基于物联网的水源水质监测技术研究

杨小令，吴宸晖，韩 峰，孙 通，刘金涛，戚高晟，刘志雄

(1.扬州大学 水利与能源动力工程学院，江苏 扬州 225127；2.浙江水利水电学院 水利与环境工程学院，浙江 杭州 310018)

基于物联网的水源水质监测技术研究

杨小令1，吴宸晖1，韩 峰1，孙 通1，刘金涛1，戚高晟2，刘志雄2

(1.扬州大学 水利与能源动力工程学院，江苏 扬州 225127；2.浙江水利水电学院 水利与环境工程学院，浙江 杭州 310018)

针对我国城乡各级饮用水源现场监测的特点，采用物联网架构，实现了对不同理化传感器和生物毒性传感器的兼容，除能监测常规的水温、溶解氧、pH值、电导率和浊度这五个参数外，增加了紫外吸收、斑马鱼生物毒性和大型蚤生物毒性三种传感器.采集到的数据在云计算平台可对8种监测数据进行计算、分析、融合，并建立水质监测大数据库和分析预测模型，用户经授权可通过手机客户端实现远程实时监测，能有效地对水源水质进行监测和预警.

物联网；水源水质；监测

目前，饮用水源作为人类的基本需求[5]，其水质状况受到各种生产、生活污染的威胁，特大污染事故频频发生[5].而我国环境监测由多个职能部门管辖，一旦突发水污染事件，将会牵涉到水利、环保、交通、供水、城市建设和规划等多家部门，不同层级的政府和部门难以在第一时间做出一致的反应.国家虽颁布了水源水质监测标准，投入了大量资金，建设了成千上万的水质自动监测站[5]，但是监测效果依然很不满意.究其原因，主要有3个方面：(1)监测项目太少，绝大多数水质监测站只能自动监测水温、溶解氧、pH值、电导率、浊度5种水质参数，可以及时反映无机污染物，但对面广量大的有机污染物却无能为力；(2)监测设备价格高，都在十几万到上百万之间，很难普及到县级、乡级水源监测应用；(3)技术复杂，运行维护费用高，每个自动监测站，每年需要5万元以上，基层用不起.因此，研究经济适用的水源水质监测技术和仪器是关系广大人民群众生命安全的一件大事，是一项急迫任务.

1 功能需求分析

饮用水源地水质的监测一般分为理化监测和生物毒性监测两种方法.理化监测客观性强，重复性好，但是监测指标少，漏报率高；生物毒性监测广谱性好，综合性强，可以反映各种毒物的单独作用和联合作用，但是易受干扰，误报率高.所以，应将理化监测和生物毒性监测联合使用，优势互补，才能更及时、更准确地反映水源水质.

本文在针对我国城乡各级饮用水源的监测需求分析后认为其应具备以下基本功能.

(1)监测对象：需对饮用水源的水温、溶解氧、pH值、电导率、浊度、紫外吸收、斑马鱼生物毒性、大型蚤生物毒性8种参数进行监测.

(2)监测时效性：浮标采用间断工作，工作时间∶休眠时间为1∶11，在正常供电的情况下每隔30 min采集1次8种水质参数，一次充满可在连续阴雨的情况下连续工作8 d.

(3)监测数据处理：8种水质数据，经GPRS无线通讯模块发送到服务器，在云计算平台对数据进行计算、分析、融合，并建立水质监测大数据库和分析预测模型，一旦参数超标能及时预警，并能在手机客户端显示水质变化曲线图，比对每天的水质参数波动情况，能直观地分析所测水源的水质情况.

2 监测系统设计

本文基于上述功能需求分析，研究设计了基于物联网的水源水质监测技术，与自主研发设计的基于多波长的浊度和紫外吸收集成传感器、斑马鱼、大型蚤生物毒性传感器等8种水质传感器进行对接，实现一个水源水质监测自动测报系统，监测设备为浮标，并可通过手机客户端实时监测水源水质，对超出指标进行预警[4-6].

2.1 总体设计

基于物联网的水源水质监测系统分为感知层、网络层和应用层[7](见图1).

图1 系统总体设计图

2.2 关键技术

2.2.1 太阳能供电模块

该模块由单晶硅太阳能电池板、免维护铅酸电池和智能控制器组成(见图2).除具有过充、过放、电子短路、过载保护、防反接保护功能外，自主研发了低压提升电路，扩大了太阳能电池向铅酸电池充电的时段.铅酸电池一次充满可在连续阴雨的情况下连续工作8 d.如果连续阴雨>8 d，单片机管理的智能供电技术可以增加监测周期，最大限度地保证每天监测得到的水质数据数量.

图2 太阳能供电模块

2.2.2 水质自动检测设备

在8种水质传感器中，水温、溶解氧、pH值、电导率4种传感器因国产品牌传感器质量好、价格低，无需自己研发，直接选用上海仪电科学仪器股份公司的雷磁牌产品，型号分别为溶解氧电极DO-975(含水温电极)、pH电极E-201-C、电导电极DJS-1C.

浊度传感器和紫外吸收传感器都是光学传感器，二者原理(见图3)与结构相似度高，测量紫外吸收时必须扣除浊度的影响，因此可将二者集成为一体.测量时，依次打开635 nm红光光源、520 nm绿光光源、470 nm蓝光光源、254 nm紫外光源，根据4种波长的透射光与90°散射光的光强，可求出浊度和紫外吸光度.

图3 浊度与紫外吸收集成传感器原理图

斑马鱼生物毒性传感器是根据斑马鱼的生性设计的游泳行为监测装置(见图4).该装置上部设有白光照明灯模拟自然光，前侧面中部的红外LED发光二极管和后侧面中部的红外光敏二极管形成一道水平方向的线阵光栅栏.当斑马鱼垂直游泳时，会穿越线阵光栅栏，遮挡红外光束，光敏二极管阻值升高，输出高电平，产生一个脉冲.单片机收集1 min脉冲数，经存储、编码，发送给监测中心服务器.当斑马鱼中毒症状加重时，垂直游泳穿越光栅栏次数明显减少.

图4 遮光计数法原理图

大型蚤生物毒性传感器是根据大型蚤生物的趋光性设计的监测装置(见图5).上、下部两侧设置了一排LED白光照明灯，前后两侧面中部安装了红外LED发光二极管和红外光敏二极管形成交错的两道水平方向的线阵光栅栏.监测时，先打开下部白光照明灯，引诱大型蚤趋光向下运动，此时段单片机不计数；然后再打开上部白光照明灯，引诱大型蚤趋光向上运动，这段时间单片机计数.当大型蚤中毒症状加重时，趋光穿越光栅栏次数明显减少，可以用趋光性被抑制50%表示显著中毒.

2.2.3 安卓手机客户端与服务器交互

服务器侧架设了一套以HTTP请求为主要方式的API接口，满足GET和POST两种方式的请求，返回的数据格式是JSON.整套API采用MVC架构，业务层处理业务逻辑，用户层返回规格数据，控制层调度各请求.同时为保证数据安全性，会对各接口的请求参数通过MD5参数签名方式进行传递，保证请求参数的正确性、完整性及时效性.数据库采用MySQL，并对整个DAO层进行了封装，满足对各查询语句的增、删、改、查的需求(见图6)，实现表到对象实体的映射.主要实现的接口有：(1)登录验证；(2)分页取数据(水源地址、8种水质参数名)列表；(3)获取各参数的实时数据详情；(4)获取各参数7 d内的历史参数以折线图形式呈现反映参数波动情况.

图5 大型蚤趋光性监测装置

图6 APP界面

3 系统实现

在STM32单片机的控制下，浮标每隔30 min采集1次水温、溶解氧、pH值、电导率、浊度、紫外吸收、斑马鱼生物毒性、大型蚤生物毒性8种传感器的水质数据，经GPRS无线通讯模块发送到服务器，在云计算平台对数据进行计算、分析、融合，并建立水质监测大数据库和分析预测模型.若分析得出指标超出正常范围，系统能及时做出预警.用户经授权也可通过手机客户端实现远程实时监测，并能通过水质变化曲线图比对每天的水质参数波动情况，直观地分析所测水源的水质情况.太阳能物联网水质监测浮标由仪器舱①、生物毒性传感器舱②、理化传感器舱③、防护罩④组成(见图7).

为了保证生物毒性传感器模块在严寒和酷暑正常运行，可以增加大型太阳能浮箱.大型太阳能浮箱安装了300 W的大功率太阳能供电模块，向半导体加热制冷模块供电，使斑马鱼、大型蚤试验水槽处于20～30 ℃的水温[5]，实物设计(见图8).

图7 太阳能物联网水质监测浮标

图8 太阳能物联网水质监测浮标现场试用

太阳能物联网水质监测浮标已在江苏省扬州市仪征月塘水库投入试用，运行状况良好.同时，基于物联网的水源水质监测技术的应用，有效保障了饮用水源水质的长期洁净.

3 结 语

以物联网为基础，以大数据、云计算、GPRS、理化传感器、生物毒性传感器等为技术手段，设计出的我国城乡各级饮用水源监测需求的水源水质监测技术，可实现实时连续性动态监测，有效扩大了监测范围，将分散的监测站组合成网络，能更及时、更灵敏地发现水污染并进行预警，大幅度降低了漏报率和误报率；并能实现数据资源共享，在服务器将8种监测数据存储、处理、分析和融合，更易建立水质监测大数据库和分析预测模型.因此，该项技术能在水源水质监测实施过程中得到广泛应用，有效保障数亿公众饮水安全.

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WaterQualityMonitoringTechnologyBasedonInternetofThings

YANG Xiao-ling1, WU Chen-hui1, HAN Feng1, SUN Tong1, LIU Jin-tao1, QI Gao-sheng2, LIU Zhi-xiong2

(1.School of Hydraulic, Energy and Power Engineering, Yangzhou University, Yangzhou 225127, China; 2.College of Hydraulic and Environment Engineering, Zhejiang University of Water Resources and Electric Power, Hangzhou 310018, China)

In view of the characteristics of on-site monitoring of drinking water sources for all levels in urban and rural areas in China, the compatibility of different physical and chemical sensors and biological toxicity sensors is realized by using the Internet of Things structure. In addition to monitoring five parameters as the conventional water temperature, dissolved oxygen, pH, conductivity and turbidity, the UV absorption, zebrafish bio-toxicity and daphnia magna biological toxicity are used. The collected data is sent to the server by GPRS wireless communication module. Eight kinds of monitoring data are calculated, analyzed and integrated in the cloud computing platform, and a large database and analysis and forecasting model of water quality monitoring are established. The remotely real-time monitoring can be carried out by the authorized user with the mobile client. Early warning can be given once the data exceeding the normal ranges. This technology expands the scope of monitoring, which can effectively monitor the water quality, give early warning, and protect the water quality.

Internet of Things; water quality; monitoring

2017-07-11

“十二五”国家科技支撑计划项目(2012BAJ25B00)；浙江省自然科学基金资助项目(LY17D030001)

杨小令(1960-)，男，山东招远人，讲师，研究方向为水质监测、水下机器人.

10.3969/j.issn.2095-7092.2017.05.008

TV213

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1008-536X(2017)05-0032-04