基于物聯網的水質監測系統設計與實現

摘要：文章采用物聯網技術構建水質監測系統，通過分布式傳感器網絡架構實現水質數據的自動采集和遠程監測。系統采用多參數水質傳感器對pH值、溶解氧、電導率和濁度等指標進行實時監測。基于NB-IT技術搭建數據傳輸網絡，實現數據的可靠傳輸。在感知層采用低功耗設計和太陽能供電方案，確保系統穩定運行。在網絡層采用數據加密傳輸和丟包重傳機制，保障數據安全性。測試結果表明：pH值測量誤差不超過±0.1，溶解氧測量誤差在±0.2 mg/L以內，數據傳輸成功率達99.5%，系統整體運行穩定可靠，為水質監測提供智能化解決方案。

關鍵詞：物聯網；水質監測；傳感器網絡；NB-IT；智能分析

中圖分類號：TP23" " " 文獻標識碼：A

文章編號：1009-3044（2025）19-0094-03

開放科學（資源服務） 標識碼（OSID）

0 引言

水質監測是環境保護和水資源管理的重要手段。傳統監測方法存在人工成本高、監測頻率低和數據實時性差等問題。隨著物聯網技術的發展，通過將傳感器、無線通信與云計算技術相結合，可實現水質數據的自動采集、實時傳輸與智能分析。為此，本研究設計并實現一套基于物聯網的水質監測系統。該系統采用分布式傳感器網絡架構，結合NB-IT通信技術，構建完整的監測解決方案。在感知層實現多參數數據采集，在網絡層保障數據可靠傳輸，在應用層提供智能分析功能，從而形成全面的水質監測技術體系。

1 基于物聯網的水質監測系統概述

1.1" 系統設計背景與意義

隨著工業化和城市化進程加快，水體污染問題日益嚴重，水質監測在環境保護中的重要性不斷提升。傳統水質監測方法主要依賴人工采樣和實驗室分析，存在監測頻率低、數據滯后和人力成本高等問題。同時，采樣點分布有限，難以實現大范圍與高密度的動態監測，無法及時發現和應對突發性水質污染事件。物聯網技術的快速發展為解決傳統水質監測問題提供了新的技術路徑，通過將智能傳感技術、無線通信技術和云計算技術深度融合，可實現水質數據的自動采集、實時傳輸和智能分析。基于物聯網的水質監測系統能夠構建分布式傳感器網絡，實現監測點的廣域覆蓋，顯著提高監測的時空分辨率。物聯網水質監測系統的研究與實現具有重要的理論意義和實踐價值，系統融合了多學科技術，推動了物聯網在環境監測領域的創新應用，通過智能化手段提升監測效率，降低運維成本。

1.2" 系統功能需求分析

水質監測系統的功能需求源于實際應用場景，主要包括以下幾個方面。

數據采集需求：系統須實現對pH值、溶解氧、電導率和濁度等關鍵水質參數的自動監測，采樣頻率可調節。傳感器節點具備數據預處理能力，對異常數據進行初步篩選。同時支持傳感器的自校準和故障診斷，確保數據采集的準確性。

數據傳輸需求：系統須建立穩定可靠的無線通信網絡，支持多節點數據的實時上傳。通信協議具備低功耗特性，實現數據加密傳輸。基于分布式網絡架構，保證數據傳輸的實時性和可靠性。

數據存儲需求：云平臺須提供大容量數據存儲能力，支持歷史數據查詢和多維度數據分析。實現數據備份和容災機制，保障數據安全性。采用分布式存儲策略，提高系統的擴展性。

應用功能需求：系統提供友好的人機交互界面，支持監測數據的可視化展示和統計分析。基于機器學習的水質評價模型[1]，結合模糊綜合評判法和BP神經網絡算法，實現水質狀況的自動評估和分級。該方法可有效處理水質參數的非線性關系，提高評估的準確性。

1.3" 關鍵技術與實現方案

物聯網水質監測系統的實現涉及多項關鍵技術。在傳感器技術方面，采用智能數字傳感器實現水質參數的高精度測量。傳感器信號調理采用數字濾波算法，原始數據處理采用濾波公式：

[yn=αxn+1-αyn-1]" " "（1）

式（1）中：y（n）為濾波輸出值，x（n）為當前采樣值，α為濾波系數，y（n-1）為上一次濾波輸出值。

在網絡傳輸方面，系統選用NB-IT技術構建低功耗廣域網絡，通過優化數據傳輸協議，采用MQTT協議實現數據可靠傳輸，網絡拓撲采用星型結構，傳感器節點通過網關接入核心網絡，系統設計了完整的網絡管理機制，保障數據傳輸安全，在數據處理方面，系統采用分布式架構設計，構建多層數據處理模型，云平臺采用微服務架構，實現數據采集、存儲、分析等功能模塊的解耦，系統通過機器學習算法建立水質評價模型，根據多參數監測數據實現水質狀況的智能評估，平臺采用容器化部署方案，提升系統的可擴展性和維護性[2]。

2 系統架構

2.1 總體架構設計

基于物聯網的水質監測系統采用層次化架構設計，整體分為感知層、網絡層和應用層。感知層負責水質數據的采集與預處理，由分布式部署的傳感器節點組成，網絡層采用NB-IT技術構建低功耗廣域網絡，應用層基于云計算平臺開發，提供數據存儲與分析和可視化功能。

如圖1所示，系統在江河湖泊、水庫、污水處理廠等監測點部署水質監測設備，通過GPRS/CDMA/NB-IT將數據傳輸至服務器，在水質監測中心進行數據處理與分析，并支持遠程訪問和管理，系統架構設計遵循模塊化和可擴展性原則，各層之間通過標準化接口進行數據交互，實現功能模塊的解耦。感知層和網絡層采用MQTT協議，網絡層和應用層采用REST API實現數據交換，系統支持新型傳感器的接入和功能模塊的擴展，在數據流程設計方面，傳感器節點采集的原始數據經過預處理后通過網關節點上傳至云平臺，平臺對數據進行分類存儲和分析，通過Web界面提供可視化展示。系統采用分布式數據處理框架，保障數據處理的實時性和可靠性。

2.2 感知層架構設計

感知層是水質監測系統的基礎，負責環境數據的采集與處理。感知層采用分布式組網方式，由多個傳感器節點組成監測網絡，每個傳感器節點集成了pH值、溶解氧、電導率和濁度等多種水質傳感器，實現對水質參數的綜合監測。節點設計采用模塊化結構，包括傳感器模塊、數據采集模塊、控制模塊和通信模塊。在傳感器節點的設計中，采用高精度數字傳感器提升測量精度。數據采集模塊采用24位ADC實現模擬信號的數字轉換，保證了數據采集的準確性，控制模塊基于低功耗MCU設計，集成了數據預處理和異常檢測算法。節點采用太陽能供電系統，配備鋰電池組實現能量儲存，保障節點的持續工作能力。感知層的組網采用網狀（Mesh） 拓撲結構，該結構中節點間可建立多路徑通信鏈路，具有自組織和自修復特性，有效避免單點故障問題。節點間通過自組織方式建立通信鏈路，支持數據的多跳傳輸，系統設計了完整的節點管理機制，包括節點注冊、參數配置、狀態監控等功能，通過引入休眠喚醒機制和動態功率控制策略，實現了節點能耗的優化管理[3]。

2.3 網絡傳輸層架構

網絡傳輸層負責實現系統的數據通信功能。本研究選用NB-IT技術構建廣域物聯網，該技術具有低功耗、廣覆蓋和高可靠性等特點，特別適合野外環境下的水質監測場景。網絡層設計采用分層架構，包括接入層、傳輸層和網絡管理層。接入層負責傳感器節點的網絡接入，傳輸層完成數據的可靠傳輸，網絡管理層實現網絡的運維管理。

數據傳輸采用改進的MQTT協議，主要改進包括：優化消息頭壓縮機制，減少傳輸開銷；增加消息優先級機制，確保關鍵數據優先傳輸；設計斷線重連和消息緩存策略。協議支持數據的分級傳輸，針對不同優先級的數據采用差異化的傳輸策略。系統實現了數據傳輸的流量控制和擁塞管理，通過自適應的重傳機制提高傳輸的可靠性。網絡層集成了數據加密和安全認證功能，采用TLS 1.2加密協議和CRC-32循環冗余校驗保障數據傳輸安全。

網絡管理系統實現了對通信網絡的統一管理，具備網絡拓撲發現、鏈路質量監測、故障診斷等功能。通過建立網絡性能評估模型，實現了網絡狀態的實時監控。系統支持網絡參數的遠程配置，可根據實際需求調整網絡運行參數。網絡管理系統采用Web架構，提供直觀的網絡管理界面，方便運維人員進行網絡維護。

3 系統實現與測試

3.1 傳感器節點實現

傳感器節點是水質監測系統的基礎單元，采用模塊化設計方案實現多參數水質監測，節點硬件系統采用主從式架構，以STM32F407微控制器為核心，集成pH值、溶解氧、電導率和濁度等多種數字傳感器。傳感器接口電路采用電平轉換和光電隔離設計，提高了系統的抗干擾能力和穩定性。圖2為水質傳感器的機械結構示意圖，傳感器物理參數：整體高度：150 mm；探頭直徑：16 mm；外殼材質：316L不銹鋼，具有防水防腐蝕特性；防護等級：IP67；散熱設計：外殼表面設計散熱槽。

密封方式：頂部采用雙重O型圈密封。確保傳感器在水下環境中的可靠性，硬件設計中重點考慮了低功耗和環境適應性，硬件系統特點：電源管理：DC-DC高效率電能轉換；供電方案：2 000 mAh鋰電池組配合太陽能充電；保護機制：集成過壓過流保護電路；環境適應：滿足野外環境應用需求。

軟件系統采用FreeRTOS實現多任務調度，該操作系統具有占用資源少、響應快速和可靠性高等特點，特別適合資源受限的嵌入式設備。程序設計采用分層架構：硬件驅動層實現傳感器數據采集和通信接口控制；系統服務層提供任務管理和電源管理功能；應用層完成數據處理和通信協議實現。系統支持遠程參數配置和程序升級，提升了系統維護效率[4]。

3.2 數據采集與傳輸實現

數據采集模塊實現了對水質參數的自動采集和預處理，系統采用周期性采樣方式，采樣周期可通過遠程配置調整，原始數據經過數字濾波處理，去除隨機噪聲影響。數據預處理采用改進的自適應加權濾波算法：

[St=i=1nWiXiti=1nW2i]" " "（2）

式（2）中：S（t）為t時刻的濾波輸出值，Wi為自適應權重系數，Xi（t）為t時刻的第i個采樣值，n為滑動窗口大小。

權重系數Wi根據數據波動特性動態調整，提高了濾波的自適應性。

在數據傳輸環節，系統設計了完整的數據壓縮和傳輸機制，以提高傳輸效率和可靠性。基于NB-IT技術的低功耗和廣覆蓋特性，采用以下策略確保數據傳輸質量：數據壓縮策略：采用基于小波變換的壓縮算法，減少傳輸數據量；安全傳輸機制使用TLS加密和CRC校驗，保障數據安全；可靠傳輸策略實現自適應重傳機制，處理傳輸異常；協議優化采用改進的MQTT協議，降低協議開銷。

數據壓縮采用基于小波變換的算法，其核心思路是通過多尺度分解實現數據的高效壓縮：

[Yk=jδjψ2kt-j]" " " （3）

式（3）中：Yk為壓縮后數據，δj為小波系數，k為尺度參數，j為平移參數。

通過小波變換實現了數據的多尺度分解與重構，在保證數據特征的同時實現了高效壓縮。數據傳輸模塊基于NB-IT通信技術實現，協議設計采用分層結構，物理層采用標準NB-IT協議，傳輸層采用改進的MQTT協議，數據幀格式包含幀頭、設備ID、數據長度、數據內容和校驗碼等字段，系統實現了數據加密和糾錯編碼功能，通過重傳機制確保數據傳輸可靠性[5]。該方案特別適合野外環境下的長期監測需求。

3.3 系統測試與分析

系統測試采用實驗室和現場相結合的方式進行，實驗室測試重點驗證了系統功能和性能指標，現場測試評估了系統在實際環境中的工作穩定性。測試結果表明，如表1所示。

系統連續運行測試結果表明，傳感器節點工作穩定，測量精度滿足設計要求。在3個月的測試周期內，系統共采集數據520 000組，數據傳輸成功率達99.5%，節點平均功耗為180 mW，單次充電可持續工作35天，滿足實際應用需求。通過對監測數據的統計分析，系統準確捕捉到了水質參數的動態變化過程。測試期間成功發現并記錄了兩次水質異常事件，證實了系統的預警功能有效可靠。測試結果表明，該系統在水質監測的自動化、網絡化與智能化方面均達到了預期目標。

4 結束語

傳統水質監測存在人工成本高、監測頻率低和覆蓋范圍有限等問題。本研究基于物聯網技術構建了智能水質監測系統，實現了數據自動采集、實時傳輸與分析的完整監測方案。測試結果表明，系統各項性能指標均達到設計要求，成功突破了傳統監測方式的局限。通過降低系統維護成本，提高環境適應性，實現了水質監測的智能化和自動化。系統在實際應用中表現出良好的穩定性和可擴展性，成功應用于多個野外監測點，為水質監測領域提供了創新的解決方案。后續研究將著重于優化數據分析算法，完善異常預警機制，以期構建更加智能和高效的水質監測體系，為水環境保護提供更可靠的技術支撐。

參考文獻：

[1] 徐旭棟，陳偉利.基于物聯網技術的水質遠程監測系統[J].電器工業，2025，1（1）：73-76，81.

[2] 朱永茂，李文玉，曹明凱，等.基于物聯網的水質監測系統研究[J].設備管理與維修，2024，22：185-187.

[3] 寇芾，馬占軍，王碩.基于物聯網的智能水產養殖監測系統的研究[J].科技資訊，2024，22（19）：79-81，85.

[4] 聶影，盧曉春，劉永宏.基于物聯網技術的水質濁度散射實驗等解測量與分析[J].物聯網技術，2024，14（9）：56-59.

[5] 趙志陽，張宸瑞，趙軒毅，等.基于物聯網的智能魚塘水質環境監測系統設計[J].無線互聯科技，2024，21（17）：21-23.

【通聯編輯：謝媛媛】