基于NB-IoT的海岛海水淡化远程监控系统

2021-09-28俞永江尹立辉王可宁王金燕

测控技术 2021年9期

冯涛，俞永江，尹立辉，王可宁，王金燕

(自然资源部天津海水淡化与综合利用研究所，天津 300192)

目前，我国水资源严重匮乏，人均水资源占有量仅为全世界人均的25%。此外，受水资源时空分布不均匀的限制以及海岛地形地貌的影响，全国占地面积超过500 m3的6500多个岛屿中，有70%以上存在可用水资源短缺的问题。而海水淡化作为解决海岛水质型缺水的有效途径目前已被广泛应用。由于海岛地处偏远，缺乏专业操作人员对设备进行日常监控和定期维护[1-3]。传统维护方式往往是设备故障出现后，再安排专业人员登岛检修，这对于偏僻的海岛而言，不仅会在往返途中浪费大量时间，也会极大地增加人力和运维成本。因此，如何保证在无人值守的情况下岛用海水淡化装置能长期稳定运行就显得尤为重要[4-6]。

通过借鉴国内外行业的发展经验来看，目前诸如澳大利亚珀斯、西班牙阿利坎特等国外大型海水淡化厂都通过设立海水淡化远程监测系统来加强对海水淡化生产过程的监管和干预[7-8]。国内在线监测技术广泛应用于国内外如水利、环保、电力和海洋等多个领域，已建立了多个在线监测系统，但主要集中在地表水水质在线监测、在线污染源监测、海洋环境在线监测等领域，针对海水淡化尤其是边远海岛海淡设备的运行监测及评估方面的研究则较为滞后，尚未得到广泛应用。因此，开发符合我国岛屿应用环境的海水淡化远程在线监控系统，对降低海水淡化运维成本、提高海水淡化集中化监管能力和推动海水淡化产业良性可持续发展都具有十分重要的意义[9-11]。

根据测控距离、数据传输量以及应用场合等几方面的考虑，可选用不同的通信及组网方式，目前常用的数据通信方式按照特点以及应用场合划分为表1所示的几种。

表1 主流通信方式的优缺点对比及应用场合

通过对各种通信方式进行比较，并针对海岛海水淡化项目普遍存在的特点，结合窄带物联网(即NB-IoT)自身优势，本文设计开发了一套基于NB-IoT的海岛海水淡化远程监控系统，与传统基于微波或光纤等模式的海水淡化远程监控系统相比，其具备设备功耗低、信号覆盖广、建设成本低和信号存储容量大的特点。

系统围绕硬件设计和软件开发两方面进行研究，硬件设计主要包括远程数据通信模块的选型设计以及配套外围电路设计；软件开发方面主要从数据通信软件、数据库软件以及上位监控软件三部分进行阐述和开发。目前，该系统已完成研发并依托位于福建漳州古雷港的示范工程中试实验装置进行试验，实现了海水淡化工程给/排水侧参数、生产运行关键参数和能耗等系统参数的实时采集和监控[12-15]。

1 远程监控系统总体设计方案

本文设计的基于NB-IOT模式的海岛海水淡化远程监控系统主要由现场设备层、现场监控层和远程监控层3层架构组成，整体的系统拓扑图如图1所示。

图1 海水淡化远程监控系统网络拓扑图

现场设备层主要由海水淡化本体装置与信号采集传感两部分组成，其中海水淡化装置按照工艺模块可划分为取水、预处理、超滤、反渗透等单元；而在线传感器的主要功能是将采集到的过程参数信号，如流量、温度、压力、pH、电导等参数，转化为标准电流(4～20 mA)或电压(1～5 V)信号传输至PLC系统中进行存储和处理。

现场监控层则由PLC、上位监控单元和远程数据通信单元3部分组成。一方面，PLC接收来自现场传感器采集的压力(膜组进水、膜组段间、膜组浓水、浓水排放等)、温度(进水、化学清洗等)、流量(进水、浓水、产水等)、电导(膜组进水、产水等)、pH(膜组产水)等数据信号，并通过PLC程序段内部处理直接来自传感器的信号，通过计算得到反渗透系统回收率、脱盐率及吨水电耗等系统性能指标，最后通过以太网的传输方式将数据传送至现场上位机终端予以显示。其中系统回收率低于设计值10%或系统跨膜压差较初始上升15%，则表明系统膜组件存在严重污堵，需要停机进行膜组更换或化学清洗。另一方面，PLC单元的主控制器CPU将现场采集的数据转换为RS232/RS485格式存储至数据传输终端DTU中。而后DTU通过NB-IoT将数据发送至云端并在远程监控端通过信号接收器接收云端传输而来的数据。

远程监控层主要包括数据接入路由器、数据服务器、服务器通信路由、防火墙、网关、数据中心和视频监控中心。首先通过路由器将NB-IoT网络引入，经路由器传输至监测中心服务器机组，而后数据监控中心的监控终端主机通过专门开发的数据通信软件将存储在服务器中的监测数据在监控终端予以显示和分析。

2 远程监控系统硬件设计

2.1 PLC系统的硬件设计

现场层级的PLC系统均采用西门子系列产品。设计遵循“集中管理、分散控制”的原则，负责采集工艺过程数据、设备运行状态、自动调节生产数据、控制工艺设备运行，实现对整个工艺流程的集中管理和自动控制。根据工程规模以及监控点数对PLC型号进行选型，点位在100点以下的项目选用Smart200系列CPU；100点以上系统选用300，1200，1500等系列CPU。

本文依托的中试实验装置属中小型，监控点数88 点，其中模拟量输入(AI)26点，模拟量输出(AO)4点，开关量输入(DI)45点，开关量输出(DO)13点。综合考虑经济性、适用性、可靠性及可扩展性，本系统采用了西门子S7-200Smart型号产品，该系列产品适用于中小型系统，具有较强的扩容性，此外还集成了独立的以太网口，同时可满足与远程通信模块(DTU)的TCP/IP通信协议，组态通信更加方便灵活。

2.2 远程数据通信模块的设计

数据通信模块(DTU)是整个海水淡化远程监控系统的主要组成部分，针对海岛海水淡化试点分布广泛、部分试点地处偏远、能源供给不稳定和高盐高湿等环境特点，本系统的远程数据传输模块开发以NB-IoT技术为核心，采用BC95系列产品做为系统射频模组，其主要性能参数如表2所示。

表2 NB-IoT BC95系列产品性能参数表

采用这种方式的主要优势有以下几点。

① 覆盖范围广：同频段下，NB-IoT比现有网络增益约20 dB，相当于提升百倍左右的网络覆盖能力，可实现对边远海岛地区的信号覆盖。

② 低功耗：终端的远程通信模块待机时间长达10年。

③ 兼容性强：模块内部支持TCP、UDP、IPv4和CoAP等多种网络服务协议。

2.3 DTU硬件电路设计

2.3.1 供电电路设计

供电电路设计是否合理对DTU模块能否稳定运行至关重要。本设计中要求VBAT输入电压在3.1～4.2 V范围内，典型值为3.6 V。此外，设计过程中还考虑到VBAT 的印制电路板(PCB)布线应尽量短且宽，以降低 VBAT 运行过程中产生的等效阻抗，确保在最大输出功率下供电侧不会产生过大的电压降。除此之外，设计同时考虑通过UPS电池作为备用电源进行供电，保证远程传输模块持续稳定运行。供电电路设计如图2所示。

图2 DTU模块供电电路图

2.3.2 通信串口电路设计

这部分的电路设计，主要是为了实现对PLC系统的中央处理器(CPU)数据进行采集。针对不同海岛试点CPU选型的不同，设计的串口通信电路分别兼容RS232和RS485两种串口数据上传。系统支持的通信波特率分别为9600和19200。图3以RS232串口电路设计为例进行说明。

图3 DTU模块RS232串口通信电路图

3 远程监控系统软件开发

3.1 软件需求分析

通过前面的硬件选型、设计和组网完成了对海岛海水淡化装置的数据采集并将其传输至远程监控层的服务器。因此，接下来的工作需要在监控终端建立SQL数据库，并利用自主开发的数据通信软件将服务器中存储的数据转发到数据中心终端的数据库，并通过B/S架构的网页浏览方式实现数据在终端的显示、分析和存储。

软件开发主要由现场PLC软件、数据通信软件、SQL数据库软件和网站终端监控软件4部分组成。整套海水淡化远程监控系统的软件功能框图如图4所示。

图4 远程监控系统软件功能框图

3.2 PLC软件设计

本文依托的中试实验装置控制系统程序设计采用与西门子S7-200Smart配套的STEP 7-MicroWIN SMART编程语言进行开发。设计采用模块化的思路，这种设计思路的优势在于程序具有较强的可读性和扩容性。具体包括：初始化模块、模拟量转化模块、预处理模块、反渗透模块、清洗及加药系统模块等，其中反渗透模块是整个程序设计的关键。

反渗透控制模块实现的主要连锁保护有：

① 原水箱设置低液位保护和中液位启动，当液位低于低液位，系统停机并报警，当液位恢复至中液位以上后，系统恢复运行。

② 高压泵进出口分别设置高低压保护，当膜组进水压力过高则表明膜组件污堵严重，反之当供水压力过低，则表明前端的保安过滤器污堵严重，这两种情况下系统均停机并报警。

③ 产水电导大于设定值，合格阀关闭，不合格阀打开，对产水进行排放。

④ 反渗透进水ORP过高时，系统启动还原剂加药泵防止反渗透膜元件被氧化导致膜组件报废。

3.3 数据通信软件

数据通信软件的开发主要是为实现服务器与监控终端数据库之间的通信，具体功能包括：

① 设计时钟电路，保障数据传输的实时性；

② 定时上发数据包，保障及时获取数据；

③ 计算安全校验码，保障数据安全可靠。

指令接收函数部分代码如下：

uint1_t UartDma_Read(uint8_t*buf,uint16_t len)

{

uint1_t cnt;

for(cnt=0；cnt

{

if(！DMA_NEW_RX(dmaCfg.rxHead))

break;

*buf++=DMA_GET_RX(dmaCfg.rxHead)

dmaCfg.rxHead=0;

}

return cnt；

}

3.4 数据库软件开发

在对数据进行成功接收之后，接下来最重要的任务就是利用开发的数据库软件将所接收的数据进行处理。目前主流的数据库开发平台有SQL Server和Access两种。针对海岛试点分布广、系统数据量大、系统操作频繁等特点对两种开发平台进行比选，最终选择 SQL Server 2008 作为本系统的数据库开发平台。

针对海水淡化工艺测量参数的特点，整个数据库由流量数据表(FlowData)、压力数据表(PressureData)、液位数据表(LevelData)、水质参数数据表(WaterQualityData)、报警数据表(AlarmData)和系统用户管理表(SystemUserData)6个数据表单组成。