基于物联网的智能水质监测系统应用研究

葛 秋

(辽宁省河库管理服务中心(辽宁省水文局)，沈阳 110003)

0 引 言

在过去的几十年里，观音阁水库周围的水域受到不同程度的污染。彻底消除污染似乎是一个难以完成的任务，但在污染发生时限制其影响是完全可能的。文章的主要目的是设计一种监测水域质量的方法，以帮助水库利用物联网和遥感技术控制水污染。

智能水质监测系统将使用RS技术测量以下水质参数进行分析：潜在氢(pH)、氧化还原电位(ORP)、电导率和温度。在监测这些参数时，人们认为应该得到一组稳定的结果。因此，一系列连续的异常测量将表明水污染物的状态，用户将在物联网技术的帮助下达到这一目的，如短时间内的异常读数，将被记录，但不作为警报处理。因此，随着这一监测方法的成功实施，利用多个监测站的完全实现的系统可以实现水污染预警系统[1]。

1 物联网

物联网(IOT)是一个革命性的新概念，它有可能将研究的任何领域智能化。未来，机器与其他机器进行通信，并根据收集到的数据做出决策，完全独立于最终用户。

每一项发明都是从一个简单的想法开始的，这就是定义历史所需要的全部。计算机的发明者艾伦·图灵谈到了机器有传感器，人类教机器，我们今天称之为人工智能(AI)。然后出现了万维网，公众可以获得的信息流，而这正是实现特斯拉斯预测所缺少的。“物联网”这个词是凯文·阿什顿在1999年发明的，因为它将传感器的概念与互联网联系起来[2]。也许很难看出物联网的重要性，但每一项进步都是为了让日常工作更简单、更安全[3]。

2 水库水质监测方法

2.1 观音阁水库

文章选取观音阁水库作为研究对象，观音阁水库工程位于辽宁省太子河流域本溪县境内，是辽宁省利用外资修建的大型水利工程项目之一，水库于1995年9月竣工。水库库区水面有62 km2，最大库容量21.68亿m3，控制流域面积为2795km2，观音阁水库具有供水、发电和防洪的综合效益。

2.2 监测步骤

1)第一项任务，也是一项非常重要的任务，是确定哪些水参数可以为水污染提供密切的指示。另一方面，这些参数提供的关于流域实际污染程度的信息非常少。因此，分析将考虑集合参数行为，以生成有效的输出，该输出要么被污染要么未被污染。

2)第二步是选择将提供有用数据的区域设置。所涉区域应该是易受某些化学波动的影响，因为在清洁、未受影响的水域上进行数据读取会产生已知的结果。

3)第三个障碍是哪种形式的数据记录将产生可接受的格式。FTP解决方案最初是在本地网络上开发的，但是没有本地互联网服务提供商的干预，这似乎是最不方便的选择。云服务器也被认为是一种直观、更持久的解决方案。关于这个问题的工作仍在进行中。接下来，由于设备有SD存储选项，数据记录最终是在硬件上以文本格式完成的，几乎任何应用程序都可以轻松读取。

4)最后一步是确定一种可接受的、熟练的和准确的分析形式。由于流域中含有大量的未知物质，这些未知物质将很快在化学上改变被测物的性质。这反过来又会出现错误的读数。如前所述，一个测量参数的变化可能并不表明海水实际上存在污染物。集体衡量的结果必须在一段时间内保持一致，才能被视为可能的威胁。此外，为了克服这一障碍，必须以神经网络模型的方式设计智能分析系统。

3 参数选择

3.1 温度

重要的是记录温度和其他参数，因为这将有助于对被测参数进行行为分析。根据温度关系理论，pH值和电导率在温度变化较大时会产生不良影响。

3.2 pH值

溶液的pH值是溶液酸碱度的量度。pH标度为对数标度，范围为0-14，中性点为7。高于7的值表示碱性溶液，低于7的值表示酸性溶液。大多数水生生物喜欢pH值在6.5-9.0之间。在这个范围之外的任何流域生态系统都是致命的。极端的pH值也会增加元素和化合物的溶解度，使它们有毒，因此更有可能被流域生物吸收。此外，温度与pH成反比关系，即随着温度升高，pH值降低，反之亦然。

3.3 氧化还原电位(ORP)

氧化还原电位是溶液氧化能力的量度。简单地说，它可以被描述为解决方案自我净化能力的潜力。较高的ORP值表明存在更多的氧化剂。同样，较低的ORP意味着存在更多的还原剂。

据了解，水生生物的典型良好值应在100 mV至200 mV附近。任何超出这些限制的东西都是要调查的。同样的道理也适用于ORP水平非常高的自来水，由于使用了氯等消毒剂，其ORP水平通常高达600mV。任何超出这个范围的东西都应该被调查。

3.4 电导率

电导率表示溶液的离子强度。换言之，这是一种解决方案的导电能力，其典型测量单位为微西门子每厘米(uS/cm)。随着水中溶解离子的增加，电导率增加。因此，自来水的导电率明显较低，约为100 uS/cm。电导率值的任何进一步增加都可能表明受到污染的水，例如下水道泄漏或化学废物涌入水中。

此外，电导率与盐度直接相关，即随着盐度的升高，电导率提高。超出最佳水平的导电率值表明可能存在负面情况。温度与电导率成正比关系。一般认为温导关系是线性的，偏差为2%/℃。

4 监测系统结构

这个项目背后的主要概念可以在一个简单的框图中描述，如图1所示，图2显示了传感器和微控制器板的设置。整个系统由传感器、模数转换器(ADC)、微控制器、SD存储器和GSM模块组成。

采集的数据可以通过SD卡存储在船上，也可以发送到文件传输协议(FTP)服务器或云服务器。在本项目中，使用云服务器和本地机器进行数据分析。

此外，由于预计部署时间将持续数月甚至数年，因此节能势在必行。为了实现这一点，系统设计采用了睡眠模式，即在连续读取1h后，系统将获得15min的睡眠时间。为了进一步延长电池寿命，所有空闲模块都被设置为关闭模式。例如，当一个SD卡操作完成时，SD模块将关闭。GSM和串行通信也实现了这一点。此外，还设置了警报，以通知用户某些情况，如电池寿命和进度报告。

图1 系统运行的总体框图

图2 传感器和微控制器板的部署设置

5 监测结果

对来自观音山水库水源的4个水样进行了测试，以确定每种指标的参数参考。4个水样在室内环境温度下用4个独立的相同系统同时进行测试。每隔1h读取读数，共12h。出于安全原因，这些系统没有部署在特定的相关区域，而是在安全的受控环境中收集和测试水样，结果如图3-图7所示。

对收集到的河水的温度、电导率、pH以及ORP进行分析。温度变化范围在22.25℃-23.5℃，电导率的变化范围在58.336-58.345 uS/cm，pH为7.74845-7.7487，ORP基本上围绕0.147V左右波动。从图3图4中可以看出，电导率同温度变化走势类似，随着温度的升高电导率也在升高，pH随时间先增长后趋于稳定，整体水质呈略碱性，河水的ORP为147 mV，考虑到可接受范围为100-350mV，表明水样整体情况良好。

6 结 论

本研究展示了一个智能水质监测系统。在12小时内每小时对水库的水源进行测试，以验证系统的测量精度。所得结果与预期研究结果相符。同时还观察到了所有水样的温度与pH和电导率的关系。GSM技术已成功实现，可根据参考参数向最终用户发出警报，以便立即采取行动，确保水质。此外，从所有不同水源获得的参数参考将用于构建分类器，用于以神经网络分析的形式执行自动水分析。简而言之，该系统通过在整个测试期间提供准确和一致的数据，以及结合物联网平台进行实时水监测的附加功能，证明了其价值，这应该是实时水监测解决方案的一个优秀竞争者。