HỆ THỐNG CẢNH BÁO XÂM NHẬP MẶN

Author: 

  • Nguyen Hoang Tan
  • Nguyen Dinh Nhat Minh

Chương 1. LÝ THUYẾT, ĐẶT VẤN ĐỀ

1.1.      Thực trạng hiện nay

Hạn, kiệt, mặn ở Đồng bằng sông Cửu Long (ĐBSCL) thường xuất hiện vào các năm có cực đoan về khí hậu, thời tiết. Minh chứng, một số mùa khô có mức độ hạn, kiệt, mặn nặng nề  ảnh hưởng lớn đến sản xuất và đời sống ĐBSCL như 1977-1978, 1997-1998, 2015-2016 và nay là 2019-2020 đều do cực đoan khí hậu, thời tiết gây ra.

Phân tích chuỗi số liệu quan trắc khí tượng thủy văn từ 1975 tới nay, cho thấy: thời gian, cường độ và tần suất hoạt động của các cực đoan khí hậu-thời tiết ở Việt Nam nói riêng và khu vực Đông Nam Á nói chung (trong đó có lưu vực sông Mekong) có xu thế gia tăng rõ rệt. Bởi vậy, mức độ hạn, kiệt, mặn trên ĐBSCL cũng ngày càng gia tăng cả về thời gian, không gian, cường độ, tần suất cùng với những thiệt hại kinh tế môi trường kèm theo do chúng gây ra.

 Picture1

Hình 1.1: Bản đồ dự báo xâm nhập mặn 2021

1.2. Cơ sở Lý thuyết:

Phân tích sự thay đổi độ mặn, mực nước tại các vùng bị xâm nhập mặn ảnh hưởng từ đó đưa ra cảnh báo về nguy cơ xâm nhập mặn để người dân chuẩn bị ứng phó.

Có thể sử dụng cảm biến mực nước thay cho cảm biến độ mặn vì xâm nhập mặn cũng làm cho triều cường dâng lên.

Picture2

 

Chương 2. PHÂN TÍCH HỆ THỐNG

2.1.      Phần cứng sử dụng:

Picture3

Hình 2.1.1: Water Level SenSor

Picture4

Hình 2.1.2: Salinity Sensor

Picture5

Hình 2.1.3: Module transceiverLoRa

Picture6

Hình 2.1.4: Raspberry Pi + Lora Hat

2.2.     Phần mềm sử dụng:

Picture7


Hình 2.2.1: Arduino IDE

Picture8

Hình 2.2.2: NodeJS

Picture9

                                                                       
Hình 2.2.3:   TTN

2.3.   Lý thuyết:

2.3.1.        Phần cứng:

  • Water Level Sensor: trả về chỉ số mực nước.
  • Salinity Sensor: trả về giá trị độ mặn của nước.
  • Module transceiver LoRa (Design Kit –Blue): board Mạch chính xử lý và truyền nhận dữ liệu.
  • Raspberry Pi + Lora Hat: Setup Gateway.

2.3.2.        Phần mềm:

  • Arduino IDE: lập trình cho các NODE thu và gửi dữ liệu.
  • The Things Network: Server – nơi mà dữ liệu từ các NODE được thu thập và quản lý.
  • NodeJS: Tạo server lấy dữ liệu từ TheThingsNetwork về máy để phân tích và quan sát dữ liệu dưới dạng Base64 hoặc dạng ASCII .

Annotation 2021 10 02 170200

Annotation 2021 10 02 170223

Annotation 2021 10 02 170250

Annotation 2021 10 02 170306

 Chương 3: KẾT QUẢ VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN:

3.1 Kết quả:

Annotation 2021 10 02 170324Picture10

Hình 3.1.1 Serial monitor data nhận được từ cảm biến

(trong hình ta có thể thấy được phần trăm mực nước hiện tại)

Picture11

Hình 3.1.2 Hình ảnh NODE thực tế

Picture12

Hình 3.1.3 Sơ đồ mạch của NODE

Annotation 2021 10 02 170411

Picture13

Hình 3.1.4. Gateway hoạt động nhận gói tin từ NODE

Picture14

Hình 3.1.5. Hình ảnh thực tế của Gateway

Annotation 2021 10 02 170431

Picture15

Hình 3.1.6. GATEWAY trên TTN nhận gói tin

Picture16

Hình 3.1.7 Device trên Applications nhận và quản lý gói tin

Picture17

Hình 3.1.8. Gói tin mã hóa được lấy về từ TTN SERVER

(thông qua giao thức MQTT)

Picture18

Hình 3.1.9 Cách giải mã gói tin

(Sử dụng NodeJS)

Annotation 2021 10 02 170516

Picture19

Hình 3.1.10 Dữ liệu sẽ được hiển thị khi có CLIENT (USER) truy cập vào hệ thống

3.2 Hướng phát triển:

  • Tạo Database để user(client) có thể truy cập vào và theo dõi sự thay đổi của dữ liệu mà cảm biến trả về.
  • Tích hợp thêm nhiều loại cảm biến như: độ ẩm, nhiệt độ, …
  • Kết hợp hiển thị dữ liệu và phát tín hiệu cảnh báo qua điện thoại cho người dùng khi có hiện tượng nguy hiểm.
  • Tích hợp hệ thống tự động bơm nước để dự trữ khi có tín hiệu cảnh báo xâm nhập mặn.

TÀI LIỆU THAM KHẢO

MQTT: https://www.thethingsindustries.com/docs/integrations/mqtt/mqtt-clients/mqttbox/?fbclid=IwAR3TEH5aLkEVHFh_5sfaGccqdhh-hSGEtK7HAfUCJm3FAs8y1GJb1jfQxjI

Raspbery Pi + LoRa HAT: https://wiki.dragino.com/index.php?title=Lora/GPS_HAT

https://www.hackster.io/ChrisSamuelson/lora-raspberry-pi-single-channel-gateway-cheap-d57d36

NodeJS:  https://nodejs.org/en/

DK-Blue: https://github.com/RFThings/rfthings-stm32l4

Thingsboard: https://thingsboard.io/docs/user-guide/integrations/ttn/

Decode Base 64: https://stackabuse.com/encoding-and-decoding-base64-strings-in-node-js/

SETUP GATEWAY: https://www.hackster.io/ChrisSamuelson/lora-raspberry-pi-single-channel-gateway-cheap-d57d36