生产。

2.3 物联网与数据传输通道

物联网与数据传输通道利用目前较为成熟的物联网传输技术及通信技术构建。如图3所示,物联网与数据传输通道的主要结构可分为两部分。一是数据采集前端多传感器分布式联网采集系统。数据采集模块的数据收发利用无线方式。由于河流水文情况复杂,该部分采用窄带无线通信技术,可选择ZigBee等通信协议及模块,进行蜂窝式组网。二是数据收发中继。数据收发中继将每隔一段距离的数据采集模块所采集的数据进行整合、降噪,并将数据发送至主机。该部分与下位机的通信采用与数据采集前端相同的通信模块。该部分与主机的通信采用宽带无线通信技术,可选择4G、5G通信模块。利用物联网与数据传输通道,可实现从面到点的精确双向控制,对每个具备特殊标识符(ID)的主、从通信模块的数据、状态进行监控。

图3 物联网与数据传输通道的拓扑结构

2.4 数据库云存储结构

系统数据库部署于云服务器中,主要存储监测流域的关键水质数据以及与水质数据相关的其他数据。具体数据种类可根据本地区监测需求及国家标准灵活制定。数据库预留扩展空间,方便后期增加数据种类。

2.5 模型与决策层

从功能来看,模型库存储对应的对策模型,数据库与模型库匹配后,利用对应的策略,为下一步行动提供决策支持。当数据突破阈值时,系统还可以根据模型进行预警。

2.6 用户界面与API接口

用户界面可以适配各种终端,为操作人员与决策人员提供可视化的数据呈现方式。可根据需求,开发远程桌面、指挥大屏、移动终端应用程序(APP)等不同类型的用户界面。API接口可根据系统下一步需求进行扩展,如对系统进行二次开发、数据跨平台调用等,为系统对接智慧化城市管理预留空间。

3 结语

大数据是一种新兴的信息技术,利用大数据进行江河水质污染监测是大势所趋。目前,物联网、传感器等技术已经能够支撑江河水质污染大数据监测系统的研究与应用。本文结合相关技术的研究背景,基于物联网与传感器技术,提出了江河水质污染大数据监测系统实现的技术路线。未来,要以系统框架为基础,对系统进行工程化实现,并根据使用情况进行迭代,开发出符合实际需求的最终产品。

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