CN107657348B - 一种基于物联网的全方位水质智能监管方法及其系统 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于物联网的全方位水质智能监管方法及其系统，包括：一方面，将固定水质监测站和移动水质监测站相结合，对监管区域内的水质数据进行实时采集，并通过无线方式即时传输至物联网水质数据云平台和后台服务器以对采集的数据进行运算和反馈，同时利用互联网访问的方式实现水质的实时远程监控；另一方面，通过输入监管区域的河道基础数据，利用二维水动力‑水质耦合模型，进行远期水体环境预测，以获得突发污染事故的污染物迁移，扩散，转化情况，实现突发污染事故的预警和规划预测；同时在二维水动力‑水质耦合模型的基础上，结合实时监测的水质数据，对排放源进行追踪，实现异常排放源的溯源功能。
Description
技术领域
本发明涉及一种基于物联网的全方位水质智能监管方法及其系统，属于环境(水质)监测技术领域。
背景技术
水资源是我们人类最重要的生活必备资源之一，是咱们赖以生存和繁衍的必备生存条件，我国大力走经济可持续发展道路，而让水资源可持续利用是其中重要的方法之一。最近几年来我国很多城市地下水受到很大程度的点状和面状污染，日趋严重的水污染不仅降低了水体的使用功能，进一步加剧了水资源短缺的矛盾，对中国正在实施的可持续发展战略带来了严重影响，而且还严重威胁到城市居民的饮水安全和人民群众的健康。近来年水资源污染日益严重，水资源监测是水污染应对和预防工作中最为基础的工作。对日趋污染的水环境监测，目前市面上的水质信息发布系统存在数据更新不及时，监测不到位，水质环境不能做到准确预测，突然污染事故的溯源系统不能追溯到精准的污染区域等问题。
发明内容
本发明的目的在于，提供一种基于物联网的全方位水质智能监管方法及其系统。它是一种将实时监测与近远期预测、事故预警、追踪溯源相结合的全方位水质智能监管方法及其系统。
本发明的技术方案：一种基于物联网的全方位水质智能监管方法，其特点是，包括：
一方面，将固定水质监测站和移动水质监测站和机动水质监测站相结合，对监管区域内的水质数据进行实时采集，并通过无线方式即时传输至物联网水质数据云平台和后台服务器以对采集的数据进行运算和反馈，同时利用互联网访问的方式实现水质的实时远程监控；
另一方面，通过输入监管区域的河道基础数据，利用二维水动力-水质耦合模型，进行远期水体环境预测，以获得突发污染事故的污染物迁移，扩散，转化情况，实现突发污染事故的预警和长期规划预测。
上述的基于物联网的全方位水质智能监管方法中，好包括在二维水动力-水质耦合模型的基础上，结合实时监测的水质数据，对排放源进行追踪，实现异常或突发排放源的溯源功能。
上述的基于物联网的全方位水质智能监管方法中，所述固定水质监测站和移动水质监测站在监管区域内形成多个水质传感器节点，各个水质传感器节点通过无线通信方式形成一个多跳的自组织网络系统，协作地采集和传输数据信息。
前述的基于物联网的全方位水质智能监管方法中，因为对于一般内陆浅水河流而言，可认为垂向上无质量浓度梯度，水质模型可主要考虑沿水流流向和横向上的质量浓度变化，所述二维水动力-水质耦合模型的方程式为
式中C为河流中污染物质量浓度，单位mg/L；t为时间，单位s；k为降解系数，单位s-1；x,y分别为纵向和横向距离，单位m；u,v分别为水流在x,y方向的速度分量，单位m/s；Dx,Dy分别为x,y方向湍流扩散系数，单位m2/s；ΣS为内部所有源和汇的总和。源：模型计算范围内，所有向水体增加污染物的来源，都称为源。汇：模型计算范围内，所有从水体中移除污染物的途径，都称为汇。
前述的基于物联网的全方位水质智能监管方法中，使用二维水动力-水质耦合模型时，考虑实际河流并非无限水体，而是受两岸和河底的约束，污染物在水流中的扩散受到边界限制，并产生反射，并设定反射为两岸的双边反射，然后利用拉普拉斯变换及其逆变换对二维水动力-水质耦合模型的方程式进行求解，以x＝0时，C＝C0，而t→∞时，C＝0，为初始条件，设定突发污染事故发生于坐标原点,得到解析解
C(x,y,t)＝ΔC1+ΔC2+ΔC3+ch (2)
式中M为事故瞬时排放量；b为事故地点距岸边的距离；B为河宽；n为两岸边界的反射次数；h为水深；ΔC1为真源在(x,y)处产生的质量浓度增量；ΔC2为近岸边界反射在(x,y)处产生的质量浓度增量(近岸虚源)；ΔC3为远岸边界反射在(x,y)处产生的质量浓度增量(远岸虚源)；ch为河流本底质量浓度。根据镜像法的原理可知，近岸虚源距离真源的距离为2nb，远岸虚源距离真源的距离为2nB-2nb。ΔC1，ΔC2，ΔC3每一项又可分为3部分：x方向的对流扩散项，y方向的对流扩散项和降解项。当横向流速相对纵向流速忽略不计(即令v近似为0)，边界反射叠代次数取有限次(或不考虑边界反射)时，式(2)也可作适当简化。
前述的基于物联网的全方位水质智能监管方法中，所述规划预测的具体方法是，输入已知排放水量和排污浓度，利用利用二维水动力-水质耦合模型，得出拟设排污口排污对河道水质水量的影响，从而推出拟设排污口的规划建设是否合理。
前述的基于物联网的全方位水质智能监管方法中，当固定水质监测站实时监测值与长期水体环境监测值差别大于设定的阈值，物联网水质数据云平台语音报警响起，移动监测站进入事故监测模式，提高采样频率，机动水质监测站根据相应位置进一步监测追溯污染源头。移动水质监测站还用于校准预测模型。
实现前述方法的一种基于物联网的全方位水质智能监管系统，其特点是：包括多个部署在监管水域的固定水质监测站，按需求灵活布置的移动水质监测站和带受控移动功能的机动水质监测站；固定水质监测站、移动水质监测站和机动水质监测站通过无线网络与物联网水质数据云平台相连，所述物联网水质数据云平台与后台服务器相连，后台服务器通过互联网连接有PC终端或移动终端。
前述的基于物联网的全方位水质智能监管系统中，所述固定水质监测站、移动水质监测站和机动水质监测站通过无线通信方式形成一个多跳的自组织网络系统。
前述的基于物联网的全方位水质智能监管系统中，所述物联网水质数据云平台基于ArcGIS Server平台开发，具有高级的GIS分析功能，保留数据接口，可以用于与政府部门相关水质监管平台对接，数据共享。
前述的基于物联网的全方位水质智能监管系统中，所述的固定水质监测站是指，满足日常监测监管需求的监测站，固定点位由相关环保部门以及监测需要进行设定。移动水质监测站是指，满足监测需求的移动监测站，主要特点是，实时监测，响应时间短，布点灵活。机动水质监测站是指具有受控功能及动力系统的实时移动监测站，可由水质监控平台控制航线，也可由岸基系统操作，用于巡航河道，湖库以及污染源排放采样。
与现有技术相比，本发明具有数据采集、数据分析、实时监控(本地及远程监控)、规划预测、临界语音报警、预警等功能，实现对水源污染的实时采集和污染的近远期预测，且能通过无线传感网络，实现将现场数据实时传送给后台服务器，从而完成对现场的远程监测。本发明还具有规划预测和预警功能。规划预测不仅实现对近远期水质水量的预测还可以实现预测拟建污染源排污是否对河道产生影响，从而推出拟设排污口规划建设是否合理。本发明的系统可以基于传感网络工作，组网灵活，具有较好的时效性和较高的实用价值。此外，本发明的系统可以实现污染源的溯源，并能够实现实时报警，及时应急处理。
附图说明
图1是本发明的系统结构示意图；
图2是本发明实施例中物联网水质数据云平台的系统结构示意图；
图3是本发明实施例的工作原理图；
图4是本发明实施例的移动水质监测站的整体结构示意图；
图5是图4中探测器外形示意图；
图6是图4的局部剖视图；
图7是图4中漂浮载体的俯视图。
附图中的标记为：1-探测器，101-上壳体，102-下壳体，103-进水格栅，104-防滑齿，105-电池模块，2-漂浮载体，3-探测器固定孔，4-柔性连接件，5-固定锚，6-盖板。
具体实施方式
下面结合附图和实施例对本发明作进一步的说明，但并不作为对本发明限制的依据。
实施例。一种基于物联网的全方位水质智能监管方法，包括：
一方面，将固定水质监测站、移动水质监测站和机动水质监测站相结合，对监管区域内的水质数据进行实时采集，并通过无线方式即时传输至物联网水质数据云平台和后台服务器以对采集的数据进行运算和反馈，同时利用互联网访问的方式实现水质的实时远程监控；固定水质监测站和移动水质监测站的监测指标可以根据需要设一个或多个，如检测水温、pH、电导率、COD、TOC、氨氮、硝氮、磷酸盐、叶绿素等多项水质指标，使用时可以根据将这些指标合成一个综合指数，便于对河流水质进行评价。
另一方面，通过输入监管区域的河道基础数据(河道水文条件，断面形态等基础数据)，利用二维水动力-水质耦合模型，进行远期水体环境预测，以获得突发污染事故的污染物迁移，扩散，转化情况，实现突发污染事故的预警和规划预测；同时在二维水动力-水质耦合模型的基础上，结合实时监测的水质数据，对排放源进行追踪，实现异常或突发排放源的溯源功能，具体可利用基于拉格朗日法的溯源反演算法逐步计算污染质点轨迹，结合沿岸企业化学指纹信息数据库的数据比对结果。
所述固定水质监测站和移动水质监测站在监管区域内形成多个水质传感器节点，各个水质传感器节点通过无线通信方式形成一个多跳的自组织网络系统，协作地采集和传输数据信息。
所述二维水动力-水质耦合模型的方程式为
式中C为河流中污染物质量浓度，mg/L；t为时间，s；k为降解系数，s-1；x,y分别为纵向和横向距离，m；u,v分别为水流在x,y方向的速度分量，m/s；Dx,Dy分别为x,y方向湍流扩散系数，m2/s；ΣS为内部所有源和汇的总和。
使用二维水动力-水质耦合模型时，利用拉普拉斯变换及其逆变换对二维水动力-水质耦合模型的方程式进行求解，以x＝0时，C＝C0，而t→∞时，C＝0，为初始条件，设定突发污染事故发生于坐标原点,得到解析解
C(x,y,t)＝ΔC1+ΔC2+ΔC3+ch (2)
式中M为事故瞬时排放量；b为事故地点距岸边的距离；B为河宽；n为两岸边界的反射次数；h为水深；ΔC1为真源在(x,y)处产生的质量浓度增量；ΔC2为近岸边界反射在(x,y)处产生的质量浓度增量；ΔC3为远岸边界反射在(x,y)处产生的质量浓度增量；ch为河流本底质量浓度。
所述规划预测的具体方法是，输入已知排放水量和排污浓度，利用利用二维水动力-水质耦合模型，得出拟设排污口排污对河道水质水量的影响，从而推出拟设排污口的规划建设是否合理。
当固定水质监测站实时监测值与长期水体环境监测值差别大于设定的阈值，物联网水质数据云平台语音报警响起，移动监测站进入事故监测模式，提高采样频率，机动水质监测站根据相应位置进一步监测追溯污染源头。移动水质监测站还用于校准预测模型。
实现前述方法的一种基于物联网的全方位水质智能监管系统，如图1所示：包括多个部署在监管水域的固定水质监测站(图中用方形表示)、按需求灵活布置的移动水质监测站(图中用圆形表示)和带受控移动功能的机动水质监测站(图中用三角形表示)；固定水质监测站和移动水质监测站通过无线网络与物联网水质数据云平台相连，所述物联网水质数据云平台与后台服务器相连，后台服务器通过互联网连接有PC终端或移动终端。所述固定水质监测站、移动水质监测站和机动水质监测站通过无线通信方式形成一个多跳的自组织网络系统。其中后台服务器可以采用ARM Cortex-Mx内核的32位微处理器STMF103ZET6为主控芯片，通过芯片内部集成的AD模数转换电路传感节点的水质传感器(固定/移动/机动水质监测站)数据，使用I/O口采集温度传感器数据，使用SPI串行外设接口与SD卡通信，通过USRT串口驱动3G通信模块的无线数据终端，使用普通I/O模拟通信时序驱动液晶屏并且连接键盘，便于系统的调试；移动终端或PC端通过互联网连接到物联网水质数据云平台，远程监控水质和传输数据到PC端和移动端。所述物联网水质数据云平台基于ArcGIS Server平台开发，其构架如图2所示，它具有高级的GIS分析功能，保留数据接口，可以用于与政府部门相关水质监管平台对接，数据共享。本发明的具体工作原理如图3所示。
移动水质监测站的结构如图4所示：至少包括探测器1和用于固定探测器1的漂浮载体2；所述探测器1内集成有用于采集水文参数和/或水质参数的探头、数据通讯模块和电池模块105。所述数据通讯模块优选为无线通讯模块。所述探测器1如图5和6所示，包括柱状的上壳体101和连接在上壳体101下方的下壳体102；所述下壳体102上设有进水格栅103，所述探头位于下壳体102内。所述上壳体101内侧设有轻质填充层105，轻质填充层105内设置有电池模块105和数据通讯模块。所述探测器1的数量为1个或多个。下壳体102与上壳体101可以通过螺纹方式连接，下壳体102上可设置用于方便旋拧的防滑齿104，因此整体结构易于拆装和维护。所述漂浮载体2如图4和7所示，其上部上设有多个探测器固定孔3，探测器1插设在探测器固定孔3内，漂浮载体2上还通过柔性连接件4连接有多个固定锚5。所述固定锚5的数量为3个，且呈三角形分布。所述漂浮载体2上未固定有探测器1的探测器固定孔3上设有盖板6。
以上所述的仅是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明创造构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本发明的保护范围。
Claims (5)
1.一种基于物联网的全方位水质智能监管方法，其特征在于，包括：
一方面，将固定水质监测站，移动水质监测站和机动水质监测站相结合，对监管区域内的水质数据进行实时采集，并通过无线方式即时传输至物联网水质数据云平台和后台服务器以对采集的数据进行运算和反馈，同时利用互联网访问的方式实现水质的实时远程监控；
另一方面，通过输入监管区域的河道基础数据，主要利用二维水动力-水质耦合模型，进行水体环境预测，以获得突发污染事故的污染物迁移，扩散，转化情况，实现突发污染事故的预警和长期规划预测；
所述固定水质监测站，移动水质监测站和机动水质监测站在监管区域内形成多个水质传感器节点，各个水质传感器节点通过无线通信方式形成一个多跳的自组织网络系统，协作地采集和传输数据信息；
所述移动水质监测站，至少包括探测器和用于固定探测器的漂浮载体；所述探测器内集成有用于采集水文参数和/或水质参数的探头、数据通讯模块和电池模块；所述探测器包括柱状的上壳体和连接在上壳体下方的下壳体；所述下壳体上设有进水格栅，所述探头位于下壳体内；所述上壳体内侧设有轻质填充层，轻质填充层内设置有电池模块和数据通讯模块；所述探测器1的数量为1个或多个；下壳体与上壳体可以通过螺纹方式连接，下壳体上可设置用于方便旋拧的防滑齿，因此整体结构易于拆装和维护；所述漂浮载体上部上设有多个探测器固定孔，探测器插设在探测器固定孔内，漂浮载体上还通过柔性连接件连接有多个固定锚，所述固定锚的数量为3个，且呈三角形分布；所述漂浮载体上未固定有探测器的探测器固定孔上设有盖板；
所述二维水动力-水质耦合模型的方程式为
式中C为河流中污染物质量浓度，mg/L；t为时间，s；k为降解系数，s-1；x,y分别为纵向和横向距离，m；u,v分别为水流在x,y方向的速度分量，m/s；Dx,Dy分别为x,y方向湍流扩散系数，m2/s；ΣS为内部所有源和汇的总和；
使用二维水动力-水质耦合模型时，利用拉普拉斯变换及其逆变换对二维水动力-水质耦合模型的方程式进行求解，以x＝0时，C＝C0，而t→∞时，C＝0，为初始条件，设定突发污染事故发生于坐标原点,得到解析解
C(x,y,t)＝△C1+△C2+△C3+ch (2)
式中M为事故瞬时排放量；b为事故地点距岸边的距离；B为河宽；n为两岸边界的反射次数；h为水深；ΔC1为真源在(x,y)处产生的质量浓度增量；ΔC2为近岸边界反射在(x,y)处产生的质量浓度增量；ΔC3为远岸边界反射在(x,y)处产生的质量浓度增量；ch为河流本底质量浓度。
2.根据权利要求1所述的基于物联网的全方位水质智能监管方法，其特征在于：还包括在二维水动力-水质耦合模型的基础上，结合实时监测的水质数据，利用基于拉格朗日法的溯源反演算法逐步计算污染质点轨迹，结合沿岸企业化学指纹信息数据库的比对结果，对排放源进行追踪，实现异常或突发排放源的溯源功能。
3.根据权利要求1所述的基于物联网的全方位水质智能监管方法，其特征在于：所述规划预测的具体方法是，输入已知排放水量和排污浓度，利用二维水动力-水质耦合模型，得出拟设排污口排污对河道水质水量的影响，从而推出拟设排污口的规划建设是否合理。
4.根据权利要求1所述的基于物联网的全方位水质智能监管方法，其特征在于：当固定水质监测站实时监测值与长期水体环境监测值差别大于设定的阈值，物联网水质数据云平台语音报警响起，移动监测站进入事故监测模式，提高采样频率，机动水质监测站根据相应位置进一步监测追溯污染源头。
5.实现权利要求1至4任一权利要求中所述全方位水质智能监管方法的系统，其特征在于：包括多个部署在监管水域的固定水质监测站、按需求灵活布置的移动水质监测站和带受控移动功能的机动水质监测站；固定水质监测站、移动水质监测站和机动水质监测站通过无线网络与物联网水质数据云平台相连，所述物联网水质数据云平台与后台服务器相连，后台服务器通过互联网连接有PC终端或移动终端。
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