لماذا يتم استخدام إنترنت الأشياء في مراقبة جودة المياه في الوقت الفعلي؟

يمكن لمراقبة جودة المياه في الوقت الفعلي باستخدام إنترنت الأشياء (IoT) أن توفر على الشركات ملايين الدولارات من عمليات سحب المنتجات، والأضرار التي تلحق بسمعتها، والغرامات. في الولايات المتحدة، قد تصل غرامات انتهاك قانون المياه النظيفة إلى ما بين 25000 و50000 دولار أمريكي يوميًا. تُمكّن أجهزة إنترنت الأشياء موظفي مراقبة جودة المياه من جمع بيانات جودة المياه ومراقبتها في الوقت الفعلي، وبالتالي تجنب العواقب المالية السلبية.

ترتبط الصناعات المرتبطة بالأغذية والمشروبات والأدوية والصناعات الكيميائية ارتباطًا مباشرًا بالاستهلاك البشري والصحة، مما يجعلها القطاعات الأكثر أهمية من منظور مراقبة جودة المياه .

يُعدّ إدخال تقنية إنترنت الأشياء في مراقبة جودة المياه نقلة نوعية، إذ يُتيح إمكانياتٍ مثل نقل البيانات لاسلكيًا وتخزينها سحابيًا. تُسهم هذه الميزات في خفض تكاليف التشغيل للمواقع النائية التي يصعب فيها توفير كوادر عاملة على مدار الساعة. كما يُمكن لأصحاب الأعمال ومنظمات مراقبة البيئة عرض البيانات في الوقت الفعلي لضمان الامتثال للوائح. في هذه المقالة، سنتناول كيف يُعزز إدخال أجهزة الاستشعار القائمة على إنترنت الأشياء قدرات المراقبة، وكيفية تشغيلها، وفوائدها، وتحدياتها، والاتجاهات المستقبلية.

الغرض من استخدام إنترنت الأشياء في مراقبة جودة المياه

★ الحاجة إلى المراقبة المستمرة

في النهج التقليدي، تتطلب مراقبة التركيب الكيميائي للمياه أخذ عينات منها بشكل متقطع. قد تتراوح الفترة الفاصلة بين كل قراءة وأخرى من ساعة إلى عدة ساعات. ولن يُلاحظ أي تغيير في التركيب الكيميائي للمياه بين هذه الفترات حتى يتم الحصول على نتائج العينات. وتتجه الجهات التنظيمية حاليًا نحو المراقبة المستمرة للمياه، مما يُحسّن الرقابة التنظيمية.

يمكن لهذه المستشعرات، بالإضافة إلى المراقبة الحية والمستمرة، أن تُفعّل الإجراءات في الوقت الفعلي، وتتحكم في العناصر التي تسبب تدهور جودة المياه.

★ اتخاذ القرارات في الوقت الفعلي

تتيح أنظمة جودة المياه القائمة على إنترنت الأشياء اتخاذ إجراءات فورية في حالة التلوث. إذ يمكن الكشف السريع عن تدهور جودة المياه، وتحديد مصدر التلوث وعزله. وتوفر أجهزة استشعار العكارة، ودرجة الحموضة، والكلور، والأكسجين المذاب، مجتمعةً، صورةً شاملةً لجودة المياه. ويمكن ضبط قيمة الإنذار لكلٍّ من هذه المعايير باستخدام أنظمة تحكم تراقب البيانات.

★ إدارة المياه القائمة على البيانات

إن امتلاك مجموعة بيانات ضخمة للتحليل، إلى جانب أدوات الذكاء الاصطناعي الحديثة، يُسهّل إجراء فحص معمق للنظام. ويُمكن أن يُفضي ذلك إلى اتخاذ إجراءات تنبؤية ووقائية قبل حدوث أي تدهور في جودة المياه، حيث يتم الكشف عن أي تدهور بشكل فوري. كما يُتيح ذلك إجراء تحليلات طويلة الأجل، مثل تحديد الاتجاهات الموسمية ومصادر التلوث المتكررة.

إلى جانب سرعة الاستجابة، يمكنه أيضاً المساعدة في تحديد سلوك مستشعر التلوث على الفور. كما يمكنه التنبؤ بأعطال المعدات قبل حدوثها.

ما هو نظام مراقبة جودة المياه بتقنية إنترنت الأشياء؟

1. مكونات نظام قائم على إنترنت الأشياء

يتطلب التطبيق العملي لنظام قائم على إنترنت الأشياء لتطبيق معين مجموعة من المكونات. تعمل جميع هذه المكونات معًا لتشكيل نظام فعال.

● أجهزة الاستشعار (التعكر، الرقم الهيدروجيني، الأكسجين المذاب، الموصلية، إجمالي المواد الصلبة الذائبة)

تتضمن مراقبة جودة المياه تحليل العديد من المعايير الفيزيائية والكيميائية للعينة. تُركّب هذه المجسات عادةً في الخزانات والأنابيب التي تحتوي على مياه جارية أو راكدة. وتتيح العكارة، ودرجة الحموضة، والأكسجين المذاب، والتوصيل الكهربائي، والمواد الصلبة الذائبة الكلية مجتمعةً تحليل الجودة.

• • العكارة: يمكن أن يؤدي وجود مواد عالقة في الماء إلى تعكره أو تشوشه. ويتم الكشف عن كمية هذه المواد العالقة باستخدام أجهزة استشعار العكارة المتوافقة مع أنظمة إنترنت الأشياء الحديثة. على سبيل المثال، تستطيع أجهزة استشعار العكارة من ريكا (سلسلة RK500-07) رصد تغيرات طفيفة تصل إلى 0.01 وحدة عكارة نفيلومترية (NTU).
  • الرقم الهيدروجيني (pH): يُتيح قياس الرقم الهيدروجيني معرفة حموضة وقلوية الماء. انخفاض الرقم الهيدروجيني يعني أن الماء حمضي. يوفر جهاز Rika RK500-12 دقة كشف تصل إلى 0.01 في الرقم الهيدروجيني، مما يجعله مناسبًا لمعظم أنظمة مراقبة جودة المياه.
  • DO:يمكن أن يؤدي النشاط الميكروبي إلى تغيير مستويات الأكسجين المذاب في الماء. علاوة على ذلك، قد يتسبب وجود الأكسجين في محطات توليد الطاقة في تلف المعادن. لذلك، يمكن لأجهزة الاستشعار البصرية مثل RK500-04 توفير قيم فورية لمستويات الأكسجين المذاب في الماء للحفاظ على التركيب الكيميائي المناسب وفقًا لمتطلبات التطبيق.
  • الموصلية: يمكن الكشف عن وجود المحتوى الأيوني وملوحة الماء باستخدام مقياس الموصلية. وتُعدّ موصلية تتراوح بين 0 و2 ملي سيمنز/سم مناسبة لمياه الشرب. لذا، يُعدّ كاشف الموصلية الكهربائية، مثل RK500-13، بنطاق قياس يتراوح بين 0 و200 ملي سيمنز/سم (بدقة ±1-2%)، ضروريًا لأنظمة إنترنت الأشياء لضمان كفاءة عملها.
  • TDS:يجب ألا تتجاوز نسبة المواد الصلبة الذائبة الكلية 500 ملغم/لتر (مياه الشرب، وفقًا لإرشادات منظمة الصحة العالمية)، وتصل إلى 2000 ملغم/لتر (مياه الري)، وتزيد عن 10000 ملغم/لتر (المياه المالحة/الصناعية). يُعدّ الكشف عنها أمرًا بالغ الأهمية لضمان الامتثال للوائح. عادةً، يمكن لمستشعر التوصيل الكهربائي، مثل مستشعر RK500-13 للتوصيل الكهربائي/الملوحة، الكشف عن نسبة المواد الصلبة الذائبة الكلية من خلال التحويل.

● البوابات وأنظمة PLC/SCADA

تُعالج الإشارات الواردة من جميع أجهزة استشعار جودة المياه، ويتخذ جهاز التحكم المنطقي القابل للبرمجة (PLC) الإجراءات المناسبة. ثم يقوم كل جهاز PLC على حدة بجمع البيانات وإرسالها إلى نظام مراقبة مركزي يُعرف باسم SCADA (نظام التحكم الإشرافي واكتساب البيانات)، مما يسمح بتدخل المشغل عند الحاجة.

● وحدات الاتصال (LoRaWAN، الخلوية، Wi-Fi)

يمكن أن يكون نظام المراقبة المركزي قريبًا من موقع جمع البيانات، أو على مسافة بعيدة تتطلب نقلًا لاسلكيًا. ولتحقيق ذلك، يحتوي جهاز إنترنت الأشياء (V-box) على شرائح SIM خلوية من الجيل الرابع (4G) لإرسال البيانات التي يجمعها نظام التحكم المنطقي القابل للبرمجة (PLC) إلى السحابة عبر بروتوكول MODBUS TCP/IP. وتشمل طرق الاتصال الأخرى ما يلي:

• • المدى القصير: في حالة المدى القصير، تعتبر تقنية الواي فاي أفضل طريقة تسمح بنقل البيانات داخل المصنع دون الحاجة إلى أسلاك.
  • المدى الطويل: بالنسبة للمراقبة عن بعد، يوفر LoRaWAN اتصالاً منخفض الطاقة وطويل المدى، مما يجعله مثالياً لمصادر المياه الريفية ونقاط المراقبة الموزعة.

● منصة التخزين السحابي والتحليلات

تُخزَّن جميع البيانات الواردة من أجهزة الاستشعار، بعد مرورها عبر وحدة الاتصال، وتُحلَّل. وينتج عن ذلك تحسين المراقبة من خلال دراسات تنبؤية. وتُسلَّط الضوء في هذه المرحلة على كل شيء بدءًا من الصيانة الوقائية، وسلامة أجهزة الاستشعار، والتأثيرات الموسمية، والعقبات ذات الصلة.

2. مبدأ العمل

إن مبدأ العمل، عندما نجمع كل هذه المكونات معًا، يمكن وضعه بسهولة في تدفق خطوة بخطوة:

• الخطوة 1: جمع البيانات
• الخطوة الثانية: الإرسال
• الخطوة 3: التخزين
• الخطوة الرابعة: التصور
• الخطوة 5: التنبيهات

فوائد إنترنت الأشياء في مراقبة جودة المياه في الوقت الفعلي

✔ جمع البيانات بشكل مستمر وآلي

يُتيح دمج إنترنت الأشياء مع نظام مراقبة جودة المياه في الوقت الفعلي مراقبةً على مدار الساعة. فمن خلال نقل البيانات لاسلكيًا، يمكن لموقع مراقبة عن بُعد مزود بأنظمة SCADA استقبال تنبيهات وبيانات فورية من مواقع متعددة. كما يُمكّن أصحاب الأعمال من تلقي تنبيهات فورية حول حالة المياه عبر لوحات التحكم الخاصة بهم على الهاتف المحمول أو الإنترنت. وتوفر أجهزة الاستشعار من RIKA زمن استجابة يبلغ ثانية واحدة لقياسات شبه متواصلة.

✔ اتخاذ قرارات أسرع وأكثر دقة

يُتيح وجود أجهزة استشعار لجودة المياه، تُجمع البيانات كل ثانية، رصدًا دقيقًا للاتجاهات. ويُمكّن هذا الرصد من اتخاذ القرارات قبل أن يصل أيٌّ من مُعاملات المياه إلى الحدّ المسموح به. وهذا بدوره يُقلّل من وقت التوقف عن العمل ويُحسّن من سرعة اتخاذ القرارات. فعلى سبيل المثال، يُتيح نظام PLC وبوابة إنترنت الأشياء إطلاق تنبيهات فورية في حال تجاوز أي مُعامل حدًّا مُعينًا، مثل زيادة العكارة عن حدٍّ مُعين.5 NTU (من).  

✔ توفير التكاليف وكفاءة استخدام الموارد

قد تستغرق عملية أخذ العينات اليدوية وقتًا طويلاً، مما يقلل من فرص الكشف المبكر عن أي خلل. ووفقًا لمجلة استكشاف الحوسبة اللينة ، فإن أجهزة استشعار المواد الصلبة الذائبة الكلية (TDS) والعكارة تُقلل من عبء العمل اليدوي في الاختبارات وتوفر نتائج دقيقة بمتوسط ​​خطأ لا يتجاوز 1.53%. كما تُتيح هذه الأجهزة تحسين جرعات المواد الكيميائية وتقليل استهلاك الطاقة من خلال تحسين متطلبات الغسيل العكسي للمرشحات في عملية معالجة المياه.

✔ التكامل مع أنظمة التحكم

يُتيح دمج أجهزة إنترنت الأشياء التي تُرسل البيانات باستمرار وتُنفذ عمليات بناءً على البيانات الواردة من مراكز التحكم، إمكانية التحكم الآلي. تشمل هذه العمليات دورات الغسيل العكسي، وتشغيل الصمامات، وإضافة المواد الكيميائية، وتغيير الأغشية، وغيرها. كما يُتيح استخدام أنظمة SCADA/PLC أتمتة العمليات.

✔ الامتثال التنظيمي والإبلاغ

يتطلب الامتثال للمتطلبات التنظيمية للحكومات المحلية أو المعايير الدولية استخدام نظام مراقبة جودة المياه في الوقت الفعلي. ولتجنب العقوبات الباهظة والتداعيات الخطيرة على الشركات والمشاكل المالية، يُعدّ وجود نظام يوفر سجلات تاريخية في نظام SCADA السحابي أمرًا بالغ الأهمية. فهو يتيح الوصول إلى مسارات التدقيق وتصدير البيانات إلى الجهات التنظيمية.

التحديات والاعتبارات

تُعدّ أجهزة إنترنت الأشياء مثالية للمراقبة والتحكم، ولكنها تواجه بعض التحديات. فيما يلي بعض التحديات والاعتبارات التي يجب مراعاتها قبل تبني الأساليب الحديثة لمراقبة جودة المياه:

أ. مصدر طاقة للمواقع النائية

في حال تركيب أجهزة الاستشعار في موقع ناءٍ، ستحتاج المعدات المرتبطة بها، بما في ذلك وحدة التحكم المنطقية القابلة للبرمجة ووحدة الاتصال، إلى مصدر طاقة. وقد تتطلب الظروف التي لا تتوفر فيها شبكة الكهرباء استخدام الطاقة الشمسية مع البطاريات. قد يزيد ذلك من التكلفة الأولية، ولكنه سيؤتي ثماره على المدى الطويل.

ب. مخاوف أمن البيانات والخصوصية

إن نقل البيانات عبر الإنترنت أو لاسلكيًا يجعلها عرضة للسرقة. وفي الحالات التي يكون فيها أمن البيانات ميزة أساسية، مثل التشفير واستخدام أحدث تقنيات شبكات الواي فاي والشبكات الخلوية (5G)، قد يكون ذلك مفيدًا.

C. محدودية الاتصال في المناطق الريفية/الصناعية

ستظل هناك أماكن لا تتوفر فيها خدمة الإنترنت عبر الهاتف المحمول أو الإنترنت السلكي. في مثل هذه الحالات، يُعد استخدام خدمات الإنترنت عبر الأقمار الصناعية الحل الوحيد، والذي قد يكون مكلفًا من حيث التركيب والصيانة.

D. تكلفة التنفيذ للمرافق الصغيرة

بالنسبة للمرافق الصغيرة، فإن استخدام أجهزة الاستشعار ووحدات التحكم الدقيقة منخفضة التكلفة، وتجنب الخوادم المحلية باهظة الثمن، والتنفيذ على مراحل، والاستفادة من البنية التحتية المشتركة (مثل مراكز SCADA الإقليمية) يمكن أن يجعل إنترنت الأشياء قابلاً للتطبيق حتى بالنسبة للمشغلين الصغار.

الاتجاهات المستقبلية في مراقبة جودة المياه باستخدام إنترنت الأشياء

يُتيح النمو السريع للعالم الرقمي للشركات تعزيز كفاءتها وتحسين إنتاجيتها. وللبقاء في طليعة هذا النمو، ينبغي مراعاة هذه الجوانب الرئيسية وتطبيقها مبكراً للحفاظ على مكانتها في السوق.

● التحليلات التنبؤية القائمة على الذكاء الاصطناعي/التعلم الآلي

يُعدّ الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي من التقنيات الحديثة للتحليل التنبؤي ودراسات السلوك. تستطيع هذه الخوارزميات تحليل قواعد البيانات الضخمة المُخزّنة على السحابة وتحديد الأنماط في بيانات انحراف المستشعرات أو تيارات المضخات، مما يُتيح جدولة الصيانة قبل حدوث الأعطال، وبالتالي تقليل وقت التوقف غير المخطط له.

● التكامل مع المدن الذكية والتوائم الرقمية

بالنسبة للمدن التي تستخدم بالفعل أجهزة إنترنت الأشياء للتحكم في مختلف المنشآت الحضرية ومراقبتها، مثل أعمدة الإنارة وأجهزة الكشف الصوتية والكاميرات، يمكنها دمج مراقبة جودة المياه في الوقت الفعلي لتعزيز الامتثال التنظيمي من قبل الصناعات.

● الاستدامة والحوسبة الطرفية لمعالجة أسرع

تتجه هذه الأنظمة نحو استخدام إعدادات إنترنت الأشياء منخفضة الطاقة (29 واط) المصممة للتشغيل المستمر بأقل استهلاك للطاقة، بما يتماشى مع أهداف الاستدامة. تتطلب الأنظمة الموثوقة القائمة على وحدات التحكم المنطقية القابلة للبرمجة (PLC) تدخلاً يدوياً أقل، مما يقلل من الحاجة إلى السفر إلى المواقع البعيدة (ويخفض البصمة الكربونية). علاوة على ذلك، يمكن لوحدات التحكم المنطقية القابلة للبرمجة وبوابات إنترنت الأشياء المحلية معالجة الإنذارات في الموقع، مما يسمح باتخاذ القرارات دون انتظار معالجة البيانات السحابية - وهذا يُعدّ حوسبة طرفية فعّالة. كما يمكنها ضمان اتخاذ الإجراءات الحاسمة (مثل إغلاق الصمام) حتى في حالة انقطاع الاتصال بالإنترنت.

خاتمة

يُعدّ التحوّل نحو استخدام إنترنت الأشياء في مراقبة جودة المياه أمرًا لا مفر منه. وقد اعتمدته بالفعل شبكات مراقبة البحيرات والأنهار (في أوروبا والولايات المتحدة)، ومدن المياه الذكية (في سنغافورة)، ومحطة معالجة مياه الصرف الصحي في باجلا التابعة لهيئة مياه وصرف صحي دكا. ويهدفون إلى جعل المراقبة فعّالة ومستدامة. كما أن إضافة ميزات مثل الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي لبيانات الحوسبة السحابية يُمكن أن يُوفّر رؤى معمّقة يصعب رصدها بالتدخل البشري.

تُتيح أجهزة استشعار إنترنت الأشياء إمكانية الصيانة الوقائية، والتحكم الدقيق، والمراقبة المُحسّنة، والإدارة عن بُعد. وتقدم علامات تجارية مثل RIKA خدمات شاملة لحلول متكاملة لمراقبة جودة المياه في الوقت الفعلي. وتتميز أجهزة الاستشعار الخاصة بها بجودة فائقة، حيث تُعدّ من بين أعلى مستويات الدقة والوضوح في هذا المجال، وفقًا للمعايير الصناعية.

الأسئلة الشائعة (الأسئلة المتكررة)

س1: ما هي المعايير التي يمكن أن يقيسها نظام مراقبة جودة المياه عبر إنترنت الأشياء؟

تتألف مراقبة جودة المياه عبر إنترنت الأشياء بشكل أساسي من مراقبة العكارة، ودرجة الحموضة، والأكسجين المذاب، والتوصيل الكهربائي، والمواد الصلبة الذائبة الكلية. توفر هذه المراقبة صورة شاملة لحالة جودة المياه. عادةً ما تضع المنظمات الدولية حدودًا لهذه المعايير، وتضمن مراقبتها الامتثال للوائح التنظيمية.

س2: هل مراقبة إنترنت الأشياء مناسبة لأنظمة مياه الشرب؟

يُوصى بشدة باستخدام إنترنت الأشياء في مراقبة نظام مياه الشرب، فهو الأسلوب الأكثر تطوراً للحفاظ على خصائص مياه الشرب. إذ يمكن لخوارزميات الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي رصد أي تغيير طفيف بسهولة، مما يتيح إضافة المواد الكيميائية وتحديد مصدر التلوث في الوقت الفعلي دون أي تأخير.

س3: هل يمكن لإنترنت الأشياء أن يقلل من تكاليف معالجة المياه؟

نعم، يُمكن لأجهزة إنترنت الأشياء أن تُخفّض التكاليف بتقليل الحاجة إلى أخذ العينات بشكل دوري. ففي المناطق النائية، تقلّ الزيارات المتكررة بشكل كبير. كما يُمكنها أن تُقلّل من استهلاك المواد الكيميائية وتُمكّن من الصيانة التنبؤية. وبشكل عام، يُمكنها أن تُخفّض تكاليف العمالة والتشغيل والصيانة في قطاع معالجة المياه.

س4: ما هو النطاق النموذجي لجهاز استشعار جودة المياه الخاص بإنترنت الأشياء؟

عادةً، توفر أجهزة استشعار جودة المياه المتصلة بإنترنت الأشياء، مثل أجهزة شركة ريكا، مستشعرات لقياس العكارة (RK500-07) تتراوح من 0 إلى 4000 وحدة عكارة نفيلومترية (NTU)، ومستشعرات لقياس الرقم الهيدروجيني (RK500-12) تتراوح عادةً من 0 إلى 14 بدقة 0.01، ومستشعرات لقياس الأكسجين المذاب (RK500-13) تدعم نطاق قياس من 0 إلى 20 ملغم/لتر، ومستشعرات لقياس الموصلية (RK500-23) تغطي نطاقًا من 0 إلى 20 ملي سيمنز/سم مع خيارات نطاق متعددة (قابلة للتخصيص للمياه منخفضة/عالية الملوحة). أما مستشعرات المواد الصلبة الذائبة الكلية (TDS) فتُستخدم عادةً حتى 1000 جزء في المليون أو أكثر لتصنيف المياه.

س5: ما مدى أمان نقل بيانات إنترنت الأشياء؟

تستخدم الأنظمة الحديثة بروتوكولات اتصال مشفرة (مثل TLS وHTTPS وVPN وMODBUS عبر بروتوكول TCP/IP الآمن) وشبكات خلوية مع مصادقة شريحة SIM، مما يجعل سرقة البيانات أمرًا بالغ الصعوبة. علاوة على ذلك، تحافظ جدران الحماية وأنظمة كشف التسلل والتحديثات الدورية للبرامج الثابتة على تحديث الأنظمة لمواجهة التهديدات الحديثة. سيستخدم النظام المتقدم وكلاء الذكاء الاصطناعي لكشف الهجمات.