Real Time Water Quality Monitoring Technology
即時水質監測技術
摘要
隨著通信技術的進步,用於水質監測的智慧解決方案,變得越來越重要。本文詳細介紹了智慧水質監測領域近期開展的工作。此外,還提出了一種基於物聯網技術的高效、簡單的管道內水質監測解決方案。開發的模式用於測試水樣,並對透過網路上傳的數據進行分析。當水質參數與預定義的一組標準值存在偏差時,該系統還會向遠端用戶發出警報。
背景
由於污染物來源過多,其中大部分是人為的,因此確保水的安全是一項挑戰。造成水質問題的主要原因,是對自然資源的過度開發。工業化的快速步伐和對農業成長的更加重視,再加上最新進展、農業化肥和執法不力,在很大程度上導致了水污染。由於降雨分佈不均勻,問題有時會加劇。個人做法在確定水質方面,也發揮著重要作用(中央地下水局,2017 年)。
水質受點源和非點源污染的影響,包括污水排放、工業排放、農田徑流和城市徑流。水污染的其他來源,包括洪水和乾旱,以及由於用戶缺乏認識和教育。用戶參與維護水質並考慮衛生、環境衛生、儲存和處置等其他方面的需要,是保持水資源品質的關鍵要素。
水質差會傳播疾病、導致死亡並阻礙社會經濟進步。全世界約有 500 萬人死於水傳播疾病(印度水資源資訊系統,2017 年)。農民使用的肥料和殺蟲劑,可以被雨水沖刷到土壤中,最終流入河流。工業廢品也被沖入河流和湖泊。此類污染物進入食物鏈並累積直至達到毒性水準,最終導致鳥類、魚類和哺乳動物死亡。化工廠也在水中處理廢物。工廠使用來自河流的水來驅動機器或冷卻機器。提高水溫會降低溶解氧的水準,並破壞水中的生命平衡(中央地下水局,2017)。所有上述因素使水質監測必不可少。
水質監測被定義為在固定位置和定期收集資訊,以提供可用於定義當前條件、確定趨勢等的數據(Niel 等人,2016 年;Muinul 等人,2014 年);建華等人,2015 年)。在線水質監測的主要目標,包括測量關鍵水質參數,例如微生物、物理和化學特性,以辨識參數偏差並提供危害的預警辨識。此外,監控系統還可以對收集到的數據,進行即時分析,並提出適當的補救措施。
本文的目的是雙重的。一是從應用、使用的通信技術、採用的感測器類型等方面,對智慧水質監測領域,最近開展的工作進行詳細調查。二是提出一種低成本、不太複雜的智慧水質監測系統,使用帶有內置 Wi-Fi 模組的控制器,來監測 pH、濁度和電導率等參數。該系統還包括一個警報設施,以通知用戶水質參數的偏差。
相關工作
圖1 顯示了本節中考慮的智慧在線上監控解決方案的通用構建塊。
確定的三個主要子系統包括
數據管理子系統,包括訪問數據儲存,並將其顯示給最終用戶的應用程序。
數據傳輸子系統由無線通信設備,以及內置安全功能組成,可將數據從控制器傳輸到雲數據儲存。
數據採集子系統由多參數感測器和可選的無線通信設備組成,將感測器資訊傳輸到控制器。控制器收集數據,處理相同的數據。
感測器構成框圖的最底部。有多個感測器可用於監測水質參數。這些感測器放置在待測水中,可以是儲存水或自來水。感測器將物理參數轉換為等效的可測量電量,透過可選的無線通信設備,將其作為輸入提供給控制器。控制器的主要功能是從感測器讀取數據,有選擇地對其進行處理,並透過使用適當的通信技術,將其發送到應用 APP。通信技術和監測參數的選擇,取決於應用的需要。應用包括基於監控參數的數據管理功能、數據分析和警報系統。
應用
如表1所示,在線上智慧水質已在文獻中提出用於多種應用。
生活用水供人類飲用和烹飪。印度標準局(中央地下水局,2017 年)提供了有關鋁、氨、鐵、鋅等物質可接受限度的詳細資訊。傳統的水質測量,涉及在不同地點手動收集水,將樣本儲存在集中位置並對樣品進行實驗室分析測試(Thinagaran 等人,2015 年;Vinod 和 Sushama,2016 年;Pandian 和 Mala,2015 年;Azedine 等人,2000 年;Offiong 等人,2014 年)。由於無法獲得即時水質資訊、污染物的延遲檢測,以及不具有成本效益的解決方案,此類方法不被認為是有效的。因此,在 (Vijayakumar & Ramya, 2015 ; Niel et al., 2016 ; Theofanis et al., 2014 ; Bhatt & Patoliya, 2016 ; Poonam et al., 2016 ; Xin et al ., 2016 ., 2011;Xiuli 等人,2011 年;Sathish 等人,2016 年)。
智慧水質方法,已被考慮用於湖泊和海水應用。對於此類應用,分佈式無線感測器網路,需要在更大範圍內監測參數,並使用無線通信將監測,到的數據發送到集中控制器。此類應用通常監控參數,例如葉綠素(Francesco 等人,2015 年)、溶解氧濃度(Christie 等人,2014 年;Anthony 等人,2014 年)和溫度(Peng 等人,2009 年;Francesco 等人,2015 年)2015 年;克里斯蒂等人,2014 年)。
水產養殖中心需要對水生生物的健康生長,進行水質監測和預測(Goib 等,2015;Gerson 等,2012;Xiuna 等,2010)。在(Gerson 等人,2012 年)中,作者使用 Arduino 微控制器開發了生物感測器,以監測由於水生污染引起的動物行為變化。動物的異常行為,可被視為水污染的跡象。在 (Xiuna et al., 2010) 作者提出了一種智慧水質監測系統,可以使用人工神經網路來預測水質。在孤立的局域網中,進行了為期 22 個月的廣泛測試,數據已使用 CDMA 技術傳輸到網路。
在分佈式無線感測器網路 (WSN) 的管理環境中,配水系統中的水質監測具有挑戰性。用於監測氯濃度的配水網路已在(Eliades 等人,2014 年)中介紹。太陽能分佈式 WSN 已在 (Ruan & Tang, 2011 ) 中提出,用於監測 pH、濁度和氧密度等參數。使用由啟用太陽能電池的感測器節點和基地台組成的架構,可以即時監控不同地點的水。靈活性、低碳排放和低功耗,是本文提出的方法的優點。在 (Mitar et al., 2016 ) 中,提出了一種用於水和空氣品質測量的組合系統) 使用額外的感測器,來測量空氣溫度和相對濕度。
監控參數
根據美國環境保護署 (USEPA) 進行的廣泛實驗評估,得出的結論是,所使用的化學和生物污染物,對監測的許多水參數有影響,包括濁度 (TU)、氧化還原電位 (ORP)、電導率 (EC) ) 和 pH 值。因此,透過監測和檢測水質參數的變化,推斷水質是可行的(Theofanis et al., 2014)。
為監測水參數而開展的工作的詳細清單見表2。在調查水質時,水的 pH 值是最重要的因素之一,因為它衡量水的鹼性或酸性。pH 值為 11 或更高的水會刺激眼睛、皮膚和粘膜。酸性水(pH 值 4 及以下)也會因其腐蝕作用而引起刺激(Niel 等人,2016)。溶解氧 (DO) 的測量對於水產養殖中心很重要,因為該參數決定了一個物種,是否可以在所述水源中生存。ORP是一種物質能夠氧化,或還原另一種物質的程度的量度。ORP 使用 ORP 計以毫伏 (mv) 為單位進行測量。自來水和瓶裝水的 ORP 值為正。濁度是指水中懸浮顆粒的濃度。電導率表示水中的雜質含量,水越乾淨,其導電性越低。在許多情況下,電導率還與總溶解固體 (TDS) 直接相關。
使用的通訊技術
無線技術用於感測器與控制器之間,以及控制器與數據雲儲存之間的通信,如圖1所示。在每個通信場景中,都使用了不同的技術。表3顯示了用於資訊傳輸的常用無線通信技術。
感測器和控制器之間的通信
感測器直接使用 UART 協議,或遠端使用 Zigbee 協議連接到控制器。ZigBee 是一種無線網路中的數據傳輸技術。它具有低能耗,專為多通道控制系統、報警系統和照明控製而設計。ZigBee 建立在 IEEE 標準 802.15.4 中,為低速率 WPAN 定義的物理層和媒體訪問控制之上。在智慧水質系統中,當感測器放置在遠離控制器的遠端位置時,Zigbee 協議用於感測器節點和控制器之間的通信。對於管道內的家庭監控,感測器和控制器直接連接是首選。
在(Tomoaki 等人,2016 年)中,作者開發了一個用於水質監測的 WSN 系統。感測器使用 UART 連接到傳輸模組。與感測器節點外部的通信,是透過使用 3G 型動網路的 Internet 連接來執行的。(Theofanis et al., 2014 ) 中的作者,提出了一種水質監測系統,用於在線監測和評估水質。感測器節點安裝在消費者站點供水的管道中。
控制器和數據儲存之間的通信
控制器和集中式數據儲存之間的通信,使用遠端通信標準(例如 3G 和 Internet)進行。以前的一些工作,目的在以簡訊的形式,提醒用戶有關水質的資訊。此類系統 (Peng et al., 2009 ; Xin et al., 2011 ; Liang, 2014 ; Wei et al., 2012 ) 需要額外的 SIM 卡,用於與控制器連接的 GPRS 模組。這種系統的缺點是 SIM 卡操作的額外成本。此外,在用戶場所也不可能進行大量數據儲存和檢索。最近,支持物聯網的解決方案變得越來越重要。作者 (Alessio et al., 2016) 提供有關物聯網和雲計算可能的廣泛應用的調查。
物聯網是最近的一種通信範式,日常生活中的物體都配備了微控制器、收發器以進行數位通信,這將使物體與彼此和用戶進行通信,從而成為網路不可或缺的一部分(Bushra & Mubashir,2016 年);Biljana 等人,2017 年;Andrea 等人,2014 年)。在 (Vijayakumar & Ramya, 2015 ; Thinagaran et al., 2015 ; Mitar et al., 2016 ) 中,外部 Wi-Fi 模組連接到控制器,這使控制器能夠連接到最近的 Wi-Fi 熱點,隨後到雲端網路。
使用的控制器
不同的控制器已在文獻中,用於智慧水質監測,如表4 中所列。雖然每個控制器都有自己的顯著特點,但文獻中使用的大多數控制器,都與外部 GPRS / Wi-Fi 模組一起工作,以連接到數據儲存或應用。
本文提出的模式使用 TI CC3200,這是一個內置 Wi-Fi 模組,和專用 ARM MCU 的控制器,用於無線通信。與帶有外部 Wi-Fi 模組的控制器相比,TI CC3200 降低了複雜性,並提高了操作速度(德州儀器 CC3200 Simple Link,2017 年)。表7中提供了文獻中,用於智慧水質監測的各種微控制器和嵌入式板的比較。
使用的感測器
有幾種組器可用於水質監測。此類感測器用於(Thinagaran 等人,2015 年;Vinod & Sushama,2016 年;Niel 等人,2016 年)。文獻中發表的一些作品包括用於提高可用性的製造感測器。在 (Tomoaki et al., 2016 ) 中,製造的浮標型感測器節點,用於參數監測。製造的感測器包括太陽能電池、鋰離子電池、電源模組和傳輸模組。內部製造的基於TiO 2的厚膜 pH 電阻感測器,用於 (Mitar et al., 2016)。該感測器模組輸出,可以直接連接到微控制器,無需額外的信號處理電子設備。在(Theofanis 等人,2014 年)中,作者開發了低成本、易於使用且準確的濁度感測器,用於連續管道內濁度監測。在(Francesco 等人,2015 年)中,作者提出了一種海水探頭,用於監測用於海水品質監測的多個參數表5。
(Theofanis et al., 2014 ; Peng et al., 2009 ; Xiuna et al., 2010 ; Francesco et al., 2015 ; Azedine et al., 2000 ) 中介紹了廣泛的數據分析和資訊處理。(Haroon & Anthony, 2016 )提出了一種分層路由算法,以減少通信開銷,並增加適用於河流/湖泊水監測的 WSN 的壽命。
在(新加坡公共事業委員會 (PUB),2016 年)中,提供了對整合通信技術 (ICT) 的智慧水電網系統的審查。(Woon et al., 2016 )討論了一種涵蓋從源頭,到自來水的整個水循環的綜合管理模式,以確保水的穩定性、安全性和效率。
功耗相關問題
功耗是物聯網應用的主要限制因素,因為這些應用最有可能依靠電池運行。數據通信是功耗的主要來源。對於智慧水質監測等應用,數據通信分兩個階段進行。一種是感測器與控制器之間的通信,另一種是控制器與應用之間的通信。表6 顯示了幾種可能適用的短距離通信協議(Al-Fuqaha 等人,2015 年;Ray,2016 年)。感測器節點和控制器之間,可能的通信協議有 Zigbee、藍牙、BLE 和 LoRa。Wi-Fi 不適合感測器節點和控制器之間的通信,因為功耗很高(Shuker et al., 2016)。根據我們的文獻調查,所有的工作都使用 zigbee 協議,進行感測器節點和控制器之間的通信。
擬議的工作旨在進行生活水質監測。假設感測器連接在管道內。控制器和感測器形成安裝在用戶場所的單個模組。因此,感測器直接連接到控制器。對於湖泊、河流和海水監測等應用,感測器和控制器相距相當遠。在這種情況下,將使用表6中列出的短距離通信協議(例如 Zigbee)。
對於控制器和應用之間的通信,Wi-Fi 是一個引人注目的選擇。使用其他短距離協議,感測器節點可以輕鬆地與控制器通信,但是當嘗試將系統連接到 Internet 時,需要某種類型的能夠與感測器和 Internet 進行通信的適配器。這是額外的硬體開銷。有了 Wi-Fi,就不會出現上述問題,因為有一個已經建成,並存在的基礎設施。Wi-Fi 的局限性在於,該標準是為筆記型電腦和 PC 設計的,它們的電源要求與電池供電的智慧對象完全不同。因此,製造商已開始開發低功耗 Wi-Fi 設備。電源管理和延長電池壽命,是 CC3200 等嵌入式低功耗 Wi-Fi 設備的主要關注領域。2017 年)。
在(Thomas 等人,2016 年)中,作者比較了獨立微控制器與 Zigbee、藍牙低功耗 (BLE) 模組,和帶有內置 Wi-Fi 設備的控制器的功耗。從實驗結果可以看出,與獨立微控制器相比,Wi-Fi 內置設備的功耗更低。原因是獨立設備在傳輸過程中,建立和取消連接時會產生額外的功耗。在 Wi-Fi 內置控制器中,Wi-Fi 模組進入睡眠模式,同時保留之前建立的連接。因此,每次 Wi-Fi 模組喚醒時,都不需要建立新的連接。這在很大程度上降低了功耗。表7顯示了 CC3200 與文獻中使用的微控制器和嵌入式板的比較(Al-Fuqaha 等人,2015 年;Ray,2016 年)。
提議的系統
硬體設計
在提議的系統中監測的關鍵參數是電導率、濁度、水位和 pH 值。所提出系統的框圖如圖2所示。
控制器構成了啟用物聯網的水質監測系統的核心部分。從表4中可以看出,大多數基於 IoT 的解決方案,使用帶有外部 Wi-Fi 的控制器。這樣的設計不具有成本效益、功率效率,並且還導致複雜的電路。在這項工作中,TI CC3200 是一款帶有內置 Wi-Fi 模組和 ARM Cortex M4 內核的單晶片微控制器,可以連接到最近的 Wi-Fi 熱點進行網路連接。
感測器直接連接到控制器,因為建議的系統是監測生活用水品質。透過將感測器放入不同的水溶液中,來測量感測器參數,例如電導率、濁度、水位和 pH 值。測量參數可透過 LCD 查看。來自感測器的數據使用控制器發送到雲端。閾值是根據 WHO 提供的標準在雲端設置的。如果該值超過閾值,則消息從雲發送到用戶行動設備。已經開發了一個行動應用 APP,其中可以查看雲中每個感測器獲得的值。這可以由水質監測機構和用戶使用。所提出系統的詳細電路圖如圖3所示。
電導率是溶液承載電流能力的量度。該參數用於確定水中的鹽分含量。在建議的設計中,YL-69 用於測量水的電導率。它由兩個電極組成,當置於水中時會產生與電導率成正比的電勢。它以每厘米的semens 為單位。可接受的電導率範圍為 300 至 800 μseimen/cm。
pH 測量溶液中酸或鹼的量。帶有反相運算放大器的三合一 pH 計用於測量 pH。反相運算放大器,用於將電壓從 mV 提升到電壓範圍。pH 感測器由兩個電極組成,即參比電極和 pH 電極,也稱為測量電極。當置於溶液中時,pH 電極會產生與 pH 成正比的電位。該值的範圍是 0 到 14。飲用水的可接受的 pH 值範圍是 6.5 到 8.5。
濁度是衡量水中混濁度的指標。LDR 和 LED 等光電設備用於測量濁度。光被懸浮固體傳輸和反射,反射光被感測器接收。LDR 是高電阻半導體。如果落在器件上的光是高頻的,半導體吸收的光子會給束縛電子,足夠的能量跳入導帶。在建議的系統中,LED 和 LDR 之間的距離為 9 cm。產生的自由電子導電,從而降低電阻。
感測水位以確定水箱中水的深度。這是使用探針方法完成的。三個探頭用於指示水位,如高、低和中。
軟體設計
雲端感測器數據更新流程圖如圖4所示。感測器的讀數在雲端不斷更新,並顯示在連接的 LCD 上。編程是使用 ENERGIA IDE 完成的。
從控制器發送的數據儲存在「Ubidots」雲中。「Ubidots」為開發人員提供了一個平台,來捕獲數據,並將其轉化為有用的資訊。這些功能包括一個即時儀表板,用於分析數據或控制設備,並透過公共鏈接共享數據。儲存在雲端的數據,可用於詳細分析。雲被編程為在監控參數超過閾值限制時,發送警報 SMS 消息。表8總結了 Ubidots 雲平台的有用功能(Ubidots,2017 年)。
系統透過以下步驟連接到 Ubidots 雲:
- 1.
透過手機或個人電腦使用 ssid 和密碼連接到接入點。
- 2.
然後控制器使用 Wi-Fi 連接到接入點。
- 3.
登錄雲平台,生成 token
- 4.
在程序中使用令牌 ID。
- 5.
來自控制器的數據加載到雲中。
- 6.
數據可以在雲平台上查看。
結果與討論
使用實驗裝置測量五個參數,即電導率、pH、濁度、溫度和水位。該設置已連接到 Ubidots 平台。測量結果與世界衛生組織規定的飲用水品質標准進行比較。表9列出了這項工作中,考慮的參數的安全限值。
圖5顯示了一段時間內,監控和儲存在雲中的參數的圖形表示。此外,透過將感測器放置在大學場所,收集的不同水溶液中來進行實驗。表10顯示了三個不同樣品的測量參數值。
圖6顯示了從 Ubidots 平台看到的上述結果。此外,為了演示系統的工作原理和數據分析的各種選項,將測量到的鹽和土壤等污染物與 350 毫升管道水混合,並進行測試。測試結果分別列於表11和12中。
圖7顯示了帶有小部件的儀表板,用於查看在雲中收集的數據結果,以獲取表11 中的結果。
另一個特徵是基於測量的參數值創建事件。可以對儲存的事件進行編程,以在任何參數超過閾值限制時自動向用戶發送 SMS、電子郵件和其他形式的警報。圖8顯示了為這項工作中考慮的不同參數創建的事件示例。 圖9顯示了由於濁度和電導率值增加,而發送到行動設備的警報 SMS。
結論和未來工作
本文詳細介紹了現有智慧水質監測系統中採用的工具和技術。此外,還提出了一種低成本、不太複雜的水質監測系統。該實現使感測器,能夠向消費者提供在線上的數據。可以透過結合用於水質異常檢測的算法,來改進實驗設置。
沒有留言:
張貼留言