智能感知技術在水利信息采集與處理中的應用

摘要：隨著信息技術的不斷發展和普及，智能感知技術在各行各業的應用越來越廣泛，其中包括水利領域。水利信息采集與處理作為水利工程管理的重要組成部分，對于保障水資源的合理利用、防洪排澇、水環境保護等方面具有重要意義，這就需要引入智能感知技術。對智能感知技術進行了一定論述，在此基礎上，分別探討了智能感知技術在水利信息采集與處理中的具體應用，有助于實現多種環境參數的全面監測和智能管理，提高水利管理的科學性和智能化水平。

關鍵詞：智能感知技術；水利信息；采集；處理

一、前言

隨著全球氣候變化和人類活動的加劇，水資源管理和防災減災成為各國面臨的重要挑戰。傳統的水利信息采集和處理方式已經難以滿足日益復雜的水文環境和高效管理的需求。智能感知技術作為物聯網、大數據和人工智能等先進技術的綜合應用，為水利信息化建設提供了新的解決方案。通過各種傳感器和數據采集設備，智能感知技術可以實時監測水文、水質、氣象等多種環境參數，并通過無線通信網絡實現數據的遠程傳輸和實時處理。因此，進行智能感知技術在水利信息采集與處理中的應用研究具有十分重要的現實意義[1]。

二、智能感知技術在水利信息采集中的具體應用

（一）水利信息采集的技術需求

水利信息采集的技術需求主要包括多種數據類型的準確采集、高精度和實時性、設備的多樣性和復雜性管理等方面。第一，在數據類型方面，需要采集的水利信息包括水文數據（水位、流量、降雨量等）、水質數據（pH值、濁度、溶解氧等）、氣象數據（溫度、濕度、風速等），閘門開度、載荷以及運維狀態信息，水庫大壩安全監測中滲壓、變形、表面位移（GNSS自動監測）等信息。這些數據要求具備高精度和實時性，以確保水利管理和決策的科學性和有效性。第二，由于水利設備種類繁多，包括固定和移動傳感器、無人機、遙感衛星、信息化和自動化系統中的信息采集與智能感知儀器等，設備間通信協議和數據格式多樣，導致統一管理和數據整合的難度增加。因此，水利信息采集系統需要具備良好的兼容性和靈活性，以支持不同設備和協議的接入和協同工作。第三，為了保證數據的可靠性和安全性，系統必須實現對數據的實時傳輸、存儲和處理，具備強大的數據處理能力和健全的安全機制，以應對海量數據的存儲和分析需求，確保數據在傳輸和處理過程中的完整性和保密性[2]。

（二）水利智能感知平臺的設計與實現

1.水利智能物聯感知平臺的架構和功能

（1）平臺總體架構

水利智能物聯感知平臺的架構和功能設計旨在高效整合和管理多樣化的水利感知設備，實現全面的數據采集。平臺總體架構包括感知層、網絡層、平臺層和應用層四個主要部分。感知層由各種傳感器和數據采集設備組成，負責實時監測水文、水質、氣象等環境參數，并將數據初步處理后傳輸到網絡層。網絡層采用多種通信技術，如蜂窩網絡、LoRa、NB-IoT等，確保數據在復雜環境中的穩定傳輸。平臺層是系統的核心，采用分布式混合存儲架構，支持多協議解析和數據管理，能夠靈活處理不同網絡通信協議和水利報文協議，實現對各類前端設備的統一接入和管理。平臺層還包括數據存儲、索引、緩存等功能模塊，通過NoSQL數據庫和緩存技術實現海量數據的高效存儲和快速訪問。應用層基于實時計算和業務規則，提供在線預警、多設備聯動響應、遠程控制等高級功能，通過可視化界面為用戶提供全面的數據分析和決策支持。

（2）分布式混合存儲架構

水利智能物聯感知平臺的分布式混合存儲架構是高效處理和管理海量數據的核心技術。該架構結合了關系型數據庫、NoSQL數據庫和時序數據庫的優點，實現了數據的靈活存儲和高效訪問。在分布式架構中，數據按照不同類型和用途進行分類存儲：關系型數據庫用于存儲結構化數據，如設備信息、用戶配置等。NoSQL數據庫適用于存儲非結構化數據和半結構化數據，如傳感器日志、文本數據等。時序數據庫則專門用于處理時間序列數據，如水文、水質監測數據，這些數據具有時間戳特性，時序數據庫能夠高效地進行存儲和查詢。同時，混合存儲架構還包括緩存層，使用內存數據庫技術，如Redis，對頻繁訪問的數據進行緩存，加快數據讀取速度，提升系統性能。分布式存儲確保數據在多臺服務器之間分布，既提高了存儲容量，也增強了數據的容錯性和可靠性。在數據處理過程中，平臺通過分布式計算框架，實現大規模數據的并行處理和實時分析，確保監測數據能夠迅速轉化為有價值的信息，為實時預警和決策提供支持。

2.設備接入管理

（1）通用型傳輸協議和專有協議的解析

在水利智能物聯感知平臺中，設備接入管理的關鍵在于對通用型傳輸協議和專有協議的解析，以確保各種類型和品牌的設備能夠無縫接入和統一管理。通用型傳輸協議包括HTTP、MQTT、OPC等，廣泛應用于物聯網設備的數據傳輸和通信。平臺通過內置的協議解析引擎，可以自動識別并處理這些通用協議的報文，確保數據的準確傳輸和解析。對于水利行業特有的設備，還涉及國家水文規約、國家水資源規約和環保規約等專有協議。專有協議通常具有較為復雜的報文結構和特定的傳輸要求。平臺在底層設計了專有協議解析模塊，能夠針對不同的專有協議類型進行深度解析。

（2）協議字典、通道配置、協議配置、解析項配置

在水利智能物聯感知平臺中，設備接入管理通過協議字典、通道配置、協議配置和解析項配置等功能模塊，實現對多樣化設備的高效接入和管理。協議字典用于管理和維護各種通信協議的基本信息，包括協議名稱、協議代碼和報文結構等，確保平臺能夠識別和處理不同協議類型的數據。通道配置模塊負責設定設備與平臺之間的數據傳輸通道，包括通道名稱、通道類型和通道組設置等，通過合理配置通道，保障數據傳輸的穩定性和可靠性。協議配置則提供詳細的協議參數設定，如幀代號、報文類型、方向、功能碼和協議版本等，這些配置項確保平臺能夠正確解析和處理各類設備發送的數據報文。解析項配置則用于定義報文中具體數據項的解析規則，包括數據項名稱、數據長度、解析方法等，使平臺能夠將接收到的原始數據轉換為結構化信息，并進行存儲和處理。

（3）設備接入

設備接入流程是確保各類傳感器和監測設備順利集成到系統中的關鍵，通常包括以下幾個階段。第一是設備注冊階段，新的設備需要在平臺上進行注冊，錄入設備的基本信息，如設備ID、類型、位置等。第二是協議配置階段，針對不同設備的通信協議，進行相應的協議配置，包括選擇通用型傳輸協議或專有協議，設定協議的幀格式、報文類型、數據編碼方式等細節。第三是通道配置階段，通過建立和維護數據傳輸通道，確保設備與平臺之間的數據通信暢通無阻，這涉及通道的名稱、類型、組設置等內容。然后進入工作模式配置階段，設備可以根據具體需求設置為自報模式或查詢/應答模式，確定數據上報的頻率和響應機制。第四是指令和心跳配置，定義設備的控制指令和心跳機制，確保設備狀態的實時監控和維護，鏈路心跳用于維持長連接，狀態心跳則定期上報設備的運行信息。最后，設備通過數據傳輸通道，將采集到的監測數據傳送至平臺，平臺通過協議解析和數據處理模塊對數據進行實時解析和存儲[3]。

三、智能感知技術在水利信息處理中的具體應用

（一）數據存儲管理

水利智能物聯感知平臺的數據存儲管理體系融合了分布式NoSQL技術、通用表設計以及精細化的數據入庫與糾錯流程，以應對海量、異構數據的挑戰。該平臺采用基于分布式架構的NoSQL數據庫，結合索引與緩存策略，不僅實現了非結構化與半結構化數據（如傳感器日志、監測數據及設備信息）的高效存儲與快速訪問，還通過分散存儲于多節點提升系統容錯性和并發處理能力。索引機制的優化確保了數據查詢的迅速與精確，而緩存層則利用內存數據庫，如Redis緩存高頻數據，大幅降低了查詢延遲，增強了系統性能。同時，平臺制定了通用表及字段編碼規則，通過預定義的表結構和編碼體系，統一處理并存儲來自不同源的數據，保障數據的一致性與可擴展性，同時提升數據管理的效率和準確性，為后續分析挖掘奠定堅實基礎。此外，數據入庫流程融入預處理、校驗與完整性檢查，確保數據質量。數據糾錯機制則通過實時監控、自動修復及人工干預相結合的方式，有效應對數據異常或錯誤，進一步提升了數據的完整性與準確性[4]。

（二）數據處理和分析

1.計算公式配置和數據變量關聯

計算公式配置功能允許用戶根據具體需求定義和編輯各種計算公式，用于處理和分析采集到的水利數據。這些公式可以涵蓋從簡單的算術運算到復雜的統計分析和物理模型。例如，計算平均值、總和、標準差，或者進行趨勢預測和異常檢測。數據變量關聯則是將這些計算公式與具體的數據字段進行綁定，使得平臺能夠自動從數據庫中提取相關數據進行計算。通過數據變量關聯，平臺將傳感器數據、歷史記錄和實時監測數據等各種變量與計算公式有機結合，實現數據的自動處理和動態更新。例如，在水位監測中，平臺可以通過公式計算實時水位變化率，并結合歷史數據預測未來的水位趨勢，從而實現預警功能。

2.數據分發接口和子平臺數據調用

在水利智能物聯感知平臺的數據處理和分析過程中，數據分發接口和子平臺數據調用是實現數據共享和多平臺協同的重要機制。數據分發接口負責將處理后的數據按照預設規則進行分類和分發，以支持不同子平臺或應用模塊的需求。平臺通過標準化的API接口將數據分發到各子系統，如水質監測子平臺、洪水預警子平臺、灌溉管理子平臺等，使得各子系統能夠實時獲取所需數據并進行獨立分析和處理。數據分發接口具備高靈活性和可配置性，用戶可以根據業務需求設定數據分發策略，如按時間段、地理區域或數據類型進行分發。子平臺數據調用則通過這些API接口實時訪問和獲取主平臺的數據，確保各子系統的數據一致性和同步性。通過數據分發接口，主平臺不僅能提供實時數據流，還能實現歷史數據的查詢和調用，支持復雜的數據分析和報告生成。

（三）實時在線預警與響應

1.報警管理系統

在水利智能物聯感知平臺中，報警管理系統是確保水利設施安全運行和及時應對突發事件的核心組件。該系統通過設定高限報警、低限報警及超時報警規則，對監測數據進行實時監控和預警。高限報警和低限報警規則用于設定監測參數的閾值范圍，當參數超出預設的上限或下限時，系統會自動觸發報警。超時報警規則用于監測設備或數據傳輸的響應時間，當設備未在規定時間內上報數據或未按預期時間響應時，系統同樣會發出警報。實時警情管理能夠即時顯示當前的報警狀態，提供報警發生的時間、地點和具體參數值，方便運維人員迅速定位問題并采取措施。歷史警情管理則記錄和存儲所有發生過的報警信息，包含報警的時間、持續時長、處理措施和結果等詳細數據。通過對歷史警情的分析，可以識別系統的薄弱環節和常見故障點，優化報警規則，提升系統的預警能力和響應效率。

2.聯合響應機制

在水利智能物聯感知平臺中，聯合響應機制是實現多設備聯動和協同操作的關鍵。多設備聯動響應通過預設的響應規則，當某一設備觸發報警時，系統能夠自動協調相關設備共同響應。例如，在洪水預警中，當水位傳感器檢測到水位超限，系統不僅會發出報警，還會自動開啟排水泵、關閉閘門或啟動預設的應急措施，以有效減少災害影響。遠程控制功能使得管理人員能夠通過平臺對現場設備進行實時操作，包括啟動、停止、參數調整等，實現對水利設施的遠程管理和控制。為了確保遠程控制的安全性，平臺采用多層次的安全保障機制，包括身份認證、權限管理和指令加密。身份認證通過令牌或數字證書驗證操作人員身份。權限管理則根據不同用戶的角色和職責設定不同的操作權限，防止未經授權的操作。指令加密通過加密算法對控制指令進行加密傳輸，防止指令在傳輸過程中被篡改或截取。

四、結語

綜上所述，智能感知技術的應用極大地推動了水利信息化建設，為實現智慧水利提供了有力的技術支持。在不斷的技術創新和應用實踐中，智能感知技術將持續發揮其優勢，為水資源管理、防災減災和生態保護做出更大的貢獻。

參考文獻

[1]蔡樂，俞峰，劉勝軍.基于智能邊緣物聯終端構建水利新型感知體系[J].海河水利，2023（10）：110-113.

[2]王偉，周少良.數字孿生工程建設背景下水利工程智能感知巡檢系統建設[J].水利建設與管理，2023，43（01）：26-31.

[3]張恒飛，李小龍，梅林輝.水利智能物聯感知平臺的設計與實現[J].水利水電快報，2022，43（08）：118-121.

[4]高原.基于傳感器集群的水利信息采集與反饋系統的設計與實現[J].電子設計工程，2020，28（19）：130-137.

作者單位：中水三立數據技術股份有限公司

責任編輯：張津平、尚丹