基于云计算的动态水质监测系统及方法

1.一种基于云计算的动态水质监测方法，其特征在于，采用基于云计算的动态水质监测系统；
所述的基于云计算的动态水质监测系统包括子传感器模块、分站、采集网络模块、云数据库模块及人机交互模块；
分站和子传感器模块均为多个，每一个分站至少与一个子传感器模块连接；分站内设有定位装置和通信装置；子传感器模块为PH值传感器、PH值传感器、浊度传感器、和硬度传感器中的至少一种；
采集网络模块与各分站通信连接，用于收集各分站发出的数据，并将收集到的数据输出到云数据库模块；
人机交互模块与云数据库模块连接；
云数据库模块中存储有多年内多个被检测水体的各月份的PH值数据；
云数据库模块用于对接收到的数据进行存储、对比、分析和推演处理；操作人员通过人机交互模块访问云数据库模块；
对水体PH值的监控过程如下：
云数据库模块接收到从采集网络模块传来是数据后，首先判断该数据是否为PH值数据，如果为非PH值数据，则判断该数据为无效数据；
如果该数据为PH值数据，再判断PH值的数值范围，小于0或大于20的数据为无效数据，其他数据为有效数据；将有效数据存储在云数据库模块中的固态硬盘中；
在目标水域连续三年以上出现某月PH平均值偏差不超过0.1时，云数据库模块认为目标水域PH值在该月份稳定，即以上一年目标水域的该月的PH平均值作为目标水域在本年该月的推演结果；
目标水域连续三年以上某月PH平均值上升Δx时，系统推断下一年目标水域PH值在该月份上升Δx，即以上一年目标水域的该月的PH平均值加上Δx作为目标水域在本年该月的推演结果；
在目标水域连续三年以上某月PH平均值下降Δx时，系统推断下一年目标水域PH值在该月份下降Δx，即以上一年目标水域的该月的PH平均值减去Δx作为目标水域在本年该月的推演结果。
2.根据权利要求1所述的基于云计算的动态水质监测方法，其特征在于，Δx取值为
0.05-0.2中的某一定值。
3.根据权利要求2所述的基于云计算的动态水质监测方法，其特征在于，当某一目标水体在某月的PH平均值与当月的推演结果相差5％以上，则云数据库模块通过人机交互模块启动报警。
4.根据权利要求1-3任一项所述的基于云计算的动态水质监测方法，其特征在于，分站与采集网络模块之间基于GPRS通信。

基于云计算的动态水质监测系统及方法\n技术领域\n[0001] 本发明涉及一种基于云计算的动态水质监测系统及方法。\n背景技术\n[0002] 水是重要的民生和战略资源，水质优劣对水资源的使用起着至关重要的作用。社会快速发展，各行各业对水质质量的要求越来越高。高要求意味着更快、更准确的检测、监测水体，甚至要求能推算出水体未来一段时间的质量变化情况，于是出现了许多新的水质检测装置。现有的水质检测装置只能被动监测，无法实现水质的预测。\n[0003] 因此，有必要设计一种新型的基于云计算的动态水质监测系统。\n发明内容\n[0004] 本发明所要解决的技术问题是提供一种基于云计算的动态水质监测系统及方法，该基于云计算的动态水质监测系统及方法易于实施，而且能实现水质实时监测。\n[0005] 发明的技术解决方案如下：\n[0006] 一种基于云计算的动态水质监测系统，包括子传感器模块、分站、采集网络模块、云数据库模块及人机交互模块；\n[0007] 分站和子传感器模块均为多个，每一个分站至少与一个子传感器模块连接；\n[0008] 分站内设有定位装置和通信装置；子传感器模块为PH值传感器、PH值传感器、浊度传感器、和硬度传感器中的至少一种；\n[0009] 采集网络模块与各分站通信连接，用于收集各分站发出的数据，并将收集到的数据输出到云数据库模块；\n[0010] 人机交互模块与云数据库模块连接；\n[0011] 云数据库模块中存储有多年内多个被检测水体的各月份的PH值数据；\n[0012] 云数据库模块用于对接收到的数据进行存储、对比、分析和推演处理；操作人员通过人机交互模块访问云数据库模块。\n[0013] 分站与采集网络模块之间基于GPRS通信。【作为一种新的承载业务，GPRS提供了一种高效、低成本的无线业务。分站内设置的GPRS模块能与主控中心通信，适用于间断的、突发性的和频繁的、少量的数据传输，也适用于偶尔的大数据量传输。】[0014] 一种基于云计算的动态水质监测方法，采用前述的基于云计算的动态水质监测系统；\n[0015] 对水体PH值的监控过程如下：\n[0016] 云数据库模块接收到从采集网络模块传来是数据后，首先判断该数据是否为PH值数据，如果为非PH值数据，则判断该数据为无效数据；\n[0017] 如果该数据为PH值数据，再判断PH值的数值范围，小于0或大于20的数据为无效数据，其他数据为有效数据；将有效数据存储在云数据库模块中的固态硬盘中；\n[0018] 在目标水域连续三年以上出现某月PH平均值偏差不超过0.1时，云数据库模块认为目标水域PH值在该月份稳定，即以上一年目标水域的该月的PH平均值作为目标水域在本年该月的推演结果；\n[0019] 目标水域连续三年以上某月PH平均值上升Δx时，系统推断下一年目标水域PH值在该月份上升Δx，即以上一年目标水域的该月的PH平均值加上Δx作为目标水域在本年该月的推演结果；\n[0020] 在目标水域连续三年以上某月PH平均值下降Δx时，系统推断下一年目标水域PH值在该月份下降Δx，即以上一年目标水域的该月的PH平均值减去Δx作为目标水域在本年该月的推演结果。\n[0021] Δx取值为0.05-0.2中的某一定值。\n[0022] 当某一目标水体在某月的PH平均值与当月的推演结果相差5%以上，则云数据库模块通过人机交互模块启动报警。【计算相差百分比的公式为：相差百分比=|X2-X1|/X1,其中，X1和X2分别为当月的实测PH值和推演结果】\n[0023] 有益效果：\n[0024] 本发明的基于云计算的动态水质监测系统及方法，通过规模数量的子传感器模块采集到的水质信息，全方位分析水体质量。采集到的数据量比常规方法大大增加，可信度提高，采用云计算模式，检测监测流程更快，能实现实时采集、实时获得水质质量信息，自动化程度高。\n[0025] 通过独特的推理机制，能有效预测水体的未来水质，并及时给出报警，这种主动超前监控的模式对于水体监控具有更高的现实意义。\n附图说明\n[0026] 图1为基于云计算的动态水质监测系统的总体结构图；\n[0027] 图2为基于云计算的动态水质监测系统的监测流程图。\n具体实施方式\n[0028] 以下将结合附图和具体实施例对本发明做进一步详细说明：\n[0029] 实施例1：\n[0030] 如图1所示，一种基于云计算的动态水质监测系统，包括子传感器模块、分站、采集网络模块、云数据库模块及人机交互模块；\n[0031] 分站和子传感器模块均为多个，每一个分站至少与一个子传感器模块连接；\n[0032] 分站内设有定位装置和通信装置；子传感器模块为PH值传感器、PH值传感器、浊度传感器、和硬度传感器中的至少一种；\n[0033] 采集网络模块与各分站通信连接，用于收集各分站发出的数据，并将收集到的数据输出到云数据库模块；\n[0034] 人机交互模块与云数据库模块连接；\n[0035] 云数据库模块中存储有多年内多个被检测水体的各月份的PH值数据；\n[0036] 云数据库模块用于对接收到的数据进行存储、对比、分析和推演处理；操作人员通过人机交互模块访问云数据库模块。\n[0037] 子传感器受体积和功能所限，在系统中只负责完成基本的数据采集功能。采集到的数据经分站打包上传，其中分站对数据进行基本的去噪、抑噪和消除干扰操作。其中去噪采用在采集端加装带通滤波器的方法，采用放大器对信号放大再经DSP处理的方法抑噪。\n其后数据包经采集网络模块传送至云数据库模块，在云数据库内流经数据处理子模块、数据对比子模块、数据记忆子模块、数据分析子模块，数据推演子模块，最终得到的水质信息和一段时间内水体质量的变化推演经人机交互模块输出。\n[0038] 所述子传感器是目前市场上广泛使用的针对水体单一特征值的传感器，如PH值传感器、浊度传感器、硬度传感器等，这些传感器技术成熟，使用方便。与分站之间只需设置匹配的通信协议和串口接口即可通信。\n[0039] 所述分站可以综合传感器采集到的数据，内置定位装置、上下端通信设备和其他辅助设备。所述定位装置包括GPS装置，所述上下端通信设备包括分站通信协议及其所有串口，其他辅助设备包括蓄电池、电源以及起固定作用的相关装置。\n[0040] 所述云数据库模块是一个强大的计算机系统，包括数据处理子模块、数据对比子模块、数据记忆子模块、数据分析子模块，数据推演子模块。其中数据处理子模块执行数据转码和数据打包功能，装置采集到数据信息量较大，将其转换为其他格式数据可以减少能耗和芯片占用；其中数据对比子模块执行采集到的数据和内置数据对比，提高数据识别效率；其中数据记忆子模块采用固态硬盘，高速执行数据存储和调用，提高数据识别效率；其中数据分析子模块执行数据真伪的判定，确定对应数据值是否正常；其中数据推演子模块执行数据推演，根据内置数据库，针对过去一段时间内符合预置数据库的数据，推演往后一段时间数据的走向。所述数据处理子模块具备数据接收、数据分类、数据融合功能，其中数据融合主要指将不同传感器采集到的不同指标按通信协议规定方法压缩为一个数据包，其中通信协议含多个拓展口；所述数据对比子模块具备数据识别、数据调用、数据判断功能，先对数据处理子模块传递过来的数据包解压，不同数据对应不同储存单元；然后调出内置相似数据，判断分析解压后的数据，滤出类型错误和数值异常的数据。所述数据记忆子模块具备数据存储、数据核定功能，其中数据核定功能主要是针对长时间运行的数据库十分庞大的特点，为保障数据库稳定所以对存储的数据执行二次检查，检查其类型和数值大小范围。所述数据分析子模块具备数据读取、数据输出功能；所述数据推演模块具备数据调用、数据识别，数据预测功能。\n[0041] 对于PH值的监控过程如下（对于其他水质指标的监控类似）：\n[0042] 目标水域某月降水量为X，光照总量为Y，月内水体PH值为Z。其中Z随X、Y变化而变化，变化方式为X变大，Z变大；Y变大，Z变小。\n[0043] 目标水域A前年水体PH平均值在1月为7.2，期间最高7.3，最低7.1；3月上升至\n7.5，期间最高7.7，最低7.5；目标水域A去年水体PH平均值在1月为7.3，期间最高7.3，最低7.2，3月上升至7.6，期间最高7.6，最低7.5。说明该水域在固定时间内，每年的水体PH值规律变化。\n[0044] 本发明通过PH值检测器监测目标水域PH值实时数据。PH值检测器将信息传递给分站，分站下挂多个不同类型传感器单元，分站对数据多个不同数据打包转码，经GPRS网络传输至云数据库模块。分站内设置有数据处理器执行上述打包和转码等功能。\n[0045] 云数据库在收到数据后，解包得到PH值数据。首先判断PH值数据类型，若为温度或者其他数据则为无效数据；然后判断PH值数据范围，小于0或大于20的自然水体不会出现的数据则为无效数据。其他数据为有效数据，存储至固态硬盘并同时调用往年A水域该月份和往前往后各一个月的PH值相差小于0.2的数据。\n[0046] 在目标水域连续三年以上出现某月PH平均值偏差不超过0.1时，系统认为目标水域PH值在该月份稳定。在目标水域连续三年以上某月PH平均值上升0.1时，系统推断下一年目标水域PH值在该月份上升0.1。在目标水域连续三年以上某月PH平均值下降0.1时，系统推断下一年目标水域PH值在该月份下降0.1。\n[0047] 今年1月PH值平均值7.4，期间最高7.4，最低7.2。统计近两年数据，假设1月-3月期间，水体PH平均值呈逐年上升趋势。推演结果（即预测值）为3月PH平均值上升至7.6。\n本系统实时监测水体健康，设置各项数值偏差一定程度则给出报警，比如其中PH值偏差推演结果5%以上则启动报警。提醒人工检查水体PH值情况。系统实时性大大改变了以往水体污染报警和处理的滞后性，实用性强。