一种网络化水质实时监测智能预警装置的制作方法

[0001]
本发明涉及水质监测领域，具体是一种网络化水质实时监测、智能预警装置。


背景技术：

[0002]
随着城市规模的扩大，在广布的城市河道中往往存在诸多污染隐患，这将对人民的生活水平带来极大的威胁，因而城市河道水质污染问题越来越受到政府与人民的重视与广泛关注。
[0003]
传统的监测方式需要实地检测，且由于河流分散, 水质信息量大，需要依靠大量人力物力，给城市河道的管理带来诸多不便,同时也无法进行实时监测。针对相传统监测方式的不足之处, 将网络技术与就地的水质检测仪器结合起来, 建立网络的河流水质远程监测模式, 成为一种新型的有效监测方式。
[0004]
经调研发现市面上的许多水质监测装置监测数据精度低，大多需要在监测现场布线，数据传输不稳定。难以综合判断水质状况，或者难以实现实时水质监测，并且所能监测区域范围狭窄。对于大范围水质状况的智能预警监测是一个重要的研究方向。


技术实现要素：

[0005]
本发明的实施例的目的在于提供一种具有网络化水质实时监测、智能预警装置，以解决上述背景技术中提出的问题。
[0006]
为实现上述目的，本发明实施例提供如下技术方案：一种网络化水质实时监测、智能预警装置包括水质监测装置、网络平台、用户端，其特征在于，所述水质监测装置内包含太阳能供电模块、传感器模块、开发板、无线网络模块，太阳能供电模块与太阳能电池、可充电电池相连，传感器模块与ph传感器、浑浊度传感器、tds传感器以及其他传感器装置相连接，无线网络模块由nb-iot模块、gps模块相连，其中无线网络模块与网络平台相连，网络平台中包含数据库、数据处理系统、报警系统，报警系统与用户端相连。
[0007]
作为本发明实施例进一步的方案：所述水质监测装置可在河道内网络化部署。
[0008]
作为本发明实施例进一步的方案：所述太阳能电池供电模块为传感器模块、开发板、无线网络模块持续供电。
[0009]
作为本发明实施例进一步的方案：所述传感器模块将检测到数据传输至开发板。
[0010]
作为本发明实施例进一步的方案：所述开发板将数据通过无线网络模块传输至网络平台中的数据库。
[0011]
作为本发明实施例进一步的方案：所述数据处理系统采用差值法，fisher判别法、神经网络算法等对数据库内数据进行处理。
[0012]
作为本发明实施例进一步的方案：所述数据处理系统若发现水质异样，即将信息发至报警系统。
[0013]
作为本发明实施例进一步的方案：所述用户端接受来自网络平台的信息。
[0014]
一种如权利要求任一所述的具有网络化水质实时监测、智能预警装置的工作流程，具体步骤如下：步骤一，将水质监测装置在河道内网络化部署，监测来自河道的水质状况，ph模块监测河道内ph值数据，浑浊度模块采集浑浊度数据，tds模块采集tds数据，以及其他传感器模块对水质数据进行采集后，传感器模块中各模块将数据传给开发板；步骤二，开发板接受数据，由无线网络模块中的nb-iot模块将数据实时上传至网络平台，并由gps提供位置信息；步骤三，网络平台接受来自水质监测装置的数据，并储存于数据库，数据处理系统利用差值法对水质数据判别是否发生突变，利用fisher判别法、神经网络判别水质是否出现异样，如果判断水质发生突变或水质出现异样，将警报信息发送给报警系统，报警系统将向用户端报警。
[0015]
与现有技术相比，本发明实施例的有益效果是：本产品设计合理，智能化程度高，能够大范围，网络式部署，通过对水质进行监测，并实时传输数据，采用差值法、fisher判别法、神经网络法精准判断水质好坏。
附图说明
[0016]
图1为网络化水质实时监测、智能预警装置的总体结构示意图；图2为网络化水质实时监测、智能预警装置的水质监测装置结构示意图；图3为网络化水质实时监测、智能预警装置的网络平台的结构示意图；图4 ph差值法数据;图5 判别函数;图6 fisher判别法部分原始数据;图7 fisher判别法中心点。
[0017]
其中：1-水质监测装置，2-网络平台，3-用户端，4-太阳能供电模块，5-传感器模块，6-开发板，7-无线网络模块，8-太阳能电池，9-可充电电池，10-ph传感器，11-浑浊度传感器，12-tds传感器，13-nb-iot模块，14-gps模块，15-数据库，16-数据处理系统，17-报警系统。
具体实施方式
[0018]
为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，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，所描述的实施例是本发明的一部分实施例，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做出创造性劳动前提下获得的所有其它实施例，都属于本发明的保护范围。
[0019]
实施例1一种网络化水质实时监测、智能预警装置包括水质监测装置1、网络平台2、用户端3，其特征在于，所述水质监测装置1内包含太阳能供电模块4、传感器模块5、开发板6、无线网络模块7，太阳能供电模块4与太阳能电池8、可充电电池9相连，传感器模块5与ph传感器10、浑浊度传感器11、tds传感器12以及其他传感器装置相连接，无线网络模块由nb-iot模块13、gps模块14相连，其中无线网络模块7与网络平台2相连，网络平台3中包含数据库15、数据处
理系统16、报警系统17，报警系统17与用户端3相连。
[0020]
一种如权利要求任一所述的具有网络化水质实时监测、智能预警装置的工作流程，其特征在于，具体步骤如下：步骤一，将水质监测装置在河道内网络化部署，监测来自河道的水质状况，ph模块监测河道内ph值数据，浑浊度模块采集浑浊度数据，tds模块采集tds数据，以及其他传感器模块对水质数据进行采集后，传感器模块中各模块将数据传给开发板；步骤二，开发板接受数据，由无线网络模块中的nb-iot模块将数据实时上传至网络平台，并由gps提供位置信息；步骤三，网络平台接受来自水质监测装置的数据，并储存于数据库，数据处理系统利用差值法对水质数据判别是否发生突变，利用fisher判别法、神经网络判别水质是否出现异样，如果判断水质发生突变或水质出现异样，将警报信息发送给报警系统，报警系统将向用户端报警。
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实施例2一种网络化水质实时监测、智能预警装置包括水质监测装置1、网络平台2、用户端3，其特征在于，所述水质监测装置1内包含太阳能供电模块4、传感器模块5、开发板6、无线网络模块7，太阳能供电模块4与太阳能电池8、可充电电池9相连，传感器模块5与ph传感器10、浑浊度传感器11、tds传感器12以及其他传感器装置相连接，无线网络模块由nb-iot模块13、gps模块14相连，其中无线网络模块7与网络平台2相连，网络平台3中包含数据库15、数据处理系统16、报警系统17，报警系统17与用户端3相连。
[0022]
为了提高装置的续航能力水质监测装置1与太阳能模块4相连接，装置可在晴天等时间段对将太阳能转化为可充电电池化学能，并在夜晚或阴天时通过电池可持续供电；为了方便查询供水系统的数据用户端3可以实时查询网络平台数据库数据，同时当水质出现问题时，报警系统17会将报警信号发送给用户端。
[0023]
一种如权利要求任一所述的具有网络化水质实时监测、智能预警装置的工作流程，其特征在于，具体步骤如下：步骤一，将水质监测装置在河道内网络化部署，监测来自河道的水质状况，ph模块监测河道内ph值数据，浑浊度模块采集浑浊度数据，tds模块采集tds数据，以及其他传感器模块对水质数据进行采集后，传感器模块中各模块将数据传给开发板；步骤二，开发板接受数据，由无线网络模块中的nb-iot模块将数据实时上传至网络平台，并由gps提供位置信息；步骤三，网络平台接受来自水质监测装置的数据，并储存于数据库，数据处理系统利用差值法对水质数据判别是否发生突变，利用fisher判别法、神经网络判别水质是否出现异样，如果判断水质发生突变或水质出现异样，将警报信息发送给报警系统，报警系统将向用户端报警。
[0024]
实施例3一种网络化水质实时监测、智能预警装置包括水质监测装置1、网络平台2、用户端3，其特征在于，所述水质监测装置1内包含太阳能供电模块4、传感器模块5、开发板6、无线网络模块7，太阳能供电模块4与太阳能电池8、可充电电池9相连，传感器模块5与ph传感器10、浑浊度传感器11、tds传感器12以及其他传感器装置相连接，无线网络模块由nb-iot模块13、
gps模块14相连，其中无线网络模块7与网络平台2相连，网络平台3中包含数据库15、数据处理系统16、报警系统17，报警系统17与用户端3相连。
[0025]
为对水质数据是否发生突变进行描述，采用差值法，图4所示，测得在8：00-9：30的ph数据，通过计算一段时间的均值，通过相对变化的百分比在1%的阈值之下，判断水质未发生突变。
[0026]
为描述水质数据的总体好坏，采用fisher判别法，根据图5已有的水质数据，建立判别函数图5，图6获得两个中心点，例如将检测时水质数据图7代入判别函数如果函数值靠近有污染的中心点说明水质出现污染，进行相应的预警，我们将实际数据代入，可看到y=-0.557，无污染。
[0027]
一种如权利要求任一所述的具有网络化水质实时监测、智能预警装置的工作流程，其特征在于，具体步骤如下：步骤一，将水质监测装置在河道内网络化部署，监测来自河道的水质状况，ph模块监测河道内ph值数据，浑浊度模块采集浑浊度数据，tds模块采集tds数据，以及其他传感器模块对水质数据进行采集后，传感器模块中各模块将数据传给开发板；步骤二，开发板接受数据，由无线网络模块中的nb-iot模块将数据实时上传至网络平台，并由gps提供位置信息；步骤三，网络平台接受来自水质监测装置的数据，并储存于数据库，数据处理系统利用差值法对水质数据判别是否发生突变，利用fisher判别法、神经网络判别水质是否出现异样，如果判断水质发生突变或水质出现异样，将警报信息发送给报警系统，报警系统将向用户端报警。