基于边缘计算的水质智能监测系统技术方案

本发明专利技术公开了一种基于边缘计算的水质智能监测系统，其包括数据感知层、传输处理层与应用展示层；数据感知层用于对目标水体的水质数据进行采样；传输处理层包括通信模块、边缘计算模块与云服务端；边缘计算模块用于对水质数据进行预处理并排除冗余的信息后上传至云服务端；云服务端用于将排除冗余信息的水质数据进行分析处理；应用展示层用于根据处理后的水质数据进行相应的交互。相对于现有技术，本发明专利技术基于边缘计算的水质智能监测系统能够筛选有效水质数据上传，减少检测过程中的无效或冗余信息，尽量在最短时间内使网络能耗消耗最小化，缓解后台数据运算压力，有效降低大量数据采集设备获取的海量数据信息对存储空间及网络宽带等方面的开销，降低了建设成本。降低了建设成本。降低了建设成本。

【技术实现步骤摘要】
基于边缘计算的水质智能监测系统


[0001]本专利技术涉及水质检测
，更具体地说，本专利技术涉及一种基于边缘计算的水质智能监测系统。

技术介绍

[0002]目前，为做好“最后一公里”供水设施的水质长期检测，可通过在线监测仪器对水质关键指标进行实时监测。特别在线监测数据采集及分析技术方面，物联网设备的蜂窝式增加导致传感器网络发展越来越复杂多变，由于采集频率高、数据量大，以及监测环境(气体、杂质)及仪器自身波动等原因，造成数据误报量大、冗余，导致服务器运算能力需求高。
[0003]尽管多领域的技术研究已经提高了水质监测数据传输系统的传输性能和安全保障，然而，底层传播的水质数据传输具有大体量、快速流转、多样性的特征，随着传感器节点的增多，存在以下两点问题：第一，云计算与终端识别直接结合进行智能控制的方式，导致识别端与云端交互过多，云中心需频繁下达控制和决策指令，对主服务器依赖过高，容易造成服务器资源消耗大，产生大量的计算开销，从而造成生产成本增加；第二，长时间远距离的传输对延迟的要求处理较高，由于服务器端需要处理来自不同终端的数据，很容易由于服务器过载带来延迟，从而进一步引起反馈延迟，无法有效应对水质数据实时反馈处理的要求。
[0004]有鉴于此，实有必要提供一种基于边缘计算的水质智能监测系统，以克服上述缺陷。

技术实现思路

[0005]本专利技术的目的在于：提供一种基于边缘计算的水质智能监测系统，旨在解决目前水质监测中因数据误报量大、冗余，从而导致服务器运算能力需求高的问题，有效应对水质数据实时反馈处理的要求，对服务器资源消耗较小。
[0006]为了实现上述目的，本专利技术提供一种基于边缘计算的水质智能监测系统，包括数据感知层、传输处理层与应用展示层；
[0007]所述数据感知层用于对目标水体的水质数据进行采样；
[0008]所述传输处理层包括通信模块、边缘计算模块与云服务端；
[0009]所述通信模块用于将所述数据感知层采样得到的水质数据发送至所述边缘计算模块；所述边缘计算模块用于将采集到的水质数据的实际值与预设的污染物浓度阈值进行对比，并通过预设的数据清洗、边缘规则和边缘AI手段对水质数据进行数据清洗、过滤及整合，从而筛选出水质数据中浓度的异常值，进而消除非线性及调整滞后效应，对水质数据进行预处理并排除冗余的信息后上传至所述云服务端；所述云服务端用于将所述边缘计算模块发送的排除冗余信息的水质数据进行分析处理，并将处理后的数据发送至所述应用展示层；
[0010]所述应用展示层用于根据所述云服务端发送的处理后的水质数据进行相应的交
互。
[0011]根据本专利技术基于边缘计算的水质智能监测系统的一个实施方式，所述数据感知层包括GEM控制器及均连接于所述GEM控制器上的温度传感器、浊度传感器、酸碱度传感器、余氯传感器、电导率传感器、TOC传感器中的一种或多种，从而用于相应采集目标水体的水质信息。
[0012]根据本专利技术基于边缘计算的水质智能监测系统的一个实施方式，所述传输处理层还包括区块链模块，所述区块链模块用于将所述云服务端计算得到的所述水质数据结合到区块链中。
[0013]根据本专利技术基于边缘计算的水质智能监测系统的一个实施方式，所述边缘计算模块包括用于对采集的水质数据进行校准结果计算的水质数据校准模型；所述水质数据校准模型通过将多要素的水质数据实测值作为节点、以历史水质数据作为学习样本以及建立预设的算法模型对各个水质监测指标进行模型训练所得到的。
[0014]根据本专利技术基于边缘计算的水质智能监测系统的一个实施方式，所述边缘计算模块还基于预设的规则对所述水质数据校准模型的校准结果进行二次规则校验，若校验通过，则通过边缘网关将校验结果发送至云服务端；若校验未通过，则将未通过校验的校准结果记录到本地日志中。
[0015]根据本专利技术基于边缘计算的水质智能监测系统的一个实施方式，所述边缘计算模块通过预设的算法规则指定的过滤条件和/或接收用户指定的过滤条件对所述数据感知层采样得到的水质数据进行过滤。
[0016]根据本专利技术基于边缘计算的水质智能监测系统的一个实施方式，当所述数据感知层连续上报属性重复的消息时，所述边缘计算模块仅向所述云服务端上报第一条。
[0017]根据本专利技术基于边缘计算的水质智能监测系统的一个实施方式，所述边缘计算模块还用于在预先指定时间窗和/或根据用户指定数据中每个属性的聚合方法来将指定时间窗内所述数据感知层的每个设备上报的数据聚合成一条数据上报。
[0018]根据本专利技术基于边缘计算的水质智能监测系统的一个实施方式，所述应用展示层还包括预警模块；所述预警模块用于判断所述水质数据的参数是否超出相应预设的阈值范围，若结果为是，则发出警报提醒。
[0019]根据本专利技术基于边缘计算的水质智能监测系统的一个实施方式，所述通信模块为4G通信模块、5G通信模块、WIFI通信模块、NB
‑
IoT通信模块、LoRa通信模块中的一种。
[0020]相对于现有技术，本专利技术提供的基于边缘计算的水质智能监测系统，通过边缘计算模块对数据感知层采集的初始水质数据进行筛选，从而在数据感知层与云服务端之间引入新的计算节点从而对海量的初始水质数据进行计算和筛选上传，以减少网络流量和响应时间，在数据收集过程中及时将数据交付至云服务端，并且可通过预设的算法，校准数据精度，筛选有效水质数据上传，减少检测过程中的无效或冗余信息，尽量在最短时间内使网络能耗消耗最小化，缓解后台数据运算压力，有效降低大量数据采集设备获取的海量数据信息对存储空间及网络宽带等方面的开销，降低了建设成本。
【附图说明】
[0021]为了更清楚地说明本专利技术实施例的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附
图作简单地介绍，应当理解，以下附图仅示出了本专利技术的某些实施例，因此不应被看作是对范围的限定，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他相关的附图。
[0022]图1为本专利技术提供的基于边缘计算的水质智能监测系统的架构图。
[0023]图中标号：
[0024]100
‑‑
基于边缘计算的水质智能监测系统；10
‑‑
数据感知层；11
‑‑
GEM控制器；12
‑‑
传感器；20
‑‑
传输处理层；21
‑‑
通信模块；22
‑‑
边缘计算模块；23
‑‑
云服务端；30
‑‑
应用展示层；31
‑‑
预警模块。
【具体实施方式】
[0025]为了使本专利技术的专利技术目的、技术方案和有益技术效果更加清晰明白，以下结合附图和具体实施方式，对本专利技术进行进一步详细说明。应当理解的是，本说明书中描述的具体实施方式仅仅是为了解释本专利技术，并不是为了限定本专利技术。
[0026]还应当理解，在此本专利技术说明本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于边缘计算的水质智能监测系统，其特征在于，包括数据感知层、传输处理层与应用展示层；所述数据感知层用于对目标水体的水质数据进行采样；所述传输处理层包括通信模块、边缘计算模块与云服务端；所述通信模块用于将所述数据感知层采样得到的水质数据发送至所述边缘计算模块；所述边缘计算模块用于将采集到的水质数据的实际值与预设的污染物浓度阈值进行对比，并通过预设的数据清洗、边缘规则和边缘AI手段对水质数据进行数据清洗、过滤及整合，从而筛选出水质数据中浓度的异常值，进而消除非线性及调整滞后效应，对水质数据进行预处理并排除冗余的信息后上传至所述云服务端；所述云服务端用于将所述边缘计算模块发送的排除冗余信息的水质数据进行分析处理，并将处理后的数据发送至所述应用展示层；所述应用展示层用于根据所述云服务端发送的处理后的水质数据进行相应的交互。2.根据权利要求1所述的基于边缘计算的水质智能监测系统，其特征在于，所述数据感知层包括GEM控制器及均连接于所述GEM控制器上的温度传感器、浊度传感器、酸碱度传感器、余氯传感器、电导率传感器、TOC传感器中的一种或多种，从而用于相应采集目标水体的水质信息。3.根据权利要求1所述的基于边缘计算的水质智能监测系统，其特征在于，所述传输处理层还包括区块链模块，所述区块链模块用于将所述云服务端计算得到的所述水质数据结合到区块链中。4.根据权利要求1所述的基于边缘计算的水质智能监测系统，其特征在于，所述边缘计算模块包括用于对采集的水质数据进行校准结果计算的水质数据校准模型；所述水质数据校准模型通过将多要素的水...

【专利技术属性】
技术研发人员：靳军涛，胡肖怡，石艳春，
申请(专利权)人：中广核环保产业有限公司，
类型：发明
国别省市：