CN111610301A - 一种集中式水质监测装置、系统及方法 - Google Patents
一种集中式水质监测装置、系统及方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN111610301A CN111610301A CN202010501231.6A CN202010501231A CN111610301A CN 111610301 A CN111610301 A CN 111610301A CN 202010501231 A CN202010501231 A CN 202010501231A CN 111610301 A CN111610301 A CN 111610301A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- water quality
- data
- parameter information
- water
- quality parameter
- 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 257
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 14
- 238000012806 monitoring device Methods 0.000 title claims abstract description 13
- 238000001514 detection method Methods 0.000 claims abstract description 29
- 238000012544 monitoring process Methods 0.000 claims abstract description 16
- 238000004891 communication Methods 0.000 claims description 18
- 238000005070 sampling Methods 0.000 claims description 18
- IOVCWXUNBOPUCH-UHFFFAOYSA-M Nitrite anion Chemical compound [O-]N=O IOVCWXUNBOPUCH-UHFFFAOYSA-M 0.000 claims description 10
- XKMRRTOUMJRJIA-UHFFFAOYSA-N ammonia nh3 Chemical compound N.N XKMRRTOUMJRJIA-UHFFFAOYSA-N 0.000 claims description 10
- QVGXLLKOCUKJST-UHFFFAOYSA-N atomic oxygen Chemical compound [O] QVGXLLKOCUKJST-UHFFFAOYSA-N 0.000 claims description 10
- 239000001301 oxygen Substances 0.000 claims description 10
- 229910052760 oxygen Inorganic materials 0.000 claims description 10
- 238000012545 processing Methods 0.000 claims description 9
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 claims description 8
- 238000000746 purification Methods 0.000 claims 1
- 238000012372 quality testing Methods 0.000 claims 1
- 238000009360 aquaculture Methods 0.000 abstract description 15
- 244000144974 aquaculture Species 0.000 abstract description 15
- 238000011161 development Methods 0.000 abstract description 2
- 239000008213 purified water Substances 0.000 description 4
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 3
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 3
- 230000009286 beneficial effect Effects 0.000 description 2
- 239000000284 extract Substances 0.000 description 2
- 101100494773 Caenorhabditis elegans ctl-2 gene Proteins 0.000 description 1
- 102100035959 Cationic amino acid transporter 2 Human genes 0.000 description 1
- 102100021391 Cationic amino acid transporter 3 Human genes 0.000 description 1
- 102100021392 Cationic amino acid transporter 4 Human genes 0.000 description 1
- 101710195194 Cationic amino acid transporter 4 Proteins 0.000 description 1
- 101100112369 Fasciola hepatica Cat-1 gene Proteins 0.000 description 1
- 101100005271 Neurospora crassa (strain ATCC 24698 / 74-OR23-1A / CBS 708.71 / DSM 1257 / FGSC 987) cat-1 gene Proteins 0.000 description 1
- 108091006231 SLC7A2 Proteins 0.000 description 1
- 108091006230 SLC7A3 Proteins 0.000 description 1
- 238000013473 artificial intelligence Methods 0.000 description 1
- 238000009395 breeding Methods 0.000 description 1
- 230000001488 breeding effect Effects 0.000 description 1
- 235000005911 diet Nutrition 0.000 description 1
- 230000037213 diet Effects 0.000 description 1
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 1
- 230000003203 everyday effect Effects 0.000 description 1
- 238000002474 experimental method Methods 0.000 description 1
- 238000011010 flushing procedure Methods 0.000 description 1
- 230000001737 promoting effect Effects 0.000 description 1
- 238000005086 pumping Methods 0.000 description 1
- 230000004083 survival effect Effects 0.000 description 1
- 238000012360 testing method Methods 0.000 description 1
- 238000005406 washing Methods 0.000 description 1
- 239000002699 waste material Substances 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- 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
- G01N1/00—Sampling; Preparing specimens for investigation
- G01N1/02—Devices for withdrawing samples
- G01N1/10—Devices for withdrawing samples in the liquid or fluent state
- G01N1/14—Suction devices, e.g. pumps; Ejector devices
-
- G—PHYSICS
- G08—SIGNALLING
- G08C—TRANSMISSION SYSTEMS FOR MEASURED VALUES, CONTROL OR SIMILAR SIGNALS
- G08C17/00—Arrangements for transmitting signals characterised by the use of a wireless electrical link
- G08C17/02—Arrangements for transmitting signals characterised by the use of a wireless electrical link using a radio link
Abstract
本发明提供一种集中式水质监测装置、系统和方法，集中式水质监测装置主管道和以及与主管道若干第一分支管道，若干第一分支管道分别放入不同的待检测水域中，每个第一分支管道均设有电动泵和电磁阀，用于抽取待检测时域的待检测水样引入主管道上的数据采集终端，数据采集终端按时启动采集水产品养殖水域的水质参数信息，采用5G无线网络发送给云计算平台，形成历史数据，过云计算来比对水质标准数据，生成预警数据，所有记录还可以自动形成专业报表，预警数据及时发送给用户终端，为水产养殖人员提供重要参考数据。检测速度快，可以提高检测频率，降低养殖成本，降低养殖风险，提升水产养殖成功率，促进水产行业发展。
Description
技术领域
本发明涉及水产养殖装置、水质监测领域以及通讯技术领域，尤其涉及一种集中式水质监测装置、系统和方法。
背景技术
渔业作为我国的一个传统产业，发展水产养殖业，对于改善人民饮食，保障粮食安全等方面至关重要，同时对社会经济的日益提高起到一定推动作用。水产养殖虽然利润高，但是伴随的风险也很大。当下由于水域污染以及气候的影响等因素导致水质环境的下降，从而导致鱼类等水产品的减产与数量的下降，所以提供一个良好的水质环境尤为重要。
以前水产品在养殖过程中，通常靠自然天气、靠累计的养殖经验进行传统养殖，对养殖环境中的参数无法实现准确的检测，存在监测水平低、管理、分析不科学的问题，进而大大降低了水产品养殖效率和成活率。
目前，水产养殖管理中，涉及到对水质的溶解氧、PH值、EC值、氨氮值、温度、亚硝酸盐、盐度等多个参数收集和管理，当都需要检测人员手持检测器按时去水池检测，效率十分低下，频繁的检测使人感觉疲惫，而且不能及时获取每一个水质信息，当水质存在某一方面的问题时，很可能不能及时得知及时处理，从而导致不可挽回的损失。
发明内容
基于目前依靠传统人工方式进行参数收集，检测效率低，而且检测频率低，检测成本高，成为影响水产养殖行业的重要瓶颈问题。上述问题，本发明提供一种集中式水质监测装置、系统和方法，旨在使用户能够及时获取水池的水质信息，提高养殖效率。
一种集中式水质检测装置，其特征在于：
包括若干个第一分支管道和一主管道；
每一个第一分支管道彼此伸入不同的待检测水域，每一个第一分支管道的出水端分别连通主管道的进水端，每一个第一分支管道上分别设有电动泵和对应的第一电磁阀，当第一电磁阀开启时，电动泵用于抽取相应的待检测水域中的待测水样并引入主管道中；
主管道用于将待测水样引入数据采集终端；
数据采集终端，设置于主管道上并远程连接一云计算平台，用于实时收集待测水样的水质参数信息并发送给云计算平台；
控制装置，控制装置分别与数据采集终端、每个第一分支管道的电动泵和第一电磁阀连接，用于在预设时间控制开启与预设时间对应的第一分支管道中的电动泵和第一电磁阀。
进一步的，还包括：
主管道的进水端上还连通一第二分支管道，第二分支管道上设置与控制装置连接的第二电磁阀，控制装置还用于在预设时间开启对应的第一分支管道中的电动泵和第一电磁阀之前首先开启第二电磁阀将净水引入并冲洗主管道。
进一步的，数据采集终端包括：
水质检测模块，用于获取待测水样的一个或多个水质采样数据。
处理模块，与水质检测器连接，用于收集多个水质采样数据并汇总成水质参数信息；
无线通信模块，与处理模块连接，用于将水质参数信息通过无线网络模式传输给云计算平台；
电源管理器，分别与处理模块和控制装置连接，用于为数据采集终端和控制装置提供电能。
进一步的，数据水质检测模块包括溶解氧浓度传感器、酸碱度传感器、电导率传感器、氨氮浓度传感器、亚硝酸盐浓度传感器、温度传感器以及盐度传感器中的一个或者多个，对应获取的水质采样数据分别为溶解氧浓度、酸碱度、电导率、氨氮浓度、亚硝酸盐浓度、温度以及盐度中的一个或者多个。
进一步的，无线通信模块的通信模式包括第一无线网络模式和第二无线网络模式；
数据采集终端还包括：
判断模块，用于将水质参数信息的数据量与一数据量阈值进行比较，并输出判断结果；
切换模块，与判断模块连接，用于当判断结果为水质参数信息的数据量大于数据量阈值时，切换至第一无线网线网络模式；当判断结果为水质参数信息的数据量不大于数据量阈值时，切换至第二无线网线网络模式；
第二无线网络模式的数据传输速度大于第一无线网络模式。
一种集中式水质检测系统，包括：使用前述一种集中式水质监测装置，还具有一云计算平台，云计算平台包括：
数据接收模块，用于接收水质参数信息；
存储模块，用于预先存储与水质参数信息对应的水质标准数据；
比对分析模块，分别与数据接收模块和存储模块连接，用于从数据接收模块中实时提取水质参数信息，将水质参数信息与水质标准数据进行比对分析，当水质参数信息的至少一项超出对应的水质标准数据的范围时，生成分析结果数据；
预警模块，与比对分析模块连接，用于根据分析结果数据生成预警信息发送给用户终端。
进一步的，云计算平台还包括：
云数据库，与数据接收模块连接，用于按时间顺序存储水质参数信息；
报告生成模块，与云数据库连接，用于针对每一个待检测水域，定时将过去预设时间段内的所有水质参数信息自动生成数据趋势图以及简易分析报告，并发送给用户终端。
一种集中式水质监测方法，其特征在于，使用前述的一种集中式水质监测系统，包括如下步骤：
步骤A1，在预设时间开启与预设时间对应的第一分支管道中的电动泵和第一电磁阀；
步骤A2，采集第一分支管道从对应的待检测水域中抽取的待测水样的溶解氧浓度、酸碱度、电导率、氨氮浓度、亚硝酸盐浓度、温度以及盐度中的一个或多个水质采样数据，并汇总成水质参数信息；
步骤A3，将水质参数信息通过无线网络模式发送给云计算平台；
步骤A4，云计算平台接收水质参数信息，将水质参数信息与预先存储的水质标准数据进行比对分析，当水质参数信息的至少一项超出对应的水质标准数据的范围时，生成比对分析结果；
步骤A5，云计算平台根据比对分析结果生成预警信息发送给用户终端。
进一步的，步骤A3还包括：
步骤B21，判断水质参数信息的数据量是否大于一数据量阈值；
步骤B22，若判断结果为水质参数信息的数据量大于数据量阈值，将通信模式切换至第一无线网络模式；
步骤B23，若判断结果为水质参数信息的数据量不大于数据量阈值，将通信模式切换至第二无线网络模式；
第二无线网络模式的数据传输速度大于第一无线网络模式。
进一步的，步骤A4还包括：
步骤B31，将接收的水质参数信息按照时间顺序存储于云数据库中；
步骤B32，针对每一个待检测水域，定时将过去预设时间段内的所有水质参数信息自动生成数据趋势图以及简易分析报告，并发送给用户终端。
本发明的有益技术效果是：采用集中式水质监测装置定时收集水质参数信息，平台接收数据，形成实时动态检测、完成历史数据汇总统计。一旦发现数值超过预设标准范围，自动发起实时预警，通过外部接口传输到养殖户的指定终端。采用5G技术网络，传输效率提高，使得检测效率提高，成本降低，还可以提高检测频率，减少损失和规避风险，提高养殖效率。
附图说明
图1为本发明的一种集中式水质监测装置结构示意图；
图2为本发明的一种集中式水质监测装置模块连接示意图；
图3为本发明数据采集终端的另一种实施方式模块示意图。
图4为本发明系统的云计算平台模块示意图。
图5-7为本发明一种集中式水质监测方法步骤流程图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
需要说明的是，在不冲突的情况下，本发明中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。
下面结合附图和具体实施例对本发明作进一步说明，但不作为本发明的限定。
参阅图1-4，本发明提供一种集中式水质监测装置，一种集中式水质监测装置，其特征在于：
一种集中式水质检测装置，其特征在于：
包括若干个第一分支管道(11)和一主管道(17)；
每一个第一分支管道(11)彼此伸入不同的待检测水域(18)，每一个第一分支管道(11)的出水端分别连通主管道(17)的进水端，每一个第一分支管道(11)上分别设有电动泵(12)和对应的第一电磁阀(13)，当第一电磁阀(13)开启时，电动泵(12)用于抽取相应的待检测水域(18)中的待测水样并引入主管道(17)中；
主管道(17)用于将待测水样引入数据采集终端(2)；
数据采集终端(2)，设置于主管道(17)上并远程连接一云计算平台(3)，用于实时收集待测水样的水质参数信息并发送给云计算平台(3)；
控制装置(5)，控制装置(5)分别与数据采集终端(2)、每个第一分支管道(11)的电动泵(12)和第一电磁阀(13)连接，用于在预设时间控制开启与预设时间对应的第一分支管道(11)中的电动泵(12)和第一电磁阀(13)。
本发明通过第一分支管道(11)伸入不同的待检测水域(18)，将检测水样引入数据采集终端(2)进行水质数据采集，通过一个数据采集终端(2)就能采集多个水产养殖水塘的水质数据，结构简单，节约成本，也有利于数据统计。主管道(17)的检测样本经过数据采集终端(2)之后又被排除。
本发明的实现步骤如下，当监测某一个待检测水域时，首先由控制装置(5)只开启一个第一分支管道(11)上的第一电磁阀(13)和电动泵(12)，电动泵(12)从对应的待检测水域的抽取待检测水样，将其引入主管道(17)，检测水样经由主管道(17)进入数据采集终端(2)实时采集水质参数信息并发送给云计算平台(3)，检测完毕，数据采集终端(2)检测水样被排出去，之后关闭此次检测的第一分支管道(11)上的第一电磁阀(13)和电动泵(12)。
待检测水域中的水不可能瞬间产生突变，一直持续不断的进行采集数据，造成成本浪费，也没有多大的参考意义。因此，对预先设置工作开启时间，可以根据水产养殖品的不同设置不同的时间间隔，可以每天一次，每天两次、每天三次以时间频率的方式设置。也可以涉及到具体的预设时间，可以每天8点、10点、12点等不同的时间开启。
本发明一个数据采集终端(2)涉及多个待检测水域，对于每一个待检测水域均设有检测的预设时间，并且彼此的预设时间分开设置，避免彼此冲突。例如对于待检测水域A，设置预设时间为每天的8点、10点、12点等，对于待检测水域B，设置预设时间为每天的7点、9点、11点等，对于待检测水域C，设置预设时间为每天的8:30、10:30、12:30等。
进一步的，主管道(17)的进水端上还连通一第二分支管道(15)，第二分支管道(15)上设置与控制装置(5)连接的第二电磁阀(16)，控制装置(21)还用于在预设时间开启对应的第一分支管道(11)中的电动泵(12)和第一电磁阀(13)之前首先开启第二电磁阀(16)将净水引入并冲洗主管道(17)。
本发明在开始对每一个待检测水域进行待检测水样取样和数据采集前，即在开启与待检测水域对应的第一分支管道(11)上的第一电磁阀(13)和电动泵(12)之前，控制装置(21)开启第二电磁阀(16)，引入纯净水冲洗主管道，之后随即关闭第二电磁阀(16)，引入待检测水样。当然，本发明还可以在对每一个待检测水域检测完毕之后，即关闭与待检测水域对应的第一分支管道(11)上的第一电磁阀(13)和电动泵(12)之后，进行控制装置(21)开启第二电磁阀(16)，再次引入纯净水冲洗主管道，之后随即关闭第二电磁阀(16)。保证每一次当前的待检测水域的待检测水样不被之前的待检测水域的待检测水样污染，影响测试结果。
作为本发明的另一个优选的实施方式，在每一个预设时间，控制装置(5)控制开启数据采集终端(2)，并按照预设顺序依次开启每一个第一分支管道(11)上电动泵(12)和对应的第一电磁阀(13)，从而按照预设顺序依次对每个待检测水域抽取待检测水样以及对待检测水样进行数据采集并发送给云计算平台(3)。当然，在对每一个待检测水域做数据采集前用净水进行主管道(17)的冲洗。具体的，例如，预设时间是每天的13点、15点、17点，预设顺序例如先检测待检测水域A，再检测待检测水域B，再检测待检测水域C，当检测对应的待检测水域时例如待检测水域A，控制装置(5)控制其他待检测水域的第一分支管道(11)上的电动泵(12)和电池阀(13)保持关闭状态，单独开启一个待检测水域第一分支管道(11)上的电动泵(12)和电池阀(13)开始检测采集数据，当数据采集完毕，控制关闭这个第一分支管道(11)上的电动泵(12)和电池阀(13)，之后依预设顺序开启下一个的第一分支管道(11)上的电动泵(12)和电池阀(13)，用于采集下对应的待检测水域例如待检测水域B。
进一步的，数据采集终端(2)包括：
水质检测模块(22)，用于获取待测水样的一个或多个水质采样数据。
处理模块(23)，与水质检测器(22)连接，用于收集多个水质采样数据并汇总成水质参数信息；
无线通信模块(24)，与处理模块连接，用于将水质参数信息通过无线网络模式传输给云计算平台(3)；
电源管理器(25)，分别与处理模块(23)和控制装置(5)连接，用于为数据采集终端(2)和控制装置(5)提供电能。
进一步的，数据水质检测模块(22)包括溶解氧浓度传感器、酸碱度传感器、电导率传感器、氨氮浓度传感器、亚硝酸盐浓度传感器、温度传感器以及盐度传感器中的一个或者多个，对应获取的水质采样数据分别为溶解氧浓度、酸碱度、电导率、氨氮浓度、亚硝酸盐浓度、温度以及盐度中的一个或者多个。
进一步的，无线通信模块(24)的通信模式包括第一无线网络模式和第二无线网络模式；
数据采集终端(2)还包括：
判断模块(203)，用于将水质参数信息的数据量与一数据量阈值进行比较，并输出判断结果；
切换模块(204)，与判断模块(203)连接，用于当判断结果为水质参数信息的数据量大于数据量阈值时，切换至第一无线网线网络模式；当判断结果为水质参数信息的数据量不大于数据量阈值时，切换至第二无线网线网络模式；
第二无线网络模式的数据传输速度大于第一无线网络模式。
第一无线网络模式为NB-IOT、CAT1、CAT2、CAT3或者CAT4无线网络模式；第二无线网络模式为5G无线网络模式。
具体的，数据量阈值例如是1GB。
本发明还提供一种集中式水质检测系统，其特征在于，包括：使用前述的一种集中式水质监测装置，还具有一云计算平台(3)，云计算平台(3)包括：
数据接收模块(31)，用于接收水质参数信息；
存储模块(32)，用于预先存储与水质参数信息对应的水质标准数据；
比对分析模块(33)，分别与数据接收模块(31)和存储模块(32)连接，用于从数据接收模块(31)中实时提取水质参数信息，将水质参数信息与水质标准数据进行比对分析，当水质参数信息的至少一项超出对应的水质标准数据的范围时，生成分析结果数据；
预警模块(34)，与比对分析模块(33)连接，用于根据分析结果数据生成预警信息发送给用户终端。
例如，酸碱度过高或者过低均不利于水产品养殖，当比对分析发现酸碱度过高或者过低，云计算平台(3)便将当前测得的酸碱度数值、标准的酸碱度范围提示信息发送给用户终端，用户能够及时了解道该信息做出对应的决策。
基于5G等传输技术的物联网、云计算、人工智能的设备，应用于水产养殖环境的参数收集、分析和预警。
进一步的，云计算平台(3)还包括：
云数据库(35)，与数据接收模块(31)连接，用于按时间顺序存储水质参数信息；
报告生成模块(36)，与云数据库(35)连接，用于针对每一个待检测水域，定时将过去预设时间段内的所有水质参数信息自动生成数据趋势图以及简易分析报告，并发送给用户终端。
参见图5-7，本发明提供一种集中式水质监测方法，其特征在于，使用前述的一种集中式水质监测系统，包括如下步骤：
步骤A1，在预设时间开启与预设时间对应的第一分支管道(11)中的电动泵(12)和第一电磁阀(13)；
步骤A2，采集第一分支管道(11)从对应的待检测水域中抽取的待测水样的溶解氧浓度、酸碱度、电导率、氨氮浓度、亚硝酸盐浓度、温度以及盐度中的一个或多个水质采样数据，并汇总成水质参数信息；
步骤A3，将水质参数信息通过无线网络模式发送给云计算平台(3)；
步骤A4，云计算平台(3)接收水质参数信息，将水质参数信息与预先存储的水质标准数据进行比对分析，当水质参数信息的至少一项超出对应的水质标准数据的范围时，生成比对分析结果；
步骤A5，云计算平台(3)根据比对分析结果生成预警信息发送给用户终端。
进一步的，步骤A3还包括：
步骤B21，判断水质参数信息的数据量是否大于一数据量阈值；
步骤B22，若判断结果为水质参数信息的数据量大于数据量阈值，将通信模式切换至第一无线网络模式；
步骤B23，若判断结果为水质参数信息的数据量不大于数据量阈值，将通信模式切换至第二无线网络模式；
第二无线网络模式的数据传输速度大于第一无线网络模式。
进一步的，步骤A4还包括：
步骤B31，将接收的水质参数信息按照时间顺序存储于云数据库(312)中；
步骤B32，针对每一个待检测水域，定时将过去预设时间段内的所有水质参数信息自动生成数据趋势图以及简易分析报告，并发送给用户终端(4)。
使用本发明装置、系统和方法，水产养殖环境的参数收集效率会显著提升。大幅度减少人力成本。而且检测频率可以随时调整。记录杜绝人为因素产生的偏差。所有记录可以自动形成专业报表。提升水产养殖成功率，促进水产行业发展。经过大量实验，本发明装置和系统能够稳定运行，检测时间短，养殖效率得到很大提高。
本发明通过5G、云计算、物联网等技术，对上述指标进行自动感知，通过5G通信方式，将参数上传云平台，通过云计算来比对标准值，为水产养殖人员提供重要参考数据。对水产养殖行业中至关重要的溶解氧、PH值、EC值、氨氮值、温度、亚硝酸盐、盐度等多个参数的分布式收集和分析，通过5G等通信方式，将上述参数上传云平台，通过云计算来比对标准值，形成历史数据和预警数据，为水产养殖人员提供重要参考数据。
以上仅为本发明较佳的实施例，并非因此限制本发明的实施方式及保护范围，对于本领域技术人员而言，应当能够意识到凡运用本发明说明书及图示内容所作出的等同替换和显而易见的变化所得到的方案，均应当包含在本发明的保护范围内。
Claims (10)
1.一种集中式水质检测装置，其特征在于：
包括若干个第一分支管道(11)和一主管道(17)；
每一个所述第一分支管道(11)彼此伸入不同的待检测水域(18)，每一个所述第一分支管道(11)的出水端分别连通所述主管道(17)的进水端，每一个所述第一分支管道(11)上分别设有电动泵(12)和对应的第一电磁阀(13)，当所述第一电磁阀(13)开启时，所述电动泵(12)用于抽取相应的待检测水域(18)中的待测水样并引入所述主管道(17)中；
所述主管道(17)用于将所述待测水样引入数据采集终端(2)；
所述数据采集终端(2)，设置于所述主管道(17)上并远程连接一云计算平台(3)，用于实时收集待测水样的水质参数信息并发送给所述云计算平台(3)；
控制装置(5)，所述控制装置(5)分别与所述数据采集终端(2)、每个所述第一分支管道(11)的所述电动泵(12)和所述第一电磁阀(13)连接，用于在预设时间控制开启所述数据采集终端(2)、并开启与所述预设时间对应的所述第一分支管道(11)中的所述电动泵(12)和所述第一电磁阀(13)。
2.如权利要求1所述的一种集中式水质检测装置，其特征在于，还包括：
所述主管道(17)的进水端上还连通一第二分支管道(15)，所述第二分支管道(15)上设置与所述控制装置(5)连接的第二电磁阀(16)，所述控制装置(21)还用于在所述预设时间开启对应的所述第一分支管道(11)中的所述电动泵(12)和所述第一电磁阀(13)之前首先开启所述第二电磁阀(16)将净水引入并冲洗所述主管道(17)。
3.如权利要求1所述的一种集中式水质检测装置，其特征在于，所述数据采集终端(2)包括：
水质检测模块(22)，用于获取待测水样的一个或多个水质采样数据。
处理模块(23)，与所述水质检测器(22)连接，用于收集所述多个水质采样数据并汇总成所述水质参数信息；
无线通信模块(24)，与所述处理模块连接，用于将所述水质参数信息通过无线网络模式传输给云计算平台(3)；
电源管理器(25)，分别与所述处理模块(23)和所述控制装置(5)连接，用于为数据采集终端(2)和所述控制装置(5)提供电能。
4.如权利要求3所述的一种集中式水质检测装置，其特征在于，所述数据水质检测模块(22)包括溶解氧浓度传感器、酸碱度传感器、电导率传感器、氨氮浓度传感器、亚硝酸盐浓度传感器、温度传感器以及盐度传感器中的一个或者多个，对应获取的水质采样数据分别为溶解氧浓度、酸碱度、电导率、氨氮浓度、亚硝酸盐浓度、温度以及盐度中的一个或者多个。
5.如权利要求3所述的一种集中式水质监测装置，其特征在于，
所述无线通信模块(24)的通信模式包括第一无线网络模式和第二无线网络模式；
所述数据采集终端(2)还包括：
判断模块(26)，用于将所述水质参数信息的数据量与一数据量阈值进行比较，并输出判断结果；
切换模块(27)，与所述判断模块(26)连接，用于当所述判断结果为所述水质参数信息的数据量大于所述数据量阈值时，切换至第一无线网线网络模式；当所述判断结果为所述水质参数信息的数据量不大于所述数据量阈值时，切换至第二无线网线网络模式；
所述第二无线网络模式的数据传输速度大于所述第一无线网络模式。
6.一种集中式水质检测系统，其特征在于，包括：使用如权利要求4或5所述的一种集中式水质监测装置，还具有一云计算平台(3)，所述云计算平台(3)包括：
数据接收模块(31)，用于接收所述水质参数信息；
存储模块(32)，用于预先存储与所述水质参数信息对应的水质标准数据；
比对分析模块(33)，分别与所述数据接收模块(31)和存储模块(32)连接，用于从所述数据接收模块(31)中实时提取所述水质参数信息，将所述水质参数信息与所述水质标准数据进行比对分析，当所述水质参数信息的至少一项超出对应的所述水质标准数据的范围时，生成分析结果数据；
预警模块(34)，与所述比对分析模块(33)连接，用于根据所述分析结果数据生成预警信息发送给用户终端。
7.如权利要求6所述的一种集中式水质检测系统，其特征在于，所述云计算平台(3)还包括：
云数据库(35)，与所述数据接收模块(31)连接，用于按时间顺序存储所述水质参数信息；
报告生成模块(36)，与所述云数据库(35)连接，用于针对每一个待检测水域，定时将过去预设时间段内的所有水质参数信息自动生成数据趋势图以及简易分析报告，并发送给用户终端。
8.一种集中式水质监测方法，其特征在于，使用如权利要求7所述的一种集中式水质监测系统，包括如下步骤：
步骤A1，在预设时间控制开启所述数据采集终端(2)、并开启与所述预设时间对应的所述第一分支管道(11)中的所述电动泵(12)和所述第一电磁阀(13)；
步骤A2，采集所述第一分支管道(11)从对应的待检测水域中抽取的待测水样的溶解氧浓度、酸碱度、电导率、氨氮浓度、亚硝酸盐浓度、温度以及盐度中的一个或多个水质采样数据，并汇总成所述水质参数信息；
步骤A3，将所述水质参数信息通过无线网络模式发送给所述云计算平台(3)；
步骤A4，所述云计算平台(3)接收所述水质参数信息，将所述水质参数信息与预先存储的水质标准数据进行比对分析，当所述水质参数信息的至少一项超出对应的所述水质标准数据的范围时，生成比对分析结果；
步骤A5，所述云计算平台(3)根据所述比对分析结果生成预警信息发送给用户终端。
9.如权利要求8所述的一种集中式水质监测方法，其特征在于，所述步骤A3还包括：
步骤B21，判断所述水质参数信息的数据量是否大于一数据量阈值；
步骤B22，若判断结果为所述水质参数信息的数据量大于所述数据量阈值，将通信模式切换至第一无线网络模式；
步骤B23，若判断结果为所述水质参数信息的数据量不大于所述数据量阈值，将通信模式切换至第二无线网络模式；
所述第二无线网络模式的数据传输速度大于所述第一无线网络模式。
10.如权利要求8所述的一种集中式水质监测方法，其特征在于，所述步骤A4还包括：
步骤B31，将接收的所述水质参数信息按照时间顺序存储于云数据库(312)中；
步骤B32，针对每一个待检测水域，定时将过去预设时间段内的所有水质参数信息自动生成数据趋势图以及简易分析报告，并发送给所述用户终端。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202010501231.6A CN111610301A (zh) | 2020-06-04 | 2020-06-04 | 一种集中式水质监测装置、系统及方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202010501231.6A CN111610301A (zh) | 2020-06-04 | 2020-06-04 | 一种集中式水质监测装置、系统及方法 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN111610301A true CN111610301A (zh) | 2020-09-01 |
Family
ID=72197012
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN202010501231.6A Pending CN111610301A (zh) | 2020-06-04 | 2020-06-04 | 一种集中式水质监测装置、系统及方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN111610301A (zh) |
Cited By (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN112229975A (zh) * | 2020-10-29 | 2021-01-15 | 上海凯泉泵业（集团）有限公司 | 一种水质在线监测装置和监测方法 |
| CN112243929A (zh) * | 2020-10-20 | 2021-01-22 | 海南聚能科技创新研究院有限公司 | 一种罗非鱼自动化养殖综合管理系统 |
| CN115047158A (zh) * | 2022-06-29 | 2022-09-13 | 合肥中南光电有限公司 | 供暖管道水质监测系统 |
Citations (8)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US20100099193A1 (en) * | 2008-10-20 | 2010-04-22 | Industrial Technology Research Institute | System and method for monitoring and controlling quality of culture water and integrated water quality analyzer thereof |
| WO2014125419A1 (en) * | 2013-02-13 | 2014-08-21 | Sreeram Raavi | Device and method for measuring chemical and physical parameters of water for aquaculture |
| CN106290773A (zh) * | 2016-11-04 | 2017-01-04 | 福建省农业科学院科技干部培训中心 | 一种集中式养殖水质检测方法 |
| WO2017214917A1 (zh) * | 2016-06-16 | 2017-12-21 | 武克易 | 一种智能水质监测系统 |
| CN206920439U (zh) * | 2017-07-29 | 2018-01-23 | 福建强闽信息科技有限公司 | 一种新型的可远程在线校准及电话报警的溶氧仪 |
| CN107664685A (zh) * | 2017-11-08 | 2018-02-06 | 浙江索奥环境技术有限公司 | 废水执法取证采样机器人 |
| CN108333999A (zh) * | 2018-03-20 | 2018-07-27 | 安徽赛福贝特信息技术有限公司 | 一种基于大数据云服务平台的水产品养殖环境监控系统 |
| CN109696535A (zh) * | 2018-05-28 | 2019-04-30 | 浙江索奥环境技术有限公司 | 滑轨式废水执法取证仪 |
-
2020
- 2020-06-04 CN CN202010501231.6A patent/CN111610301A/zh active Pending
Patent Citations (8)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US20100099193A1 (en) * | 2008-10-20 | 2010-04-22 | Industrial Technology Research Institute | System and method for monitoring and controlling quality of culture water and integrated water quality analyzer thereof |
| WO2014125419A1 (en) * | 2013-02-13 | 2014-08-21 | Sreeram Raavi | Device and method for measuring chemical and physical parameters of water for aquaculture |
| WO2017214917A1 (zh) * | 2016-06-16 | 2017-12-21 | 武克易 | 一种智能水质监测系统 |
| CN106290773A (zh) * | 2016-11-04 | 2017-01-04 | 福建省农业科学院科技干部培训中心 | 一种集中式养殖水质检测方法 |
| CN206920439U (zh) * | 2017-07-29 | 2018-01-23 | 福建强闽信息科技有限公司 | 一种新型的可远程在线校准及电话报警的溶氧仪 |
| CN107664685A (zh) * | 2017-11-08 | 2018-02-06 | 浙江索奥环境技术有限公司 | 废水执法取证采样机器人 |
| CN108333999A (zh) * | 2018-03-20 | 2018-07-27 | 安徽赛福贝特信息技术有限公司 | 一种基于大数据云服务平台的水产品养殖环境监控系统 |
| CN109696535A (zh) * | 2018-05-28 | 2019-04-30 | 浙江索奥环境技术有限公司 | 滑轨式废水执法取证仪 |
Cited By (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN112243929A (zh) * | 2020-10-20 | 2021-01-22 | 海南聚能科技创新研究院有限公司 | 一种罗非鱼自动化养殖综合管理系统 |
| CN112229975A (zh) * | 2020-10-29 | 2021-01-15 | 上海凯泉泵业（集团）有限公司 | 一种水质在线监测装置和监测方法 |
| CN115047158A (zh) * | 2022-06-29 | 2022-09-13 | 合肥中南光电有限公司 | 供暖管道水质监测系统 |
| CN115047158B (zh) * | 2022-06-29 | 2023-09-08 | 合肥中南光电有限公司 | 供暖管道水质监测系统 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| CN111610301A (zh) | 一种集中式水质监测装置、系统及方法 | |
| CN203772850U (zh) | 一种罗非鱼养殖水质实时监测预警集成装置 | |
| CN101713710B (zh) | 一种池塘养殖水体实时采样方法及系统 | |
| CN201532390U (zh) | 一种多点连续自动水质监测装置 | |
| CN204101075U (zh) | 一种多参数在线水质监测装置 | |
| CN204653414U (zh) | 一种南美白对虾工厂化育苗环境安全评估及预警装置 | |
| CN205374429U (zh) | 一种多参数传感器水质分析系统 | |
| CN110015754B (zh) | 一种分散式污水出水水质超标预警的在线监测系统和方法 | |
| CN102124964B (zh) | 海水养殖智能化管理系统 | |
| CN109375548A (zh) | 一种海水围网智能养殖系统及方法 | |
| CN111638312A (zh) | 一种基于大数据的饮水工程水质安全实时监测管理系统 | |
| CN107896950A (zh) | 一种农业自动化灌溉检测控制系统及方法 | |
| CN105222834A (zh) | 一种河蟹养殖水质指标互联网在线监测、处理管控系统 | |
| CN205120160U (zh) | 一种河蟹养殖水质指标互联网在线监测、处理管控系统 | |
| CN201615873U (zh) | 免试剂多参数自动在线水质监测系统 | |
| CN205061599U (zh) | 一种具有分管处理集中监控的总量控制系统 | |
| CN206990562U (zh) | 一种水质采集装置 | |
| CN113092175A (zh) | 一种基于阀控系统的污水取样装置 | |
| CN113240542A (zh) | 一种污水管网可视化系统 | |
| CN106980002A (zh) | 一种采样池水质采集装置 | |
| CN108983713A (zh) | 一种工业园区用智能管控废水分质收集系统及其应用方法 | |
| CN204989915U (zh) | 一种水产养殖监控系统 | |
| CN111537690A (zh) | 一种分布式水质监测装置、系统和方法 | |
| CN206486937U (zh) | 基于物联网的楼宇智能供水系统 | |
| CN208224742U (zh) | 一种循环水除垢洁净装置 |
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 | ||
| RJ01 | Rejection of invention patent application after publication |
Application publication date: 20200901 |