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TECHNICAL ARTICLES物聯網(IoT)技術的融入使 UV 法 COD 在線監測系統從 “單一監測" 升級為 “智能管控",通過 “感知 - 傳輸 - 平臺 - 應用" 全鏈路優化,提升監測效率與管理水平,核心應用如下:
智能感知層:數據采集與狀態監控
多參數集成監測:在 UV 法 COD 儀器基礎上,集成水溫、濁度、pH、溶解氧(DO)等傳感器,通過物聯網模塊實現多參數同步采集(采樣間隔可設 1-10 分鐘),構建水質綜合監測體系,避免單一 COD 參數的局限性(如 COD 正常但 pH 異常可能指示酸性廢水排放)。
儀器狀態智能感知:內置電流、電壓、溫度、壓力等傳感器,實時監測儀器核心部件(如光源、采樣泵、電磁閥)的運行狀態(如光源光強、泵轉速、電磁閥開關次數),當部件出現異常(如泵轉速下降 20%)時,自動觸發預警,提前排查故障(如泵頭堵塞),減少停機時間。
數據傳輸層:高效穩定的互聯互通
多網絡冗余傳輸:采用 “4G/5G+LoRa + 有線" 多鏈路通訊設計,優先通過 4G/5G 傳輸實時數據,當 4G 信號弱(如偏遠工業區)時,自動切換至 LoRa(近距離組網)或 RS485 有線傳輸,確保數據傳輸成功率>99%;同時,數據采用斷點續傳技術,當網絡中斷時,儀器本地存儲數據(容量≥1 年),網絡恢復后自動補傳,避免數據缺失。
邊緣計算預處理:在數據傳輸前,通過儀器內置邊緣計算模塊對原始數據進行預處理(如剔除異常值、計算小時均值、校驗數據完整性),減少無效數據傳輸量,降低平臺服務器壓力,同時確保上傳至平臺的數據準確可靠。
平臺應用層:智能分析與管理決策
云端監測平臺:構建 Web/APP 云端平臺,實現三大核心功能:①實時監控:地圖化展示所有監測點位置、COD 實時值、儀器運行狀態(如 “正常"“報警"“維護中"),支持單站 / 多站數據對比;②數據分析:自動生成日報 / 月報 / 年報,通過 AI 算法識別 COD 變化趨勢(如 “工作日高、周末低" 的工業廢水排放規律),并關聯氣象(降雨)、生產(企業開工率)等外部數據,分析 COD 波動原因;③遠程控制:支持遠程啟動儀器校準、清洗、參數設置(如調整預警閾值),減少現場運維工作量(如無需到現場即可修改采樣間隔)。
智能預警與聯動:平臺基于歷史數據建立 COD 預警模型(如通過 LSTM 神經網絡預測未來 24 小時 COD 變化),實現 “預測性預警"(如預測 12 小時后 COD 將超排放限值);同時,與企業污水處理系統、環保部門執法平臺聯動,當 COD 超線時,自動向企業發送工藝調整建議(如增加曝氣),向環保部門推送報警信息,實現 “監測 - 預警 - 處置" 閉環管理。