孫 梅
(淮北市烈山區生態環境分局 235025)
近些年來,隨著全球經濟水平的不斷提升,我國的經濟正在以正指數的形式快速增長,但是在經濟增長的同時也加劇了環境污染,而且環境污染問題也越來越嚴重。導致環境污染問題發生的主要原因,與大氣中所含有的有害物質有直接的關系,為了能夠進一步實現國家生態可持續發展戰略目標,應對環境進行全面的檢測,并提出有效的治理和預防措施,而在這個過程中就需要使用到更加先進的環境監測技術與監測工具,所以本文特針對如今的環境污染問題,憑借物聯網技術,進一步提高環境監測的力度與效果,希望能夠更加精準的找到環境中存在的問題,并提出有效的預防與控制措施,從而全面提高環境監測效率與監測質量。
在本次研究中將STM32F103C8T6 作為主控芯片,并采用軟硬件結合的方式,準確的獲取各種傳感器模塊所采集到的數據。采用NB-IoT 技術,將多種傳感器收集到的數據,準確的發送至云端平臺,而后利用云平臺對各種監測數據進行實時查看,并提取數據,最后完成融合處理。
目前,物聯網技術的快速發展,也為環境監測工作帶來了新的發展契機,注入了新的活力。環境監測系統中,利用物聯網技術進行設計可以提高整個環境監測系統的有效性和實時性,并為所采集的數據信息的共享提供平臺,從而為環境監測工作提供強有力的保障[1]。
在整個環境監測中,數據主要由溫濕度傳感器、甲醛傳感器、總揮發性有機化合物傳感器以及粉塵傳感器所提供,使用NB-IoT 技術將所獲取的相關數據上傳至云平臺,其中具體的環境監測系統的硬件結構如圖1所示。
在上述圖表中,溫濕度傳感器主要采用單總線通訊方式進行傳輸,其中具體包括溫濕度的小數、整數以及校驗等40 位數據,采用該溫濕度傳感器不僅可以滿足小數位的要求,而且也可以提高響應速度,具有非常強的抗干擾能力。同時在該溫濕度傳感器中,也應用了專門的數字模塊采集技術,從而確保數據采集的穩定性與可靠性,保證傳輸數據的精確性;在甲醛傳感器中,主要就是利用內置的溫度補償電路以及化學檢測技術設計出分辨率低于0.0125mg/m3,且穩定性較高的傳感器,利用通用異步收發傳輸器通信協議,提高函數輸出的準確性;在粉塵傳感器中,該型號粉塵傳感器具有極高的靈敏度與穩定性;總揮發性有機化合物傳感器的內部可以集成12 位高精度數字模擬轉換,在這其中模塊則采用分離算法和傅里葉轉換對漂移提高的精確度進行抑制[2],同時也能夠利用UART 方式提高數據輸出的精準性。
最后將所收集到的數據利用多傳感器融合技術進行融合,而后對環境質量的好壞進行綜合性評價。對于多傳感器融合來說,其屬于一種利用數據信息進行相關、校準、估計以及識別的一種技術,在信息處理過程中可以將其分為高、中和低3 個層次,融合方式包括決策級融合、特征級融合以及數據級融合。為了能夠提高多傳感器融合技術的使用效果,應該明確多傳感器融合技術的融合結構,最為基本的融合結構主要包括三種,其中分別為并聯型融合、串聯型融合以及混聯型融合[3]。
為了能夠提高整體融合算法對整個環境質量評價的準確性,且可以符合多傳感器融合技術的相關標準,本文分別設置5 個環境監測系統,用以獲取濕度、溫度、粉塵、甲醛以及總揮發性有機化合物的相關環境數據,因此在進行第1 集融合前,應該在每一組傳感器中分別加入中值濾波函數,主要的目的就是確保各個傳感器在能夠獲取有效數值的基礎上,進一步提高數據采集結果的準確性,避免其他因素對數據獲取的準確性造成影響與干擾。具體而言可以采用加權平均算法,因為該方法屬于一種可直接操作傳感器的數據源,并將加權平均值用作融合值的方法。同時貝葉斯估計法也屬于一種比較低級的數據融合方法,其主要就是利用概率原理,將所收集到的傳感器靜態數據進行組合。而卡爾曼濾波法則主要是將低層次實時動態的多傳感器融于數據進行融合,采用該方法,可以利用測量模型的統計特征完成地推,并明確統計意義,屬于一種最佳數據融合與估計方法[4]。所以,在進行第1 級融合時,應采用卡爾曼濾波算法,這也是一種最佳的自回歸數據處理算法。
因為氣體傳感器自身和其環境的差異,也會導致噪聲頻率出現不同程度的變化,所以當一些噪聲頻率與所需的信號帶寬重疊時,無法使用經典濾波器,而為了能夠降低測量誤差,并避免傳感器受到外界因素的影響而造成噪聲污染等問題,應該選擇卡爾曼濾波,進而對噪聲的真實數據干擾進行最優化控制,并為第2 級數據融合提供統計意義與有效數據。

上述公式中,P(k|k-1):利用上一狀態預測出的結果;T:狀態轉移矩陣;P:(k-1|k-1):上一狀態的最優結果;B:輸入控制項矩陣;U(k):現在控制狀態量。
對于已經監測到的各種環境數據來說,人們往往對其數值所產生的興趣比較小,而更加關注環境質量好壞對自身舒適度所造成的影響,因此在第1 集卡爾曼濾波的基礎上,為了可以更好地對多種環境因素進行全面評價,可以采用模糊評價法進行評價,從而避免單一傳感器對環境質量評價所造成的局限性影響[5]。
模糊綜合評價方法,具體指的就是利用模糊數學隸屬度的利潤,將定性評價轉化成為定量評價,也就是對受到各種因素影響的物體或事物進行全面評價,該評價方法的基本原理為:首先確定環境質量評價因素,并對其進行集合,其次確定每一個因子的具體權重以及其隸屬度矢量,這樣就可以得到模糊評價矩陣,最后則應該對因子權重向量和模糊評價矩陣進行模糊運算,并統一進行歸一化處理,最終就可以得到模糊綜合評價結果。
綜上所述,利用NB-IOT 技術與多傳感器技術設計環境監測系統,可以有效降低外界因素對監測系統造成的干擾,從而為環境監測相關技術提供有效的數據憑證,分析具體的環境污染問題,并提出有效的治理對策與預防對策,實現防治環境污染問題的目的。