配水网络传感器中的上下文感知框架

开发智能水传感器和分配网络，以识别受污染的水，从而实现更快的识别和危机管理。

研究人员

• 这位教授闻堰吴
• 艾萨Shahra
• 麦克尔·罗曼诺博士(UU)
• Stamatia Rizou博士(SLG)
• 博士Shadi Basurra

研究背景

水分配系统正越来越多地部署利用物联网(IoT)从数据中收集、分析和提取有用信息的新技术;进一步启用智能供水网络。物联网类技术在实现更有效的水资源管理方面具有巨大潜力。来自不同供应商的异构物联网传感器/设备/技术开始应用于swn中。物联网传感器的部署是影响无线传感器网络实时监测性能的关键问题，该模型旨在满足水质近实时监测的要求。

研究的目的是

本研究旨在利用传感器部署方法、分布式计算和通信技术等新兴技术发展实时监控。为无线网络部署物联网传感器(即节点)是为了找到最有效的传感器数量、类型和位置，以满足SWN的水力和水质要求(以及其他)，同时考虑节点的能耗和目标监测区域的覆盖等问题。

研究方法

这项研究将涉及传感器的部署，特别是在水质和污染检测领域。使用进化算法(EA)将研究水质监测和传感器部署标准。这种方法旨在使用少量传感器检测污染，覆盖整个水网。

预测结果

这个项目预期的潜在成果可以总结如下:

• 主要成果是设计一个物联网网络，该网络利用上下文感知的异构传感器进行水质监测，可以使供水公司和最终用户受益。
• 开发一种用于构建可靠传感器网络的无线传感器部署机制，该传感器网络提供高数据精度、良好覆盖率和网络稳定性。
• 允许在边缘附近进行决策，以便对水污染事件作出快速反应。它还将避免在与云的连接丢失时出现单点故障。

资金