Fernüberwachung der Wasserqualität
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Fernüberwachung der Wasserqualität

May 19, 2023

Obwohl es einfach sein kann, Wasser zu hoher Reinheit zu destillieren, ist dies selten die beste Methode, um Wasser für nützliche Zwecke herzustellen. Sogar Trinkwasser benötigt normalerweise bestimmte Mineralien, Pflanzen benötigen möglicherweise einen bestimmten pH-Wert und Abwassersysteme weisen eine ganze Reihe weiterer Eigenschaften auf, die gemessen werden müssen. Die Messung der Wasserqualität ist daher ein überraschend komplexes Unterfangen und erfordert oft eine Vielzahl von Sensoren, ähnlich wie dieses Wasserqualitätsmessgerät von [RowlesGroupResearch].

Die von ihnen eingesetzten Wasserqualitätsmessgeräte werden typischerweise an abgelegenen Orten ohne Strom installiert und zielen auf natürliche Gewässer und auch Abwasseraufbereitungsanlagen ab. Temperatur und pH-Wert sind leicht zu messen und zu erfassen, aber dieses Gerät verfügt auch über Sensoren für die Gesamtmenge an gelösten Feststoffen (TDS) und die Trübung, beides Methoden zur Messung verschiedener Mengen und Arten von im Wasser suspendierten Partikeln. Der Aufbau basiert auf einem Arduino, so dass er von anderen leicht nachgebaut werden kann. Er ist in einer wasserdichten Box mit einer großen Batterie untergebracht und verfügt über eine Datenprotokollierung auf einer SD-Karte, um den Einsatz in abgelegenen Umgebungen im Freien zu erleichtern und die Daten zu einem späteren Zeitpunkt zu sammeln.

Das Bauprotokoll für dieses Gerät enthält außerdem detaillierte Informationen zu allen Schritten, die für die Einrichtung von Grund auf erforderlich sind, sowie eine umfassende Materialliste. Dies könnte in zahlreichen professionellen Umgebungen nützlich sein, beispielsweise in kommunalen Abwasseraufbereitungsanlagen, aber auch in Situationen, in denen davon ausgegangen wird, dass industrielle Aktivitäten Auswirkungen auf ein natürliches Gewässer haben könnten. Für einen Wasserqualitätsmesser, der sich mehr auf Trinkwasser konzentriert, würden wir jedoch diesen Build empfehlen, der auf seinem eigenen neuronalen Netzwerk trainiert.