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          應用雷達水位計及時監測實時更新水文監測體系中的數據

          作者: 起源: 宣布時光:2020-01-06 14:20:24

              摘  要 :水文監測在洪澇災禍預防與管理中起著癥結感化,針對傳統水文監測辦法沒法及時丈量、沒法取得周全數據、沒法精確剖析成果等成績,提出運用物聯網技術,基于水位與流速傳感器樹立一套物聯網水文監測體系,商量傳感器智能接口開辟、數據融會與智庫完成及傳感器、無線網絡與智庫集成等癥結技術,開辟了物聯網水文監測體系軟件,並經由過程室內實驗與室外試點證實了該體系運轉穩固,到達了預期的功效和後果,爲水文監測體系的建立供給了一種新辦法。

              引 言
              我國邊境遼闊,河道湖泊浩瀚,豐碩的水資本極大地增進了農業發展,但洪澇災禍也給人民大眾帶來了不小的產業喪失和性命威逼。洪災管理常常采取預防爲主的方法,洪災預防起首要對河道停止及時監測,然後對收集到的及時數據停止剖析,從而可以或許精確預告洪水情形。傳統的水文監測常常采取人工辦法,按期到水庫、河道等現場實行檢測,但人工辦法存在許多弊病,諸如沒法做到及時丈量、取得周全數據、精確剖析成果等,乃至在一些偏僻區域,人工監測沒法實行,導致該區域數據沒法獲得。

              基于上述成績,建立古代化水文監測體系勢在必行。最近幾年來,物聯網、大數據等信息技術的鼎力發展,推進了水文信息化建立湧現長足提高,戰勝了傳統人工不雅測方法的缺乏。在基于物聯網的水文監測方面,曾經有浩瀚學者實行了研討,諸如,賈琳娜等以船只搭載傳感器作爲物聯網感知層的挪動節點,提出一種基于物聯網的水情測報體系 [1] ;王慧斌等提出一種基于 CPS 系統架構的水文主動測報物聯網體系 [2],具 備“及時感知 - 物信互聯 - 進程跟蹤 - 智能處置”的特點 ;

              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主動測報體系 [3] ;李傑采取物聯網技術構建新竹市水文監測信息體系 [4],可進步區域水文信息監測效力 ;熊萬提出應用 ZigBee 無線傳感器網絡技術和 W5500 以太網模塊構成監控體系 [5],以完成水文信息的及時監測 ;馬朝從硬件平台構建和軟件集成設計兩個方面,商量了基于物聯網的水文監測信息體系架構 [6] ;晉美次旦等提出一種基于物聯網的水文監測體系 [7],可進步水文監測體系的智能化程度 ;張雲等構建了基于物聯網的水文監測體系 [8],應用 ZigBee技術在小規模無線通訊方面的長處,聯合水文預告的現實現場情形,采取樹形拓撲構造組建無線主動水文監測網絡 ;張洋洋等基于 ZigBee 和 GPRS 及時監測水文信息 [9],極大地晉升了水文監測的智能化程度 ;Dai 等基于水調劑治理模塊,構建了基于物聯網的水文信息監測體系 [10] ;江勇等提出了基于物聯網的水文監測體系 [11],該體系具有及時處置、可視化顯示、異常報警及處置等功效。

              綜合以上文獻得出,物聯網技術在水文信息監測體系中獲得了必定的運用,集中于應用 4G,ZigBee,GPRS 等無線組網方法完成傳感器數據的收集,今朝有些處于試驗室實驗階段,並未真正用于監測現場。本文經由過程研討實行主動化水文監測體系,完成水位、流速水文信息的主動收集、傳輸和處置,樹立水位、流速聯系關系決議計劃體系,並在新莊境內樹立試點,完美水文信息的存儲治理和交流,爲水文數據的處置供給先輩的技術手腕,爲防汛抗旱、城市水務信息化、水資本治理等供給根據,知足水利各類營業和其他行業對水文水資本猜測預告的需求。

              1 物聯網系統架構
              物聯網 [12] 是經由過程射頻辨認(RFID)、全球定位體系(GPS)、紅外感應器、激光掃描器等傳感設備,依照商定協定將網絡與物品銜接,完成信息交流和通訊與智能化辨認、定位、跟蹤、監控和治理的一種網絡。物聯網體系可完成物到物(T2T)、人到物(H2T)和人到人(H2H)的互聯,經由過程傳感技術將人與人之間的互聯擴展到了物的規模 [13]。物聯網的焦點是物物相連,可完成壹切事物之間的信息交流和通訊,如圖 1 所示。

           

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              系統架構用于指點詳細的體系設計,物聯網運用普遍,急需樹立一個個性框架支持物聯網在各個範疇的運用,同時,隨著運用需求的賡續發展,新技術賡續引入物聯網系統中。平日,物聯網體系包括感知層、網絡層和運用層,如圖 2 所示。

           

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              1.1 感知層
              物聯網要完成萬物互聯,感知層是基本,其重要基于傳感器收集物體信息。感知層的癥結技術包含 RFID 技術、傳感器技術、無線傳感網絡技術等。感知層須要處理功耗、本錢等成績,並鼎力促使其向高敏銳度、周全的感知才能偏向發展。

              1.2 網絡層
              網絡層重要完成感知信息的傳送,是物聯網信息的承載網絡。網絡層包含接入網和焦點網等,接入網使物聯網終端完成網絡接入功效,接入網分爲無線接入和有線接入等。焦點網支撐終端挪動性和異構接入。物聯網中的設備構造分歧,是以,物聯網應當是泛在的,並且物體是挪動的,是以物聯網網絡層須要支撐挪動性,完成無縫通明接入。

              1.3 運用層
              運用層完成數據發掘、運用決議計劃等,終究完成物聯網範疇運用。該層觸及大批數據的智能處置、中央件、散布式盤算、信息發明等技術。物聯網行業運用均有各自分歧的體系,沒有同壹的物聯網尺度與物聯網接入、融會的治理平台,是以,運用層須要一個通用框架,以知足物聯網各行業的特性化運用。

              物聯網的特點是物物相連,無需人工幹涉,極大地進步了效力,同時也下降了人工招致的不穩固性。物聯網把傳統信息通訊網絡延長到更加普遍的物理世界。將“物”歸入“網”中是信息化發展的一大趨向。

              2 物聯網水文監測體系
              最近幾年來,物聯網家當蓬勃鼓起,在各個行業都有成熟的運用範例。隨著物聯網的發展,“水聯網”時期曾經到來,物聯網水文監測是水聯網中的一部門。運用物聯網信息技術,經由過程癥結技術的研討建成慣例監測與主動監測、固定監測與挪動監測相聯合的古代化水文信息收集系統,研討開辟一套集收集、傳輸、處置、存儲、顯示于一體的主動化水文監測體系。該體系應用水位計、流速計對水位、流速信息停止及時收集,經由過程無線網絡或有線網絡停止傳輸聚集,構建水文信息平台,辦事于防汛抗旱、城市水務信息化和水資本監測等多項營業治理,從而可以或許實在進步水利行業治理的綜合才能和治理程度,完成向精致治理、動態治理、定量治理和迷信治理的改變。

              2.1 體系構成
              物聯網水文監測體系應用傳感器(水位計、流速計)停止水文信息及時收集,應用 Internet/GPRS 通訊網樹立信息傳輸網絡,並把信息傳輸到監控中心的水文監測信息體系,構成區域內信息收集、傳輸、處置的水文信息綜合數據庫,如圖 3 所示。

           

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              基于通用物聯網系統架構,物聯網水文監測體系由感知層、網絡層、運用層構成。

              感知層 :由水位傳感器、流速傳感器和數據終端機構成,采取 GDRD56雷達水位計收集水位信息,采取 RG30 雷達流速計收集流速信息,采取 DATA-6311 數據終端機解析水位與流速傳感器信息,並將數據傳送于網絡層。

              網絡層 :采取 Internet/GPRS 網絡相聯合的方法。數據終端機解析獲得的水位與流速數據經由過程網絡傳送到辦事器停止存儲與處置。

              運用層 :開辟基于 Web 的物聯網水文監測體系軟件,經由過程樹立智庫使運用層可以或許更便利、更快捷地取得水文信息。

              2.2 癥結技術
              完成該體系所觸及的癥結技術包含傳感器智能接口開辟、數據融會與智庫完成和傳感器、無線網絡與智庫的集成研討。

              (1)傳感器智能接口開辟
              經由過程熟習水位、流速傳感器的道理和數據讀取、數據轉換等完成傳感器智能接口的開辟,擬采取 IEEE1451 標 准 [14],接口道理如圖 4 所示。IEEE1451 是一個智能傳感器接口的尺度族,其界說了一系列爲使智能傳感器銜接到微處置器、儀表體系和現場掌握網絡的開放、通用的尺度,該尺度給傳感器裝備了一個通用的軟硬件接口,使其可以便利地接入現場總線和 Internet。

           

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              (2)數據融會與智庫完成
              重要對收集到的傳感數據停止挑選、過濾、存儲、處置、人機交互等,應用數據處置平台與辦事器,采取 WEKA 對象發掘水位與流速的聯系關系關系,融會各類數據處置算法,構成智能決議計劃體系,完成友愛的人機交互與 Web 辦事。數據融會與智庫完成如圖 5 所示。

           

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              (3)傳感器、無線網絡與智庫的集成
              無線網絡的選用擬依據水文站、水庫、流域的現場情形而定,在鋪設有線 Internet 的現場,可以經由過程籠罩無線WiFi 網絡及時獲得各傳感器數據乃至視頻、圖片 ;在沒有Internet 而有手機挪動網絡的現場,可以采取 GPRS 等網絡傳輸數據 ;在沒有 Internet 與手機網絡的場合,擬采取鬥極短報文方法傳輸數據。傳感器、無線網絡與智庫集成如圖 6所示。

           

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              2.3 室外試點
              物聯網水文監測體系包含室內研討和室外試點運用。室內研討在充足斟酌各項癥結技術的基本上,建立了一套由監測點、數采儀、網絡、監測軟件組成的完全系統 ;室外試點運用在臺南水文站實行室外實驗,裝置雷達式水位計與流速計各 1 套,經由過程現場大批的試驗研討,驗證物聯網水文體系的及時性、精確性、穩固性。

              依據水文站現場勘探情形,聯合須要裝置的水位計與流速計的任務道理,采取豎杆與橫臂聯合固定的辦法,依據現實尺寸定制豎杆與橫臂並輸送到現場裝置、調試。定制 L型立杆,采取鋼 Q235 資料,高 6 m、橫臂長 6 m,杆直徑180 mm、厚 6 mm,橫臂直徑 114 mm、厚 4mm。橫臂末尾預留3個吊鈎,用于裝置傳感器,吊鈎裝置孔依照傳感器訂做 ;杆中端裝置一個室外監測箱用于裝置數據終端機 ;頂端裝置太陽能板支架,用于裝置太陽能板 ;杆和橫臂銜接處裝置天線扣,用于裝置發射天線。整杆做防雷處置,電箱終端到傳感器之間預流連接線管及線孔。物聯網水文監測體系裝置如圖 7 所示。

           

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              裝置立杆前,分離在低水位與高水位處做 2 個基本籠,挖地長 1 m,寬 1 m,深 3 m。采取 12×M24 圓鋼資料,3 m下料,帶面板,C30 混凝土。在枯水期時,將立杆裝置于低水位處 ;洪水期時,將立杆上移到高水位處。

              2.4 物聯網水文監測軟件
              及時搜集無線傳感網絡(GPRS)傳輸的水位、流速數據,並予以分類聚積、組合、存儲 ;預處置的數據屬于時序數據,采取人工神經網絡(Artificial Neural Network,ANN)樹立數據模子,應用神經網絡和隱約邏輯體系(Fuzzy Logic System,FLS)相聯合構成的神經隱約網絡(Neuro-FuzzyNetworks,NFN)模子對及時搜集的數據完成智能決議計劃 ;人機交互與 Web 辦事界面采取GoServer 疾速 Web 運用開辟平台完成。GoServer 是一套用于開辟 Web 運用體系的疾速開辟平台,實用于開辟各類運用體系,特別是 MIS,ERP,CRM,OA,HER,物流體系等。也實用于將 C/S 運用體系轉向 B/S 構架,或許將多套 C/S 運用體系停止整合,和完成傳感器監測體系的上位機法式。

              物聯網水文監測與猜測體系軟件采取 GoServer 平台開辟而成,包含體系治理、監測治理與監測剖析操作。體系治理模塊包含用戶治理、腳色治理和權限治理等功效,可以添加與刪除用戶 ID、用戶名、所屬腳色及其聯系辦法等 ;監測治理模塊具有監測點分類、監測點設置裝備擺設、參數設置裝備擺設與數據賠償等功效,重要實行對水文監測點的參數設置與設置裝備擺設,該功效是到達精確監測成果的條件 ;監測剖析模塊具有及時監測、汗青數據保留、水位剖析、液位剖析與水位猜測功效,可以及時顯示水位、液位數據,並保留到數據庫,便利對水位、液位停止及時剖析,如圖 8 所示。運用汗青數據,經由過程人工智能辦法對水位完成猜測。

           

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              3 結 語
              本文運用物聯網信息技術樹立了一套基于水位計和流速計的物聯網水文監測體系,經由過程室內實驗和室外試點,發明該體系運轉及時、精確、穩固,到達了預期後果。該體系的勝利運轉大大晉升了水利水文範疇的自立立異才能,沖破了重點焦點癥結技術,完成了水利水文範疇的立異驅動發展,無力支持了新莊壯族自冶區水利家當構造優化進級,爲前期建立功效明白、構造公道、良性互動、運轉高效的聰明水文信息監控系統奠基了堅實的基本。

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