19th International Symposium of Electrical Engineering

SIE 2021

Water quality monitoring in rural drinking water system

Abstract

In Chile, Rural Potable Water (APR) systems are in charge of supplying water for human consumption to concentrated and semi-concentrated rural sectors of the population. Currently, there is a system to analyze the main factors that determine potability and contamination levels, but this system becomes deficient in several aspects such as:

• Sampling to detect contaminants is applied every 30 days

• Low budget to modernize the APR system

• APR system without continuous monitoring

This series of problems in APR systems generates a great impact on its consumers and beneficiaries, which exceed the 1,500 systems that supply 99% of the concentrated rural areas of the country.

In this paper, a real-time monitoring system is proposed for the main variables that determine the quality of drinking water in APR San Pedro Caivico, Araucanía region. In this way, there would be a low-cost system, capable of delivering timely information to carry out the pertinent actions to ensure the quality of the water supplied for human consumption. The proposed system does not seek to replace the current analysis system validated by the regulations, but it is intended to be an effective tool to fill the deficiencies that it presents.

To achieve the objectives, the main variables that determine the quality of drinking water are identified, the appropriate sensors are addressed, the communication system, programming, obtaining a virtual microbiological sensor based on artificial intelligence to estimate a probability of contamination, data processing in the cloud and the results are validated at the prototype level.

The sensors used are pH, conductivity, turbidity, total dissolved solids (TDS), temperature, oxidation reduction potential (ORP) and an intelligent virtual sensor to estimate the probability of microbiological contamination.

Microbiological analysis is one of the most important and complex factors when it comes to water quality. Biosensors and biofilm sensors are the most suitable for such analysis, but their high cost makes them unaffordable for APR users. To determine a possible microbiological contamination, the values of the turbidity, ORP, temperature and TDS sensors will be used as inputs to the smart sensor. Specifically, the smart sensor is obtained by means of a diffuse system of the Mamdani type.

The reading and acquisition of data of the variables of pH, Temperature, Turbidity, Total Dissolved Solid and Conductivity is done through sensors connected to a low-cost and user-friendly IoT system, which includes an Arduino and a Raspberry Pi. The Node Red software is used for programming and the necessary libraries are installed to program the environment (Node Red Arduino, Node Red Dashboard, Node Red IBM Watson).

For the web interface in charge of processing and supplying the data to any device, the IMB Cloud platform will be used, due to its accessibility, versatility and that it is released for general use at no cost. In this case, the Internet of things platform is installed, which is an IBM service in which up to 500 devices can be managed with a maximum of 200 MB of data each in the free plan. Within IBM Watson IoT Platform there is a record of each device, its consumption and the data obtained. In addition to displaying the values on the parameter display screen (dashboards), the data is recorded and stored in an Excel file. Alarms are also generated both on the parameter display screen and in the form of email using the Node Red email block.

Finally, the system must have integrated communication support. In this case, the Entel company has 3G data coverage, which allows it to be used with a Raspberry device and send data through wireless communication.

Resumen

En Chile, los sistemas de Agua Potable Rural (APR) están encargados de suministrar agua para consumo humano a los sectores rurales concentrados y semi concentrados de población. Actualmente, existe un sistema para analizar los principales factores que determinan potabilidad y niveles de contaminación, pero dicho sistema se vuelve deficiente en varios aspectos como:

• Muestreo para detectar los contaminantes se aplica cada 30 días

• Bajo presupuesto para modernizar el sistema APR

• Sistema APR sin vigilancia continua

Esta serie de problemas en los sistemas APR, genera un gran impacto a sus consumidores y beneficiarios que superan los 1500 sistemas que abastecen al 99% de las zonas rurales concentradas del país.

En este trabajo se propone un sistema de análisis y monitoreo en tiempo real de las principales variables que determinan la calidad del agua potable en la APR San Pedro Caivico de la región de la Araucanía. De esta forma, se contaría con un sistema de bajo costo, capaz de entregar una información oportuna para realizar las acciones pertinentes que aseguren la calidad del agua suministrada para consumo humano. El sistema propuesto no busca reemplazar el sistema actual de análisis validado por la normativa, pero pretende ser una herramienta efectiva para suplir las deficiencias que este presenta.

Para el logro de los objetivos, se identifican las principales variables que determinan la calidad del agua potable, se abordan los sensores adecuados, el sistema de comunicación, la programación, la obtención de un sensor virtual microbiológico basado en inteligencia artificial para estimar una probabilidad de contaminación, procesamiento de datos en la nube y se validan los resultados a nivel de prototipo.

Los sensores empleados son de pH, de conductividad, de turbidez, de sólidos disueltos totales (TDS), de temperatura, de potencial de reducción de la oxidación (ORP) y un sensor virtual inteligente para estimar probabilidad de contaminación microbiológica.

El análisis microbiológico es uno de los factores más importantes y complejos en el tema de la calidad del agua. Los biosensores y los sensores de biofilm son los más indicados para dicho análisis, pero su elevado costo lo hace inalcanzable para los usuarios de las APR. Para determinar una posible contaminación microbiológica se utilizarán como entradas al sensor inteligente los valores de los sensores de turbidez, ORP, temperatura y TDS. Específicamente, el sensor inteligente se obtiene mediante un sistema difuso de tipo Mamdani.

La lectura y adquisición de datos de las variables de pH, Temperatura, Turbidez, Total Sólido Disuelto y Conductividad se realiza a través de sensores conectados a sistema IoT de bajo costo y de uso amigable, el cual incluye un Arduino y una Raspberry Pi. Para la programación se emplea el software Node Red y se instalan las bibliotecas necesarias para programar el entorno (Node Red Arduino, Node Red Dashboard, Node Red IBM Watson).

Para la interfaz web encargada de procesar y suministrar los datos a cualquier dispositivo se utilizará la plataforma de IMB Cloud, debido a su capacidad de acceso, versatilidad y que es liberada para uso general sin costo. En este caso se instala la plataforma Internet of things platform, que es un servicio de IBM en el cual se pueden gestionar hasta 500 dispositivos con un maximo de 200 MB de datos cada uno en el plan gratuito. Dentro de IBM Watson IoT Plataform se tiene el registro de cada dispositivo, su consumo y los datos obtenidos. Además de la visualización de los valores en pantalla de visualización de parámetros (dashboards), se registran y almacenan de los datos en un fichero Excel. También se generan alarmas tanto en la pantalla de visualización de parámetros, como en forma de correo electrónico empleando bloque email de Node Red.

Finalmente, el sistema debe contar con soporte de comunicación integrado. En este caso, la compañía Entel tiene cobertura de datos en 3G, lo cual permite utilizarse con dispositivo Raspberry y enviar datos de forma inalámbrica