I. arquitectura del sistema y optimización de módulos
Fortalecimiento del diseño modular
Adopta una arquitectura altamente modular, que diseña grupos de sensores, unidades de adquisición de datos, módulos de control, módulos de comunicación, etc. como unidades funcionales independientes, que admiten cambios y actualizaciones rápidas. Por ejemplo, el Grupo de sensores integra sensores de parámetros convencionales como ph, oxígeno disuelto, turbidez y conductividad eléctrica, mientras reserva una interfaz para expandir sensores de parámetros especiales como metales pesados (como plomo, cadmio) y compuestos orgánicos (como COD y toc) para adaptarse a las necesidades de diferentes escenarios de monitoreo.
Actualización de la selección de hardware básico
Tecnología de sensores: se seleccionan sensores de alta precisión y estabilidad a largo plazo, como el sensor de oxígeno disuelto (error ≤ 0,1 mg / l) y el sensor de conductividad eléctrica del electrodo de grafito (estabilidad ± 0,5%), que garantizan la precisión de los datos.
Unidad de adquisición de datos: adopta un procesador industrial o un sistema integrado, admite la adquisición simultánea multicanal, el intervalo de muestreo se puede establecer (1 - 60 minutos), y la efectividad de los datos supera el 99%.
Módulo de comunicación: integra métodos de comunicación inalámbrica como 4G / 5g, Lora y Nb - IOT para adaptarse a áreas remotas o entornos complejos, al tiempo que admite la transmisión por cable como Ethernet y fibra óptica para garantizar el tiempo real de los datos (retraso de transmisión ≤ 5 segundos).
II. mejora de la capacidad de procesamiento y análisis de datos
Computación de borde y colaboración en la nube
Procesamiento de datos local: desplegar unidades de computación de borde en la estación de monitoreo para realizar el filtrado preliminar de datos, el procesamiento de suavización y el marcado de valores anormales, y reducir el volumen de transmisión de datos. Por ejemplo, los datos de exceso de rango o mutación se identifican automáticamente a través de algoritmos incorporados, y el mecanismo de reinspección se activa después de la marca.
Análisis de Big data en la nube: cargar datos a la plataforma en la nube y utilizar recursos de computación en la nube para un análisis en profundidad, incluida la predicción de tendencias, el reconocimiento de patrones y la trazabilidad de la contaminación. Construir un modelo de cambio de calidad del agua a través de algoritmos de Aprendizaje automático (como la red neuronal lstm) para predecir la tendencia de la calidad del agua en las próximas 72 horas, con una precisión de más del 90%.
Alerta temprana inteligente y apoyo a la toma de decisiones
Mecanismo de alerta temprana de varios niveles: establecer alerta temprana de umbral (activar alerta temprana de primer nivel cuando los indicadores superan el estándar, mensaje de texto + notificación de plataforma), alerta temprana de tendencia (predecir el riesgo de exceso basado en datos de los últimos siete días, activar alerta temprana de segundo nivel) y alerta temprana de vinculación regional (activar alerta temprana colaborativa Cuando los múltiples puntos de monitoreo de la misma cuenca son anormales).
Generación automática de informes: generación diaria / semanal / mensual de informes de monitoreo, incluyendo mapas de tendencias de indicadores, estadísticas de tasa de cumplimiento y análisis de eventos de contaminación, soporte para exportar formato PDF / Microsoft para ayudar a la toma de decisiones.
III. gestión energética y optimización de operaciones y mantenimiento
Diseño de bajo consumo de energía y autosuficiencia energética
Se utilizan sensores y unidades de control de bajo consumo de energía, combinados con sistemas de suministro de energía solar (como paneles solares de 11w + baterías de litio de 60ah) y baterías de repuesto para garantizar que el sistema funcione continuamente durante ≥ 30 días en un entorno desatendido.
Optimizar el modo de hibernación del equipo, el período no recolectado entra automáticamente en un Estado de bajo consumo de energía y reduce el consumo de energía.
Operación y mantenimiento remotos y autodiagnóstico de fallas
Función de control remoto: admite la calibración remota de sensores, la activación de muestreadores y el ajuste de la frecuencia de monitoreo a través de la aplicación móvil o el lado de pc, con un tiempo de respuesta ≤ 30 segundos.
Diagnóstico inteligente de fallas: el sistema tiene un programa de autoinspección incorporado para detectar regularmente el Estado del sensor, el enlace de comunicación y el módulo de energía, localizar automáticamente los puntos problemáticos (como el bloqueo del sensor, la interrupción de la comunicación) cuando se produce la falla, y empujar las recomendaciones de mantenimiento a través de la plataforma.
IV. forma de despliegue y adaptación de escenarios
Programa de despliegue diversificado
Despliegue de sensores de inversión: adecuado para pequeñas escenas como humedales y cuerpos de agua de parques, los sensores se ponen directamente en el cuerpo de agua, se conectan con el anfitrión a través de cables, y el anfitrión utiliza la red 4G para transmitir datos. Es necesario limpiar regularmente el lodo de la sonda para garantizar la precisión del monitoreo.
Estación de monitoreo de boyas: con el cuerpo de boyas como portador, se integran sensores, sistemas de suministro de energía solar y rtu, que son adecuados para aguas abiertas como ríos y Lagos. El Cuerpo de la boya está diseñado con una bola elipsoide de material pc, con un cono de aleación de aluminio en la parte inferior, equipado con un dispositivo de autolimpieza de rotación mecánica para reducir el impacto de la contaminación.
Estación de monitoreo tipo orilla: construir una caja con acero de color o acero inoxidable, integrando unidades de extracción, distribución, detección y control de agua, adecuadas para escenarios de monitoreo a largo plazo, como fuentes de agua y secciones controladas por el Estado y la provincia. La unidad de extracción de agua adopta un diseño de tubo sumergido tipo flotador o lecho del Río para garantizar la representatividad de las muestras de agua.
Configuración de parámetros basados en escenarios
Monitoreo de aguas superficiales: centrarse en monitorear indicadores como ph, oxígeno disuelto, turbidez, nitrógeno amoniacal y fósforo total, y combinar la tecnología de información geográfica GIS para lograr el ranking de calidad del agua de la cuenca y la trazabilidad de la contaminación.
Monitoreo de aguas residuales industriales: aumentar el monitoreo de contaminantes característicos como metales pesados (como plomo, mercurio) y compuestos orgánicos (como fenoles volátiles y cov) para cumplir con los requisitos de las normas de emisión ambientales.
Monitoreo de fuentes de agua potable: analizador integrado de biotoxicidad o Escherichia coli para garantizar la seguridad del agua potable.
V. seguridad del sistema y gestión de datos
Protección de la seguridad de los datos
El uso de protocolos de transmisión cifrados (como https, mqtovertls) garantiza la seguridad de la transmisión de datos y evita la filtración o manipulación de datos.
El almacenamiento local se expande con una tarjeta de almacenamiento incorporada de 16M + 256gbtf, que admite la función de renovación de corte de energía y garantiza la integridad de los datos.
Intercambio y colaboración de datos
Construir una interfaz de datos abierta, apoyar el acoplamiento con sistemas de protección ambiental, conservación del agua, emergencia y otros departamentos, y realizar el intercambio de datos en tiempo real (retraso ≤ 5 minutos).
Proporciona una interfaz API que permite a plataformas de terceros llamar a datos de monitoreo y promover la gobernanza colaborativa interdepartamental.