基于.物联网的水环境监测和分析系统0222

《基于.物联网的水环境监测和分析系统0222》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在应用文档-天天文库。

1、专业技术资料分享基于物联网的水环境监测及分析系统梁艳，俞旭东，谢凯（南京南瑞集团公司，江苏南京211106）[摘要]:基于物联网的水环境监测及分析系统集传感器、测控、通信、计算机应用、地理信息系统等技术为一体，实现了“测得准、传得快、说得清、管得好”的总体目标，可为水环境管理、水功能区管理、污染物减排和总量控制提供科学依据。系统可方便接入其他业务系统，实现资源共享，提高环保部门环境监察、管理能力，增强应对突发性污染事故快速反应能力，满足环境监测和环境管理的业务需求。关键词：物联网；水环境监测；水环境分析0引言随着环保产业的发展及物联网概念的兴起，将物联网与环境监测融合已成为环境监测与管理新的

2、发展趋势[1]。环境参数、设备状态、视频监控等信息通过具有定位功能的传感器、智能监测分析仪器等感知设备进行采集后，经由网络设备和通道实时传输至信息平台进行存储和分析，实现环境管理部门对水环境信息的实时监控，同时实现其对监测站点测控、数据传输装置及排污口闸门等设备进行远程控制和工况监测，增加系统运行的稳定性和可靠性，有效防止和应对突发性环境污染事故的发生。物联网技术在环境监测中的应用使得环境监测与管理更加便利和准确[2-3]。传统的水环境监测以实验室监测为主，还包括便携式仪器现场人工取样检测和固定监测站点连续取样监测[4]，各方式分别具有其优缺点。如实验室监测响应时间长，检测频次有限，但监测参

3、数全面且分析结果精确；自动在线监测投资运行成本高，但监测及时，预警能力强等。物联网将3种监测手段结合起来，充分利用传感器技术、射频技术、无线通信技术等，快速有效获取大范围（甚至是整个水域）水质信息并对这些信息进行综合挖掘利用，作出整体有效的评价[5-6]。水质信息的快速准确获取以及数据的高效利用是水环境监测中物联网技术运用的关键。水环境监测及分析系统在物联网先进感知技术的基础上，充分利用网络技术、数据库技术、GIS技术、Web发布技术，以智能传感器为基础，结合自由组网传输方式将采集数据传输至环境业务数据中心。系统对业务应用进行扩展，其业务应用模块依据水质规范，对监测项目各种动态数据进行综合性

4、地分析和评价，实现有效的监控预警；并且根据内置的各种水质模型，为污染物总量控制、水功能区环境治理提供科学依据及技术支持，提高环境管理部门监察监管能力，增强其应对突发性污染事故快速反应能力，实现环境监测管理“测得准、传得快、说得清和管得好”的总体目标。WORD资料可编辑专业技术资料分享1水环境监测及分析系统结构1.1总体结构水环境监测及分析系统由数据采集层（感知层）、通讯传输网络（数据传输层）、数据存储层、应用支撑层、业务应用层等5层组成，安全与保障环境贯穿各层。数据采集层由现地监测站和数据采集模块组成，承担在线数据的采集、处理和发送。通讯传输网络由公共无线网络和内部的局域网组成，承担数据的传

5、输。数据存储层主要承担数据的接收、转换和存储入库，由环境业务数据中心和支撑硬件系统组成[7-8]。应用服务层主要为各类应用系统提供相应的数据资源和基础服务，主要包括水环境监测、污染源废水监测、污染源管理、水质信息发布、预测预警等功能。安全与保障环境由标准规范体系、安全体系、建设与运行管理体系组成，为系统安全、稳定的运行提供制度保障。1.2总体功能系统功能围绕环保行业对水环境、污染源的监测、管理和预警业务需求设计，分平台基础应用和专业应用两部分。平台基础应用包括环境质量信息的数据采集和处理、数据库管理、视频监视、数据查询、图表展示、GIS查询、GIS空间分析、综合统计、格式化报表等；专业应用功

6、能包括水质评价分析、水质预测预警、水质扩散模拟等。系统框架需要支持的环境监测业务见图1。图1系统框架支持的环境监测业务2水环境监测及分析系统技术特点（1）智能化程度高现地设备层的数字化仪器仪表进行现场总线设计，可以实现复杂的远程管理，包括传感器参数设置、通信信道配置、系统工作模式、图像与视频传输协议、应用程序远程更新、自适应补发等功能。（2）可扩展性强WORD资料可编辑专业技术资料分享采用模块化设计，将采样、监测、通讯等功能单元模块化，串行接口标准采用RS-485，可以联网构成分布式系统。数据采集平台按多线程设计，采用模块化设计方案，可通过DLL（动态链接库）任意扩展信道和协议。（3）自由组

7、网根据测站实际情况，灵活采用通信组网方式（无线网络、广域网、局域网），如大范围密集测站（监测节点）可通过Zigbee+无线网（GPRS、CDMA）方式将采集的水质监测数据传输至数据中心；监控视频可灵活选用3G网络（网络摄像机）或无线网（传统摄像机）传输至数据中心。（4）海量数据的分析和应用环境业务中心的构建，实现完整的数据分析和应用，通过数据的抽取、数据的存储和管理、数据的展现等技术实现海量数据挖掘。（5）标