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无线传感器网络：水质检测

穆波洛基·普利，阿比达耶亚，约瑟夫楚马

博茨瓦纳国际科技大学，计算机和电子电信工程系，[博茨瓦纳] 帕拉佩

摘要:

每年，全世界都会报道超过两亿因水污染和卫生条件差而产生的病例，这些疾病造成了500万人到1000万人的死亡。因此，对于提供清洁和安全的水来说，水质监测变得至关重要。传统的水质监测过程包括从各个水源采集点手动收集样品，然后在实验室进行测试和分析。事实证明，这一方法费时费力，效率低下，并且对于改善水污染缺乏实时效应。因而，无线传感器网络（WSN）被认为是替代传统监测方法的有效方案。无线传感器网络价格相对便宜，可以远程进行测量，具有实时效应且人为干预最少。本次研究调查了无线传感器网络在环境监测中的应用，尤其是在水质检测中。还对由其他设计者设计出的各种基于WSN的水质检测系统，进行了研究和分析，并考虑了它们的覆盖范围、能源和安全问题，并且还从监测参数、微控制器/微处理器单元（MCU）以及无线通信标准、本地化、数据安全实施、电源架构、自主性，潜力应用场景等方面对各设计者提出的水质检测系统进行比较和评估。

关键词：实时；远程；水质检测；无线传感器网络

简介

由于无线传感器网络（WSN）在众多的控制和监测领域的应用非常有前景，所以在研究界倍受关注。这些价格低廉的简单传感器网络使得检测过程可以远程，实时并且人工干预最少。典型的WSN网络由两个主要组成部分组成，即传感器节点和基站，传感器节点是通常配备有感测，处理和通信能力的设备，并且负责检测特定的参数。基站负责捕获并提供对来自节点的所有测量数据的访问，并且有时可以提供网关服务以允许远程管理数据。

WSN通常采用无线个域网（WPAN）或低功率广域网（LPWAN）标准，以将测量数据中继到基站。这些标准包括IEEE 802.15.4、ZigBee和蓝牙。没有一种标准被认为适用于所有情况，标准的选择完全取决于所用的领域的通信需求和供能方面的限制。

WSN的应用

无线传感器网络在很多领域都有应用，包括军事监视，工业监控，医疗遥测和环境监测。在不同的领域具有不同的操作要求，这就是为什么它们倾向于采用不同的WSN架构。对于军事监视，最重要的要求包括高带宽，高安全性和良好的覆盖范围。工业监控应用需要安全，可靠，强大且实时的WSN解决方案。医疗应用通常更注重安全性和网络可靠性，环境监测通常需要稳健，节能，且能自主的节点。

利用WSN进行水质检测

水传播疾病已成为人类健康的主要挑战。这类疾病每年大约有2.5亿例，造成全世界500万至1000万人死亡。因此，保证水质量无疑对维护人类的可持续文明具有重要意义。水质可以定义为特定情况下水的适用性，基于其化学，生物和物理特性。监测水质涉及检测其特征参数并将其与设定的标准进行比较。水质的能否接受通常是由通过判断其用途的标准来确定。监测水质的最大挑战之一是需要收集大量样本以确保准确可靠的分析。在这方面，手动方法不确定因素很多，麻烦并且效率低下。实时监控可实现预警功能，确保及时对水污染做出反应。这就是目前在水质检测这一领域彻底研究WSN的原因。另外，这些设备只需要相对较低的启动和维护成本，因此对于许多监控应用都显示出巨大的潜力。

使用WSN监测水质采用的传感器可以检测物理化学参数，如pH，电导率，浊度和氯。

常见的理化水质参数

1. pH
   这是溶液酸度或碱度的单位。pH值为7是中性的，而低于和高于中性的值则分别为酸性和碱性。对于水源采集点，通常建议pH值介于6.0和9.0之间。
2. 电导率
   这是衡量溶液通过电流能力的指标。电导率通常用作表示来自溶解盐和其他无机材料的导电离子浓度的指标。溶解的盐越多，电导率越高。饮用水的电导率应介于0和2500mu;S/ cm之间。
3. ORP
   ORP它表征介质氧化性或还原性的相对程度。这表示的是水清除自身污染物的能力。健康的水通常具有非常高的ORP指标。
4. 浊度
   这表示水中悬浮物和胶体物质的浓度，并以浊度单位（NTU）做指标。饮用水的浑浊度应小于1 NTU。

4.1将WSN用于水质检测面临的挑战

监测水质对人类健康至关重要，因此将WSN应用于此需要一个稳健，安全且通信可靠的系统。

4.1.1供能方面的问题

Shao，Liu和Zhang（2012）设计并开发了一个WSN系统，用于监控基于ARM-7 LPC2138供电传感器节点的工业污水处理系统。其通信范围可达1.5 km，功率输出为 25.99 dBm。然而，使用ARM-7微处理器的成本太高了，因为它除了执行应用程序代码外还运行操作系统，这还引入了额外的复杂计算，使得功率需求变高。此外，系统采用动态路由备份机制，这也导致了额外的处理和内存/存储开销，导致额外的电源需求。Khetre和Hate（2013）设计了一个WSN系统，设计了一套由测量水质的ARM 7从属节点参数组成的，用于监测湖泊水质的WSN系统。开发了一个双从原型，并利用ZigBee将数据传输到主终端。该系统是在浑水上测试，记录读数为30.6 NTU。所有其他参数都在实时图形中捕获。

Vijayakumar和Ramya（2015）使用物联网（IoT）技术设计和开发了一种低成本，实时的水质监测系统。该节点使用Raspberry Pi型B 微处理器，并连接了几个水质传感器。从实验结果来看，所设计的系统能够在网络上提供水质参数。然而，监测水质这么一个复杂性相对较低的过程，却需要作者提供的先进微处理器（ensp;Khetre＆Hate，2013 ;ensp;Vijayakumar＆Ramya，2015））。使用Raspberry Pi解决方案，由于微处理器除执行应用程序代码外还必须运行LINUX操作系统，因此能源资源会很快耗尽。此外，云计算需要安全机制，因为它暴露的传感器数据可能会遭受潜在的网络攻击，进而导致了额外的计算，带宽，内存和能源成本。

Chung和Yoo（2015）设计了一个WSN系统来检测河流，溪流和沿海地区的水污染。该系统采用TesloB系列ATmega128微控制器。设计了一种数据平均算法以减小通信流量的大小，并且使用基于TinyOS查询的洪泛路由协议通过网络传输数据。实验结果表明，水质数据平均每5分钟传输一次，数据传输损失率低于1％。即便如此，由泛洪方案提供的通信可靠性也导致了了额外信息处理，造成了能量，存储器和带宽方面的巨大成本。这对资源有限的WSN系统来说是效率低下的。
表 1 对具有能源问题的水质监测系统的比较。

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