摘 要：中国是一个中度缺水的国家，中水回用已成为企业解决水资源问题的有效途径。然而，中水回用过程中存在许多问题，如水质波动大、处理效率不稳定等，这些问题严重影响了中水回用的效果和应用范围。分布式中水回用监测云平台通过LoRa和NB-IoT两种物联网技术实现对中水回用水质的实时监测并上传至服务器。服务器存储并以网页形式提供数据的实时在线查看和下载功能。同时，该平台还可以为企业提供定制化的中水回用监测解决方案，帮助企业实现水资源的高效管理和水环境的持续保护。这将有助于企业降低运营成本、提高水资源利用效率、增强企业竞争力。
关键词：分布式；物联网；LoRa；NB-IoT；云平台
中图分类号：TP273 文献标识码：A 文章编号：2096-4706（2024）20-0175-06
Research and Design of Distributed Reclaimed Water Reuse Monitoring Cloud Platform
ZHANG Huihui， TIAN Liwu， ZHENG Ziyuan， XIONG Qiang
（Internet School， Jiaxing Vocational and Technical College， Jiaxing 314036， China）
Abstract： China is a moderately water scarce country， and reclaimed water reuse has become an effective way for enterprises to solve water resources problems. However， there are many problems in the process of reclaimed water reuse， such as large fluctuation of water quality， unstable treatment efficiency， etc. These problems seriously affect the effect and application scope of reclaimed water reuse. The distributed reclaimed water reuse monitoring cloud platform realizes real-time monitoring of reclaimed water reuse quality through LoRa and NB-IoT technologies and uploads it to the server. The server stores and provides real-time online view and download functions of data in the form of webpage. At the same time， the platform can provide customized reclaimed water reuse monitoring solutions for enterprises， and help enterprises to achieve efficient management of water resources and sustVX4NELUYpkeOyyyKWdF63w==ainable protection of water environment. This will help enterprises to reduce operating costs， improve water use efficiency and enhance enterprise competitiveness.
Keywords： distributed; Internet of Things; LoRa; NB-IoT; cloud platform
0 引 言
本文以企业中水回用过程中产生的问题为切入点，运用物联网技术和云服务器搭建一个分布式中水回用监测云平台。目前大部分企业的生产用水大多是自来水，水质比较稳定。而在进行了中水回用后，受限于废水处理设备的处理能力，回用水质会随进水水质发生波动。需针对回用水进行水质监测，保证回用水水质符合生产需求。本系统将结合LoRa和NB-IoT两种技术手段搭建中水回用系统物联网平台。将水质传感器（如温度、pH、电导率等）与LoRa无线传输技术相结合，构建水质数据局域网，然后将局域网的主节点收集到的数据通过NB-IoT远程通信模块上传至云服务器，云服务器存储并以网页形式提供数据的实时在线查看和下载功能。
1 系统理论基础
1.1 LoRa无线传输技术实现末端节点组网
LoRa（Long Range）为Smetech公司于2013年发布的一种新型LPWAN技术。LoRa技术是一种低功耗、长距离的无线通信技术，其采用了CSS的调制和扩频技术，将数据转换为连续的低频率扩频信号，在接收端解码出原始数据，可实现低功耗、长距离的无线通信。目前国内LoRa技术主要采用433 MHz，得益于其线性扩频技术所带来的强抗干扰性、高保密性和抗多孔径等技术优点，LoRa具备了续航时间久、传输距离长、大容量和抗干扰能力强的优势[1]。本文运用LoRa无线传输技术进行主节点和末端节点的组网。末端节点包括微处理器、显示模块、供电单元、LoRa无线传输模块、和多种类水质数据感知传感器组成，实现水质数据的获取并发送至主节点。
1.2 窄带物联网技术主节点数据上传
窄带物联网技术（NB-IoT）是一种通过运营商网络，把终端的信息上传到云端服务器的无线通信技术。NB-IoT以其低功率、低成本的优势成为一种非常优秀的无线通信解决方案。第一，NB-IoT模块功率很小，正常工作电流一般低于20 mA；第二，NB-IoT模块使用简单，只需要与基站进行通信，不需要组网；另外，由于目前各运营商都已大范围部署窄带物联网，基本实现全国范围覆盖，为窄带物联网技术的应用提供了网络基础。基于以上优势，NB-IoT非常适合分布式中水回用监测的应用场景[2]。本文通过NB-IoT技术把数据包从主节点上传到云服务器上。主节点由处理器模块、供电单元、LoRa无线传输模块和NB-IoT无线传输模块组成，实现对于末端节点水质数据的汇总与上传。
1.3 Web客户端云端数据转发
水质数据由NB-IoT网关推送至OneNET云端服务器，数据中心利用Web客户端对接云端服务器预留的二次开发接口，实现云端数据向本地服务器的转发，将接收到的数据存储至本地，并导出数据库中的历史数据，形成报表展示。
2 平台硬件设计
2.1 平台总体架构
分布式中水回用监测云平台包括负责环境数据采集的末端节点、负责数据发送的主节点和数据中心相关服务三部分组成，总体结构设计如图1所示。末端节点的功能是对环境数据采集。末端节点配备各种型号的水质传感器，可以采集回用水的水质数据。主节点的功能是获取由末端节点传感器采集到的水质数据，并通过NB-IoT通信模块上传至云服务器。云服务器的主要功能是存储和处理主节点上传的水质数据并以网页形式进行显示。
分布式中水回用监测云平台物联网网络包括多个末端节点和一个主节点，末端节点与主节点以星型网络组网。使用星型拓扑结构有如下优点：
1）易于控制。末端节点只和主节点相连接，连接链路单一，每个末端节点相对独立，所有信息均通过主节点通信，便于监视。
2）易于维护。单个末端节点的故障不会影响到全网，故障发生时可以对单个节点逐一检测找到故障原因。
3）易于服务。末端节点的网络信息可以随时进行重新配置，不需要整个网络断网。
2.2 平台末端节点设计
2.2.1 平台末端节点总体架构
分布式中水回用监测云平台末端节点主要完成水质数据信息采集、水质数据处理以及数据回传的功能。末端节点硬件由微控制器、LoRa通信模块、传感器、显示模块和供电单元五部分组成，其硬件系统框图如图2所示。
2.2.2 供电单元设计
由于末端节点中各模块的供电电压值不同，显示模块的工作电压为5 V，而微控制器和LoRa通信模块的工作电压为3.3 V。通过高精度低噪声的稳压器AMS117－3.3，将输入的5 V电压转变为3.3 V，输入、输出滤波电容起到有效减小误差的作用，从而增加系统的稳定性。供电单元电路设计如图3所示。
2.2.3 传感器选型
根据分布式中水回用监测云平台的末端节点系统框图，末端节点需要通过传感器采集水质信息。根据企业对水质的要求，本文选用三个通用参数pH、浊度和电导率来体现回用水水质情况，需用到对应的传感器有pH传感器、浊度传感器和电导率传感器。
1）pH传感器。pH传感器有玻璃电极和金属电极两类。由于金属电极化学性质比较活泼，不仅能与氢离子发生作用，同样可能与被测溶液中的其他离子产生作用。所以对于水质环境位置的中水回用监测场景来说，选用通用性更强的玻璃电极更加合适。因为玻璃电极的输出信号是由信号电极和参比电极对比产生，电压并不符合MSP430F16微控制器A/D转换的输入要求，不能直接使用。需对pH电极的输入信号线（pH-输入）施加一个电压，才能保证pH电极输出信号线（pH+输入）电压为正值。输出信号再经过运放基本的放大功可使其达到模数转换所需电压范围即可送入微控制器进行数据处理[3]。
2）浊度传感器。浊度传感器选择沃特WT-RCOT。浊度传感器是基于光学散射原理来测量液体中悬浮颗粒的浓度的。浊度传感器发射端发出光线，光线穿过被测液体到达接收端。在这个过程中，光线会因为被测液体中的悬浮颗粒无发生折射，从而发生偏移无法抵达接收端。所以通过测量接收端电流的大小，浊度传感器可以计算出水的污浊程度。由于浊度传感器产生的是电流信号而非电压信号，需在传感器输出端增加一个合适的电阻，将电流信号转换为模数转换所需电压信号。该电压信号进入微处理器后经过计算可以得到被测液体的浑浊程度[4]。
3）电导率传感器。电导率传感器选择二电极式电导率电极，该电极是目前最为通用的电导电极。二电极式电导电极通过测量液体的电导率来判断溶液中有害离子的浓度，如重金属离子、硫酸盐离子等，从而评估被测液体的污染程度。不同电导率电极中两块铂片的面积和间距各不相同，电极的常数值也不一样，本文以K=1型为例。电导率测量中采用占空比为50%的正负对称方波激励电导率电极，电导率电极的输出电压信号经放大电路处理，送入MSP430F16微控制器中的A/D转换器进行转换，转换后的数据经过适当的运算即可得到电导率数值[5]。
2.2.4 微控制器选型
微控制器是末端节点的核心部分，主要实现的功能是接受来自传感器的监测数据，对数据进行处理和计算，并通过通信模块发送出去。分布式中水回用监测云平台末端节点微控制器选取美国德州仪器的MSP430F16×16位单片机。该芯片是一款高性能、超低功耗的16位微控制器，配备10 KB的RAM容量，48 KB的FLASH容量，正常工作电流2 mA，睡眠模式工作电流1 mA。另外，该芯片支持的通信接口十分丰富，如I2C、SPI、UASRT/UART等。综合处理能力、存储空间、能耗和外围接口考虑，该芯片可满足分布式中水回用监测云平台末端节点的工作需求[6]。
2.2.5 LoRa通信模块选型
LoRa 无线传输模块采用稳恒电子公司的WH-L101-L通信模块，该模块核心为SX1278芯片，其工作频率范围为398～525 MHz，理论最大传输距离3 500 m，输入电压为1.8～3.6 V，发射电流为130 mA，接收电流为18 mA，射频输出功率最高可达20 dB（100 MW），接收灵敏度最低为-138.5 dBm。该模块支持点对点通信协议，开放电源输入、I/O、串口、射频接口等接口，可通过串口与单片机进行数据传输[7]，LoRa通信模块电路设计如图4所示。
2.2.6 显示模块选型
显示模块选择LCD1602，它是由字符型液晶显示屏（LCD）、控制驱动主电路HD44780及其扩展驱动电路HD44100，以及少量电阻、电容元件和结构件等装配在PCB板上而组成。末端节点需要显示模块显示当前各传感器的测量值和通信情况，方便我们进行传感器校准和故障判断。
2.3 平台主节点设计
2.3.1 平台主节点总体架构
主节点为本系统的网关节点，主要功能是局域网数据汇总及数据远程上传。主节点通过LoRa无线传输模块汇总本局域网各末端节点的传感器数据，然后单片机将数据通过串口转发给NB-IoT无线通信模块进行远程上传。主节点硬件组成包括LoRa无线通信模块、NB-IoT无线通信模块、微控制器和供电单元四部分组成，其硬件系统框图如图5所示。
2.3.2 供电单元、微控制器设计
主节点相比末端节点来说增加了NB-IoT无线通信模块，该模块工作电压与微控制器和LoRa无线传输模块一致。所以供电单元设计与末端节点一样，无须重新设计。另外，MSP430F16×16位单片机亦可满足分布式中水回用监测云平台主节点的工作需求，无须重新选择。
2.3.3 LoRa无线通信模块选型
主节点LoRa无线通信模块的主要功能是和末端节点的LoRa通信模块选型建立点对多点的星形连接接收从末端节点采集来的水质数据，并上传给微处理器。所以在选型方面需与末端节点一致，选择WH-L101-L通信模块。
2.3.4 NB-IoT无线通信模块选型
主节点NB-IoT无线通信模块选择中国移动的NB-IoT通信模组M5311。该模块是一款高性能、低功耗NB-IoT无线通信模块，可满足分布式中水回用监测云平台主节点的工作需求[8]。
3 平台软件设计
分布式中水回用监测云平台软件主要包括末端节点微控制器软件设计、主节点微控制器软件设计和云服务器端软件设计。
3.1 末端节点微控制器软件设计
末端节点软件设计包括初始化程序，配置程序，采集周期设置，LoRa通信程序和传感器采集程序，末端节点程序设计流程图如图6所示。
末端节点上电后，进行微控制器和LoRa无线通信模块初始化，然后对微控制器的个接口进行配置。为了降低末端节点的功耗，需设置一个采集周期，微控制器会在一个采集周期内按顺序采集一遍传感器的数据，然后对采集到的数据进行处理，将LoRa无线通信模块设置为发送模式，最后通过LoRa无线通信模块发送给主节点。
3.2 主节点微控制器软件设计
主节点软件设计包括初始化程序，配置程序，LoRa通信程序和NB-IoT无线通信程序，主节点程序设计流程图如图7所示。
主节点与末端节点通过星型结构组网，主节点上电后，进行微控制器，LoRa无线通信模块和NB-IoT无线通信模块初始化，然后将LoRa无线通信模块设置为接收模式，接收末端节点发送的水质数据。在接收完成后，打包所有末端节点的水质信息，确认NB-IoT无线通信模块已上线，最后通过NB-IoT无线通信模块上传到云服务器。
3.3 云服务器端软件设计
由于NB-IoT无线通信模块选择了中国移动的M5311，所以我们需使用中国移动的云服务平台OneNET。首先我们需要在OneNET平台上添加主节点设备，然后需要设置接收数据的URL接口。在做好了数据推送后，我们可以在OneNET平台上直接编辑页面做到数据可视化，也可以通过调用OneNET云平台的API接口，使用HTTP协议进行数据传输，在客户端对水质数据做进一步的处理和分析[9]。
4 实验测试
4.1 实验方法
本文通过分布式中水回用监测云平台系统在企业中水回用水箱中布设了4个末端节点和1个主节点，采集企业中水回用水箱中的水质数据，来验证系统效果。对于分布式中水回用监测云平台来说我们主要关注两个方面，一是传感器采集到的数据是不是真实可靠，二是分布式的末端节点直接的通信以及主节点与云服务器之间的通信是否稳定可靠。
4.2 传感器数据测试
为了验证传感器采集到的数据的准确程度，我们对中水回用水箱的水质进行了数据对比。首先，我们将末端节点的采集周期设置为1小时，采样时间为8：00—20：00，一共会得到12组数据。同时，我们也会每隔1个小时在末端节点同样的位置采一些水样带到实验室进行水质监测，然后对比验证传感器采集到数据的准确性。数据采集后，数据中心的查询界面如图8所示。
监测时间段内各参数变化曲线如图9所示。
通过与实验室监测数据对比，本系统采集的pH酸碱度、浊度和电导率三项反应水质情况的数据与实验室所测数据基本吻合。其中pH酸碱度控制精度在±0.09，浊度控制精度在±0.2 NTU，电导率精度控制在±1 μs/cm。各参数最大平均误差为0.5%，可以判断末端节点采集的水质数据满足水质监测精度的要求，具体数据如表1所示。
4.3 数据通信测试
为验证末端节点之间的通信以及主节点与云服务器之间的通信情况，我们通过对每个末端节点丢包率的统计来反映通信的稳定性情况。实验时将采样时间定为10分钟，共发送1 000个数据包，再登录云平台查看获取到的数据对每个末端节点进行统计[10]，测试结果如表2所示。
根据表中数据可得，系统总丢包率低于0.5%，可以判定末端节点直接的通信以及主节点与云服务器之间的通信稳定可靠。
5 结 论
本文结合传感器技术、LoRa无线通信技术、NB-IoT无线通信技术和对云平台应用，设计了通过星型结构组网的末端节点与主节点。末端节点在中水回用水箱中采集水质数据，主节点收集末端节点的水质数据上传到云平台，再通过对云平台预留的开发接口转发到客户端进行数据存储与处理。为企业提供了一套定制化的监测解决方案，满足企业对生产用水和水质监测的需求，实现了实时监测中水回用水质，保障回用水质量稳定，降低水质波动对生产过程的影响。另外，还帮助企业对中水回用过程的优化管理，提高处理效率，降低企业运营成本。
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作者简介：张慧慧（1996—），女，汉族，山西大同人，讲师，硕士，研究方向：物联网应用技术。
