基于物聯網的水文監測系統關鍵技術研究

寧愛民 張存吉

摘 要：水文監測在洪澇災害預防與治理中起著關鍵作用，針對傳統水文監測方法無法實時測量、無法獲得全面數據、無法準確分析結果等問題，提出應用物聯網技術，基于水位與流速傳感器建立一套物聯網水文監測系統，探討傳感器智能接口開發、數據融合與智庫實現及傳感器、無線網絡與智庫集成等關鍵技術，開發了物聯網水文監測系統軟件，并通過室內試驗與室外試點證明了該系統運行穩定，達到了預期的功能和效果，為水文監測系統的建設提供了一種新方法。

關鍵詞：物聯網;水文監測;傳感器;實時測量;無線網絡;數據傳輸

中圖分類號：TP277文獻標識碼：A文章編號：2095-1302（2019）12-00-04

0 引 言

我國疆域廣闊，河流湖泊眾多，豐富的水資源極大地促進了農業發展，但洪澇災害也給人民群眾帶來了不小的財產損失和生命威脅。洪災治理經常采用預防為主的方式，洪災預防首先要對河流進行實時監測，然后對采集到的實時數據進行分析，從而能夠準確預報洪水情況。傳統的水文監測經常采用人工方法，定期到水庫、河流等現場實施檢測，但人工方法存在很多弊端，諸如無法做到實時測量、獲得全面數據、準確分析結果等，甚至在一些偏遠區域，人工監測無法實施，致使該區域數據無法獲取。

基于上述問題，建設現代化水文監測系統勢在必行。近年來，物聯網、大數據等信息技術的大力發展，推動了水文信息化建設出現長足進步，克服了傳統人工觀測方式的不足。在基于物聯網的水文監測方面，已經有眾多學者實施了研究，諸如，賈琳娜等以船只搭載傳感器作為物聯網感知層的移動節點，提出一種基于物聯網的水情測報系統[1];王慧斌等提出一種基于CPS體系架構的水文自動測報物聯網系統[2]，具備“實時感知-物信互聯-過程跟蹤-智能處理”的特征;吳春祥等依托4G無線網絡與岸端水文數據監測中心構建了一個智能化水文自動測報系統[3];李杰采用物聯網技術構建丹東市水文監測信息系統[4]，可提高區域水文信息監測效率;熊萬提出利用ZigBee無線傳感器網絡技術以及W5500以太網模塊組成監控系統[5]，以實現水文信息的實時監測;馬朝從硬件平臺構建和軟件集成設計兩個方面，探討了基于物聯網的水文監測信息系統架構[6];晉美次旦等提出一種基于物聯網的水文監測系統[7]，可提高水文監測系統的智能化水平;張云等構建了基于物聯網的水文監測系統[8]，利用ZigBee技術在小范圍無線通信方面的優點，結合水文預報的實際現場情況，采用樹形拓撲結構組建無線自動水文監測網絡;張洋洋等基于ZigBee和GPRS實時監測水文信息[9]，極大地提升了水文監測的智能化水平;Dai等基于水調度管理模塊，構建了基于物聯網的水文信息監測系統[10];江勇等提出了基于物聯網的水文監測系統[11]，該系統具有實時處理、可視化顯示、異常報警及處理等功能。

綜合以上文獻得出，物聯網技術在水文信息監測系統中得到了一定的應用，集中于利用4G，ZigBee，GPRS等無線組網方式實現傳感器數據的采集，目前有些處于實驗室試驗階段，并未真正用于監測現場。本文通過研究實施自動化水文監測系統，實現水位、流速水文信息的自動采集、傳輸和處理，建立水位、流速關聯決策系統，并在廣西境內建立試點，完善水文信息的存儲管理和交換，為水文數據的處理提供先進的技術手段，為防汛抗旱、城市水務信息化、水資源管理等提供依據，滿足水利各類業務和其他行業對水文水資源預測預報的需求。

1 物聯網體系架構

物聯網[12]是通過射頻識別（RFID）、全球定位系統（GPS）、紅外感應器、激光掃描器等傳感設備，按照約定協議將網絡與物品連接，實現信息交換和通信與智能化識別、定位、跟蹤、監控和管理的一種網絡。物聯網系統可實現物到物（T2T）、人到物（H2T）和人到人（H2H）的互聯，通過傳感技術將人與人之間的互聯擴大到了物的范圍[13]。物聯網的核心是物物相連，可實現所有事物之間的信息交換和通信，如圖1所示。

體系架構用于指導具體的系統設計，物聯網應用廣泛，急需建立一個共性框架支撐物聯網在各個領域的應用，同時，隨著應用需求的不斷發展，新技術不斷引入物聯網體系中。通常，物聯網系統包含感知層、網絡層和應用層，如圖2所示。

1.1 感知層

物聯網要實現萬物互聯，感知層是基礎，其主要基于傳感器采集物體信息。感知層的關鍵技術包括RFID技術、傳感器技術、無線傳感網絡技術等。感知層需要解決功耗、成本等問題，并大力促使其向高靈敏度、全面的感知能力方向發展。

1.2 網絡層

網絡層主要完成感知信息的傳送，是物聯網信息的承載網絡。網絡層包括接入網和核心網等，接入網使物聯網終端實現網絡接入功能，接入網分為無線接入和有線接入等。核心網支持終端移動性和異構接入。物聯網中的設備結構不同，因此，物聯網應該是泛在的，而且物體是移動的，因此物聯網網絡層需要支持移動性，實現無縫透明接入。

1.3 應用層

應用層實現數據挖掘、應用決策等，最終實現物聯網領域應用。該層涉及大量數據的智能處理、中間件、分布式計算、信息發現等技術。物聯網行業應用均有各自不同的系統，沒有統一的物聯網標準與物聯網接入、融合的管理平臺，因此，應用層需要一個通用框架，以滿足物聯網各行業的個性化應用。

物聯網的特征是物物相連，無需人工干預，極大地提高了效率，同時也降低了人工導致的不穩定性。物聯網把傳統信息通信網絡延伸到更為廣泛的物理世界。將“物”納入“網”中是信息化發展的一大趨勢。

2 物聯網水文監測系統

近年來，物聯網產業蓬勃興起，在各個行業都有成熟的應用典范。隨著物聯網的發展，“水聯網”時代已經到來，物聯網水文監測是水聯網中的一部分。應用物聯網信息技術，通過關鍵技術的研究建成常規監測與自動監測、固定監測與移動監測相結合的現代化水文信息采集體系，研究開發一套集采集、傳輸、處理、存儲、顯示于一體的自動化水文監測系統。該系統使用水位計、流速計對水位、流速信息進行實時采集，通過無線網絡或有線網絡進行傳輸匯集，構建水文信息平臺，服務于防汛抗旱、城市水務信息化以及水資源監測等多項業務管理，從而能夠切實提高水利行業管理的綜合能力和管理水平，實現向精細管理、動態管理、定量管理和科學管理的轉變。

2.1 系統組成

物聯網水文監測系統使用傳感器（水位計、流速計）進行水文信息實時采集，利用Internet/GPRS通信網建立信息傳輸網絡，并把信息傳輸到監控中心的水文監測信息系統，形成區域內信息采集、傳輸、處理的水文信息綜合數據庫，如圖3所示。

基于通用物聯網體系架構，物聯網水文監測系統由感知層、網絡層、應用層組成。

感知層：由水位傳感器、流速傳感器和數據終端機組成，采用GDRD56雷達水位計采集水位信息，采用RG30雷達流速計采集流速信息，采用DATA-6311數據終端機解析水位與流速傳感器信息，并將數據傳送于網絡層。

網絡層：采用Internet/GPRS網絡相結合的方式。數據終端機解析得到的水位與流速數據通過網絡傳送到服務器進行存儲與處理。

應用層：開發基于Web的物聯網水文監測系統軟件，通過建立智庫使應用層能夠更方便、更快捷地獲得水文信息。

2.2 關鍵技術

實現該系統所涉及的關鍵技術包括傳感器智能接口開發、數據融合與智庫實現以及傳感器、無線網絡與智庫的集成研究。

（1）傳感器智能接口開發

通過熟悉水位、流速傳感器的原理以及數據讀取、數據轉換等完成傳感器智能接口的開發，擬采用IEEE1451標準[14]，接口原理如圖4所示。IEEE1451是一個智能傳感器接口的標準族，其定義了一系列為使智能傳感器連接到微處理器、儀表系統以及現場控制網絡的開放、通用的標準，該標準給傳感器配備了一個通用的軟硬件接口，使其可以方便地接入現場總線以及Internet。

（2）數據融合與智庫實現

主要對采集到的傳感數據進行篩選、過濾、存儲、處理、人機交互等，利用數據處理平臺與服務器，采用WEKA工具挖掘水位與流速的關聯關系，融合各種數據處理算法，形成智能決策系統，實現友好的人機交互與Web服務。數據融合與智庫實現如圖5所示。

（3）傳感器、無線網絡與智庫的集成

無線網絡的選用擬根據水文站、水庫、流域的現場情況而定，在鋪設有線Internet的現場，可以通過覆蓋無線WiFi網絡實時獲取各傳感器數據甚至視頻、圖片;在沒有Internet而有手機移動網絡的現場，可以采用GPRS等網絡傳輸數據;在沒有Internet與手機網絡的場所，擬采用北斗短報文方式傳輸數據。傳感器、無線網絡與智庫集成如圖6所示。

2.3 室外試點

物聯網水文監測系統包括室內研究和室外試點應用。室內研究在充分考慮各項關鍵技術的基礎上，建設了一套由監測點、數采儀、網絡、監測軟件構成的完整體系;室外試點應用在南寧水文站實施室外試驗，安裝雷達式水位計與流速計各1套，通過現場大量的實驗研究，驗證物聯網水文系統的實時性、準確性、穩定性。

根據水文站現場勘察情況，結合需要安裝的水位計與流速計的工作原理，采用豎桿與橫臂結合固定的方法，根據實際尺寸定制豎桿與橫臂并運送到現場安裝、調試。定制L型立桿，采用鋼Q235材料，高6 m、橫臂長6 m，桿直徑180 mm、厚6 mm，橫臂直徑114 mm、厚4mm。橫臂末端預留3個吊鉤，用于安裝傳感器，吊鉤安裝孔按照傳感器訂做;桿中端安裝一個室外監測箱用于安裝數據終端機;頂端安裝太陽能板支架，用于安裝太陽能板;桿和橫臂連接處安裝天線扣，用于安裝發射天線。整桿做防雷處理，電箱終端到傳感器之間預留連接線管及線孔。物聯網水文監測系統安裝如圖7所示。

安裝立桿前，分別在低水位與高水位處做2個基礎籠，挖地長1 m，寬1 m，深3 m。采用12×M24圓鋼材料，3 m下料，帶面板，C30混凝土。在枯水期時，將立桿安裝于低水位處;洪水期時，將立桿上移到高水位處。

2.4 物聯網水文監測軟件

實時收集無線傳感網絡（GPRS）傳輸的水位、流速數據，并予以分類聚積、組合、存儲;預處理的數據屬于時序數據，采用人工神經網絡（Artificial Neural Network，ANN）建立數據模型，利用神經網絡和模糊邏輯系統（Fuzzy Logic System，FLS）相結合形成的神經模糊網絡（Neuro-Fuzzy Networks，NFN）模型對實時收集的數據實現智能決策;人機交互與Web服務界面采用GoServer快速Web應用開發平臺實現。GoServer是一套用于開發Web應用系統的快速開發平臺，適用于開發各種應用系統，尤其是MIS，ERP，CRM，OA，HER，物流系統等。也適用于將C/S應用系統轉向B/S構架，或者將多套C/S應用系統進行整合，以及完成傳感器監測系統的上位機程序。

物聯網水文監測與預測系統軟件采用GoServer平臺開發而成，包括系統管理、監測管理與監測分析操作。系統管理模塊包括用戶管理、角色管理以及權限管理等功能，可以添加與刪除用戶ID、用戶名、所屬角色及其聯系方法等;監測管理模塊具有監測點分類、監測點配置、參數配置與數據補償等功能，主要實施對水文監測點的參數設置與配置，該功能是達到準確監測結果的前提;監測分析模塊具有實時監測、歷史數據保存、水位分析、流量分析與水位預測功能，可以實時顯示水位、流量數據，并保存到數據庫，方便對水位、流量進行實時分析，如圖8所示。應用歷史數據，通過人工智能方法對水位實現預測。

3 結 語

本文應用物聯網信息技術建立了一套基于水位計和流速計的物聯網水文監測系統，通過室內試驗和室外試點，發現該系統運行實時、準確、穩定，達到了預期效果。該系統的成功運行大大提升了水利水文領域的自主創新能力，突破了重點核心關鍵技術，實現了水利水文領域的創新驅動發展，有力支撐了廣西壯族自冶區水利產業結構優化升級，為后期建設功能明確、結構合理、良性互動、運行高效的智慧水文信息監控體系奠定了堅實的基礎。

參 考 文 獻

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