田妞 黄宋魏 和丽芳 杨社平 字佳林 黄斌 杜钰 曾理
DOI:10.20030/j.cnki.1000?3932.202403025
摘 要 针对传统矿山水质量检测主要以人工送检为主,信息化和自动化水平低、数据不能及时准确上报,严重影响水质处理速度的情况,以某选矿厂外排水为研究背景,设计了一套矿山水质量智能化在线监测系统,由自动采水模块、水指标检测模块、水质量监管移动Web APP、PC终端矿山水质量监测数据发布系统和数据库5部分构成,检测指标包括COD、氨氮、总磷、总氮4项,对矿山水质进行实时采集、处理和分析,监测结果将以5G无线传输方式传送给PC终端和移动Web APP,且实验数据表明系统在线监测与实验室检测误差率在±10%,工作人员可以实时获得水质指标数据,并对系统进行实时监管,不仅满足了矿山水质量监测的高精确度和实时在线监测需求,还有助于解决当前水质监测无法及时发现污染、设备操作复杂及人工成本高等难题,具有广阔的应用前景。
关键词 矿山水质 在线监测 实时 智能 Web APP PC端数据发布系统
中图分类号 TP277 文献标志码 A 文章编号 1000?3932(2024)03?0541?08
基金项目:国家磷资源开发利用工程技术研究中心开放基金(批准号:NECP2022?11)资助的课题;云南省万人计划青年拔尖人才项目(批准号:KKRD202156031)资助的课题;云南省科技厅科技计划(批准号:202101AT 070277)资助的课题。
作者简介:田妞(1995-),硕士研究生,从事选矿设备及其过程自动化的研究。
通讯作者:和丽芳(1981-),副教授,从事图像处理技术、自动化的研究,843168660@qq.com。
引用本文:田妞,黄宋魏,和丽芳,等.矿山水质量智能化在线监测系统[J].化工自动化及仪表,2024,51(3):541-548.
随着智能科技的飞速发展,矿业作为国家支柱产业,谋求高质量发展的需求愈发迫切。传统的矿山水质量监测[1,2]主要以人工送检为主,检测周期长、实时性差、人力成本高,无法完成对矿山重点区域的水质实时监测和实时预警、不便于矿山企业管理层实时查看矿山水质量数据,难以满足实际需求。计算机技术和检测技术的迅猛发展推动着水质量监测技术向着自动化和智能化方向发展[3~7]。将智能在线检测、人工智能、大数据分析、云计算、“互联网+”等信息技术[8~13]应用到矿山行业,以期实现矿山设计、生产调度、安全监控、运营管理等环节的自规划、自感知、自决策和自运行,提高矿山的生产力和经济效益[14,15],并使矿山生产保持在更好状态和更高水平。针对矿山水质量智能化在线监测系统的研究具有非常重要的意义和实用价值,主要体现在3个方面:
a. 相较于人工采样离线分析方法,智能化在线监测系统具有更高的实时性和连续性[16,17],可以实时监测矿山水质量状况,提高污染物监测效率。
b. 可以实时监测和记录[18]矿山废水中的污染物浓度,有助于矿山企业及时采取控制措施,防止污染物超标排放,降低对环境的影响。
c. 具备污染预警功能[19,20],可在污染物浓度超标时及时发出报警,帮助选矿厂快速启动应急响应措施,減少环境风险。
近年来,水质在线监测快速发展起来。文献[21]针对实验室人工水质检测程序复杂、采样代表性差、人为误差大和不能实时反映各时段注水水质的问题,提出一种水质在线监测系统设计方案,将在线监测结果同人工检测数据对比,能够更准确地反映水质状况;文献[22]提出一种基于物联网的经济智能水质监测系统,可以连续监测水质参数;文献[23]以滦河流域为试验点,提出一种将网络爬虫技术与遥感解译技术相结合的可行、高效的污水排放数据采集创新方法,将所得结果与实际数据进行比较,现场样品试验结果表明该方法具有较高的精度(89%);文献[24]设计了一套化工厂废水水质量在线监测系统,对被监测化工厂的废水进行监测,系统明显缩短了监测时间;为了充分掌握水质情况,文献[25]采用温度、pH值、浊度及电导率等传感器采集各种水质参数,并完成了在线水质监测系统必要的软硬件设计,为不同行业后续水质监测提供依据;文献[26]以AT89S51为控制核心器件,设计水质温度、pH值、浊度等采样电路,通过TC35I模块进行无线数据传输,实现了实时数据显示、存储和波形在线观测,以及历史数据查询和报警功能;文献[27]设计了一个在线水质监测运行系统,确定pH值、氨氮、COD 这3项监测指标,通过自控系统采集、处理和分析水质,并将水质结果通过GPRS传输给服务中心,方便工作人员及时了解水污染程度;文献[28]为化工厂设计了一套基于物联网技术、集成多种参数传感器的污水水质在线监测系统,系统不仅具备多元化优势,还可以准确检测化工厂排放污水的pH值、温度、溶解度、电导率、浊度等指标;文献[29]开发了基于PLC系统网络架构的污水控制系统,仿真结果表明,系统能够准确检测和控制反应池溶解氧浓度的值,提高了污水处理的智能化水平。可以看出,矿山水质量智能化在线监测必然发挥应有价值,从而为矿山水质量问题的解决提供思路。
笔者以云南省某选矿厂的外排水为研究背景,提出以互联网技术为基础、具有多元化参数的矿山水质量智能化在线监测系统设计方案。
1 矿山水质量在线检测仪器的选择
笔者设计的矿山水质量智能化在线监测系统可以对矿山外排水的COD、氨氮、总磷、总氮4项指标进行实时检测。项目采用重铬酸钾法测定COD值[30],选用LFS?2002(COD)型化学需氧量水质分析仪;采用水杨酸分光光度法测定氨氮指标,选用LFS?2002(NH)型氨氮自动监测仪;采用钼酸铵分光光度法分析检测试样中蓝色络合物吸收特定波长光线的光线长度,并由此测定总磷浓度[31],选用LFS?2002(TP)型总磷分析仪;总氮是衡量水域富营养化的重要参数,是反映水体富营养化的主要指标,掌握总氮排放量、分布状况以及主要来源,对控制水体富营养化、改善水质具有十分重要的意义,采用钼酸铵分光光度法监测总氮指标,选用LFS?2002(TN)型总氮分析仪。
以上4种在线检测分析仪都具备管路反冲洗、高灵敏度光度检测器、高精度红外液位检测器、缺试剂报警、可编程浓度报警等功能。仪器实物如图1所示。
2 矿山水质量智能化在线监测系统
现根据选矿厂和环保局的要求,设计并实现矿山水质量智能化在线监测系统,系统包括水的自动采样模块、水指标检测模块、水质量监管移动Web APP、PC终端矿山水质量监测数据发布系统和数据库5部分,结构框图如图2所示。
系统测试环境搭建时需要智能手机和PC终端环境,系统环境搭建的质量和性能都会直接影响系统的测试,环境搭建的质量主要从软件、硬件两个方面考虑。矿山水质量监测系统的测试环境设计见表1。
2.1 水质监管移动Web APP
水质监管移动Web APP是基于JS、CSS语言开发的平台,使用VUE框架开发,运行在移动设备上的应用软件。为了方便在手机上浏览数据,设计了手机端。该设计的难点是水质监管移动Web APP需要展示数据,单纯的数据展示比较单调,故使用e?charts图标库进行图表的展示,包括查看矿山水质量监测的实时数据、水质月报、历年数据、指标超标预警等移动服务,具体如下:
a. 实时数据,实时显示总氮、总磷、COD、氨氮4项指标的在线监测数据;
b. 水质月报,通过选择月份查询对应的总氮、总磷、COD、氨氮4项指标的在线监测数据月报;
c. 历年数据,通过选择年份来查询对应的总氮、总磷、COD、氨氮4项指标的在线监测数据的历史数据年报;
d. 指标超标预警,当总氮、总磷、COD、氨氮4项指标的在线监测数据超出指标范围,移动Web APP及时发出预警。
笔者设计的移动Web APP设计界面如图3所示。
2.2 PC终端矿山水质量监测数据发布系统
PC终端矿山水质量监测数据发布系统的设计流程如下:PC终端作为本系统的访问入口,应该不受位置、设备等束缚,因此应使用B/S(浏览器/服务器)架构设计。前端使用了VITE+JS+ELEMENT UI等技术,后端采用了SPRINGBOOT+MYBATIS+MYSQL+REDIS等技術。难点主要是解决安全问题,由于应用部署在互联网上,为保证数据安全,使用JWT框架做了后端系统的安全检验。系统包含导出Excel表格、矿山水质量在线监测数据发布、矿山水质量监测数据报表、预警、登录信息、密码修改等功能模块,具体如下:
a. 导出Excel表格。将4项指标(总氮、总磷、COD、氨氮)的在线监测数据通过Excel导出并打印。
b. 矿山水质量智能化动态监测数据发布。将4项指标的在线监测数据在PC终端矿山水质量监测数据发布系统中通过数据和曲线方式显示。
c. 矿山水质量智能化动态监测数据报表。将4项指标的在线监测数据生成企业和环保部门需要的数据报表。
d. 预警。当矿山水质量在线监测指标超标时,系统会在中控平台的显示界面中标红,进行预警。
e. 登录信息包括用户权限、IP地址、登录时间、登录次数、操作内容,通过选择不同的用户名可以查询每个登录人员的操作信息。
f. 密码修改。管理员登录PC终端矿山水质量监测数据发布系统可以修改登录密码,但是为了加强密码的安全性,设计必须依据自己选择的密码提示问题输入正确的提示问题答案才能完成密码修改。
PC终端水质发布系统功能模块如图4所示。
2.3 数据库建设
由于MySQL开发成本低、运行速度快、占用内存小,使用起来非常方便,MySQL还拥有非常强大的单表或多表联合查询,以及支持过滤查询等高级查询,并且可以方便实现用户登录时对用户名和密码进行校验的功能,因此MySQL成为中小型网站数据库开发的首选。
笔者选择MySQL作为数据库,通过安装MySQL可视化管理工具Navicat for MySQL来操作数据库,用于存储矿山水质量智能化动态监测系统在线监测的所有数据。设计流程是数据表→用户表→角色表→用户角色关联表→元素表→采样表→采样位置表→元素等级表。难点是采样数据在遇到超标数据时应当通知用户,因此还需要有一个元素等级表,在插入采样数据时进行比较得出等级,如果异常就推送给用户。基本操作包括建立数据库、添加、修改和删除表,插入、修改及删除表记录等。数据库设计界面如图5所示。
2.4 矿山水质量智能化动态监测系统监测模块
通过分析水质量在线监测仪器系统需求,把水质量自动分析仪器由相互依赖性的复杂系统转变为模块化系统,如图6所示。采用合适的监测分析方法来检测水质量的数据,监测分析模块内部采用模块化设计,监测分析模块主要包括控制模块、检测模块、采样/预处理模块接口及通信模块接口等,能适应水质的多样性、复杂性,全面保证水质量监测数据的准确性、可比性和完整性。
2.5 水质自动采样器
水质自动采样器(AB桶)目前是全球领先的,具有A、B均质混匀桶,机械式带压缩机制冷的水样采集、冷藏仪器设计有万向轮(带刹车),可以使仪器移动时平稳、方便,图7所示为自动采样器结构示意图。有多种工作模式(定时定量、定时比例、同步留样、超标留样及触发采样等),可采混合样、平行样,可根据具体情况选用合适的采样模式、瓶装方式和留样方式。
3 应用实例与效果评估
为了检验矿山水质量智能化在线监测系统的实时性和监测数据的高精度性,在某选矿厂对外排水水质检测中开展了在线监测数据与实验室数据对比验证,把在线监测所留副样(水)委托第三方有资质的检测机构进行实验室检测。
为得到可靠评估结果,随机开展两天(2023年6月5、10日)、每天6次的数据检测对比实验,实验室检测工作均在24 h内完成,检测结果见表2、3。
从表2数据对比可以看出,总磷在线监测与实验室检测的数据平均误差率为10%,COD在线监测与实验室检测的数据平均误差率为0.5%,总氮在线监测与实验室检测的数据平均误差率为2%,氨氮在线监测与实验室检测的数据平均误差率为1.5%。
从表3的数据对比可以看出,总磷在线监测与实验室检测的数据平均误差率为10%,COD在线监测与实验室检测的数据平均误差率为0.6%,总氮在线监测与实验室检测的数据平均误差率为2.2%,氨氮在线监测与实验室检测的数据平均误差率为2.3%。
对比结果表明:采用笔者设计的矿山水质量在线监测系统可以有效捕捉矿山外排水的水质量实际情况,准确度较高。与实验室检测数据的比较结果,也证明了系统的准确性和可靠性。尽管数据之间存在差异,但是采用矿山水质量智能化监测系统,监测结果能够保持一定的相关性,并将误差率控制在±10%以内,从而使得监测结果更加准确可靠。
4 总结与展望
针对主要依靠人工送检的传统矿山水质量检测存在的问题,设计的矿山水质量智能化在线监测系统通过检测设备对云南省某选矿厂外排水指标进行实时检测,结合5G技术将检测结果实时传送到PC终端和移动Web APP,实现数据的实时采集、显示、处理和分析。该系统不仅满足了矿山水质量实时和高精确度在线监测的需求,还有助于解决当前矿山水质量监测系统存在的监测设备操作复杂、人工成本高昂的问题,同时为矿山企业管理者提供了准确的水质信息和水质超标预警功能,从而帮助矿山企业能够及时采取有效的环保措施,降低环境风险,提高资源的利用效率,为实现矿山智能化和绿色矿山奠定了基础,因此该系统有着广阔的应用前景。矿山水质量智能化在线监测系统通过实时、准确地监测矿山废水中的污染物,有助于矿山企业采取有效措施减轻环境影响,对保护水资源、维护生态平衡以及实现可持续发展具有重要意义。
随着物联网、大数据、人工智能等技术的快速发展,矿山水质量智能化在线监测系统有望在4个方面取得更大的发展和进步:
a. 数据处理与分析算法。借助人工智能和大数据技术,未来将发展出更为先进的数据处理与分析算法,提高水质预测的准确性和可靠性,為企业管理者提供更有价值的信息。
b. 集成其他环境监测功能。未来矿山水质量智能化在线监测系统可以与大气、土壤等其他环境监测系统进行集成,构建一个更加全面的矿山环境监测网络,为矿山环保决策提供更全面的数据支持。
c. 无线通信技术。随着6G等新一代通信技术的推广应用,未来矿山水质量在线监测系统的数据传输速度和稳定性将得到进一步提升,提高系统的实时性和可靠性。
d. 能源利用。研究更高效的能源利用方式,如太阳能、风能等可再生能源技术,将有助于降低系统运行成本,提高环境友好性。
总之,矿山水质量智能化在线监测系统在未来将继续发展和完善,为矿山环保事业提供更加强大的技术支持。
参 考 文 献
[1] 顾晟彦,徐明钻,蒲伟涛,等.金属矿山水污染快速检测系统的应用[J].现代矿业,2014,30(10):94-98.
[2] 孙成昊.现场水质检测仪[D].郑州:华北水利水电大学,2014.
[3] CHOWDURY U S M,EMRAN B T,GHOSH S,et al.IoT Based Real?time River Water Quality Monitoring System [J].Procedia Computer Science,2019,155:161-168.
[4] SPANDANA K,RAO V R S.Internet of Things(Iot)Ba? sed Smart Water Quality Monitoring System[J].International Journal of Engineering & Technology,2018,7(3):259-262.
[5] AJITH J B,MANIMEGALAI R.An IoT Based Smart W? ater Quality Monitoring System Using Cloud[C]//2020 International Conference on Emerging Trends in Information Technology and Engineering(ic?ETITE).2020:1-7.
[6] PASIKA S,GANDLA T S.Smart water quality monitoring system with cost?effective using IoT[J].Heliyon,2020,6(7):1225-1336.
[7] ADU?MANU K S,TAPPARELLO C,HEINZELMAN W,
et al.Water Quality Monitoring Using Wireless Sensor Networks:Current Trends and Future Research Directions[J].ACM Transactions on Sensor Networks,2017,13(1):1-41.
[8] 田家扬.基于光纤传感水质监测系统的关键技术研究[D].上海:上海师范大学,2017.
[9] 王照丽,杨一伟,黄凤辰,等.基于栈式混合编码器的水质传感器数据融合算法[J].电子测量技术,2021, 44(2):87-92.
[10] 宋雷震.以物联网技术为核心的污水管网预警系统[J].青岛理工大学学报,2022,43(5):143-148.
[11] 赵世栋.基于物联网技术的化工厂污水水质监测系统的研究[D].淮安:淮阴工学院,2021.
[12] 钟涛,金宁,顾唯兵,等.基于无线网络的多参数原位水质监测系统设计[J].仪表技术与传感器,2020(7):62-66;70.
[13] TESHIMA N,MURAKAMI H,SAKAI T.Development of Testing Methods for Water Quality by Flow Analysis[J].Bunseki Kagaku,2020,69(6):257-269.
[14] 宁轲.基于PLC的污水处理控制系统设计[D].北京:中国矿业大学,2021.
[15] 孙洪恩.基于PLC的污水处理控制系统设计[D].大连:大连理工大学,2020.
[16] 王霞俊,周大农,袁锋.城市污水排放在线智能监测关键技术的研究[J].科技信息,2012(10):42-43.
[17] WEIPENG H,ZHENSHUN W,QIULIN S,et al.Design of Online Detection System of Boiler Water Quality Based on STM32[J].Journal of Physics:Conference Series,2022,2393(1): 012038.
[18] 邹淼.洱海水质监管系统设计与实现[D].昆明:昆明理工大学,2017.
[19] 张见昕.入河排污口水质在线监测与预警系统的构建[J].现代农业科技,2021(12):193-194;203.
[20] 彭烨,李晓如,韩勇华.水源水质在线监测预警系统的建设及应用[J].供水技术,2022,16(6):6-9.
[21] 陈景军,徐福刚.水质在线监测技术试验及应用[J].复杂油气藏,2021,14(2):100-103;107.
[22] VARSHA L,ANJITHA H,AKSHAY M,et al.IoT bas? ed smart water quality monitoring system[J].Global Transitions Proceedings,2021,2(2):181-186.
[23] JING Z,TIANYUAN Z,YUEQUN L.Novel method for industrial sewage outfall detection:Water pollution monitoring based on web crawler and remote sensing interpretation techniques[J].Journal of Cleaner Production,2021,312(1?4):2398-2421.
[24] 温雪山.化工排放污水水质在线监测系统设计[J].信息与电脑(理论版),2021,33(24):140-142.
[25] FENFANG T.Design of On?line Water Quality Monitoring System[C]//E3S Web of Conferences.2021:271.
[26] 于習文,胡刚雨,王军,等.水质在线监测系统研究[J].信息技术与信息化,2021(1):107-110.
[27] 李群.水质在线监测及自动化控制系统的设计研究[J].陕西水利,2022(6):121-123.
[28] 钟玲玲.化工排放污水水质在线监测系统设计[J].化纤与纺织技术,2022,51(8):100-102.
[29] 唐娜娜.基于PLC的污水处理控制系统设计[J].南方农机,2022,53(23):185-188.
[30] 满桂红.环境监测化学需氧量测定方法技术革新研究[J].中国设备工程,2021(7):194-196.
[31] 许涛,周文杰,杨圣,等.基于全光谱的总磷自动监测仪浊度补偿研究[J].自动化仪表,2022,43(11):11-14;18.
(收稿日期:2023-06-12,修回日期:2023-09-11)