供水基础设施管理的物联网平台

更一般地说，IoT 是最广泛的术语，看起来像是连接到互联网的设备或传感器网络。 这项技术发现应用于人类生活的各个方面。 它作为  数字化转型的技术因素  发挥着主要作用。

在物联网之旅中，数据收集和管理是一项具有挑战性的任务。 它对业务领域进行以下更改：

• 它肯定会增加  数据的财富，从而为数据   驱动型企业带  来附加价值。
• 这为在  资产、实时采集和监控数据和人工智能 (AI) 等方面创造新服务的机  会奠定了道路。

IoT 帮助多家企业获取客户和运营数据。 这些数据进一步用于分析、维护和提高操作效率的舒适度。

远程测量或智能测量是物联网 (IoT) 领域的主要领域之一。 智能测光具有基于环境和地点的不同应用范围。 相信  先进的计量基础架构 (AMI)  可以降低成本和需求，从而为客户提供更好的通信服务。 它发现它在公共建筑, 城市重建, 停车场, 地面交通, 液压工程, 能源消耗等方面的应用, 大规模的智能计量的扩展导致物联网平台的集成, 能够增强通过传感器。 IoT 的这种集成可提高运营、质量并确保服务连续性 。 当涉及到配电网络中的智能计量时，AMI 不仅在配电方面发挥着至关重要的作用，而且对于监控 、监控和控制配电和  消费水平也是至关重要的。 影响 AMI 的一个关键因素是仪表与实用程序服务器之间的通信。 应用集中式物联网平台的优势和使用案例包括：

1. 物联网在非凡维护中扮演着  预测角色 。
2. 它会注册  基于日历的策略 ，以保持设备和传感器的形状。
3. 用于分析和采用 AI 工具的高效数据采集  方式。
4. 配电网 络中的容量控制 。
5. 集中式监控和严重事件检测 。

地理位置分散的传感器和设备应该需要一个  通信基础设施  作为核心要求。 除了不同的应用和优势之外，IoT 平台本身的设计方式应该使其能够在未来的评估中集成扩展的架构或用例以进行数据采集。

• 分析来自  配水线  的传感器和设备的数据 ，通过声学设备、温度和压力在配水网络中发现任何浪费/泄漏。
• 处理来自住宅系统领域的传感器的各种数据 ，例如电梯、监控系统、停车场、环境控制等。
• 工作场所、家庭、公众聚会等各种场所的出 入控  制
• 使用传感器数据进行  饮用水管理的水  质监测。

使用由物联网驱动的智能技术进行供水管理，不仅仅限于单一应用。 这些措施可以适用于上文提到的各个部门。 在整合此类技术时，数据收集和数据分析应用于水/废水管理、运输、能源、建筑、安全、通信和环境管理等部门。

智能计量中的物联网平台架构：

为了实现对  配水系统的敏捷监控和管理 ，需要采用各种  工业协议  的多层系统集成到中央系统中。 该系统可以简化为四层物联网参考模型。 现场安装的分布式设备或传感器构成参考模型的基础物理层。 获取的数据通过安全通信协议（TCP/IP、网关设备等）传输到远程服务器。 远程服务器将数据提供给管理层，以便进一步处理和分析应用程序需求。

中央单位：

从物理层传输的数据在执行分析和控制操作的中央单元 (CU) 接收。 CU 代表了  IoT 管理层 ，其中可以实现优化、数据管理等功能。

网关接收的在线数据通过应用层算法进行处理，该算法可识别隐藏的模式并根据其应用程序分析数据。 该算法将历史信息和实时信息相关联，以预测事件。

通过在线监控可用参数， 预测和优化算法  在新发生或预期事件的情况下执行必要的操作。 虽然数据存储在中央存储单元，以防止可能的数据丢失。

物联网平台和智能计量的基本技术要求和应用包括：

• 物理层的集中式数据采集模块
• 数据收集、处理和分析
• 现场设备和传感器管理
• 数据管理
• 网络分析
• 高度安全的通信
• 开源平台
• 未来应用程序的集成和可扩展性
• 工业通信协议
• 访问管理模块 (IAM)
• AI 功能
• 实时账单数据

该系统的设计方式能够适应需要管理的新卷的增加。 它应该能够扩大其在现场传感器和系统有效载荷中的计数。 当涉及到技术堆栈时，它应该能够管理持续更新、集中版本控制和更新的操作安全性。

图像处理和人工智能的作用：

供水设备有一些缺失的数据，监测和控制系统没有捕获这些数据。 对于一个良好的维护和更好的服务，这些数据也发挥了主要作用。 从现场捕获所有数据也是罕见或不可能的，而不丢失。

为了建  立一个收集所有需要的类似数据的自治系统 ，基于图像的解决方案起着关键作用。 对于一种情况下，考虑水管有几个模拟数字米，与  图像数据  的仪表可以被  处理和转换  成  数字读数 。

考虑一种热成像系统，该系统在温度、泄漏和损失预测中起着主要作用。 这些类型的图像数据高度切断了从数百个数据点到单个图像的数据传输速率。

通信协议：

当谈到智能计量系统用于水管理的双向通信是一个重要的功能。 现场传感器和中央管理系统之间以及消费者与供应商之间有不同的通信协议。 在数据速率、频率、覆盖范围、稳定性和成本方面，对不同的通信协议进行了定义和比较。

4 克/5 克：

随着物联网的无缝增长，需要一种能够  在非常高的带宽下支持大量数据传输  的技术，同  时降低复杂物联网架构的延迟 。 爱立  信瑞典电信公司（资本 USD25 十亿）、 诺基亚  芬兰电信和数据网络公司（资本 USD18 十亿）和  高通美  国公司（USD81 十亿）是在 4G 和 5G 发展中定位自己的主要公司。

4G（长期演进-LTE）5G 以前的技术是挑战性的技术，这是智能设备连接数量增加的一个原因。4G 采用  正交多路接入 ，使得它难以支持未来的 IoT 应用。5G 诞生了继承这一传统的，为最新的 IoT 应用提供所需的组合框架。

这些无线通信技术具有全球覆盖范围、可扩展性、多样性、设备成本低、部署成本低、电池续航时间长等关键优势，为物联网带来了意义。

无线网络：

它是一种连接现场传感器和管理实时数据传输的设备的无线技术。 它在物理层中找到了应用，在集中  管理体系结构中，传感器和物联网设备的  网络网状。 该标准部署在  监控和控制过程  中，需要传感器之间的实时数据通信。

标记浏览器：

Sigfox 是  低功耗广域网 (LPWAN)  技术之一，用于构建连接设备的无线网络。 它适用于  有限的电源 （每次传输以 mA 或数十 mA 为单位）和使用物联网网络的  远程数据传输模式 （数十公里）等项目。 在  欧盟地区，它的工作频率范围为 868 至 869 兆赫，美国地区   的频率范围为 902 至 928 兆赫 。 Sigfox 是一种非常适合用于基于物联网的水基础设施管理的技术，因为它在高密度传感器网络中的性能比其他因冲突而受到干扰的通信协议更高。

边缘计算：

边缘计算  处理从现场传感器或设备收集的数据   部分/完全  实现高效响应的服务。 边缘计算是最近的一种模式，可显著降低服务延迟并提高数据传输中的服务质量 (QoS)。 它处理不同边缘设备（IoT 网关）顶部的数据处理任务。 它通过限制云通信来实现硬件和网络带宽的利用。 这大大减少了通过蜂窝网络  传输数据的数量和规模 ，从而提供更好的服务质量和体验质量。

来自字段的数据在到达  云平台  上运行的应用程序之前在边缘  进行预  处理。 这些关于消耗、检测到的事件、泄漏等的数据通过基于网络的平台提供给监测系统的最终用户。

结论：

商用机械水表发现于 19 世纪 50 年代，水表技术在精度、准确性和可靠性方面有了显著改进。 随着 IT 领域的突破， AMI 在水管理方面成为收集传感器产生的数据的具有成本效益的方式 。

随着 AMI 的发明，客户与服务提供商之间的沟通变得更好。 此类技术的市场正在扩大，传感和网络通信技术正在改进。 城市和农业部门是水资源管理初步案例的主要领域。 随着  改进的基础设施设计和更高效的系统运行，这些行  业将获得优质的服务。 对于先进的  自主  水计量系统 ，数据发挥着至关重要的作用 。 有了高效的水计量系统，有可能提高能源效率。 需要收集数据以实现能源效益，分析性能要求以满足特定安装需求等。

这种数字化解决方案能够在竞争激烈的市场中处理和调节协议和标准。 灵活的设计使该应用能够轻松适应其他商品的智能计量。