CN106841557A - 基于互联网和大数据平台构建的水质远程查看和预警系统 - Google Patents

Abstract

本发明提供了基于互联网和大数据平台构建的水质远程查看和预警系统，包括水质监测模块、无线通讯模块、大数据服务平台和移动监控终端，所述水质监测模块与无线通讯模块连接，无线通讯模块通过Internet网络与大数据服务平台连接，大数据服务平台与移动监控终端连接；所述大数据服务平台与移动监控终端之间设置有路由器，路由器的输入端连接大数据服务平台，路由器的输出端连接移动监控终端。本发明实现了环境恶劣水域的实时远程查看，解决了人员无法进入记录数据的难题，通过移动监控终端可以得知环境恶劣水域的相关信息，可以在发现问题时及时进行处理，达到水质预警功能，大数据服务平台存储水质数据，便于进行数据追溯。

Description

基于互联网和大数据平台构建的水质远程查看和预警系统

技术领域

本发明涉及监控设备技术领域，具体涉及基于互联网和大数据平台构建的水质远程查看和预警系统。

背景技术

对环境较为恶劣的水域进行监控时，人员无法轻松进入该水域进行数据记录，且所使用的水质在线监测设备分布比较分散，管理不方便，需要花费大量人力和物力。

发明内容

针对上述问题，本发明旨在提供基于互联网和大数据平台构建的水质远程查看和预警系统。

本发明的目的采用以下技术方案来实现：

基于互联网和大数据平台构建的水质远程查看和预警系统，包括水质监测模块、无线通讯模块、大数据服务平台和移动监控终端，所述水质监测模块与无线通讯模块连接，无线通讯模块通过Internet网络与大数据服务平台连接，大数据服务平台与移动监控终端连接；所述大数据服务平台与移动监控终端之间设置有路由器，路由器的输入端连接大数据服务平台，路由器的输出端连接移动监控终端。

本发明的有益效果为：基于互联网和大数据平台，实现了环境恶劣水域的实时远程查看，解决了人员无法进入记录数据的难题，通过移动监控终端可以得知环境恶劣水域的相关信息，可以在发现问题时及时进行处理，达到水质预警功能，大数据服务平台存储水质数据，便于进行数据追溯。

附图说明

利用附图对本发明作进一步说明，但附图中的实施例不构成对本发明的任何限制，对于本领域的普通技术人员，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据以下附图获得其它的附图。

图1本发明的结构连接框图；

图2是本发明水质监测模块的结构连接框图。

附图标记：

水质监测模块1、无线通讯模块2、大数据服务平台3、移动监控终端4、路由器5、水质参数采集单元11、水污染源探测单元12。

具体实施方式

结合以下应用场景对本发明作进一步描述。

参见图1，本实施例的基于互联网和大数据平台构建的水质远程查看和预警系统，包括水质监测模块1、无线通讯模块2、大数据服务平台3和移动监控终端4，所述水质监测模块1与无线通讯模块2连接，无线通讯模块2通过Internet网络与大数据服务平台3连接，大数据服务平台3与移动监控终端4连接；所述大数据服务平台3与移动监控终端4之间设置有路由器5，路由器5的输入端连接大数据服务平台3，路由器5的输出端连接移动监控终端4。

优选地，所述路由器5和大数据服务平台3和之间设置有防火墙，提高了系统的安全性和可靠性。

优选地，参见图2，所述水质监测模块1包括水质参数采集单元11和水污染源探测单元12，所述水质参数采集单元用于通过传感器采集所监测水域的水质参数，所述水污染源探测单元用于根据移动监控终端4发送的指令对所监测水域的污染源进行探测定位。

本发明上述实施例基于互联网和大数据平台，实现了环境恶劣水域的实时远程查看，解决了人员无法进入记录数据的难题，通过移动监控终端4可以得知环境恶劣水域的相关信息，可以在发现问题时及时进行处理，达到水质预警功能，大数据服务平台3存储水质数据，便于进行数据追溯。

优选地，对所监测水域的污染源进行探测定位前，事先在所监测水域区域内随机设置8个以上的传感器节点，完成无线传感器网络部署。移动监控终端4发送定位探测指令后，所述水污染源探测单元执行对所监测水域的污染源的探测定位，具体包括：

(1)采集各传感器节点的坐标，考虑到所监测水域上的传感器节点的漂浮移动的影响，对所监测水域上的传感器节点的坐标进行修正；

(2)计算传感器节点在设定时间内采集的浓度平均值；

(3)根据浓度平均值计算传感器节点坐标到污染源坐标的距离，然后根据传感器节点坐标到污染源坐标的距离求出污染源的坐标，完成污染源的定位；

(4)将污染源的坐标通过无线通讯模块2发送至大数据服务平台3，再由大数据服务平台3发送至移动监控终端4。

其中，通过路由器5的设置，可以将大数据服务平台3的数据发送至多个移动监控终端4，从而实现多方监控。

本优选实施例，根据移动监控终端4发送的指令对所监测水域的污染源进行探测定位，并将探测定位结果实时发送回移动监控终端4，并在大数据服务平台3中进行存储，能够使用户及时获知所监测水域的污染情况，方便对所监测水域进行及时处理，智能便捷。

优选地，按照下述修正公式对所监测水域上的传感器节点的坐标进行修正：

式中，(x_j,y_j)为在所监测水域上部署的传感器节点的坐标，(x_i,y_i)为进行修正后的对应坐标，i,j＝1,2,…,n,n≥8，θ_max为传感器节点的横坐标x_j的最大漂浮移动距离，θ_min为传感器节点的横坐标x_j的最小漂浮移动距离，λ_max为传感器节点的纵坐标y_j的最大漂浮移动距离，λ_min为传感器节点的纵坐标y_j的最小漂浮移动距离，θ_max、θ_min、λ_max、λ_min皆是单位为cm的整数值。

本实施例中，采用上述公式对所监测水域上的传感器节点坐标进行修正，减少了传感器节点的漂浮移动的影响，能够为下一步对污染源的定位计算提供更精确的传感器节点坐标数据，从而获得更高精度的定位结果，实现更为精确的水质查看和预警功能。

优选地，采用下述公式计算传感器节点在设定时间内采集的浓度平均值：

式中

其中，为传感器节点(x_i,y_i)在设定时间T内采集的浓度平均值，U(x_i,y_i,μ)为传感器节点(x_i,y_i)在μ时刻的浓度值；U(x_i,y_i,μ)_l为传感器节点(x_i,y_i)在设定时间T内第l次采集时的浓度值，n_T为传感器节点(x_i,y_i)在设定时间T内采集的次数；

其中，η为扩散系数，P为污染物的瞬时投放质量，D_i为传感器节点坐标(x_i,y_i)到污染源坐标的距离，σ为所监测水域区域的边界的反射系数，D_B为所监测水域区域的边界到污染源之间的距离；

其中，结合传感器节点(x_i,y_i)在μ时刻的浓度值计算公式和传感器节点(x_i,y_i)在设定时间T内采集的浓度平均值计算公式，可以得到传感器节点坐标(x_i,y_i)到污染源坐标的距离D_i。

由于污染物一般在所监测水域的近岸区域排放，且污染物主要以弥散方式进行扩散，从而所监测水域区域的边界性质、边界与污染源之间的距离会对传感器节点位置的污染浓度产生影响，本实施例在计算浓度值时考虑了边界性质、边界与污染源之间的距离对传感器节点位置的污染浓度的影响，从而能够更加精确地计算传感器节点的浓度值。

优选地，所述根据传感器节点坐标到污染源坐标的距离求出污染源的坐标，具体包括：设污染源坐标为Y＝(x_w,y_w)，x₁,…,x_n-1,x_n为各传感器节点的横坐标，y₁,…,y_n-1,y_n为各传感器节点的纵坐标，D₁,…,D_n-1,D_n为各传感器节点坐标到污染源坐标的距离，设定水污染源在扩散时为各向同性，考虑所监测水域区域的边界对污染源污染扩散的影响，引入近岸约束权值J，则污染源坐标定位公式定义为：

式中

其中，α^T为α的转置，设定近岸约束权值J的取值条件如下：

本优选实施例利用污染物浓度对污染源进行定位，在定位公式中引入近岸约束权值，考虑了所监测水域的边界对污染源污染扩散的影响，能够确保精确地对所监测水域的污染源进行探测定位，从而能够获得较为准确的污染源坐标，便于用户及时对所监测水域进行水质管理。

最后应当说明的是，以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对本发明保护范围的限制，尽管参照较佳实施例对本发明作了详细地说明，本领域的普通技术人员应当理解，可以对本发明的技术方案进行修改或者等同替换，而不脱离本发明技术方案的实质和范围。

Claims (6)

1.基于互联网和大数据平台构建的水质远程查看和预警系统，其特征是，包括水质监测模块、无线通讯模块、大数据服务平台和移动监控终端，所述水质监测模块与无线通讯模块连接，无线通讯模块通过Internet网络与大数据服务平台连接，大数据服务平台与移动监控终端连接；所述大数据服务平台与移动监控终端之间设置有路由器，路由器的输入端连接大数据服务平台，路由器的输出端连接移动监控终端。

2.根据权利要求1所述的基于互联网和大数据平台构建的水质远程查看和预警系统，其特征是，所述路由器和大数据服务平台和之间设置有防火墙。

3.根据权利要求2所述的基于互联网和大数据平台构建的水质远程查看和预警系统，其特征是，所述水质监测模块包括水质参数采集单元，所述水质参数采集单元用于通过传感器采集所监测水域的水质参数。

4.根据权利要求3所述的基于互联网和大数据平台构建的水质远程查看和预警系统，其特征是，对所监测水域的污染源进行探测定位前，在所监测水域区域内随机设置8个以上的传感器节点，完成无线传感器网络部署。

5.根据权利要求4所述的基于互联网和大数据平台构建的水质远程查看和预警系统，其特征是，移动监控终端发送定位探测指令后，所述水污染源探测单元执行对所监测水域的污染源的探测定位，具体包括：

(1)采集各传感器节点的坐标，考虑到所监测水域上的传感器节点的漂浮移动的影响，对所监测水域上的传感器节点的坐标进行修正；

(2)计算传感器节点在设定时间内采集的浓度平均值；

(3)根据浓度平均值计算传感器节点坐标到污染源坐标的距离，然后根据传感器节点坐标到污染源坐标的距离求出污染源的坐标，完成污染源的定位；

(4)将污染源的坐标通过无线通讯模块发送至大数据服务平台，再由大数据服务平台发送至移动监控终端。

6.根据权利要求5所述的基于互联网和大数据平台构建的水质远程查看和预警系统，其特征是，采用下述公式计算传感器节点在设定时间内采集的浓度平均值：

${\stackrel{\‾}{U}}_i=\frac{1}{n_T}\underset{l=1}{\overset{n_T}{\Σ}}U{(x_i,y_i,\mathrm{\μ})}_l$

式中

$U(x_i,y_i,\mathrm{\μ})=\mathrm{\σ}\exp \{-\frac{{D_i}^2-{D_B}^2}{4\mathrm{\μ}D}\}+\frac{P}{4\mathrm{\π}\mathrm{\μ}\mathrm{\η}}\exp \{-\frac{{D_i}^2}{4\mathrm{\μ}D}\}$

其中，为传感器节点(x_i,y_i)在设定时间T内采集的浓度平均值，U(x_i,y_i,μ)为传感器节点(x_i,y_i)在μ时刻的浓度值；U(x_i,y_i,μ)_l为传感器节点(x_i,y_i)在设定时间T内第l次采集时的浓度值，n_T为传感器节点(x_i,y_i)在设定时间T内采集的次数；

其中，η为扩散系数，P为污染物的瞬时投放质量，D_i为传感器节点坐标(x_i,y_i)到污染源坐标的距离，σ为所监测水域区域的边界的反射系数，D_B为所监测水域区域的边界到污染源之间的距离。