基于物聯網的“供水管家”模式研究

周 敏

(上海勘測設計研究院有限公司，上海 200335)

1 引言

目前，供水行業總體建設、運營管理水平和服務質量還不盡如人意，有待進一步提質增效[1～3]。物聯網是一個由能夠傳輸數據的連接設備組成的系統。低成本物聯網的水資源管理系統在過去的幾年里發展勢頭迅猛，且物聯網生態系統中的設備可以在無需人工交互的情況下傳輸數據，因此非常適合實時水位及水質監測[4,5]。借鑒環保管家的理念[6～9]，提出“供水管家”。“供水管家”是針對供水行業包括自水源地取水、原水輸水、自來水廠、城市配水管網至用水戶、節水減排等的全生命過程所提供的一種經濟、高效、智慧、一體化的社會中介服務。因此，構建基于物聯網的“供水管家”系統可以實現集水質、水量、水壓監測于一體的多功能監測，且是保障供水行業安全、經濟、快捷、高效的迫切需要[10]。

2 物聯網系統的構架

2.1 框架組成

參考Singh等的研究[11,12]，提出基于物聯網的水監測系統，由控制器、傳感器和顯示數據的應用程序組成，如圖1所示。

2.2 水質參數

飲用水水質對人類生活的健康有重要影響，且對其的測量是一項復雜的工作，涉及多個參數。雖然有些質量參數很容易測量，但另有一些參數需要應用專門的儀器設備和專業知識。常用的水質參數如下[13]。

圖1 基于物聯網的水監測系統的各種組件

pH值：測量水基溶液的酸堿性。較高的pH值表示堿性溶液，而較低的pH值表示酸性溶液。《生活飲用水衛生標準》(GB5749-2006)的推薦值為6.5～8.5[14]。

溶解氧(DO)：測量水中溶解的氣態氧(O2)[15]。可以通過水中溶解氧的含量來判斷水質。動水，如河流和溪流中的DO含量較高，而靜水中DO含量較少。DO值越高，水的味道越好，但同時也會導致管道的腐蝕。

濁度：度量水的清澈度，通常用散射濁度單位(FTU)和(NTU)進行測量。《生活飲用水衛生標準》(GB5749-2006)建議飲用水的濁度值應小于1 NTU[14]。

導電性：測量水的導電能力，從而表明溶解在水中的物質。飲用水的電導率值不應超過400 L/cm。

溶解性總固體(TDS)：測量水中溶解的有機物與無機物的含量。高TDS值表明存在大量礦物。根據《生活飲用水衛生標準》(GB5749-2006)，大于1000 mg/L的水不宜飲用[14]。

溫度：此項指標對水質有重大影響。世界衛生組織倡導的飲用水溫度上限值為30 ℃。

鹽度：測量溶解在水中的鹽的含量。較高的鹽度值對人體有不利影響。飲用水中的鹽度值應小于200×10-6。

2.3 傳感器

市場上有各種傳感器可用于測量物聯網生態系統中的范圍、溫度、濕度等參數[16]。其中，物聯網水管理系統中常用的傳感器包括超聲波傳感器、溫度傳感器和pH傳感器[17]。

超聲波傳感器：使用超聲波量程傳感器測量水箱/水庫中的水位。超聲波傳感器是一種距離測量傳感器，可以方便地與市場上的不同控制器連接。該傳感器廣泛用于水箱水位的實時監測。

溫度傳感器：水溫是影響水質和軍團菌防治策略的一個重要因素。水溫應盡可能保持在25～50 ℃的范圍外以防止微生物的滋生。市場上有各種傳感器可用于測量更寬范圍的溫度(-50～125 ℃)。

pH傳感器：使用pH傳感器來測量水基溶液的酸堿性。

2.4 通信技術

為了解決物聯網設備低功耗、內存密集、資源受限等問題，研究者們提出了多種低功耗通信技術來打破物聯網設備和網絡的各種限制[18]。這些技術包括BLE、Zigbee、低功耗Wi-Fi、NB-IoT、LoRA等[19,20]。這些通信技術的比較分析如表1所示。在BLE中，所有的外圍設備都處于睡眠模式，而當從中心節點傳輸數據包時就處于喚醒模式，這有助于降低網絡的總體能耗。此外，低功耗Wi-Fi基于ieee802.11ah標準，與普通的基于Wi-Fi的通信技術相比功耗更低，同時可以實現更高的傳輸范圍。Zigbee基于IEEE 802.15.4標準運行，用于低數據率短程通信應用，如自動化、工業等。LoRA和NB IoT均是基于低功耗廣域網(LPWAN)的通信技術。LoRA是第一個被商業化采用的低成本通信技術，它以高達50kbit/s的低數據速率提供遠程通信[21]。而NB-IoT具有更高的數據速率，但與LoRA相比，它的消耗更低，同時每臺設備的成本也相對較高。

表1 現用于物聯網的低功耗通信技術的比較

2.5 控制器

基于物聯網的水管理系統控制器可大致可分為微控制器板型和微型計算機型。Arduino是一種微控制器板型控制器，它反復運行一個程序，且與微型計算機型控制器相比相對便宜，但需要外部硬件連接到網絡。Raspberry Pi是一種單板袖珍微型計算機型控制器，包含板載Wi-fi和以太網網絡接口，可直接連接到網絡。此外，他們都屬于成熟的計算設備，能夠運行多個程序。

2.6 應用程序平臺

隨著物聯網設備使用量的迅速增加，出現了大量物聯網平臺(也被稱為儀表板)。一些平臺還提供了一些應用程序，用于使用Blynk等移動設備控制和監控物聯網設備[22]。如FreeBoard、Ubidots、ThingSpeak等也是一些常用的物聯網應用平臺。

Radhakrishnan等討論了物聯網設備在水管理系統中的體系結構、應用和使用。這項研究分析了6種商用傳感器，即Spectro:lyser、SmartCoast、kapta3000ac4、smartwater(Libelium)、Lab-on-chip和I:scan。這項研究還分析了可用來為傳感器產生能量的能量收集技術。研究表明，6lowpan、LoRa和Zigbee是水管理系統通信的最佳選擇。

3 基于物聯網的供水管家系統

3.1 物聯網在供水全流程的應用分析

依據前面討論的各種技術的關鍵分析，本節構建了一個供水全流程的智能水管理系統(圖2)。包含了從水源地取水、原水輸水、自來水廠、配水管網至用水戶的全過程。該系統是一個基于物聯網的實時智能水管理系統，能夠記錄水位和水質參數，如圖2所示。這個由流行編程語言(如python)編寫的程序組成的擬議系統將在控制器(例如Raspberry Pi)中運行。控制器將連接到用于水質和水位測量的傳感器，如用于測量水位的HC-SR04超聲波測距傳感器，用于檢測pH的pH傳感器等。為了進行實時監控，在控制器內集成物聯網平臺(如Blynk)非常重要，可以通過這些平臺在互聯網上控制Raspberry Pi等物聯網設備。使用這種集成，就可以在移動應用程序上顯示實時水位。

將分析水位和其他質量參數存儲在互聯網上的安全位置很重要[23]。GoogleSheets API是一個輕量級的應用程序編程接口，用于從低計算設備(如raspberry Pi)向Google sheets讀寫數據。理想的系統應該能夠使用googlesheets API將當前值實時更新到google sheets中。所有讀寫請求都需要API密鑰，這是更新數據值和防止重播攻擊的安全方法。記錄值可以分解為訓練數據和測試數據，用于開發機器學習模型。且由此產生的警報和預測可以發送給相關工作者以便采取必要的行動。

在仔細分析基于物聯網的“供水管家”系統領域的相關工作后，研究發現高效智能的水管理系統需要包含以下基本屬性。

低成本：系統的總成本不應該很高。因為高成本會阻礙大規模部署，尤其是應用于智慧城市。

低能耗：考慮到能源需求不斷增加以及高能源需求對環境的影響，系統的低能耗很重要。可使用像太陽能這樣的可再生能源來降低能源成本。

系統應易于部署和維護：應支持遠程軟件維護和重置功能。

水位和水質參數：對于一個完整的供水管理系統，除了水位之外，還必須分析和存儲其他水質參數。但與此同時額外的傳感器也會導致額外的能量消耗及成本。

實時監測：智能水管理系統應支持實時水監測。實時監控需要活躍的網絡連接和高能耗。此外，云計算可用于實時決策過程。

安全：確保物聯網設備和消息的安全是一項具有挑戰性的任務，尤其是當這些設備部署在不同的物理位置時，以防黑客利用操作系統的漏洞來竊取敏感信息。

圖2 物聯網在供水全流程的應用

3.2 服務平臺的搭建

參考郭劍橋等的研究[24]，以互聯網、物聯網為基礎，在大數據及云計算等技術手段為支撐，構建智慧供水平臺。通過傳感器感知并進行數據的采集，在供水的全流程上實現了水量、水質、管網壓力等監測，基于物聯網來實現管理的精細化與全面化，以達到進一步提質增效的目的[25]。

供水信息共享并協同第三方系統信息資源(如交通視頻系統、天氣管理系統等)，建立水質數據庫、雨情數據庫、水量數據庫，總結實際供水經驗并結合供水模型對供水進行綜合性實時的智能調度。并建立供水預警機制，尤其是水源地監管，實現迅速處理各類突發事件。推進供水系統由經驗管理、人工管理向智慧化管理轉變，提升管理效能。構建“三網”服務平臺(物聯網、互聯網、智聯網)，包括運行維護、廠網調度、風險防控、監測預警、資產管理等內容，總體框架如圖3所示。

圖3 服務平臺總體框架

4 城市供水管家模式的體系建立

城市供水管家框架結構包含服務主體、服務內容、服務平臺、質控、商業模式，其中以服務內容為核心，由第三方服務企業作用于城市供水服務系統，并借助服務平臺，實施城市供水管家服務，實現安全、經濟、智慧全系統全過程高質量服務。其具體框架結構如圖4所示。

4.1 服務對象

城市給水管家服務對象為政府或行業行政主管部門(如水務、住建、環保等)和企事業單位。

4.2 服務目標

在區域內提高供水水質質量，減少管網漏損率，保障城市供水安全。

4.3 服務內容

提供全方位、全過程、全生命周期服務，包括規劃、勘測設計、投融資、建設、運維、管理等階段，涵蓋水源地(包括常規水源、應急水源、備用水源)、取水、凈水、輸配水、用戶端等內容。同時包括借助信息化、智慧化系統，所建立的預警預報、風險防控、供水調度等管理。

4.4 服務平臺

物聯感知層是信息采集，包括降雨量監測、水質監測、流量監測、視頻監控、內澇積水監控、第三方接入等；互聯網為基礎的通訊層是按照實際需求選擇光纖、4G/5G、WIFI等通訊方式。智聯網包括數據層、分析層和應用層。數據層包含物聯網接入管理、數據存儲、數據管理、數據交換與共享等。數據的存儲和管理由各數據庫實現。分析層主要是數據層的基礎上進行數值分析，進行預判和診斷；構建模型進行預測分析，提出預警、預報。數據層和分析層為決策支持提供數據支撐。應用層可根據需求進行設置監測預報、排水管理、工程管理等在內的多個業務模塊。工程管理業務模塊可將工程建設期基于BIM+GIS形成的主要成果，形成數字資產，實現設計、建設、運維的信息化融合和銜接，可實現全過程數據的流通和共享，覆蓋全生命周期的智慧管理。

4.5 商業模式

商業模式有政企合作、托管服務(O&M)、資本+、企業共建模式。政企合作模式主要有ABO、PPP、EOD、EPCO等模式。其中企業間共建模式是構建產業聯盟平臺，共抓、共商、共建、共治、共享，產業協同，進行市場資源的配置和整合，發揮各企業的優勢，促進產業鏈融合，推動行業發展，實現共贏合作。

5 結論與建議

本文構建了一個基于物聯網的實時智能水管理系統，能夠記錄水位和水質參數，包含了從水源地取水、原水輸水、自來水廠、配水管網至用水戶的全過程。研究結果表明高效智能的水管理系統需要包含低成本、低能耗、易于部署和維護、能夠實時監測、安全等基本屬性。并以互聯網、物聯網為基礎，以大數據及云計算等技術手段為支撐，進一步構建了智慧供水平臺。最后，提出了城市供水管家的框架結構，其包含服務主體、服務內容、服務平臺、質控、商業模式，其中以服務內容為核心，由第三方服務企業作用于城市供水服務系統，并借助服務平臺，實施城市供水管家服務，實現安全、經濟、智慧全系統全過程高質量服務。

圖4 城市供水管家模式總體框架體系

然而，實時測量的低能耗挑戰仍然存在。此外，在供水管家的服務模式的應用上還需要進一步探索。對于未來的研究方向提出以下3點建議。

(1)構建一個基于物聯網和機器學習的智能水管理系統，該架構將具備所有基本屬性，并使用基于機器學習的預測來增加智能管理系統的效率。

(2)將本文的供水管家模式應用于一到兩個試點城市，進行案例的分析與研究。

(3)不斷總結經驗，銳意創新，通過實踐反饋理論，進一步豐富和深化城市供水管家的模式。