智能传感器技术在水质监测中的应用

程 洋，马家林，李万林

（仪征市水利工程总队，江苏 扬州 211400）

0 引言

水质监测是保障水资源安全和环境可持续发展的重要手段之一。 随着全球人口的持续增长和工业化进程的加快，水资源所遭受的压力越来越大，水质问题日益突出， 人类健康和生态环境面临着严重威胁［1-2］。因此，如何准确监测和评估水质状况，及时发现和解决水污染问题， 成为水资源管理与可持续发展的迫切需求。然而，传统的水质监测方法通常需要人工采样、样品制备和实验室分析，不仅耗时、费力，而且采样频率较低、数据收集有滞后性，不利于及时发现和处理一些潜在的安全隐患［3-5］。 另外，离线采集样品的局限性也导致监测范围有限， 无法对大范围的水体进行全面监测。 传统的水质监测方法已无法达到当前社会对水环境监控精度的要求。

近年来， 智能传感器技术的发展为数据分析行业带来了新的机遇和挑战。 智能传感器技术不仅能够实时、连续地进行水质监测，还能保障数据的精准度。 随着微电子、通信和计算机技术的进步，智能传感器技术还可以实现在线监测、 数据的自动采集和处理、远程通信和数据共享等功能［6］。这种技术不仅能够提高监测的时效性和准确性， 还能够实现大规模的群体监测和远程遥控，为项目研究提供更全面、精准的数据支持［7-8］。 本文试结合应用实践，探讨智能传感器技术在水质监测领域的应用和发展前景，以期为智能传感器技术的广泛应用提供参考。

1 智能传感器技术概述

1.1 智能传感器技术基本原理

智能传感器技术是一种集成感知、 处理和通信功能的智能化技术，具有实时感知和数据采集、自动化和自适应性、数据处理和上报、网络互联和远程控制、多参数测量和集成等特点。 它的核心原理是将传感器与微处理器结合起来，从而实现传感器的智能化和自动化。 传统传感器主要负责采集环境信号（如温度、湿度和压力等），然后将这些信号转换为电信号或模拟信号，直接输出。而智能传感器在采集信号后，可以通过内部的微处理器对传感器信号进行处理和分析，实现数据的预处理、特征提取和决策判断等，还可以通过自学习、模型建立和算法调整等方法，实现对环境参数的自动监测和识别。 智能传感器技术的基本工作原理如图1 所示。

图1 智能传感器技术的基本工作原理示意图Fig.1 Schematic diagram of basic working principle of intelligent sensor technology

1.2 智能传感器系统组成和种类

一个典型的智能传感器系统通常由传感器模块、信号处理单元、存储单元、通信接口和电源模块等组成。传感器模块用于采集环境信号；信号处理单元负责对采集的信号进行处理和分析， 并生成可用的数据；存储单元用于存储处理后的数据，以备后续的应用和分析； 通信接口用于与外部系统进行数据交互和通信；电源模块为智能传感器提供用电。

常见的智能传感器包括温度传感器、 湿度传感器、光学传感器、压力传感器、电流传感器、流量传感器等，应用领域包括智能家居、环境、化学、通信、工业、医疗等。 除了基本的物理量传感器外，还有化学传感器、生物传感器等特殊类型的传感器，其应用领域包括环境污染监测、食品安全检测、化学工业等。

1.3 智能传感器技术在水质监测中的优势

智能传感器技术的主要目标是实现准确的参数测量和数据采集， 提供智能化的实时监测和控制功能。在水质监测中，它可以提高监测数据的精准性和实时性，加强对水体污染的预警能力，还能对所收集数据进行智能分析。 其具体优势主要体现在以下5个方面。

（1）实时监测及共享。智能传感器内部集成了微处理器，可以对所采集的数据进行实时处理和分析，并通过无线或有线的方式与其他设备或系统进行实时通信，能够实时查看水体中一些关键指标的数值，如pH 值、含氧量、温度等。 同时，智能传感器还可以通过网络技术向多个平台实时传输监测数据， 与多方进行共享和交流， 有助于加强水环境保护的联合治理。

（2） 大规模部署。 无线传感器网络（Wireless Sensor Networks，简称WSN）是一项通过无线通信技术把数以万计的传感器节点以自由式进行组织与结合而形成的网络形式， 是智能传感器大规模部署的关键技术之一。WSN 利用无线通信技术将大量的智能传感器节点连接起来， 形成一个覆盖范围广泛的传感器网络。 传感器节点之间可以进行数据交互和协同，实现分布式的监测和控制。同时，WSN 内置的自组织网络技术允许智能传感器节点自动组织成一个网络结构，无需人工干预，每个传感器节点都可以通过自组织算法找到最佳的通信路径和网络拓扑结构，实现传感器网络的自动配置和管理。该技术使得智能传感器网络具有高度灵活性和可扩展性，可实现百万数量级的节点布置。

（3）数据精准性。智能传感器的自动校准技术可以减小传感器本身的误差， 从而提高监测结果的准确性。 智能传感器的自动校准通常包括零位偏移校准、增益校准、非线性校正等。它还采用滤波技术、数据平滑算法、噪声滤除算法、线性化补偿算法和动态校正算法等信号优化技术， 减小不利环境对信号输出的影响。同时，传感器内置的数据融合技术还可对多个传感器的数据进行相互校准和融合， 从而得到更准确的数据结果。 所以，应用智能传感器，有助于管理者更好地了解水体的真实情况、 把握水污染动态，并为水资源管理的相关决策提供科学依据。

（4） 功耗低。 智能传感器通过采用低功耗的元件， 优化电源管理电路和时钟系统， 降低了自身功耗；采用低功耗的通信协议，可在传感器间实现可靠的通信，并在必要时刻自动进入睡眠状态，以减少功耗。它还采用低功耗智能工作模式，在需要时可立即响应，非需要时则保持低功耗状态。 此外，智能传感器中的能量收集和管理技术还可以从环境中收集太阳能、振动能、热能等额外能量以供使用。 它所采用的智能算法也可以优化数据处理和决策过程， 从而减少功耗。

（5）高效预警与应急响应。智能传感器通过使用高效的数据分析算法和模型， 可以根据预设的规则和警戒值对数据进行实时分析。一旦发现异常情况，其内部集成的预警系统可以触发相应的预警和应急响应措施，如发出警报声音、信息通知等。同时，通过智能算法和模型可以进行更深入的数据分析、识别，预测潜在的问题，以保障人员安全，减少损失。

2 误差修正能力分析

2.1 环境影响分析

水质即水体质量，是指水体物理、化学和生物的特性及其组成状况。 评价水环境质量的指标主要包括：溶解氧、pH 值、浊度、营养盐（比如氨氮、硝酸盐和磷酸盐）、重金属、有机化合物和微生物等。智能传感器拥有自适应学习功能， 能够对复杂的水环境进行实时感知和学习，自动调整监测参数，提高对复杂溶液监测的准确性。

为研究智能传感器对水环境的误差修正能力，选用3 台普通传感器和3 台智能传感器分别对浊度为5 NTU、溶解氧为12 mg／L、pH 值为7.5 同一标准溶液采样（采样间隔时间为1 h），分析2 种传感器的采样误差。 试验时，先用普通传感器和智能传感器分别采集统计100 组浊度、溶解氧、pH 值数据，形成数据库，再将采集的数据分别与溶液标准比较，求得采样值的相对误差，并绘制相应误差波动曲线。 其中，2 种传感器采集浊度数据的相对误差如图2 所示。

图2 智能传感器和普通传感器水体浊度采样误差对比图Fig.2 Comparison of turbidity sampling error of intelligent sensor and ordinary sensor

由图2 可知， 普通传感器的采样误差波动较大，相对误差范围为-5.5%～5.5%；智能传感器的采样误差波动较平稳。 这是由于智能传感器可剔除约91.25%的干扰信号，使采样结果更加接近真实值。

2.2 水温影响分析

水体温度会影响水中不同杂质或离子的浓度（温度越高，分子动能越大），进而会影响水体的吸光程度。 智能传感器可通过参比电极技术、内置算法、温度补偿模型等方式对不同温度水体的监测数据进行修正，确保监测数据的准确性和可靠性。为了研究智能传感器对水体温度因素的误差修正能力， 笔者选用3 台普通传感器和3 台智能传感器分别对同一标准溶液在不同水温下的溶氧量进行检测。试验时，水温变化范围为0～30 ℃，每小时增加5 ℃，每隔1 min 收集一次数据（因0 ℃水为冰水混合物，没有检测意义，实际操作时，开始采样温度为3～5 ℃），若出现异常数据，进行加测。 试验共收集数据420 组，其中60 组数据为加测数据。将每组数据的平均值与标准值对比，绘制相应数据曲线，如图3 所示。

图3 智能传感器和普通传感器在不同水温条件下水体溶氧量采集对比图Fig.3 Comparison of collection of dissolved oxygen by intelligent sensor and ordinary sensor of different water temperature

由图3 可知，对于普通传感器，水温在0～15 ℃时，采样值与标准值较为接近；水温在15～30 ℃时，采样值与标准值偏差较大，最大相对误差达15.1%。智能传感器的采样数据均与标准值较为接近， 最大相对误差仅为0.27%。

2.3 水中油与浊度的影响分析

在水中油浓度为5 mg／L、10 mg／L、15 mg／L、20 mg／L 标准溶液（200 ml）中分别加入200 ml 浊度值为0、10、20、30 的标准溶液， 配置成16 组不同的检测溶液， 选用3 台普通传感器和3 台智能传感器分别对16 种溶液中的水中油进行检测，检测结果如表1 所示。

表1 不同浊度溶液中水中油检测结果Tab.1 Test results of oil in water of different turbidity solutions

由表1 可知，在低浊度影响下，普通传感器和智能传感器检测的水中油浓度均与标准值接近， 即2种传感器均对水中油指标有较好的检测结果。 随着溶液浊度增大，尤其是浊度值为20 和30 时，普通传感器检测的水中油浓度与标准值偏差较大， 而智能传感器仍能够较为精准地检测水中油浓度。

3 智能传感器技术应用面临的挑战和发展前景

3.1 智能传感器技术应用面临的技术挑战

3.1.1 数据格式和信息模型标准化

智能传感器转换的信号需要在各种应用平台中进行解释和使用。 由于不同的智能传感器厂商和应用场景可能使用不同的数据格式和信息模型， 所以增加了数据的解析和集成难度。 为了实现智能传感器技术的标准化和互操作性， 需要制订统一的数据格式和信息模型标准， 以便不同智能传感器和应用平台之间可以有效地共享和解析数据。

3.1.2 安全和隐私保护

智能传感器应用中涉及大量的敏感数据和信息，如群体数据、环境监测数据等。 数据的安全性和隐私问题是智能传感器技术的一个重要挑战。 为了保护数据的机密性和完整性， 智能传感器需要采用先进的加密技术和安全协议。此外，需要确保只有被授权人员访问和使用智能传感器采集的数据。 对于隐私问题，需制订相应的隐私保护政策和控制措施。

3.1.3 开放平台和集成环境

智能传感器通常需要与其他设备、 系统进行集成和交互，因此需要具备开放的接口标准，包括制订统一的接口协议、数据格式、通信协议等。 智能传感器厂商应支持和参与相关的标准化组织和论坛，参与制订智能传感器的相关开放标准和规范。 通过与其他厂商和利益相关方的合作， 共同制订和推动智能传感器的开放平台和集成环境标准化， 以促进行业的发展和创新。

3.2 技术发展方向

智能传感器技术未来的发展方向主要包括以下几方面。（1）多参数集成测量方向。智能传感器可将各种水质参数集成到一个设备中， 实现多参数的同时测量， 可减少智能传感器数量和设备的复杂度。（2）高精度和高灵敏度测量方向。未来的智能传感器可进一步提高测量的精度和灵敏度， 以满足对水质更加精细和准确的监测需求。（3）网络互联和云计算方向。智能传感器可更广泛地与网络、云计算系统进行互联，实现远程监测和远程控制，促进多个站点之间的数据共享和智能化管理。（4）可持续能源和绿色设计方向。 智能传感器可继续朝着低功耗和可持续能源的方向发展，采用太阳能、热能或动能等可再生能源进行供电，做到生态节能和绿色环保。 （5）大数据网络构建方面。 智能传感器可进行多维多类别数据存储和判别，为水环境管控提供依据。智能传感器技术的发展将进一步推动其在水环境保护中的应用和创新，为水资源管理、水污染监测和水生态保护提供更加智能化、高效和可持续的解决方案。

4 结语

综上所述， 智能传感器技术在水环境保护中具有较为广阔的应用前景。首先，该技术能够实时采集和监测水质参数，通过内置的数据处理和分析功能，提供快速和准确的数据反馈， 大大提高水质监测的时效性和数据准确性。其次，智能传感器技术的应用使得水质监测更具高效性， 能够大大减少监测和响应时间，以便有关部门对紧急情况进行及时处置，从而保障水体的安全和健康。此外，智能传感器技术通过自动化的数据采集和处理， 减少了人工操作和实验室分析所需的时间和资源。 这种成本效益的优势使智能传感器技术在大规模水质监测和长期监测方面有重要价值。然而，智能传感器技术在水质监测中仍面临一些挑战。如传感器的操作标准化、数据安全性、能源管理和长期稳定性等。但通过不断的研究和创新， 相信智能传感器技术将在水质监测领域发挥更为重要的作用， 为保障水资源安全和环境可持续发展作出更大的贡献。