基于物联网技术的水务监测云平台建设研究论文_黄晓燕,李天兵,梁骏杰,俞珂俊,江凯兵

广州中工水务信息科技有限公司 广东省 510280

摘要:基于华为技术有限公司窄带物联网(Narrow Band Internet of Things,NB-IoT)、云计算、大数据等技术,研究水务行业传感器与物联网平台的有机结合,建设全面感知的水务监测云平台—沃特云(eWater cloud),实现水务信息、实时监测数据动态显示,同时支持分项分级进行监测预警。平台的建立便于掌握实时监控数据,量化水务信息,深化水情感知,为水务行业运营提供专业的运营数据服务。

关键词:NB-IoT,水务监测云平台,在线监测,沃特云

Abstract: Based on Huawei Technologies Co., Ltd.'s Narrow Band Internet of Things (NB-IoT), cloud computing, big data and other technologies, studies on combination of sensor and water industry Things platform, building a comprehensive perception of cloud platform for water monitoring—eWater cloud, to achieve water information, real-time dynamic monitoring data show, while supporting sub-grading of monitoring and early warning. The establishment of the platform facilitates the mastery of real-time monitoring data, quantifies water information, deepens water awareness, and provides professional operational data services for water industry operations.

Keywords: Narrow Band Internet of Things, cloud platform for water monitoring, online monitoring, eWater cloud.

1 简介

eWater cloud水务监测平台通过华为OceanConnect物联网平台提供的各类物联网服务接口[1],以城市地图作为底图,叠加排水管网数据,接入窨井水位计在线监测数据、管道流量计监测数据、易涝点电子水尺水位监测数据、雨量站监测数据、易涝点/河道和泵闸站视频监控数据、泵闸站水质监测数据、智能井盖终端监测数据等,同时接入气象局的气象、水文数据,帮助用户建设全面感知的“水联网”[2],实现水务信息实时监测数据动态显示功能,同时支持分项分级进行监测预警[3],便于掌握实时监控数据,量化水务信息,深化水情感知,可为决策提供辅助工具服务。

2 eWater cloud水务监测云平台架构

平台从感知层水务监测设备经基础网络的的传输,到水务云平台,最终支撑水务智能决策。打造从底层到顶层的全产业链的智慧水务云解决方案。方案的架构见图1。

图1系统架构图

Fig. 1 System architecture

2.1 监测感知层

通过中工水务物联感知设备(窨井水位计、电子水位尺)、DTU集成生态合作伙伴相关水务感知设备,对水雨情、工情、灾情等情况的监测,实现数据的采集工作,为智慧水务业务应用平台打好基础。

2.2 ICT基础设施层

基于华为FusionSphere企业级云操作系统[4],实现计算(CPU、GPU)、存储和网络的虚拟池化,对外提供统一标准接口的弹性计算服务、云存储服务、网络虚拟化服务、虚拟数据中心服务等;中工水务传感设备借助NB-IoT等窄带物联网,传输进入华为云数据中心,建立设施数据库、在线监测数据库等进行管理。

2.3 平台层

中工水务传感设备在线监测数据通过统一的标准接入IOT平台,一方面实现设备的资源管理与远程控制,一方面利用华为大数据分析平台,支持水力水质模型的实时模拟分析。

2.4 应用层

通过整合数据资源建设统一的智慧水务业务应用平台,实现水务行业监管、水务运营管理、水环境整治和海绵城市支撑,提供水雨情监测、同时为其他实战服务提供基础监测数据及分析结果的服务调用。

3 应用场景

eWater cloud水务监测云平台主要应用在城市水安全(城市排水防涝、海绵城市等)、水环境管理(水环境实时在线监测、水环境治理与运营支撑等)、水工业管理(供排水一体化、智能管网、污水处理运营等)等场景。对政府部门、水务运营企业以及社会公众提供不同的应用服务。

对政府部门而言,通过窨井水位监测数据实时接入,极大地减少主管部门野外作业的工作量。遇极端降雨天气,对易涝点的巡查由人工多点轮流巡查、开盖目测管网流量的方式转变为监控系统一键获取多个易涝点实时视频和管网运行情况。通过建立暴雨内涝监测预警体系,制订和完善城市排水与暴雨内涝防范应急预案,实现一雨一报。根据内涝程度,调度抢险队伍工作强度与设备物资使用情况,精细化管理每次抢险投入,提高应急响应速度的同时节约抢险费用,保障人民群众的财产安全。

对水务运营企业而言,通过窨井水位监测数据实时接入,帮助水务运营企业对排水设施状态的了解掌握,实现精准养护,提高生产效率。

对社会公众而言,可以了解城市降雨特征、城市内涝问题以及水污染问题等,能够及时配合相关部门采取措施,降低损失。

4 能力调用

Ocean Connect 是华为公司基于物联网、云计算和大数据等技术打造的开放生态环境。OceanConnect 围绕着华为IoT联接管理平台,提供丰富的生态API和系列化Agent软件实现与上下游产品能力的无缝联接,平台适配各种网络环境和协议类型,支持各种类型的智能设备快速的接入,同时提供一站式服务。

eWater cloud水务监测云平台完成Ocean Connect + NB-IoT,应用Ocean Connect能力完成云网关和设备管理,并且将自主设备窨井水位计和电子水尺中更换为LiteOS操作系统[5]。同时接入华为大数据、融合智慧、视频监控、视频会议等其他领域能力,持续优化设备操作系统,加入agentTiny插件。

4.1 API对接内容

eWater cloud水务监测产品基于设备管理API实现设备注册管理,数据采集API实现监测数据采集,基于消息推送实现设备控制管理。API对接内容具体如图2。

图2 API对接内容

Fig. 2 Docking contents of API

4.2 数据集成模式

基于新型IOT平台颠覆传统的数据集成模式, eWater cloud利用华为Ocean Connect提供的统一平台、统一标准,直接对接不同的设备,降低了集成成本。

传统数据集成方式与新型数据集成方式对比如图3。

图3数据集成模式对比

Fig. 3 Comparison of data integration modes

4.3 资源管理

Fusion Sphere为eWater cloud水务平台提供基础的计算资源(CPU、GPU资源池)、网络资源、存储资源,实现统一管理。

5 结论

本研究分析了水务监测云平台—eWater cloud的架构,并对平台的应用场景与能力调用展开了详细分析,平台的建立便于掌握实时监控数据,量化水务信息,深化水情感知,为水务行业运营提供专业的运营数据服务。eWater cloud具备以下特点:其一,基于华为世界领先的NB-IOT物联网技术研发的水务监测设备具备信号穿透力强、能耗小、安装简单、设备电池寿命长、五年一换、维护成本低、通讯成本低等特点,为水务监管单位、水务运营公司等提供降低智慧物联的布设成本、降低运维难度。其二,平台实现构建全方位、一体化的水务感知的一张网,“听诊”城市水务运行动态情况。其三,平台通过GIS地图,叠加供排水管网数据、监测设施等城市水务设施设备资产,对基础信息、分布状态进行实时监控,实现全方位、可视化、一体化、可拓展管理。其四,平台通过对监测设施设备设定预警阈值,结合气象部门、水文部门的监测信息,实现智能预警,提前启动预案,部署应急力量。

参考文献:

[1]Wang J, Qin H, Chen Y. Analysis and modeling of the percussion coring of an innovative hydrostatic sediment corer[J]. Ocean Engineering, 2017, 134:87-95.

[2]李晓梅, 雷健, 贾陆璐. 水务物联网感知终端的研制[J].物联网技术, 2014(4):21-23.

[3]钟佳迅.山区洪水远程监测预警系统研制[D].成都理工大学,2013.

[4]黄海峰.云计算市场之争转向生态系统 华为FusionSphere聚合产业链力量[J].通信世界,2014(13):41-41.

[5]Cao Q, Abdelzaher T, Stankovic J, et al. The LiteOS Operating System: Towards Unix-Like Abstractions for Wireless Sensor Networks[C]// International Conference on Information Processing in Sensor Networks. IEEE, 2008:233-244.

论文作者:黄晓燕,李天兵,梁骏杰,俞珂俊,江凯兵

论文发表刊物:《基层建设》2019年第32期

论文发表时间:2020/4/14

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