· Zen HuiFer · 案例 · 8 min read
智慧供水
本文介绍了智慧供水系统中的常见设备及其统计方案,包括土壤温湿度+电导率传感器、智慧水表、水压计与流量计、水质监测设备和水泵站监测设备。通过这些设备的实时监测和数据分析,可以优化供水系统,提高农业生产效率,确保供水安全。

常见设备
- 土壤温湿度+电导率传感器:这些传感器是农业智能监测系统的核心组成部分,能够实时监测土壤的温度、湿度以及电导率。通过精确测量这些关键参数,传感器可以帮助农业从业者了解土壤的状况,从而更有效地管理灌溉系统,确保作物能在最佳的环境条件下生长。这些智能传感器还具备远程数据传输功能,使得农业从业者可以远程监控作物的生长环境,及时调整农业管理措施,提高农业生产的效率和可持续性。
 - 智慧水表:作为水务物联网的基础载体和传感器,智慧水表是水务系统智能化改造的第一步,可以实时监测用水量并远程传输数据 。
 - 水压计与流量计:这些设备可以监测水压和水流量,对于供水系统的优化和漏损管理至关重要 。
 - 水质监测设备:用于实时监测水质情况,确保供水安全,可以通过增加传感器并集成NB-IoT标准模组与物联网平台连接 。
 - 水泵站监测设备:监测水泵站的运行状态,通过物联网技术实现远程监控和控制
 
常见统计方案
土壤温湿度+电导率传感器
- 数据采集:实时收集土壤温湿度+电导率传感器的湿度,湿度,电导率的实时数据。
 - 温湿度电导率分析:按时间(日、周、月、年)提供趋势分析有助于智能监测和预警。
 - 异常检测:分析温湿度+电导率异常模式,如突增或突减,及时报警。
 
智慧水表数据分析
- 数据采集:实时收集智慧水表的用水量数据。
 - 用水量统计:按时间(日、周、月、年)统计用水量,提供趋势分析。
 - 异常检测:分析用水量异常模式,如突增或突减,及时报警。
 
水压计与流量计数据分析
- 实时监测:实时显示水压和水流量数据。
 - 压力和流量分析:分析水压和流量的变化趋势,识别潜在问题。
 - 系统优化:根据监测数据,优化供水系统的压力和流量分布。
 
水质监测设备数据分析
- 实时监测:实时收集水质参数,如pH值、溶解氧、浊度等。
 - 水质评估:根据水质参数,评估水质等级和安全性。
 
水质指标标准:GB3838-2002标准中的标准限值
| 一类水 | 二类水 | 三类水 | 四类水 | 五类水 | |
|---|---|---|---|---|---|
| PH | 6~9 | 6~9 | 6~9 | 6~9 | 6~9 | 
| 溶解氧(大于等于) | 7.5 | 6 | 5 | 3 | 2 | 
| 高锰酸盐指数(小于等于) | 2 | 4 | 6 | 10 | 15 | 
| 氨氮(小于等于) | 0.15 | 0.5 | 1.0 | 1.5 | 2.0 | 
水泵站监测设备数据分析
- 运行状态监测:实时监测水泵站的运行状态,包括电流、电压、功率等。
 
Go IoT 实现流程
数据采集
以温湿度电导率传感器为例,设备上报原始信号为: A55A00003154455354303030303939393934D000B400015300000003E803E800FC01F464D0C16803E800FC01F485F555AA
数据对应解析脚本示例:
function main(nc) {
   // 解析电量
   const battery = nc.substring(30, 32); // 电量
   const batteryLevel = parseInt(battery, 16); // 直接转换为十进制
   // 报警状态到电导率
   const humidity = parseInt(nc.substring(52, 56), 16) * 0.1; // 湿度
   const temperature = parseInt(nc.substring(56, 60), 16) * 0.1; // 温度
   const conductivity = parseInt(nc.substring(60, 64), 16); // 电导率
  var dataRows = [
    { "Name": "dev_power", "Value": battery },
    { "Name": "humidity_A", "Value": humidity},
    { "Name": "temperature_A", "Value": temperature},
    { "Name": "conductivity_A", "Value": conductivity},
    { "Name": "A", "Value": nc },
  ];
  var result = {
    "Time":  Math.floor(Date.now() / 1000),
    "DataRows": dataRows,
    "DeviceUid": "14",
    "Nc": nc
  };
  return [result];
}
执行步骤
- 在MQTT客户端管理新增一个客户端设备,并配置好MQTT服务端地址、端口、用户名、密码等参数。 

 - 脚本配置完成后,校验脚本是否解析正常 

 - 信号值配置完成后,在MQTT客户端管理中,点击保存按钮,即可保存配置。 

 
⚠️:2和3步骤信号值的名称和解析脚本dataRows里面的名称必须一致,否则无法解析数据。
- 信号值配置完成后,在MQTT客户端管理中,点击启动按钮,即可启动客户端设备。
 - 点击模拟发送测试数据,即可发送模拟数据到MQTT服务端。 

 - 查看是否收到数据,如果收到数据,则说明配置成功。 
 
 
温湿度电导率分析
执行步骤
- 在可视化面板中,点击配置按钮,下来选择折线图/柱状图模板,并配置好模板名称、时间:动态时间or静态时间、信号值配置等参数。 

 - 根据统计结果可以分析出温湿度电导率传感器的数据,可以有效地分析和优化温湿度电导率传感器的数据,进而提高农业生产的效率和作物的质量 如: 

 
异常检测
信号值报警配置
- 在信号配置中,点击信号值报警配置按钮,针对单个目标值进行阀值配置。 

 - 配置阀值,可以配置多个范围值,如: 

 - 查询命中结果,可以实时查询到报警结果。 
 
 
报警脚本配置
- 在脚本配置中,点击新增按钮添加脚本,定制化自己报警规则更加灵活可控。 

 - 报警脚本编写示例: 

 
function main(map){
  return map['conductivity_A'][0]['Value'] >12
}
- 查询命中结果,可以实时查询到报警结果。 
