Portable and online water quality monitoring system using wireless sensor network
Abstract:
A water monitoring is required to maintain water quality for human and animal life. T o verify and monitor the water quality in a large area such as lake, river, and aquaculture requires an online water monitoring (OWM) system. The OWM system usually consists of some quantitative measurements such as temperature, pH, Dissolved Oxygen, Turbidity, Conductivity, TDS, Salinity, etc. Most of the used OWM system use discontinue data sampling that the sampling rate is longer than one minute and one hour for local measurement and online measurement, respectively. There is no historical measurement record to trace the initial problem when the water quality getting worse. In this paper, the proposed OWM system uses continue data sampling with higher sampling rate on local main station system. This system is also integrated with WIFI. Therefore, the measurement by the local main station can be done in real-time. In this system, the old data measurement can be analyzed by using historical view feature. The experimental result verifies that the system can monitor water quality in real-time and historically both on the local and online system.
Section1
Introduction
The water quality is important not only for drinking water but also for agricultural, industrial, human life and ecosystem. But, the rate of water pollution today is too high. The pollution is affected by contaminant, that caused by three major sources. Those are sewage, industrial and agricultural waste. The contaminant gives the worse impact on the ecosystem such as the extinction of fish and amphibians. Even on the human environment, the water pollution already impacted into infectious diseases [1].
It is very important to measure water quality. There are too much water quality parameters. The water quality parameters can be simplified into 3 major characteristics [3]–[4][5][6]. There are physical, chemical, and biological parameter. Physical parameter is a parameter that can be sensed physically such as turbidity, total solids, and dissolved gas. Commonly, chemical parameters have two main factors, that is pH and biochemical oxygen demand (BOD). The last is bacterial parameters that has four common parameters like total Bacteria, E.coli, Salmonella sp, and Coliform [3]–[4][5][6].
To pass the standard parameters of water quality, a measurement device is required to measure, verify, and monitor water quality parameter. The water quality measurement devices have significant development, following the development of the technology. From the standard device into the wireless or remote monitoring system already implemented. Most standard device [7]–[8][9] measure specific water parameter with local measurement. For wireless monitoring system, [10]–[11][12][13][14][15] use Xbee or Zigbee communication protocol, other use Bluetooth and radio frequency [16]–[17]. An OWM that use WSN system usually includes batteries for powering system to make it portable. Most of them use rechargeable battery [18] although some system still using standard battery. The aforementioned-references feature a very low sampling rate (one sample within several minutes) without any recording facilities to accommodate time-series data analysis [12].
In this paper a measurement device base on WSN is proposed. It can monitor by online, continuously in high-speed data acquisition, portable using low voltage rechargeable batteries. All feature will be implemented under Wi-Fi network. With this network, it is also easier to create viewer, both realtime and historical viewer. There are seven quantitative parameters will be measured simultaneously. Those are dissolved gas, acidity, temperature, turbidity, conductivity, salinity, TDS. None of them is biological parameter cause of requiring a laboratory observation and very expensive sensor.
The architecture system of online water monitoring using wireless sensor network is proposed in section II. Section III is explained the design of hardware of low voltage system, sensor node and portable main station. Section IV is explained the design of wireless sensor network and online monitoring system. The result and analysis are shown in section V. Finally, conclusions are presented in section VI.
SECTION II
System Architecture
This section presents the architecture of the full system as in Fig. 1. The portable main station (PMS) has the main role for this WSN system. The PMS device operates as a server to collect data from the sensors node periodically. This device has a local database, and touchscreen display to show a local monitoring. The PMS device also doing some quantitative calculation, that is averaging and standard deviation calculation. These process is done every one-minute last data stored on the PMS database. The result from these process is uploading those quantitative data into online database.
A Wi-Fi communication is used to communicate PMS and the sensors nodes. For online monitoring, another Wi-Fi adapter is used to communicate with the gateway. The gateway uses broadband network to store the data from the PMS into an online database. A single PMS can handle up to 8 channel sensors nodes and an internet gateway can handle up to 10 channel PMS [19]–[20]. Totally, an internet gateway can handle up to 80 sensors node. Using single PHP file, data stored from sensors node into a PMS. The sensors node has a specific task to acquired data from the sensor probe and then posted to the PMS. All the sensor nodes and PMS have a rechargeable battery. Every type sensors have own table on the database. To adding more sensor, a numerical number is appended on the sensors name and then the PMS automatically stores into its table.
SECTION III
Hardware Design
Hardware design consists of three main part. Those are low voltage system (LVS), portabl
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使用无线传感器网络的便携式和在线水质监测系统
摘要：
为了维持人类和动物生活的水质，需要进行水质监测。为了验证和监测湖泊，河流和水产养殖等大面积的水质，需要一个在线水监测（OWM）系统。OWM系统通常由一些定量测量组成，例如温度，pH，溶解氧，浊度，电导率，TDS，盐度等。大多数使用的OWM系统使用中断数据采样，即采样率大于1分钟和1小时分别用于本地测量和在线测量。当水质恶化时，没有历史测量记录来追踪最初的问题。在本文中，所提出的OWM系统在本地主站系统上使用具有更高采样率的继续数据采样。该系统还与WIFI集成。因此，本地主站的测量可以实时完成。在这个系统中，旧的数据测量可以使用历史视图特征来分析。实验结果证实，系统可以在本地和在线系统上实时和历史地监测水质。
第一节
介绍
水质不仅对饮用水很重要，对农业，工业，人类生活和生态系统也很重要。但是，今天的水污染率太高了。污染受三大污染源的影响。那些是污水，工业和农业废物。污染物对生态系统造成的影响更为严重，例如鱼类和两栖动物的灭绝错误。即使在人类环境中，水污染已经影响到传染病[1]。
测量水质是非常重要的。水质参数太多。水质参数可以简化为3个主要特征[3] - [4] [5] [6]。有物理，化学和生物参数。物理参数是可以物理检测的参数，如浊度，总固体和溶解气体。通常，化学参数有两个主要因素，即pH和生化需氧量（BOD）。最后一个是细菌参数，它具有四种常见参数，如总细菌，大肠杆菌，沙门氏菌和大肠杆菌[3] - [4] [5] [6]。
为了通过水质标准参数，需要测量装置来测量，验证和监测水质参数。随着技术的发展，水质测量装置有了重大的发展。从标准设备到已经实施的无线或远程监控系统。大多数标准装置[7] - [8] [9]通过局部测量来测量特定的水参数。对于无线监控系统，[10] - [11] [12] [13] [14] [15]使用Xbee或Zigbee通信协议，其他使用蓝牙和射频[16] - [17]。使用WSN系统的OWM通常包括用于为系统提供便携功能的电池。他们大多使用充电电池[18]，尽管一些系统仍在使用标准电池错误。上述参考文献的特点是采样率很低（几分钟内一个采样），没有任何记录设备来适应时间序列数据分析[12]。
本文提出了一种基于无线传感器网络的测量装置。它可以通过在线监测，不断在高速数据采集，便携式使用低压充电电池。所有功能将在Wi-Fi网络下实施。有了这个网络，创建观众，实时和历史观众也变得更加容易。有七个量化参数将被同时测量。那些是溶解的气体，酸度，温度，浊度，电导率，盐度，TDS。它们都不是需要实验室观察和非常昂贵的传感器的生物参数原因。
第二部分提出了使用无线传感器网络进行在线水体监测的体系结构。第三节阐述了低压系统，传感器节点和便携式主站的硬件设计。第四节介绍了无线传感器网络和在线监测系统的设计。结果和分析见第五节。最后，结论在第六节中介绍。
第二节
系统架构
本节介绍完整系统的体系结构，如图1所示。便携式主站（PMS）对此WSN系统起着主要作用。PMS设备作为服务器运行，以定期从传感器节点收集数据。该设备具有本地数据库和触摸屏显示器来显示本地监控。PMS设备也进行一些定量计算，即平均和标准偏差计算。这些过程是在PMS数据库中存储的每一分钟最后一次数据完成的。这些过程的结果是将这些定量数据上传到在线数据库中。
Wi-Fi通信用于沟通PMS和传感器节点。对于在线监控，使用另一个Wi-Fi适配器与网关进行通信。网关使用宽带网络将来自PMS的数据存储到在线数据库中。一个PMS可以处理多达8个通道传感器节点，而一个互联网网关可以处理多达10个通道的PMS [19] - [20]。一个互联网网关最多可以处理多达80个传感器节点。使用单个PHP文件，从传感器节点存储到PMS中的数据。传感器节点具有从传感器探头获取数据然后发布到PMS的特定任务。所有的传感器节点和PMS都有可充电电池。每种类型的传感器都有自己的数据库表。为了添加更多的传感器，传感器名称上会附加一个数字，然后PMS自动存储到其表格中。
第三节
硬件设计
硬件设计由三个主要部分组成。这些是低压系统（LVS），便携式主站（PMS）和传感器节点。基于图1中的系统架构，有3个传感器节点组合。第一个节点组合是pH和温度传感器。第二个节点组合是溶解氧和浊度传感器。最后一个节点组合是电导率，盐度和TDS传感器。
A.低电压系统
使用LVS的目的是设计一个便携式WSN，用于与传感器节点和PMS进行通信。使用LVS的优势在于最近使用5V DC为智能手机和小配件开发标准电源。因此，配件的可用性非常多，例如手机充电器，移动电源以及支持组件，如升压和降压模块。除了使用LVS之外，系统还可以使用低功率太阳能电池进行充电，并且可以作为独立系统使用，而无需使用交流电源充电。
图1完整的计划系统
图2低电压系统方案。
图3PMS方案。
LVS由四个主要组件组成，即升压/降压模块，电池充电器模块，锂离子电池和升压模块。升压/降压模块可以接收3-17直流电压，并且输出设置为4.2V DC以对锂离子电池充电。电池充电器模块充当电池充电器，并可防止4.5V以上的过压和3V以下的过度放电。升压模块用于为传感器节点和PMS供电。传感器节点使用升压模块5V 1A，而PMS使用升压模块5V 2A。所使用的锂离子电池是具有3.7V DC的工作电压的电池。低电压系统方案如图2所示。
B.便携式主站（PMS）
PMS系统由多个组件组成，这些组件包括控制器，显示器，Wi-Fi加密狗和电池。PMS的控制器以覆盆子pi3的形式使用SBC。覆盆子pi3具有5V电压和2A电流的低功耗规格。第二个组件是LCD触摸屏，用于实时显示来自传感器节点的历史数据。第三部分是PMS用来与互联网网关通信的Wi-Fi软件狗。内部Wi-Fi覆盆子用作传感器节点与PMS之间通信的Wi-Fi接入点。Wi-Fi接入点树莓可接受的最大客户端数为8个节点。最后一个组件是由六块锂离子电池组成的电池，每块电池的容量为2200mAh，并行组装。电池总容量为13.2Ah，假设能耗为10W，可以为主站系统提供约5小时的电量。主站系统的方案如图3所示。
C.传感器节点
我们在WSN系统上提出的传感器节点设计通常由控制器，传感器DAQ，传感器探头，低压系统和电池组成。传感器节点上使用的控制器是NodeMCU。与Xbee或Zigbee相比，控制器的优势在于Wi-Fi模块已经集成并且成本低廉。同时，NodeMCU具有低于100mWh的低功耗，以及模拟输入，单线和I2C功能。对于传感器组件，由7个水质参数组成3个传感器节点。传感器分组基于NodeMCU上模拟输入功能的限制。这就是pH和浊度和TDS传感器在不同传感器节点中分离的原因。第一个传感器节点组是溶解氧和浊度。第二个传感器节点组是pH和温度。第三个传感器节点组是TDS，电导率和盐度。
1）第一节点组合
第一组传感器节点由浊度传感器和溶解氧传感器组成。溶解氧传感器来自Atlas科学与电流类型。这款传感器包括具有i2c和UART通信功能的DAQ板卡，在此系统中使用i2c通信。浊度传感器使用Dfrobot的传感器，其中包含DAQ。浊度传感器的通讯使用模拟接口。对于电源，传感器节点使用3个锂离子电池，每个容量为2200mAh。第一个节点组合方案如图4（a）所示。
2）第二节点组合
第二组传感器节点由pH传感器和温度传感器组成。pH传感器来自Dfrobot，包括DAQ。pH传感器的通讯DAQ使用模拟接口。而温度传感器使用带有单线通信的ds18b20 [11]。对于电源，传感器节点使用容量为6600mAh的锂离子电池。第二个节点组合方案如图4（b）所示。
3）第三节点组合
第三组传感器节点由TDS，电导率和盐度传感器组成。所有的传感器都使用一个探头。电导率传感器来自Dfrobot及其DAQ。由DAQ获取的参数只是电导率。为了解TDS和盐度的值，转换公式由电导率参数计算。对于电源，传感器节点使用3个锂离子电池，总容量为6600mAh。图4（c）示出了第三节点组合方案。
第四节
软件设计
软件的设计可以分为两大部分，即WSN系统和OMS。WSN系统与传感器节点和PMS进行通信，而OMS与PMS以及在线数据库和查看器进行通信。无线通信，使用Wi-Fi网络的WSN系统和使用宽带网络的OMS。
A. Wifi传感器网络系统（WSN）
该系统由传感器节点程序和PMS程序组成。传感器节点程序有几种类型，但有一个功能是将数据发送到特定地址上的PMS。可以绘制传感器节点程序
图5。PMS程序有三个功能，它们是从传感器节点收集数据，将数据存储到PMS数据库中，并显示实时和历史数据。第一个功能是每次收集来自每个传感器节点的数据。第二个功能是将收集的传感器类型数据库存储到PMS数据库中。从传感器节点到PMS数据库的采集和插入数据使用单个PHP文件。我们使用NNX格式进行传感器名称识别，其中NN是传感器类型，X是传感器编号（1-8）。在PMS数据库中，每种类型的传感器都有一个表格。图6（a）和（b）示出了第一和第二功能主站程序流程图。
PMS程序的第三个功能是在PMS触摸屏上显示实时和历史数据。实时数据显示插入PMS数据库的最新数据，历史数据显示用户输入的日期的具体数据。为了将实时和历史数据绘制到显示器上，使用Highchart程序。该程序的流程图如图6（c）所示。
图4。
传感器组合方案（a）第一节点（b）第二节点（c）第三节点。
图5传感器节点流程图程序
图6PMS流程图程序（一）获取数据（二）实时查看器（三）历史查看器。
B.在线监测系统（OMS）
在线系统由两部分组成，即PMS和在线监控。PMS从其数据库中收集数据一分钟。这些数据被计算得出平均值和标准偏差。对每种传感器类型重复此计算并由cronjob安排。使用HTTP post方法将每个传感器的平均值和偏差数据上载到在线数据库中。该程序的流程图如图7所示。
在线监测功能可将PMS的定量数据收集并存储到在线数据库中，并显示实时和历史数据。在线监测每个传感器类型有两个数据，即平均值和标准偏差。这些数据是使用实时查看器的高图表类型和历史查看器的错误行类型显示的。在线监测系统的方案如图8所示。
图7oms的流程图程序。
图8OMS计划。
第五节
结果
已经创建的无线传感器网络硬件可以在PMS的图9和传感器节点的图10中看到。传感器节点使用带有索引保护的箱子55设计，可以漂浮在水面上，而PMS使用丙烯酸婴儿床。传感器节点有一个电源输入和来自传感器探头的几个输入。传感器节点输出使用Wi-Fi数据通信发送到PMS。所有传感器节点都配有电源开关，以打开和关闭控制器（nodeMCU）的数据采集。与传感器节点一样，PMS也有一个电源开关。PMS具有电源形式的输入，同时无线接收来自3个传感器节点的输入。PMS输出是通过WiFi加密狗到互联网网关的Wi-Fi数据通信。PMS的另一个输出是LCD触摸屏。为了最大限度地利用触摸屏显示器，我们选择Ubuntu mate作为Raspberry Pi3上的操作系统。借助触摸屏显示屏，我们可以消除鼠标和键盘的使用，使系统更加实用便携。测试结果显示，LCD触摸屏功能运行平稳。
使用经过验证的传感器监测7个水质参数。这些传感器是DO，pH和温度。温度传感器已经以0.5°C分辨率进行了校准。使用pH缓冲液4.00,6.88,9.6点验证pH传感器，并如（1）中所述得到结果。DO传感器使用零点解决方案（零点）和空气校准（满量程）进行验证。使用NNX节点传感器命名方案可以减少用于读取各种传感器节点的PHP程序的数量。虽然不使用API，但使用上述命名方案的直接HTTP post方案可以增加添加和更改节点传感器的灵活性。实验结果表明，传感器节点每5秒钟就可以向PMS传输数据。这表明通过PMS数据库的平均插入操作数据超过1.6秒（5秒/ 3个传感器节点），到PMS的传感器通信节点已成功。一旦使用cronjob，将从PMS到在线监控的通信每1分钟完成一次。通过利用树莓中现有的cronjob，调度的稳定性比使用连续运行的程序要好。
PMS中的历史和实时显示是使用高图形进行的。历史观点包括三个输入节点，日期开始和日期结束，还有两个按钮，提交和清除。最少的数据可以在历史视图中显示是一天。历史数据显示在LCD触摸屏上，如图11所示。yuml;= 0。0 1 x 3。2 4 5（1）
图9PMS硬件。
图10传感器节点硬件。
实时显示由七个量表图表类型组成。实时视图每7秒自动更新七个量表。使用测量图类型的优点是因为它可以设置每个测量仪的颜色范围来指示水质。表中的红色表示危险，黄色表示不良或超过正常限制，但仍然进入公差范围，绿色表示根据水质标准的良好质量。表I是每个传感器的范围表[28] - [29] [30]，实时数据显示在LCD触摸屏上，如图12所示。
对于OMS，还有使用高图的历史和实时显示。两个显示器都与PMS几乎相似。与PMS的不同之处在于在线监测中以数据平均值和每种传感器类型的标准偏差的形式显示的数据。数据每1分钟输入在线数据库以显示为实时数据。实时视图仍使用高图型量表，在日期标签下的标签表格上添加标准偏差值显示。图13是在线监测系统的实时视图，它也可以在http://devel.bpi.lipi.go.id/monitoring上查看。
OMS的历史视图使
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