CN108200160A - 一种基于窄带物联网的水质监测系统及方法 - Google Patents
一种基于窄带物联网的水质监测系统及方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN108200160A CN108200160A CN201711483043.XA CN201711483043A CN108200160A CN 108200160 A CN108200160 A CN 108200160A CN 201711483043 A CN201711483043 A CN 201711483043A CN 108200160 A CN108200160 A CN 108200160A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- water quality
- iot
- data
- water
- telecommunications
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Pending
Links
- XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N water Substances O XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N 0.000 title claims abstract description 264
- 238000012544 monitoring process Methods 0.000 title claims abstract description 77
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 22
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 claims abstract description 12
- 238000012545 processing Methods 0.000 claims description 24
- XEEYBQQBJWHFJM-UHFFFAOYSA-N Iron Chemical compound [Fe] XEEYBQQBJWHFJM-UHFFFAOYSA-N 0.000 claims description 23
- XAGFODPZIPBFFR-UHFFFAOYSA-N aluminium Chemical compound [Al] XAGFODPZIPBFFR-UHFFFAOYSA-N 0.000 claims description 23
- 229910052782 aluminium Inorganic materials 0.000 claims description 22
- 238000007726 management method Methods 0.000 claims description 22
- 239000004411 aluminium Substances 0.000 claims description 21
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 claims description 16
- 229910052742 iron Inorganic materials 0.000 claims description 10
- 238000002360 preparation method Methods 0.000 claims description 9
- 238000009434 installation Methods 0.000 claims description 7
- 238000012937 correction Methods 0.000 claims description 6
- 238000013500 data storage Methods 0.000 claims description 6
- 241001269238 Data Species 0.000 claims description 5
- 241000209094 Oryza Species 0.000 claims description 5
- 235000007164 Oryza sativa Nutrition 0.000 claims description 5
- 235000021186 dishes Nutrition 0.000 claims description 5
- 235000009566 rice Nutrition 0.000 claims description 5
- 230000001960 triggered effect Effects 0.000 claims description 3
- 238000001514 detection method Methods 0.000 abstract description 12
- 238000005259 measurement Methods 0.000 abstract description 6
- 238000012360 testing method Methods 0.000 abstract description 2
- 239000002585 base Substances 0.000 description 39
- 239000003651 drinking water Substances 0.000 description 12
- 235000020188 drinking water Nutrition 0.000 description 12
- 230000006870 function Effects 0.000 description 6
- 230000011664 signaling Effects 0.000 description 4
- KWYUFKZDYYNOTN-UHFFFAOYSA-M Potassium hydroxide Chemical compound [OH-].[K+] KWYUFKZDYYNOTN-UHFFFAOYSA-M 0.000 description 3
- HEMHJVSKTPXQMS-UHFFFAOYSA-M Sodium hydroxide Chemical compound [OH-].[Na+] HEMHJVSKTPXQMS-UHFFFAOYSA-M 0.000 description 3
- 230000008859 change Effects 0.000 description 3
- 238000005457 optimization Methods 0.000 description 3
- 241000894006 Bacteria Species 0.000 description 2
- CURLTUGMZLYLDI-UHFFFAOYSA-N Carbon dioxide Chemical compound O=C=O CURLTUGMZLYLDI-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 2
- VEXZGXHMUGYJMC-UHFFFAOYSA-N Hydrochloric acid Chemical compound Cl VEXZGXHMUGYJMC-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 2
- CDBYLPFSWZWCQE-UHFFFAOYSA-L Sodium Carbonate Chemical compound [Na+].[Na+].[O-]C([O-])=O CDBYLPFSWZWCQE-UHFFFAOYSA-L 0.000 description 2
- QAOWNCQODCNURD-UHFFFAOYSA-N Sulfuric acid Chemical compound OS(O)(=O)=O QAOWNCQODCNURD-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 2
- 239000002253 acid Substances 0.000 description 2
- 239000000701 coagulant Substances 0.000 description 2
- 238000011161 development Methods 0.000 description 2
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 2
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 2
- 239000013505 freshwater Substances 0.000 description 2
- 230000036541 health Effects 0.000 description 2
- 238000012913 prioritisation Methods 0.000 description 2
- 241000295146 Gallionellaceae Species 0.000 description 1
- 206010027439 Metal poisoning Diseases 0.000 description 1
- 229910000831 Steel Inorganic materials 0.000 description 1
- 241000700605 Viruses Species 0.000 description 1
- 239000012445 acidic reagent Substances 0.000 description 1
- 239000003513 alkali Substances 0.000 description 1
- 238000009360 aquaculture Methods 0.000 description 1
- 244000144974 aquaculture Species 0.000 description 1
- 238000013473 artificial intelligence Methods 0.000 description 1
- AXCZMVOFGPJBDE-UHFFFAOYSA-L calcium dihydroxide Chemical compound [OH-].[OH-].[Ca+2] AXCZMVOFGPJBDE-UHFFFAOYSA-L 0.000 description 1
- 239000000920 calcium hydroxide Substances 0.000 description 1
- 229910001861 calcium hydroxide Inorganic materials 0.000 description 1
- 239000001569 carbon dioxide Substances 0.000 description 1
- 229910002092 carbon dioxide Inorganic materials 0.000 description 1
- 239000003153 chemical reaction reagent Substances 0.000 description 1
- 230000015271 coagulation Effects 0.000 description 1
- 238000005345 coagulation Methods 0.000 description 1
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 1
- 238000005314 correlation function Methods 0.000 description 1
- 230000007797 corrosion Effects 0.000 description 1
- 238000005260 corrosion Methods 0.000 description 1
- 235000013399 edible fruits Nutrition 0.000 description 1
- 238000003912 environmental pollution Methods 0.000 description 1
- 239000008394 flocculating agent Substances 0.000 description 1
- 230000016615 flocculation Effects 0.000 description 1
- 238000005189 flocculation Methods 0.000 description 1
- 239000008235 industrial water Substances 0.000 description 1
- 239000003621 irrigation water Substances 0.000 description 1
- 210000003734 kidney Anatomy 0.000 description 1
- 230000007774 longterm Effects 0.000 description 1
- 238000004519 manufacturing process Methods 0.000 description 1
- 239000000463 material Substances 0.000 description 1
- 230000007246 mechanism Effects 0.000 description 1
- 244000005700 microbiome Species 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
- 210000003205 muscle Anatomy 0.000 description 1
- 239000005416 organic matter Substances 0.000 description 1
- 229920002401 polyacrylamide Polymers 0.000 description 1
- 239000012629 purifying agent Substances 0.000 description 1
- 239000010865 sewage Substances 0.000 description 1
- RMAQACBXLXPBSY-UHFFFAOYSA-N silicic acid Chemical class O[Si](O)(O)O RMAQACBXLXPBSY-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
- 229910000029 sodium carbonate Inorganic materials 0.000 description 1
- 239000010959 steel Substances 0.000 description 1
- 238000004659 sterilization and disinfection Methods 0.000 description 1
- 239000000126 substance Substances 0.000 description 1
- 239000002352 surface water Substances 0.000 description 1
- 239000000725 suspension Substances 0.000 description 1
- 230000009182 swimming Effects 0.000 description 1
- 230000001988 toxicity Effects 0.000 description 1
- 231100000419 toxicity Toxicity 0.000 description 1
- 238000003911 water pollution Methods 0.000 description 1
Classifications
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04L—TRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
- H04L67/00—Network arrangements or protocols for supporting network services or applications
- H04L67/01—Protocols
- H04L67/02—Protocols based on web technology, e.g. hypertext transfer protocol [HTTP]
- H04L67/025—Protocols based on web technology, e.g. hypertext transfer protocol [HTTP] for remote control or remote monitoring of applications
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
- G01N33/00—Investigating or analysing materials by specific methods not covered by groups G01N1/00 - G01N31/00
- G01N33/18—Water
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
- G01N33/00—Investigating or analysing materials by specific methods not covered by groups G01N1/00 - G01N31/00
- G01N33/18—Water
- G01N33/1813—Specific cations in water, e.g. heavy metals
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04L—TRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
- H04L67/00—Network arrangements or protocols for supporting network services or applications
- H04L67/01—Protocols
- H04L67/12—Protocols specially adapted for proprietary or special-purpose networking environments, e.g. medical networks, sensor networks, networks in vehicles or remote metering networks
Landscapes
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Chemical & Material Sciences (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Biochemistry (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Analytical Chemistry (AREA)
- Medicinal Chemistry (AREA)
- Food Science & Technology (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Immunology (AREA)
- Pathology (AREA)
- Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
- Signal Processing (AREA)
- Computing Systems (AREA)
- Medical Informatics (AREA)
- Telephonic Communication Services (AREA)
Abstract
本发明提供一种基于窄带物联网的水质监测系统,包括有若干NB‑IoT终端设备、电信NB‑IoT基站、IoT核心网、IoT联接管理平台、应用服务器和水质监测报警平台。本发明装置和方法可以实现对较大监测范围内的数万个测量目标位置水资源的水质各项指标数据的智能采集与分析,最终输出测量结果,找出水资源的水质异常的检测点并触发报警,同时将报警信息反馈给用户,报警信息包括用户需要处理的目标检测点位置、该目标检测点水质的各项数据,及其超出正常范围的指标。用户根据该报警信息及时对各个监测点采取相应的措施进行处理,维持水资源水质各项指标的正常。
Description
【技术领域】
本发明涉及水质监测技术领域,具体涉及的是一种基于窄带物联网的水质监测系统及方法。
【背景技术】
随着科技的发展,人类社会的进步,地球的生态系统被破坏,环境污染问题成了全世界不得不面对的一个现实,而水污染更是其中的一个重中之重。随着水资源的日益短缺,对淡水资源的保护逐渐成了全世界各个国家和人们的共识,我国的淡水资源虽然相对丰富,但随着工业、农业和生活废弃物的对水资源的污染的加剧,有限的水资源就越来越紧张,但是水在人们日常生活、工业及农业生产发展中均是不可缺少的,所以实现对水资源的保护就尤为重要。同时饮用水的质量直接影响人们的身体健康,一旦饮用水出现问题就会造成不可估量的后果。
要对水资源实现保护,首先就需要随时掌握水的品质,及时发现水质中某些指标出现的异常,才能够及时采取相应的改善措施。而对水质的检测,如果采取人工检测,则会消耗大量的人力物力,把人工智能的应用到水质的检测上就显得尤为迫切。
【发明内容】
鉴于以上内容,本发明旨在提供一种基于窄带物联网的水质监测系统及方法,可以建立一个很完善和有效的水资源检测系统,该系统可以实现同时对数万个检测地点的各种水资源中的各项指标数据的智能检测,使用户能随时随地掌握的数据信息,针对各种不同的水资源类型和其来对应的水质指标来分别调整水资源中各项指标的含量,达到控制检测点不同水资源品质的目的,从而促进对水资源的保护,对生态环境的保护和为人们的健康提供保障。
为达到上述目的,本发明所采用的技术方案是:一种基于窄带物联网的水质监测系统,所述监测系统包括有若干NB-IoT终端设备、电信NB-IoT基站、IoT核心网、IoT联接管理平台、应用服务器和水质监测报警平台;
所述若干NB-IoT终端设备分别布置在水质的监测点,并在所述应用服务器上进行注册,且分别包括有数据处理模块、水质感测模块及NB-IoT终端;所述数据处理模块的上端连接NB-IoT终端,下端通过串口连接有水质感测模块,所述水质感测模块用于感测监测点的水质数据,所述数据处理模块用于给所述水质感测模块供电,并获取水质数据,再把水质数据发送至所述NB-IoT终端;
所述NB-IoT终端设备的NB-IoT终端通过空口连接到所述电信NB-IoT基站,并通过随机接入过程与电信NB-IoT基站建立初始化连接,且被电信NB-IoT基站分配好网络数据传输资源信息;所述NB-IoT终端设备的NB-IoT终端在主动或收到电信NB-IoT基站寻呼后与NB-IoT基站之间建立RRC连接后把水质数据上报至所述电信NB-IoT基站;所述电信NB-IoT基站将接收到的数据通过所述IoT核心网传送至所述IoT连接管理平台,所述IoT连接管理平台用于根据接收的不同类型数据将数据转发至相应的业务应用服务器进行处理,所述应用服务器用于收到数据后进行相应的整理,筛选出所有NB-IoT终端采集到的水质数据,将其保存进数据库,同时转发给水质监测报警平台;
所述水质监测报警平台的PC端对水质数据进行分析整理,建立水质数据表,找出水质数据超过正常水质范围的NB-IoT终端设备,触发报警通知用户,同时将报警信息发送给水质监测报警平台的手机端通知用户,该报警信息包括有NB-IoT终端的安装位置、安装的经纬度、监测点的水资源类型、超限的因素、正常水质范围及监测点的水质数据。
进一步地,每一NB-IOT终端设备还包括有计时模块,所述计时模块用于计时所述水质感测模块的启动间隔时间,并在启动间隔时间到达预设时间时启动所述水质感测模块进行感测。
进一步地,每一个NB-IoT终端设备都有一个IMSI或者ESN号,在注册时,以IMSI或者ESN号作为序列号进行索引和寻址,同时设置该NB-IoT终端设备的名称、NB-IoT终端设备型号、是否安装sim卡、sim卡号码、NB-IoT终端设备安装位置、NB-IoT终端设备安装的经度和纬度、监测点的水资源类型,同时可以调用API接口对NB-IoT终端信息进行更新和和删除操作。
进一步地,所述水质感测模块包括有PH传感器、浊度传感器、水质铝传感器及水质铁传感器,所述PH传感器用于感测水的PH值,所述浊度传感器用于感测水的浊度,所述水质铝传感器用于感测水中铝含量,所述水质铁传感器用于感测水中铁含量。
进一步地,每一个NB-IoT终端都有一个IMSI或者ESN号,在注册时,以IMSI或者ESN号作为序列号进行索引和寻址,同时设置该NB-IoT终端的名称、设备型号、是否安装sim卡、sim卡号码、NB-IoT终端安装位置、NB-IoT终端安装的经度和纬度、监测点的水资源类型,同时可以调用API接口对NB-IoT终端信息进行更新和和删除操作。
进一步地,所述PC端包括有中央处理器、数据整理模块、数据存储器、数据表建立单元、数据比较单元、报警单元及反馈单元;所述数据整理模块、数据表建立单元、数据比较单元、报警单元及反馈单元分别与所述中央处理器连接;所述数据整理模块用于对来自NB-IoT终端设备的水质数据进行分析整理,所述数据表建立单元用于建立水质数据表,所述数据存储器用于存储正常水质范围,所述数据比较单元用于将采集到的水质数据与正常水质范围比较,并在采集到的水质数据超出正常水质范围时所述报警单元发出报警信息;所述反馈单元用于根据报警信息对用户提供相应的水质改善措施。
一种基于窄带物联网的水质监测方法,该方法包括有以下步骤:
S1,在若干水质监测点分别布置有一NB-IoT,并在应用服务器平台上对所有NB-IoT终端设备进行注册;
S2,NB-IoT终端设备的NB-IoT终端通过随机接入过程与电信NB-IoT基站建立初始化连接,并被电信NB-IoT基站分配好网络数据传输资源信息;
S3,NB-IoT终端设备的NB-IoT终端与电信NB-IoT基站之间建立RRC连接;
S4,NB-IoT终端设备的数据处理模块从水质感测模块中采集到水质数据,将采集到的水质数据上报至电信NB-IoT基站;
S5,电信NB-IoT基站将接收到的数据通过IoT核心网传送至IoT连接管理平台;
S6,当数据传输完成后,电信NB-IoT基站释放与NB-IoT终端设备的RRC连接,NB-IoT终端设备进入节电模式,等待下一次的数据上报发送或NB-IoT基站的寻呼;
S7,IoT连接管理平台用于根据接收的不同类型数据将数据转发至相应的业务应用服务器进行处理;
S8,应用服务器收到数据后进行相应的整理,并筛选出所有NB-IoT终端设备采集到的水质数据,将其保存进数据库,同时转发给水质监测报警平台;
S9,水质监测报警平台的PC端对水质数据进行分析整理,建立水质数据表,找出水质数据超过正常水质范围的NB-IoT终端设备,触发报警通知用户,同时将报警信息发送给水质监测报警平台的手机端通知用户;
S10,根据报警信息对用户提供相应的水质改善措施。
相对现有技术,本发明具有以下有益效果:
本发明装置和方法可以实现对较大监测范围内的数万个测量目标位置水资源的水质各项指标数据的智能采集与分析,最终输出测量结果,找出水资源的水质异常的检测点并触发报警,同时将报警信息反馈给用户,报警信息包括用户需要处理的目标检测点位置、该目标检测点水质的各项数据,及其超出正常范围的指标。用户根据该报警信息及时对各个监测点采取相应的措施进行处理,维持水资源水质各项指标的正常。
【附图说明】
图1是本发明一种基于窄带物联网的水质监测系统的一方块图。
图2是图1中PC端的一方块图。
图3是一种基于窄带物联网的水质监测方法的一流程图。
图4是图3中A之后的一流程图。
图5是图4中B之后的一流程图。
主要元件符号说明
NB-IoT终端设备1 | 电信NB-IoT基站2 | IoT核心网3 |
IoT联接管理平台4 | 应用服务器5 | 水质监测报警平台6 |
数据处理模块11 | 水质感测模块12 | NB-IoT终端13 |
PH值传感器126 | PC端61 | 用户端62 |
中央处理器610 | 数据整理模块611 | 数据存储器612 |
数据表建立单元613 | 数据比较单元614 | 报警单元615 |
反馈单元616 | 计时模块10 | PH传感器121 |
浊度传感器122 | 水质铝传感器123 | 水质铁传感器124 |
如下具体实施方式将结合上述附图进一步说明本发明。
【具体实施方式】
为了本领域技术人员更加清楚地理解本发明技术方案,以下结合说明书附图对本发明技术方案作进一步详细说明,值得注意的是,以下具体实施方式仅用以说明本发明技术方案,而非限定。
请参阅图1,一种基于窄带物联网(NB-IoT)的水质监测系统,包括若干NB-IoT终端设备1、电信NB-IoT基站2、IoT核心网3、IoT联接管理平台4、应用服务器5和水质监测报警平台6。
所述若干NB-IoT终端设备1分别布置在若干水质的监测点,并在应用服务器5平台上对所有NB-IoT终端设备1进行注册;每一个NB-IoT终端1都有一个IMSI或者ESN号,在注册时,以IMSI或者ESN号作为序列号进行索引和寻址,同时设置该NB-IoT终端设备1的名称、设备型号、是否安装sim卡、sim卡号码、NB-IoT终端设备安装位置、NB-IoT终端设备安装的经度和纬度等信息、监测点的水资源类型,同时可以调用API接口对NB-IoT终端信息进行更新和和删除等操作。
每一NB-IoT终端设备1包括有计时模块10、数据处理模块11、水质感测模块12及NB-IoT终端13。所述数据处理模块11的上端连接NB-IoT终端13,下端通过串口连接有水质感测模块12,所述水质感测模块12用于感测水质数据,所述数据处理模块11用于给所述水质感测模块12供电,并分别获取水质数据,再把水质数据发送至所述NB-IoT终端13,所述计时模块10用于计时所述水质感测模块12的启动间隔时间,并在启动间隔时间到达预设时间时启动所述水质感测模块12进行感测。
进一步地,所述水质感测模块12包括有PH传感器121、浊度传感器122、水质铝传感器123及水质铁传感器124,所述PH传感器121用于感测水的PH值,所述浊度传感器122用于感测水的浊度,所述水质铝传感器123用于感测水中铝含量,所述水质铁传感器124用于感测水中铁含量。
所述NB-IoT终端设备1的NB-IoT终端13通过空口连接到所述电信NB-IoT基站2,并把水质数据上报至所述NB-IoT基站2。
所述电信NB-IoT基站2主要承担空口接入处理和小区管理等相关功能,通过S1-lite接口与所述IoT核心网3进行连接,将非接入层数据转发给高层网元处理。
进一步地,NB-IoT终端设备1的NB-IoT终端13通过随机接入过程与电信NB-IoT基站2建立初始化连接,并被电信NB-IoT基站2分配好网络数据传输资源信息。当NB-IoT终端设备NB-IoT终端13主动或收到电信NB-IoT基站2寻呼后被动向基站发起RRCConnectionRequest信令,请求建立RRC连接。电信NB-IoT基站2向NB-IoT终端设备1的NB-IoT终端13发送RRCConnectionSetup信令,同意建立RRC连接。然后,NB-IoT终端设备1的NB-IoT终端13向电信NB-IoT基站2回送RRCConnectionSetupComplete信令,其中可能携带有up-CIoT-EPS-Optimisation-r13信元,若没有携带up-CIoT-EPS-Optimisation-r13信元,则表明NB-IoT终端设备1的NB-IoT终端13只支持控制面功能优化的数据传输方案,不支持用户面功能优化方案,否则两种方案均支持。控制面功能优化的数据传输方案和用户面功能优化方案是蜂窝物联网(CIoT)在EPS定义的两种优化方案,用于NB-IoT的数据传输方式。
当数据传输完成后,基站电信NB-IoT基站释放与终端的RRC连接,当RRC连接释放后,终端进入PSM(Power Saving Mode,节电模式)
NB-IoT终端设备1的NB-IoT终端13借助PSM(Power Saving Mode,节电模式)和eDRX(entended Discontinuous Reception,扩展的非连续性接收模式)可以实现NB-IoT终端设备的省电性能。在PSM模式下,终端设备虽然仍旧是注册在网状态,但却不进行信令的通信,从而使终端更长时间驻留在深度睡眠以达到省电的目的。在eDRX模式下,进一步延长了终端在空闲模式下的睡眠周期,减少接收单元不必要的启动,相对于PSM,大幅度提升了下行的可达性。
所述IoT核心网3承担与终端非接入层交互的功能,将IoT业务相关数据转发到IoT联接管理平台4进行处理。
所述IoT联接管理平台4汇集从各IoT核心网3得到的IoT数据,根据不同类型转发至相应的业务应用进行处理。
所述应用服务器5是IoT数据的最终汇聚点,根据不同的用户需求进行不同的数据处理等操作。
具体地说,所述NB-IoT基站2将接收到的数据通过所述IoT核心网3传送至所述IoT连接管理平台4,所述IoT连接管理平台4用于根据接收的不同类型数据将数据转发至相应的业务应用服务器5进行处理,所述应用服务器5用于收到数据后进行相应的整理,筛选出所有NB-IoT终端1采集到的水质数据,将其保存进数据库,同时转发给水质监测报警平台6。
请一起参阅图2,所述水质监测报警平台6的PC端61对水质数据进行分析整理,建立水质数据表,找出水质数据超过正常水质范围的NB-IoT终端设备1,触发报警通知用户,同时将报警信息发送给水质监测报警平台6的手机端62通知用户,该报警信息包括有NB-IoT终端的安装位置、安装的经度和纬度、监测点的水资源类型、正常水质范围及监测点的水质数据。
另外,用户通过水质监测报警平台6的PC端或手机端查询特定的NB-IoT终端设备1信息,查询指令通过IoT联接管理平台4,经过IoT核心网3发送到对应的电信NB-IoT基站2,所述电信NB-IoT基站2待NB-IoT终端设备1进入连接状态并建立好RRC连接后,通过RRC连接把指令下发给NB-IoT终端设备1,NB-IoT终端设备1则返回相关数据。
进一步地,所述PC端61包括有中央处理器610、数据整理模块611、数据存储器612、数据表建立单元613、数据比较单元614、报警单元615及反馈单元616。所述数据采集单元611、数据表建立单元613、数据比较单元614、报警单元615及反馈单元616分别与所述中央处理器610连接。
所述数据整理模块611用于对来自NB-IoT终端设备1的水质数据进行分析整理,所述数据表建立单元613用于建立水质数据表,所述数据存储器612用于存储正常水质范围,所述数据比较单元614用于将采集到的水质数据与正常水质范围比较,并在采集到的水质数据超出正常水质范围时所述报警单元615发出报警信息;所述反馈单元用616于根据报警信息对用户提供相应的水质改善措施。
例如,水质标准中部分指标如下:浑浊度范围为1(NTU),PH值范围为6.5到8.5之间,铝的含量为0.2mg/L,铁的含量为0.3mg/L。
若浊度传感器探测的值大于1,则说明检测点的饮用水中的悬浮物含量较高,而水中的微生物(主要为细菌)又主要依附于悬浮物上,所以浊度过高的饮用水中细菌、病毒、有害物质、有机物等的含量就越高,对人体的危害就越大。此时系统会提示用户对饮用水采取混凝-沉淀-过滤-消毒方法的进行处理。
若PH值传感器探测的值小于6.5或大于8.5,则说明该饮用水偏酸性或偏碱性,虽然人体有自动调节酸碱平衡的机制,少量引用偏酸或偏碱性的水不会有什么危害,但是如果饮用过多或长久饮用仍然会对人体产生危害,所以饮用水的PH的控制也是必不可少的因素。若检测到的PH值小于6.5,则说明偏酸性,系统会提示用户在水中加碱进行处理,常用的碱性试剂有氢氧化钠、氢氧化钾、氢氧化钙和碳酸钠等。若检测到的PH值大于8.5,则说明偏碱性,系统会提示用户需要在水中加酸进行处理,常用的酸性试剂有硫酸、盐酸等,或通过二氧化碳调节。
若水质铝探测器探测到铝的含量大于0.2mg/L,则会触发铝过量报警,因为摄入过量的铝,会渐渐地使人体产生铝金属中毒,其引发的毒性是长期的缓慢的且不易察觉的,过量的铝会影响儿童的智力发育,影响成年人中枢神经、肌肉骨骼、肾脏等的功能。当发生铝过量报警时,系统会提示用户,在水处理过程中,减少铝系混凝剂的使用,可以多使用高分子混凝剂;同时在混凝时,应加入适量的聚丙烯酰胺、活化硅酸等助凝剂来去除余铝的含量。
若水质铁探测器探测到铁的含量大于0.3mg/L,则会触发铁过量报警,虽然铁是人体必须的元素,但是饮用水并不是人类摄入铁元素的主要来源,饮用水中铁元素含量过大会增加水的浊度和色度,使水有特殊的臭味,并容易滋生铁细菌使铁质器皿锈蚀,给人们的生活带来极大的不便。当发生铁过量报警时,系统会提示用户,采取聚合铝净水剂、或在混凝时,减少使用铁系混凝剂等措施来降低饮用水中的铁元素含量。
请参阅图3-5,一种基于窄带物联网(NB-IoT)的水质监测方法,包括有以下步骤:
S1,在若干水质监测点分别布置有一NB-IoT,并在应用服务器平台上对所有NB-IoT终端设备进行注册;每一个NB-IoT终端设备都有一个IMSI或者ESN号,在注册时,以IMSI或者ESN号作为序列号进行索引和寻址,同时设置该NB-IoT终端设备的名称、NB-IoT终端设备型号、是否安装sim卡、sim卡号码、NB-IoT终端设备安装位置、NB-IoT终端设备安装的经度和纬度、监测点的水资源类型,同时可以调用API接口对NB-IoT终端信息进行更新和和删除操作;
S2,NB-IoT终端设备的NB-IoT终端通过随机接入过程与电信NB-IoT基站建立初始化连接,并被电信NB-IoT基站分配好网络数据传输资源信息;
S3,NB-IoT终端设备的NB-IoT终端与电信NB-IoT基站之间建立RRC连接;
S4,NB-IoT终端设备的数据处理模块从水质感测模块中采集到水质数据,将采集到的水质数据上报至电信NB-IoT基站;
S5,电信NB-IoT基站将接收到的数据通过IoT核心网传送至IoT连接管理平台;
S6,当数据传输完成后,电信NB-IoT基站释放与NB-IoT终端设备的RRC连接,NB-IoT终端设备进入节电模式,等待下一次的数据上报发送或NB-IoT基站的寻呼;
S7,IoT连接管理平台用于根据接收的不同类型数据将数据转发至相应的业务应用服务器进行处理;
S8,应用服务器收到数据后进行相应的整理,并筛选出所有NB-IoT终端设备采集到的水质数据,将其保存进数据库,同时转发给水质监测报警平台;
S9,水质监测报警平台的PC端对水质数据进行分析整理,建立水质数据表,找出水质数据超过正常水质范围的NB-IoT终端设备,触发报警通知用户,同时将报警信息发送给水质监测报警平台的手机端通知用户;
S10,根据报警信息对用户提供相应的水质改善措施。
本发明具有如下有益效果:本系统及方法能够实现对工业生产的污水处理进行检测、实现对野外的湖泊、河流等地表水质等各种水资源水质的检测,从而有效地保护对生态环境;对人们的生活方面,可以实现对生活饮用水、农田灌溉用水、泳池用水、水产品养殖业用水等水质的智能检测,保证人们的饮水安全,提高生活用水质量;对工业方面,可以实现对锅炉水、工业用水等水质的智能检测,促进工业生产的效率。
上述说明是针对本发明较佳可行实施例的详细说明,但实施例并非用以限定本发明的专利申请范围,凡本发明所提示的技术精神下所完成的同等变化或修饰变更,均应属于本发明所涵盖专利范围。
Claims (7)
1.一种基于窄带物联网的水质监测系统,其特征在于:所述监测系统包括有若干NB-IoT终端设备、电信NB-IoT基站、IoT核心网、IoT联接管理平台、应用服务器和水质监测报警平台;
所述若干NB-IoT终端设备分别布置在水质的监测点,并在所述应用服务器上进行注册,且分别包括有数据处理模块、水质感测模块及NB-IoT终端;所述数据处理模块的上端连接NB-IoT终端,下端通过串口连接有水质感测模块,所述水质感测模块用于感测监测点的水质数据,所述数据处理模块用于给所述水质感测模块供电,并获取水质数据,再把水质数据发送至所述NB-IoT终端;
所述NB-IoT终端设备的NB-IoT终端通过空口连接到所述电信NB-IoT基站,并通过随机接入过程与电信NB-IoT基站建立初始化连接,且被电信NB-IoT基站分配好网络数据传输资源信息;所述NB-IoT终端设备的NB-IoT终端在主动或收到电信NB-IoT基站寻呼后与NB-IoT基站之间建立RRC连接后把水质数据上报至所述电信NB-IoT基站;所述电信NB-IoT基站将接收到的数据通过所述IoT核心网传送至所述IoT连接管理平台,所述IoT连接管理平台用于根据接收的不同类型数据将数据转发至相应的业务应用服务器进行处理,所述应用服务器用于收到数据后进行相应的整理,筛选出所有NB-IoT终端采集到的水质数据,将其保存进数据库,同时转发给水质监测报警平台;
所述水质监测报警平台的PC端对水质数据进行分析整理,建立水质数据表,找出水质数据超过正常水质范围的NB-IoT终端设备,触发报警通知用户,同时将报警信息发送给水质监测报警平台的手机端通知用户,该报警信息包括有NB-IoT终端的安装位置、安装的经纬度、监测点的水资源类型、超限的因素、正常水质范围及监测点的水质数据。
2.如权利要求1所述的一种基于窄带物联网的水质监测系统,其特征在于:每一NB-IOT终端设备还包括有计时模块,所述计时模块用于计时所述水质感测模块的启动间隔时间,并在启动间隔时间到达预设时间时启动所述水质感测模块进行感测。
3.如权利要求2所述的一种基于窄带物联网的水质监测系统,其特征在于:所述水质感测模块包括有PH传感器、浊度传感器、水质铝传感器及水质铁传感器,所述PH传感器用于感测水的PH值,所述浊度传感器用于感测水的浊度,所述水质铝传感器用于感测水中铝含量,所述水质铁传感器用于感测水中铁含量。
4.如权利要求1所述的一种基于窄带物联网的水质监测系统,其特征在于:每一个NB-IoT终端设备都有一个IMSI或者ESN号,在注册时,以IMSI或者ESN号作为序列号进行索引和寻址,同时设置该NB-IoT终端设备的名称、NB-IoT终端设备型号、是否安装sim卡、sim卡号码、NB-IoT终端设备安装位置、NB-IoT终端设备安装的经度和纬度、监测点的水资源类型,同时可以调用API接口对NB-IoT终端信息进行更新和和删除操作。
5.如权利要求2所述的一种基于窄带物联网的水质监测系统,其特征在于:所述PC端包括有中央处理器、数据整理模块、数据存储器、数据表建立单元、数据比较单元、报警单元及反馈单元;所述数据整理模块、数据表建立单元、数据比较单元、报警单元及反馈单元分别与所述中央处理器连接;所述数据整理模块用于对来自NB-IoT终端设备的水质数据进行分析整理,所述数据表建立单元用于建立水质数据表,所述数据存储器用于存储正常水质范围,所述数据比较单元用于将采集到的水质数据与正常水质范围比较,并在采集到的水质数据超出正常水质范围时所述报警单元发出报警信息;所述反馈单元用于根据报警信息对用户提供相应的水质改善措施。
6.一种基于窄带物联网的水质监测系统,其特在于:所述监测系统包括有若干NB-IoT终端设备、电信NB-IoT基站、IoT核心网、IoT联接管理平台、应用服务器和水质监测报警平台;
所述若干NB-IoT终端设备分别布置在水质的监测点,并在所述应用服务器上进行注册,且分别包括有数据处理模块、水质感测模块及NB-IoT终端;所述数据处理模块的上端连接NB-IoT终端,下端通过串口连接有水质感测模块,所述水质感测模块用于感测监测点的水质数据,所述数据处理模块用于给所述水质感测模块供电,并获取水质数据,再把水质数据发送至所述NB-IoT终端,所述水质感测模块包括有PH传感器、浊度传感器、水质铝传感器及水质铁传感器,所述PH传感器用于感测水的PH值,所述浊度传感器用于感测水的浊度,所述水质铝传感器用于感测水中铝含量,所述水质铁传感器用于感测水中铁含量;
所述NB-IoT终端设备的NB-IoT终端通过空口连接到所述电信NB-IoT基站,并通过随机接入过程与电信NB-IoT基站建立初始化连接,且被电信NB-IoT基站分配好网络数据传输资源信息;所述NB-IoT终端设备的NB-IoT终端在主动或收到电信NB-IoT基站寻呼后与NB-IoT基站之间建立RRC连接后把水质数据上报至所述电信NB-IoT基站;所述电信NB-IoT基站将接收到的数据通过所述IoT核心网传送至所述IoT连接管理平台,所述IoT连接管理平台用于根据接收的不同类型数据将数据转发至相应的业务应用服务器进行处理,所述应用服务器用于收到数据后进行相应的整理,筛选出所有NB-IoT终端采集到的水质数据,将其保存进数据库,同时转发给水质监测报警平台;
所述水质监测报警平台的PC端对水质数据进行分析整理,建立水质数据表,找出水质数据超过正常水质范围的NB-IoT终端设备,触发报警通知用户,同时将报警信息发送给水质监测报警平台的手机端通知用户,该报警信息包括有NB-IoT终端的安装位置、安装的经纬度、监测点的水资源类型、正常水质范围及监测点的水质数据。
7.一种基于窄带物联网的水质监测方法,其特征在于:包括有以下步骤:
S1,在若干水质监测点分别布置有一NB-IoT,并在应用服务器平台上对所有NB-IoT终端设备进行注册;
S2,NB-IoT终端设备的NB-IoT终端通过随机接入过程与电信NB-IoT基站建立初始化连接,并被电信NB-IoT基站分配好网络数据传输资源信息;
S3,NB-IoT终端设备的NB-IoT终端与电信NB-IoT基站之间建立RRC连接;
S4,NB-IoT终端设备的数据处理模块从水质感测模块中采集到水质数据,将采集到的水质数据上报至电信NB-IoT基站;
S5,电信NB-IoT基站将接收到的数据通过IoT核心网传送至IoT连接管理平台;
S6,当数据传输完成后,电信NB-IoT基站释放与NB-IoT终端设备的RRC连接,NB-IoT终端设备进入节电模式,等待下一次的数据上报发送或NB-IoT基站的寻呼;
S7,IoT连接管理平台用于根据接收的不同类型数据将数据转发至相应的业务应用服务器进行处理;
S8,应用服务器收到数据后进行相应的整理,并筛选出所有NB-IoT终端设备采集到的水质数据,将其保存进数据库,同时转发给水质监测报警平台;
S9,水质监测报警平台的PC端对水质数据进行分析整理,建立水质数据表,找出水质数据超过正常水质范围的NB-IoT终端设备,触发报警通知用户,同时将报警信息发送给水质监测报警平台的手机端通知用户;
S10,根据报警信息对用户提供相应的水质改善措施。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201711483043.XA CN108200160A (zh) | 2017-12-29 | 2017-12-29 | 一种基于窄带物联网的水质监测系统及方法 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201711483043.XA CN108200160A (zh) | 2017-12-29 | 2017-12-29 | 一种基于窄带物联网的水质监测系统及方法 |
Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN108200160A true CN108200160A (zh) | 2018-06-22 |
Family
ID=62587067
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN201711483043.XA Pending CN108200160A (zh) | 2017-12-29 | 2017-12-29 | 一种基于窄带物联网的水质监测系统及方法 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN108200160A (zh) |
Cited By (11)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN109187896A (zh) * | 2018-08-06 | 2019-01-11 | 大连理工大学 | 一种模块组合式多参数水质数据采集装置及其使用方法 |
CN109828095A (zh) * | 2019-04-04 | 2019-05-31 | 大连理工大学 | 一种基于物联网的水质监测系统数据存储、无线传输及远程控制方法 |
CN110071737A (zh) * | 2019-04-30 | 2019-07-30 | 北京桑德斯能源技术有限公司 | 一种数据集采装置和系统 |
CN110166973A (zh) * | 2019-05-29 | 2019-08-23 | 北京工业大学 | 一种基于nb-iot技术和边缘计算的超高层施工过程结构健康智能监测系统 |
CN110186511A (zh) * | 2019-06-14 | 2019-08-30 | 西安蓝智净化设备有限公司 | 一种水质在线检测与反馈系统 |
CN110602219A (zh) * | 2019-09-17 | 2019-12-20 | 中国水利水电科学研究院 | 一种收集气候变化信息以及水资源信息的方法及收集系统 |
CN110601795A (zh) * | 2019-09-17 | 2019-12-20 | 中国水利水电科学研究院 | 一种基于物联网的工业用水信息传输方法及工业水节水系统 |
CN110602205A (zh) * | 2019-09-12 | 2019-12-20 | 江南大学 | 一种基于NB-IoT的城市污水智能监测系统 |
CN111398525A (zh) * | 2020-04-01 | 2020-07-10 | 镇江颀珑工程技术服务有限公司 | 一种针对工业用水的抗干扰在线监测系统 |
CN113267560A (zh) * | 2021-07-15 | 2021-08-17 | 南京思飞捷软件科技有限公司 | 一种基于改进的esn车身焊缝检测方法 |
CN116222671A (zh) * | 2023-05-09 | 2023-06-06 | 华北理工大学 | 一种基于人工智能的地表水液位监控系统及方法 |
Citations (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN106546647A (zh) * | 2016-11-25 | 2017-03-29 | 福州微启迪物联科技有限公司 | 一种基于NB‑IoT的智能远传溶氧仪及其实现方法 |
CN106657404A (zh) * | 2017-02-23 | 2017-05-10 | 福建强闽信息科技有限公司 | 水产养殖巡塘签到与水质检测装置、系统及实现方法 |
CN106679731A (zh) * | 2017-03-04 | 2017-05-17 | 福建强闽信息科技有限公司 | 混合通讯模式下的水产养殖加热管道监测装置与系统 |
CN106960393A (zh) * | 2017-03-27 | 2017-07-18 | 福建强闽信息科技有限公司 | 一种智慧水产系统的监测数据共享与租赁方法 |
CN107132329A (zh) * | 2017-06-27 | 2017-09-05 | 福建强闽信息科技有限公司 | 一种LoRaWAN多参数水质在线监测系统及方法 |
CN206725485U (zh) * | 2017-04-29 | 2017-12-08 | 福建强闽信息科技有限公司 | 一种基于NB‑IoT的pH检测装置及其数据管理系统 |
-
2017
- 2017-12-29 CN CN201711483043.XA patent/CN108200160A/zh active Pending
Patent Citations (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN106546647A (zh) * | 2016-11-25 | 2017-03-29 | 福州微启迪物联科技有限公司 | 一种基于NB‑IoT的智能远传溶氧仪及其实现方法 |
CN106657404A (zh) * | 2017-02-23 | 2017-05-10 | 福建强闽信息科技有限公司 | 水产养殖巡塘签到与水质检测装置、系统及实现方法 |
CN106679731A (zh) * | 2017-03-04 | 2017-05-17 | 福建强闽信息科技有限公司 | 混合通讯模式下的水产养殖加热管道监测装置与系统 |
CN106960393A (zh) * | 2017-03-27 | 2017-07-18 | 福建强闽信息科技有限公司 | 一种智慧水产系统的监测数据共享与租赁方法 |
CN206725485U (zh) * | 2017-04-29 | 2017-12-08 | 福建强闽信息科技有限公司 | 一种基于NB‑IoT的pH检测装置及其数据管理系统 |
CN107132329A (zh) * | 2017-06-27 | 2017-09-05 | 福建强闽信息科技有限公司 | 一种LoRaWAN多参数水质在线监测系统及方法 |
Non-Patent Citations (1)
Title |
---|
马洪源等: "面向NB-IoT的核心网问题研究", 《移动通信》 * |
Cited By (13)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN109187896B (zh) * | 2018-08-06 | 2020-06-16 | 大连理工大学 | 一种模块组合式多参数水质数据采集装置及其使用方法 |
CN109187896A (zh) * | 2018-08-06 | 2019-01-11 | 大连理工大学 | 一种模块组合式多参数水质数据采集装置及其使用方法 |
CN109828095A (zh) * | 2019-04-04 | 2019-05-31 | 大连理工大学 | 一种基于物联网的水质监测系统数据存储、无线传输及远程控制方法 |
CN110071737A (zh) * | 2019-04-30 | 2019-07-30 | 北京桑德斯能源技术有限公司 | 一种数据集采装置和系统 |
CN110166973A (zh) * | 2019-05-29 | 2019-08-23 | 北京工业大学 | 一种基于nb-iot技术和边缘计算的超高层施工过程结构健康智能监测系统 |
CN110186511A (zh) * | 2019-06-14 | 2019-08-30 | 西安蓝智净化设备有限公司 | 一种水质在线检测与反馈系统 |
CN110602205A (zh) * | 2019-09-12 | 2019-12-20 | 江南大学 | 一种基于NB-IoT的城市污水智能监测系统 |
CN110601795A (zh) * | 2019-09-17 | 2019-12-20 | 中国水利水电科学研究院 | 一种基于物联网的工业用水信息传输方法及工业水节水系统 |
CN110602219A (zh) * | 2019-09-17 | 2019-12-20 | 中国水利水电科学研究院 | 一种收集气候变化信息以及水资源信息的方法及收集系统 |
CN111398525A (zh) * | 2020-04-01 | 2020-07-10 | 镇江颀珑工程技术服务有限公司 | 一种针对工业用水的抗干扰在线监测系统 |
CN113267560A (zh) * | 2021-07-15 | 2021-08-17 | 南京思飞捷软件科技有限公司 | 一种基于改进的esn车身焊缝检测方法 |
CN113267560B (zh) * | 2021-07-15 | 2021-09-24 | 南京思飞捷软件科技有限公司 | 一种基于改进的esn车身焊缝检测方法 |
CN116222671A (zh) * | 2023-05-09 | 2023-06-06 | 华北理工大学 | 一种基于人工智能的地表水液位监控系统及方法 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN108200160A (zh) | 一种基于窄带物联网的水质监测系统及方法 | |
CN102509409B (zh) | 一种基于蓝牙技术的手机防盗防遗失报警方法 | |
CN108200163B (zh) | 一种基于窄带物联网的粉尘监测方法及系统 | |
CN110035125B (zh) | 一种基于物联网的工业企业用水量异常监测方法及系统 | |
CN107945453A (zh) | 一种基于窄带物联网的火焰信息的监控系统及方法 | |
CN107172722A (zh) | 一种污水智能监测系统 | |
CN206097378U (zh) | 一种新型智能家居安防系统 | |
CN107449884A (zh) | 一种基于无线传感器网络的污水监测系统 | |
CN107989783B (zh) | 一种蓄水系统的控制装置及设备 | |
CN110296740A (zh) | 区域智能环境监测与监控系统及其配套使用方式 | |
CN207203651U (zh) | 水质智能检测净水机 | |
CN205541194U (zh) | 防盗设备、防盗系统及终端设备 | |
CN109212149A (zh) | 一种污水在线智能监测系统 | |
CN102149221B (zh) | 一种用于湖泊水质监测的分布式无线传感网络系统 | |
CN107124691A (zh) | 一种低功耗蓝牙辅助的WiFi智能接入方法 | |
CN113834528A (zh) | 一种水环境监控系统及方法 | |
CN105636050A (zh) | 防止误连接wifi网络的方法及系统、终端和服务器 | |
CN206514906U (zh) | 一种智能型建筑二次供水水箱监测系统 | |
CN205015011U (zh) | 一种生活饮用水管网水质在线监测系统 | |
CN211122112U (zh) | 一种河道污水监测装置 | |
CN107490663A (zh) | 一种基于云架构的水质自动监测系统 | |
CN208314501U (zh) | 一种公共智能饮水平台 | |
CN104581657B (zh) | 一种话单生成方法与装置 | |
CN205384275U (zh) | 一种双核心的水质监测装置 | |
CN216247940U (zh) | 一种基于无线传感网的污水监测系统 |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
PB01 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
RJ01 | Rejection of invention patent application after publication |
Application publication date: 20180622 |
|
RJ01 | Rejection of invention patent application after publication |