В настоящее время краевые вычислительные устройства стали важным инструментом для защиты окружающей среды и управления водными ресурсами. Традиционные системы мониторинга качества воды обычно полагаются на облачные вычисления для хранения и анализа данных. Однако они сталкиваются с проблемами задержки и потери данных при работе в удаленных районах или нестабильной сетевой среде.
Для решения проблем недостаточного реального времени и точности, а также высокого энергопотребления были разработаны методы прогнозирования качества воды и раннего оповещения на основе граничные вычисления появились. Она объединяет технологии IoT и краевых вычислений для разработки модели онлайн-мониторинга и предупреждения о загрязнении воды. Система повышает точность обнаружения на основе предварительной обработки собранных исходных данных. Кроме того, потоки данных и вычислительные ресурсы могут быть сэкономлены за счет внедрения технологии граничных вычислений для предварительного анализа и обработки данных, собранных со станций мониторинга.
1.Что вызывает загрязнение воды?
Вода - важнейший ресурс для человека. Однако с увеличением сброса сточных вод, промышленных выбросов, сельскохозяйственных поливов и городских стоков загрязненная вода угрожает безопасности питьевой воды. К основным загрязнителям воды относятся вирусы, бактерии, удобрения, паразиты, фармацевтические препараты, пестициды, нитраты, фекальные отходы, фосфаты, радиоактивные вещества и пластик. Эти вещества не меняют цвет воды, но их трудно устранить. Поэтому безопасность водных ресурсов - вопрос первостепенной важности.
2. Архитектура системы мониторинга качества воды на основе граничных вычислений
Слой сбора данных: используя датчики сбор физических, химических и биологических показателей в водоеме. Такие как pH, растворенный кислород, мутность, температура и т. д. Датчики передают эти данные на пограничные вычислительные устройства.
Пограничный вычислительный уровень: краевое устройство выполняет обработку данных и предварительный анализ вблизи точки сбора данных, включая очистку данных, обнаружение выбросов и предупреждение в режиме реального времени. Такая локализованная обработка позволяет быстро выявлять аномалии качества воды и при необходимости подавать сигналы тревоги.
Слой облачного анализа: Данные, предварительно обработанные на граничных вычислениях, передаются в облако для более сложного анализа и сравнения исторических данных. Например, анализ источников загрязнения и прогнозирование тенденций качества воды. Эта модель обеспечивает эффективную и интеллектуальную обработку данных.
3. Преимущества использования граничных вычислений для тестирования качества воды
Традиционные модели имеют множество ограничений при работе со сложными данными и нелинейными проблемами. В последние годы наблюдается постепенное расширение исследований в области мониторинга качества воды с использованием передовых технологий, таких как беспроводные сенсорные сети и Интернет вещей (IoT). Хотя эти системы повысили эффективность мониторинга, они по-прежнему сталкиваются с новыми проблемами при передаче и обработке данных.
Система мониторинга качества воды полностью использует вычислительную мощность пограничного уровня для обработки данных обнаружения качества воды, собранных в слое восприятия. Сайт обработка данных на граничных вычислениях своевременно и быстро разделять различные водные ресурсы, чтобы прояснить взаимосвязь между водными ресурсами и экологической средой.
Пограничные вычисления могут эффективно решить проблемы высокой задержки, нестабильной сети и низкой пропускной способности облачных вычислений.. Он был применен к интеллектуальный транспорт, умный город, энергосистема обнаружение и сохранение воды поля, и т.д.
Подведите итоги
По мере широкого распространения устройств для вычислений на границах системы мониторинга качества воды и предупреждения о нем переживают значительные прорывы. Традиционные модели облачных вычислений, сталкивающиеся с задержками и потерями данных в удаленных районах, эффективно решаются с помощью пограничных вычислений. Такой подход не только повышает точность мониторинга в реальном времени, но и снижает энергопотребление за счет методов предварительной обработки данных. Благодаря интеграции IoT этот инновационный метод позволяет системам мониторинга качества воды быстро выявлять аномалии и выдавать своевременные предупреждения, обеспечивая безопасность питьевой воды. Кроме того, многоуровневая архитектура системы оптимизирует поток данных и повышает эффективность использования ресурсов. В будущем, по мере развития этой технологии, пограничные вычисления будут играть все более важную роль в управлении водными ресурсами, создавая прочную основу для устойчивого развития.
