技术领域
[0001] 本
发明涉及水质监测和物联网技术领域，特别涉及一种基于云计算的水质监测物联网系统。
背景技术
[0002] 水质监测设备往往都是在复杂野外环境中，在实际使用中，一方面，由于各种因素影响可能会出现一些设备故障导致不工作的状况，设备管理工作人员不可能一直在设备旁边监测，这就为实际的工作带来了巨大麻烦。另一方面，同一水域需要分点布置水质监测设备，再加了我国水域多、分布广且情况复杂，因此对水质监测设备布设的数量非常大，这些大量的水质监测设备，每天各台设备都独自采集大量的水质数据，导致数据过于繁杂，难以管理和使用，无法在短时间内获取想要的有效信息，人工处理极为费时费
力。
发明内容
[0003] 为了解决上述技术问题，本发明提供了一种基于云计算的水质监测物联网系统，包括多套水质监控设备、云端
服务器和终端设备，其中：
[0004] 所述多套水质监控设备，分别设置在各水域的水质监测点，每个水质监控设备用于实时采集所在监测点的水质数据，并通过局域网向所述云端服务器发送第一预设信息，所述第一预设信息包括该水质监控设备所监测到的实时水质数据和该水质监控设备的设备运行状态信息；
[0005] 所述云端服务器，用于通过局域网接收所述水质监控设备发送来的所述预设信息，并对所述预设信息进行数据分析，获得数据分析结果；
[0006] 所述终端设备，用于连接互联网
访问所述云端服务器，通过所述云端服务器访问第二预设信息，所述第二预设信息包括所述第一预设信息中的任一项信息或者所述数据分析结果。
[0007] 可选的，所述系统还包括
数据库，所述数据库用于存储所述第一预设信息。
[0008] 可选的，所述云端服务器包含权限管理模
块，所述权限管理模块对接入的终端设备进行权限验证，确定所述接入的终端设备所具有的访问权限，根据所述访问权限控制所述终端设备对所述云端服务器的访问操作。
[0009] 进一步的，当所述访问权限包括对水质监控设备的列表编辑权限时，所述云端服务器根据所述终端设备输入的对水质监控设备列表的编辑命令，对所述编辑命令做出响应，所述编辑命令包括删除所述水质监控设备列表中的至少一个水质监控设备、或者在所述水质监控设备列表中添加水质监控设备；
[0010] 当所述访问权项包括对所述水质监控设备进行绑定操作时，所述云端服务器根据所述终端设备输入的操作命令对目标水质监控设备进行相应操作，所述操作命令包括将所述目标水质监控设备与所述终端设备绑定、或者将所述目标水质监控设备与所述终端设备解除绑定；
[0011] 当所述访问权限包括对所述水质监控设备的设备运行状态信息进行访问时，所述云端服务器对所述终端设备输入的访问命令进行响应。
[0012] 进一步的，当所述访问权限包括对水质监控设备的警示条件编辑权限时，所述云端服务器根据所述终端设备输入的对警示条件的编辑命令，对所述编辑命令做出响应，所述编辑命令包括添加、
修改和删除水质监控设备的警示条件；
[0013] 当水质监控设备的警示条件满足时触发警示，发出警示信息，并通过云端服务器即时把水质监控设备所处的监测点
位置信息及警示信息传递到终端设备。
[0014] 进一步的，所述云端服务器能够接受终端设备指令，调取数据库中存储的单一监测点的水质监控设备采集的历史数据进行纵向水质变化与趋势分析，或者调取数据库中存储的不同监测点的水质监控设备采集的同时段数据进行横向水质对比分析，并把分析结果反馈给发出指令的终端设备。
[0015] 更进一步的，所述云端服务器能够接受终端设备指令，通过互联网获取监测点的公用的气象数据、周边排放数据和水域治理数据，分析得出监测点水质主要影响因素排序，并把分析结果反馈给发出指令的终端设备。
[0016] 更进一步的，所述云端服务器对监测点水质主要影响因素排序的分析采用以下
算法：
[0017] 首先，所述云端服务器对数据进行预处理，得到所述监测点的气象数据、周边排放数据和水域治理数据的标度数据；
[0018]
[0019] 其中，
[0020] χ1为所述监测点的气象数据的标度数据；
[0021] 为数据库中所述监测点的第i个气象数据；
[0022] n为数据库中所述监测点的气象数据的总个数；
[0023]
[0024] 其中，
[0025] χ2为所述监测点的周边排放数据的标度数据；
[0026] 为数据库中所述监测点的第i个周边排放数据；
[0027] n为数据库中所述监测点的周边排放数据的总个数；
[0028]
[0029] 其中，
[0030] χ3为所述监测点的水域治理数据的标度数据；
[0031] 为数据库中所述监测点的第i个水域治理数据；
[0032] n为数据库中所述监测点的水域治理数据的总个数；
[0033] 然后，根据标度数据，分别计算所述气象数据、周边排放数据和水域治理数据对水质的影响系数；
[0034]
[0035] 其中，
[0036] w1为所述监测点的气象数据对水质的影响系数；
[0037] x1为所述监测点的气象数据；
[0038] ρ为分辨系数，且ρ∈[0,1]；
[0039]
[0040] 其中，
[0041] w2为所述监测点的周边排放数据对水质的影响系数；
[0042] x2为所述监测点的周边排放数据；
[0043]
[0044] 其中，
[0045] w3为所述监测点的水域治理数据对水质的影响系数；
[0046] x3为所述监测点的水域治理数据；
[0047] 最后，根据影响系数的数值大小对影响因素进行排序。
[0048] 更进一步的，所述云端服务器根据终端设备指令，把分析结果转化为图表形式反馈给发出指令的终端设备。
[0049] 可选的，所述终端设备包括
笔记本电脑、
平板电脑和智能手机。
[0050] 本发明的基于云计算的水质监测物联网系统形成一个水质监测平台，把所有水质监测设备连接入系统平台，可以实现远程对水质及设备运行进行有效的控制和监测，只需要在家里的电脑上查看设备状态，就可以轻松实现设备的管理工作，用户若使用移动式终端设备如手机等，可以实现随时随地进行数据查询和分析等操作，且系统可以图表方式在终端设备上展示信息，系统把大量的数据信息转化为图表展示，不同设备数据差异一目了然，还可以清楚地了解数据的变化，方便用户分析数据信息，提高了水质监测结果的真实性与可靠性，大大降低了人力与物力成本。
[0051] 本发明的其它特征和优点将在随后的
说明书中阐述，并且，部分地从说明书中变得显而易见，或者通过实施本发明而了解。本发明的目的和其他优点可通过在所写的说明书、
权利要求书、以及
附图中所特别指出的结构来实现和获得。
[0052] 下面通过附图和
实施例，对本发明的技术方案做进一步的详细描述。
附图说明
[0053] 附图用来提供对本发明的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与本发明的实施例一起用于解释本发明，并不构成对本发明的限制。在附图中：
[0054] 图1为本发明的基于云计算的水质监测物联网系统实施例示意图；
[0055] 图2为本发明的基于云计算的水质监测物联网系统架构示意图。
具体实施方式
[0056] 以下结合附图对本发明的优选实施例进行说明，应当理解，此处所描述的优选实施例仅用于说明和解释本发明，并不用于限定本发明。
[0057] 如图1所示的本发明可选实施例，提供了一种基于云计算的水质监测物联网系统，该系统包括：
[0058] 水质监控设备，水质监控设备A、水质监控设备B和水质监控设备C…分别设置在水域不同水质监测点，用于实时采集监测点的水质数据，水质数据包括悬浮物、
钙、
铁、锌等各种物质含量，把水质监控设备A、水质监控设备B和水质监控设备C…连接入局域网100，局域网100与云端服务器300进行网络连接并可以相互传输数据；
[0059] 云端服务器，云端服务器300接收局域网100传输的水质监控设备A、水质监控设备B和水质监控设备C…采集的实时水质数据和水质监控设备运行状态信息，并对数据进行数据分类与分析，提供分结论与报表；
[0060] 终端设备，终端设备a、终端设备b和终端设备c…连接互联网400访问云端服务器300，进行数据交互连接，能够通过查询云端服务器300调取水质监控设备数据。
[0061] 上述技术方案的工作原理为：建立局域网连接各水质监控设备，再利用云端服务器，和用户操作的终端设备进行数据连接，以便用户可以远程对各水域的水质监测点所设置的水质监控设备进行查看和
跟踪，了解设备运行状态及监测点水质情况，并对数据进行分析处理，以得到有效的可用数据信息。
[0062] 上述技术方案的有益效果为：可以实现远程对水质及设备运行进行有效的控制和监测，只需要在家里的电脑上查看设备状态，就可以轻松实现设备的管理工作，用户若使用移动式终端设备如手机等，可以实现随时随地进行数据查询和分析等操作，且系统可以图表方式在终端设备上展示信息，系统把大量的数据信息转化为图表展示，不同设备数据差异一目了然，还可以清楚地了解数据的变化，方便用户分析数据信息。
[0063] 在一个可选实施例中，如图1所示，系统还包括数据库，所述数据库200与云端服务器300连接，数据库200用于存储水质监控设备A、水质监控设备B和水质监控设备C…采集的实时水质数据和水质监控设备自身的运行状态信息。
[0064] 上述技术方案的工作原理为：以专
门的数据库对各水质监控设备所采集的水质数据进行存储，避免数据信息散乱，方便集中管理。
[0065] 上述技术方案的有益效果为：可以保存历史数据，以便在分析中进行追溯使用，增强的水质数据分析和使用的效果。
[0066] 在一个可选实施例中，所述云端服务器包含权限管理模块，所述权限管理模块对接入的终端设备进行权限验证，把终端设备分成不同的权限等级，经权限验证通过后才能实现数据交互，在终端设备上输出数据图表。
[0067] 上述技术方案的工作原理为：当用户从终端设备向云端服务器发出连接
请求时，云端服务器的权限管理模块要求用户进行验证，输入注册用户名称和相应的密码，若权限管理模块核对正确，则允许用户连接进行数据传输操作；若权限管理模块经核对用户名称或者密码不正确，则不允许该用户查看或者获取相关的水质数据。权限管理模块还可以设置权限等级，对不同的用户给予不同的操作权限。
[0068] 上述技术方案的有益效果为：权限管理模块增进了系统数据的安全性和
保密性，可以防止数据被修改、删除、泄露或者盗用。
[0069] 在一个可选实施例中，所述终端设备根据权限能够编辑云端服务器连接的水质监控设备列表，实现把水质监控设备添加入列表或者从列表中删除，还能够进行水质监控设备的绑定、解绑或者查看运行状态的操作。
[0070] 上述技术方案的工作原理为：通过相应权限验证的用户，可以根据需要远程对接入系统的水质监控设备增加、注销或者查看在线设备运行情况等操作。
[0071] 上述技术方案的有益效果为：系统具备可扩展性，更适应实际使用中的设备管理数据的需求变化。
[0072] 在一个可选实施例中，所述终端设备根据权限能够通过云端服务器远程对水质监控设备的警示条件进行编辑，当水质监控设备触发警示时，能够通过云端服务器即时把设备警示信息及所处的监测点位置信息传递到终端设备。
[0073] 上述技术方案的工作原理为：通过相应权限验证的用户，可以根据需要远程对单个水质监控设备的警示条件进行增加或者修改，以更切合
数据采集和对设备本身的保护的需要。
[0074] 上述技术方案的有益效果为：可以提供远程预警设置，增加工作效率，增强采集数据的可靠性。
[0075] 在一个可选实施例中，所述云端服务器能够接受终端设备指令，调取数据库中存储的单一监测点的水质监控设备采集的历史数据进行纵向水质变化与趋势分析，或者调取数据库中存储的不同监测点的水质监控设备采集的同时段数据进行横向水质对比分析，并把分析结果反馈给发出指令的终端设备。
[0076] 上述技术方案的工作原理为：通过云服务远程获取水质数据，对同一监测点的不同时间采集的数据或者不同监测点同一时间采集的数据进行比较，找出水质变化规律或者变化周期。
[0077] 上述技术方案的有益效果为：提供连续的数据记录，提供可靠实用的数据分析服务，增强水质数据的利用率和可信度。
[0078] 在一个可选实施例中，所述云端服务器能够接受终端设备指令，通过互联网获取监测点的公用的气象数据、周边排放数据和水域治理数据，分析得出监测点水质主要影响因素排序，并把分析结果反馈给发出指令的终端设备。气象数据包括但不限于降水量数据，可以通过访问气象部门
网站公布的数据得到；周边排放数据包括但不限于污水排放单位个数及其相应的污水
排放量，可以通过访问环保主管部门网站公布的统计数据得到；水域治理数据包括漂浮物打捞数量、泥沙清理数量和水源地植被面积等，可以通过访问水利主管部门网站公布的数据得到。
[0079] 上述技术方案的工作原理为：通过云服务远程获取水质数据，还可以获取数据采集时的可能影响水质的各种因素信息，结合进行综合分析，以对各水质监测点的水质影响进行研究，为水质控制提供更多的数据支持。
[0080] 上述技术方案的有益效果为：增强了对水质数据利用与研究的有效性。
[0081] 在一个可选实施例中，所述云端服务器对监测点水质主要影响因素排序的分析采用以下算法：
[0082] 首先，所述云端服务器对数据进行预处理，得到所述监测点的气象数据、周边排放数据和水域治理数据的标度数据；
[0083]
[0084] 其中，
[0085] χ1为所述监测点的气象数据的标度数据；
[0086] 为数据库中所述监测点的第i个气象数据；
[0087] n为数据库中所述监测点的气象数据的总个数；
[0088]
[0089] 其中，
[0090] χ2为所述监测点的周边排放数据的标度数据；
[0091] 为数据库中所述监测点的第i个周边排放数据；
[0092] n为数据库中所述监测点的周边排放数据的总个数；
[0093]
[0094] 其中，
[0095] χ3为所述监测点的水域治理数据的标度数据；
[0096] 为数据库中所述监测点的第i个水域治理数据；
[0097] n为数据库中所述监测点的水域治理数据的总个数；
[0098] 然后，根据标度数据，分别计算所述气象数据、周边排放数据和水域治理数据对水质的影响系数；
[0099]
[0100] 其中，
[0101] w1为所述监测点的气象数据对水质的影响系数；
[0102] x1为所述监测点的气象数据；
[0103] ρ为分辨系数，且ρ∈[0,1]；
[0104]
[0105] 其中，
[0106] w2为所述监测点的周边排放数据对水质的影响系数；
[0107] x2为所述监测点的周边排放数据；
[0108]
[0109] 其中，
[0110] w3为所述监测点的水域治理数据对水质的影响系数；
[0111] x3为所述监测点的水域治理数据；
[0112] 最后，根据影响系数的数值大小对影响因素进行排序。
[0113] 上述技术方案的工作原理为：通过设计反映各因素对水质影响大小的影响系数的算法，就各因素对水质影响大小进行量化分析，得出直观可比较的数值衡量指标。
[0114] 上述技术方案的有益效果为：能够方便地分析出监测点的各种因素对水质的影响程度大小，以用于参考制订有针对性的水治理方案。
[0115] 在一个可选实施例中，所述终端设备可以选用移动式终端设备，例如笔记本电脑、平板电脑和智能手机等。
[0116] 上述技术方案的工作原理为：利用广域的无线网络，实现移动式终端设备与系统的连接。
[0117] 上述技术方案的有益效果为：增加灵活性，方便用户随时随地获取水质数据，提高工作效率。
[0118] 如图2所示的可选实施例，展现的是本发明的基于云计算的水质监测物联网系统架构，把系统分为底层支持、
框架、数据层、逻辑处理层和实现层，底层支持是指系统所需要的
软件和
硬件的基本条件，软件方面：
操作系统可以选用Windows或者Linux、；硬件方面至少需要两块型号为Intel Xeon E5-2620 V4的服务器(CPU)，物理内存至少是JVM堆栈内存(分配给iwater-view容器Tomcat的内存)的1.25倍。数据库可以采用Oracle、Sql Sever或者Mysql中的任意一种；云端服务器可以采用Tomcat或者其他的web
应用服务器；客户端(终端设备)的浏览器采用IE、FireFox或者Chrome等主流浏览器都可以。客户/用户在终端设备上进行操作，通过网络与水质监控设备的局域网实现数据交互，云端服务器根据用户指令进行水质数据的处理并反馈给用户。JVM堆栈内存是决定应用服务器性能的关键指标，一般服务器默认的内存配置都比较小，在较大型的应用项目中，这点内存是不够的，因此可以通过查看与修改Web服务器内存大小来提高性能。系统可并发服务，并发指多个客户端同时访问应用系统，连接数是同时允许访问该服务器的最大数目，控制连接数可以优化服务器的性能，保证服务器的工作效率。采用多线程方式运行，当多个客户端访问时可大大提升访问性能，也有使各客户端同步进行互不干扰。
[0119] 在实际使用中，还可以根据情况或者需求对本基于云计算的水质监测物联网系统进行优化，以下提供一些可先的优化方向：
[0120] 优化查询：用设计器拼出最终的SQL，将SQL语句传给数据库，数据库执行，将数据返回给设计器。所以可以通过控制数据量的大小和对数据的提前预处理来提高查询的性能，如采用SQL语句取具体的字段、SQL中直接分组代替报表中分组、SQL中直接排序代替报表中排序、使用视图、存储过程等方法。
[0121] 优化性能时间：完成查询取数后，后台会对数据库返回的数据进行扩展、分组、列表、汇总等运算，好的模板制作习惯往往可以优化报表的计算时间，如巧用空白单元格、慎用隐藏行列、慎用合并单元格、巧用父格等。
[0122] 参数注入：对于多数据集关联查看，当数据很大时查看的展现速度就会很慢，或通过写sql语句又很复杂。此时使用动态参数注入功能，既可加快查看的展现速度，又不用编写复杂的sql语句的方案。
[0123] 数据集缓存与共享：对于大经常使用或长久保存的数据如用户信息，可保存到缓存当中。当需要的时候即可随时调用，不用反复查询数据库得到想要的信息。
[0124] 其他性能优化：对于经常使用到的列可以添加数据库索引，多个关联表数据添加视图等。保证数据完整性的前提下适当减少主外键以便提高系统性能。
[0125] 显然，本领域的技术人员可以对本发明进行各种改动和变型而不脱离本发明的精神和范围。这样，倘若本发明的这些修改和变型属于本发明权利要求及其等同技术的范围之内，则本发明也意图包含这些改动和变型在内。
