1. 引言
水质监测的目的主要是为测定掌握水质情况，包括水体的主要成分、含量及变化趋势等。一般可以从物理、化学、生物等几个方面开展水质监测，每个方面包含一系列可测指标参数。国家《“十四五”生态环境监测规划》指出加强长江、黄河等重点流域水质监测，完善自动为主、手工为辅的水质融合监测评价，完善断面–水体–污染源全链条监测溯源技术体系，构建大监测格局，逐步开展水环境预报预警工作 [1]。
光谱技术是根据物质组成成分吸收或辐射电磁波，从而引起电子从基态跃迁到激发态，产生前后不同光谱而建立起来的一类分析方法，可对物质进行定性和定量分析。光谱分析按电磁辐射传递方式可分为吸收光谱分析、散射光谱分析、发射光谱分析 [2] [3] [4] [5]。
本文结合传感器技术和水质监测内容的实际，提出一种基于树型拓扑的水质监测系统模型，并从软硬件方面进行了设计，实现了对水质的化学需氧量(COD)、浊度、温度、PH值等数据的实时采集和传送 [6]，对数据的异动情况进行预警处理 [7]。实验表明：光谱法水质监测系统运行稳定、数据可靠、成本低廉，能满足不同水质监测应用需求，具有市场应用和推广价值，可以为水质保护和防治提供监测手段和技术依据 [8] [9]。
2. 系统总体设计
基于光谱法和ZigBee技术水质监测系统结构框图如图1所示，主要有传感器模块、ZigBee模块、WIFI模块、云平台、终端5部分组成。
COD传感器将采集到的数据以有线的方式传送给ZigBee模块2 (终端模块)，ZigBee模块2 (终端模块)通过无线传感网络将数据传送给ZigBee模块1 (协调器模块)，ZigBee模块1 (协调器模块)利用WIFI技术将数据传送到云平台，工作人员通过终端查看水文监测数据。浊度传感器数据传送方式同COD相同。
Figure 1. Block diagram of system structure
图1. 系统结构框图
3. 系统硬件设计
系统硬件结构由紫外光谱传感器模块、ZigBee模块、ESP8266模块、云平台、终端和电源模块组成。
3.1. ZigBee模块
系统采用的ZigBee模块是由TI公司生产的CC2530，它是2.4-GHz IEEE 802.15.4与ZigBee应用的无线传感网络系统解决方案，支持最新的ZigBee 2007协议栈，能够以非常低廉的价格构建强大网络节点，装载了工业级8051控制器、领先RF收发器、集成了ADC、无线通信模块等功能特性，使网络性能更稳定、通信距离更远。由于具备多种运行模式(如休眠模式)，使得它完全可以在任何超低功耗要求的系统里工作，结合业界领先的商业级协议栈Z-Stack，非常适合水质监测系统硬件节点。
3.2. ESP8266模块
ESP8266是一款串口WiFi模块，集成完整的TCP/IP协议栈和MCU，可以与任何WiFi网络来连接，且非常容易安装到PCB板。工作电压范围3~3.6 V。
3.3. COD传感器
COD传感器测量原理是紫外光谱法，由电源、信号采集、滤波、温度传感器等模块组成。传感器内置信号采集及放大、漂零、自动温度补偿功能，输出方式为RS-485 (Modbus/RTU协议)，校准方式为两点校准(量程校准、斜率校准)，电源为12~24 VDC，测量范围：0~200 mg/L，精度：±5% F.S.，工作条件：0~45℃、<0.1 MPa。
3.4. 浊度传感器
浊度传感器测量原理是散射光法，工作电压、输出方式、校准方式同COD传感器相同。工作条件：0~50℃、<0.2 MPa。
4. 系统软件设计
系统软件设计主要包括无线传感网络软件设计和云平台应用设计两部分。无线传感网络软件是针对ZigBee模块的无线收发；云平台应用设计是针对设备接入、用户校验和预警服务。
4.1. 无线传感网络软件设计
无线传感网络数据收发包括终端节点(ZigBee模块2和ZigBee模块3)软件设计和协调器节点(ZigBee模块1)软件设计。
4.1.1. 协调器节点软件设计
ZigBee协调器在系统中的角色是起到数据中转的作用，如图2所示。首先是负责网络组建，网络参数设定，信息管理和维护，并在云平台和终端节点之间收发数据。设备上电、协调器初始化后，接着启动OSAL并运行操作系统，在完成信道扫描和网络参数配置后网络建立完成。监听无线关联请求，经历握手协议，确定和终端节点是否建立连接；连接建立后，当协调器接收到网络数据时，将从数据包中解析出目的地址，根据数据包目的地址选择相应数据转发。
Figure 2. Flowchart of the coordinator program
图2. 协调器程序流程图
4.1.2. 终端节点软件设计
ZigBee终端节点是具体执行数据采集传送的设备，是传感网络里的最末梢，不能传送其它节点的信息。终端程序流程图如图3所示。终端节点前期启动过程和协调器相似，查找到网络后终端直接将入网请求数据发给协调器。在连续请求和应答后，如果不成功，节点将重新申请，成功入网后节点将开始完成之后的数据采集和发送等任务。
4.2. 云平台应用设计
云平台应用模块设计，主要涉及到用户接入、用户校验、预警服务。
用户校验——基于用户设备的管理和接口IP的过滤，确保数据授权访问和数据的安全性。
预警服务——基于数据流简单逻辑判断并触发HTTP请求或邮件，提升用户操作。预警又包括基于数据流的全部设备和单设备预警。
Figure 3. Flowchart of the terminal program
图3. 终端程序流程图
5. 实验测试与数据分析
软件代码的开发完成，通过SmartRF04EB仿真器下载到ZigBee模块，然后配置各实验溶液，完成设备校准，硬件链接。
5.1. 实验测试
校准过程中可通过SSCOM串口调试器方式查看当前实验室数据采集情况，需要注意的是校准实验对环境(比如光照，温度)，各种化学试剂，实验器皿和工具等都有极苛刻的要求，为确保设备精确度，每个传感设备的校准都不是一次完成的。串口调试如图4所示。
5.2. 数据分析
配比10 mg/L、20 mg/L、30 mg/L、40 mg/L、50 mg/L、60 mg/L、70 mg/L、80 mg/L、90 mg/L、100 mg/L共10种标准浓度的COD水样溶液，读取平台数据，得到结果如表1所示。计算后发现误差率最大为3.3%，最好情况误差为0。
随机配比10种不同浓度的COD水样溶液，读取平台数据，结果如表2所示。计算后发现误差率最大为1.8%，最好情况误差同样为0。
通过两组实验20种浓度数据对比结果来看，误差率最大为3.3%，且80%以上的数据显示误差不高于2%，误差平均值为1.1%。
Table 1. COD experimental data of 10 standard concentrations
表1. 配比10种标准浓度的COD实验数据
Table 2. COD experimental data of 10 different concentrations with randomly mix
表2. 随机配比10种不同浓度的COD实验数据
Table 3. Turbidity experimental data
表3. 浊度实验数据
标准溶液测定结果如表3所示，误差率最大为3.4%，数值越大误差率越低。需要明确的是，平台只是负责显示传感网传输过来的数值，最终的误差率与传感设备采集数据的精密度是分不开的；尤其是像浊度测量值，由于我们选用的浊度传感设备是量程比较大的，从测量的数据不难发现测量浊度较高溶液比测量浊度较低溶液的测量精确率要高。
6. 结语
根据实验结果可知，基于光谱法和ZigBee技术水质监测系统运行稳定，数据可靠，成本低廉，实现了数据采集、传输、终端显示和预警等功能，能满足不同水质监测应用需求，有效提高监测效率，进一步提高了水质监测的智能化和信息化。
基金项目
本文得到江西省科技厅重点研发计划项目(20203BBGL73225、20192BBE50076)资助。