适合大规模组网部署的水质传感器原理设计实现方法及分布式功能算法研究

The source of water pollution can be quickly located and diffusion of pollution can be predicted by applying Wireless Sensor Network (WSN) to lake or ocean for large scale multi-point monitoring. However, most of the water quality sensors are expensive and power hungry, making them not suitable for large scale deployment. Deployment with single or a few WSN nodes cannot provide the area distribution data of water quality parameters, which prohibit the development of pollution locating and predicting technology. In this project, we firstly focus on the requirements of WSN in cost and power, choose temperature and conductivity, which are two of the most basic and most important water quality parameters, to be the penetration point for sensor design. Basing on the achievement, we then collect area data of water quality parameters for modeling and developing the related computing technology. Finally we realize the functions of pollution source locating and pollution diffusion predicting. We also convert a part of the algorithm for distributed computing, so that the system can support functions that sensor node self calibration, and network self wake up, by sharing data between nearby sensor nodes. The achievements of this project will provide prototype system and key technology support for large scale deployment of WSN in water quality monitoring applications. Furthermore, the temperature and conductivity sensor developed in this project will build an essential foundation for integrating other ion/molecule sensors to this platform in the future.

无线传感器网络通过对于湖泊、海洋的多点区域监测，可以迅速探测出污染源，并对污染程度和扩散趋势作出预测。然而目前水参数传感器大都昂贵并且功耗较高，造成单个传感器节点成本过高，不适合大规模部署。而单点或者稀疏的节点布置方式无法提供水质参数的空间分布数据，阻碍了相关的污染定位预测方法的研究与实现。本项目将针对传感器网络在功耗和成本方面的要求，以水参数中最基础也最重要的温度以及电导率为切入点，进行相关传感器的设计研究。以此为载体，采集区域水参数数据并建模，进行相关的功能计算技术研究.最终实现对污染源的快速定位以及扩散情况的预测。同时将部分计算分布式化，通过小区域内节点间数据比对，实现传感器的自校准以及网络的自唤醒等功能。该项目的研究成果不但可为无线传感器网络在水环境监测方面的大规模部署提供系统原型以及关键技术支持，其所研制的温度和电导率传感器也为将来集成各类离子分子类传感器打下重要基础。

无线传感器网络通过对于湖泊、海洋的多点区域监测，可以迅速探测出污染源，并对污染程度和扩散趋势作出预测。然而目前水参数传感器大都昂贵并且功耗较高，造成单个传感器节点成本过高，不适合大规模部署。而单点或者稀疏的节点布置方式无法提供水质参数的空间分布数据，阻碍了相关的污染定位预测方法的研究与实现。本项目针对传感器网络在功耗和成本方面的要求，以水参数中最基础也最重要的温度以及电导率为切入点，采用新型开放式四电极电导率测量原理、结合陶瓷烧结与镀铂工艺，设计实现了高稳定性、低成本的电导率敏感元件，并配合研制的三参数正弦波拟合测量电路，实现了对电导率和温度参数的高精度测量。在组网方面，本项目研究了具有自适应动态接入、参数可配置功能的组网协议，支持无线数据的可靠传输。在研究实现高精度、低成本、网络化的电导率与温度传感器的基础上，本项目进一步研究了各类区域数据功能分析功能，通过单点源扩散方程的逼近求解，实现了单污染源情况下的面数据计算与预测功能，并通过对扩散方程的分区域多项式逼近，实现了多污染源的复杂情况下的面数据计算与传感器自校准功能。项目累计发表文章4篇、发明专利7项，培养毕业博士1名、硕士3名。本项目的研究成果不但可为无线传感器网络在水环境监测方面的大规模部署提供系统原型以及关键技术支持，其所研制的温度和电导率传感器也为将来集成各类离子分子类传感器打下重要基础。..