Nghiên cứu ứng dụng IOT trong quan trắc và cảnh báo mức độ ô nhiễm nguồn nước

74 Vũ Vân Thanh 
NGHIÊN CỨU ỨNG DỤNG IoT TRONG QUAN TRẮC VÀ 
CẢNH BÁO MỨC ĐỘ Ô NHIỄM NGUỒN NƯỚC 
RESEARCH AND APPLICATION OF IoT ON ENVIRONMENTAL MONITORING AND 
EARLY WARNING OF LEVELS OF WATER SOURCE POLLUTION 
Vũ Vân Thanh 
Trường Đại học Bách khoa - Đại học Đà Nẵng; vvthanh@dut.udn.vn 
Tóm tắt - Nước là nguồn tài nguyên quý giá mà con người có thể 
dùng ở nhiều mục đích khác nhau. Tuy nhiên, sự gia tăng nhanh 
chóng của các khu công nghiệp, khu đô thị và dân số, ô nhiễm 
nguồn nước đang trở thành một vấn nạn đáng báo động do 
những hoạt động sản xuất, khai thác, ... của con người. Hiểu 
được tầm quan trọng của nguồn nước, bài báo đã nghiên cứu 
một hệ thống ứng dụng IoT để quan trắc và cảnh báo mức độ ô 
nhiễm nguồn nước. Hệ thống bao gồm các nút mạng cảm biến 
không dây và xử lý số liệu truyền về Webserver để người dùng 
có thể giám sát và nhận các cảnh báo thông qua SMS và Email. 
Các nút mạng cảm biến không dây (trạm đo) có thể đo được các 
thông số: độ dẫn điện, nhiệt độ, mức độ đục, nồng độ chất rắn 
hòa tan, nồng độ pH và nồng độ Oxy hòa tan trong nước. Ngoài 
ra, hệ thống còn cho phép giám sát các giá trị như mức năng 
lượng cung cấp, chất lượng tín hiệu GSM. 
Abstract - Water is a valuable resource that people can use for a 
variety of purposes. However, with the rapid increase of industrial 
parks, urban areas, as well as the increasing population growth, water 
pollution is becoming an alarming problem due to people’s production 
and exploitation activities Understanding the importance of water 
resources, the paper has studied an IoT application system to monitor 
and warn water pollution levels. The system includes wireless sensor 
network nodes and processing data transmitted to Web server so that 
users can monitor and receive alerts via SMS and Email. Wireless 
sensor network nodes (measuring stations) can measure parameters 
such as conductivity, temperature, turbidity, dissolved solids 
concentration, pH concentration and dissolved oxygen concentration 
in water. In addition, the system also allows monitoring of values such 
as power supply level, GSM signal quality. 
Từ khóa - Lora; hệ thống quang trắc môi trường nước; IoT; 
3G/GPRS; mạng cảm biến không dây. 
Key words - Lora; monitoring and warning system, IoT, 
GPRS/3G; wireless sensor network 
1. Đặt vấn đề 
Ô nhiễm nước là sự thay đổi theo chiều tiêu cực của các 
tính chất vật lý – hóa học – sinh học của nước, với sự xuất hiện 
các chất lạ ở thể lỏng, rắn làm cho nguồn nước trở nên độc hại 
với con người và sinh vât. Nước bị ô nhiễm ở các khu vực 
nước ngọt (sông, suối, ao, hồ...) và các vùng ven biển, vùng 
biển khép kín do lượng muối khoáng và hàm lượng các chất 
hữu cơ quá dư thừa làm cho các quẩn thể sinh vật trong nước 
không thể đồng hóa được. Kết quả làm cho hàm lượng ôxy 
trong nước giảm đột ngột, các khí độc tăng lên, tăng độ đục 
của nước dẫn đến việc gây ra suy thoái thủy vực. Ô nhiễm 
nước có nguyên nhân từ các loại chất thải công nghiệp được 
thải ra lưu vực các con sông mà chưa qua xử lí đúng mức, các 
loại phân bón hóa học và thuốc trừ sâu ngấm vào mạch nước 
ngầm, ao hồ, nước thải sinh hoạt từ các khu dân cư ven sông 
gây ô nhiễm trầm trọng, ảnh hướng đến sức khỏe của người 
dân, sinh vật và vi sinh vật sống trong khu vực. 
Các thông số của nguồn nước bao gồm: Độ dẫn điện 
EC (Electric Conduction), nồng độ chất rắn hòa tan TDS 
(Total Dissolved Solids), nhiệt độ, độ đục, độ PH, nồng độ 
ôxy hòa tan trong nước DO (Dissolved Oxy), tổng lượng 
chất rắn lơ lửng TSS (Total Suspended Solids) trong 
nước... là các thông số quan trọng để chúng ta xác định 
được mức độ ô nhiễm nguồn nước. Vì vậy, một hệ thống 
cảnh báo mức độ ô nhiễm nguồn nước có hiệu quả nên dựa 
trên việc đo đạc, thu thập và phân tích thường xuyên các 
thông số này tại các vị trí thiết yếu của nguồn nước như: 
sông, suối, ao hồ, nơi xả thải của khu công nghiệp... 
Căn cứ vào các quy chuẩn đánh giá mức độ ô nhiễm 
môi trường nước để đưa ra bảng giá trị các thông số ô 
nhiễm, làm cơ sở cho bài báo tính toán giá trị tối đa cho 
phép trong nước thải sinh hoạt Bảng 1 và trong nước thải 
công nghiệp Bảng 2. 
QCVN 14:2008/BTNMT do Ban soạn thảo quy chuẩn 
kỹ thuật quốc gia về chất lượng nước biên soạn, Tổng cục 
Môi trường Vụ Pháp chế trình duyệt và được ban hành 
theo Quyết định số 2008/QĐ-BTNMT năm 2008 của Bộ 
trưởng Bộ Tài nguyên và Môi trường [3]. 
Bảng 1. Bảng giá trị các thông số ô nhiễm trong 
nước thải sinh hoạt 
TT Thông số Đơn vị 
Giá trị C 
A B 
1 Nhiệt độ oC 25 25 
2 pH 5-9 5-9 
3 BOD mg/l 30 50 
4 Tổng chất rắn lơ lửng (TSS) mg/l 50 100 
5 Tổng chất rắn hòa tan (TDS) mg/l 500 1000 
QCVN 40:2011/BTNMT do Ban soạn thảo quy chuẩn kỹ 
thuật quốc gia về chất lượng nước biên soạn thay thế QCVN 
24:2009/BTNMT, Tổng cục Môi trường, Vụ Khoa học và 
Công nghệ, Vụ Pháp chế trình duyệt và được ban hành theo 
Thông tư số 47/2011/TT-BTNMT ngày 28 tháng 12 năm 
2011 của Bộ trưởng Bộ Tài nguyên và Môi trường [4]. 
Bảng 2. Bảng giá trị các thông số ô nhiễm trong 
nước thải công nghiệp 
TT Thông số 
Đơn 
vị 
Giá trị C 
A B 
1 Nhiệt độ oC 40 40 
2 pH 6-9 5,5-9 
3 BOD mg/l 30 50 
4 COD mg/l 75 150 
5 Tổng chất rắn lơ lửng (TSS) mg/l 500 1000 
ISSN 1859-1531 - TẠP CHÍ KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ ĐẠI HỌC ĐÀ NẴNG, VOL. 17, NO. 1.1, 2019 75 
- C là giá trị nồng độ của các thông số ô nhiễm. 
- Cột A quy định giá trị C của các thông số ô nhiễm 
làm cơ sở tính toán giá trị tối đa cho phép trong nước thải 
sinh hoạt khi thải vào các nguồn nước được dùng cho mục 
đích cấp nước sinh hoạt. 
- Cột B quy định giá trị C của các thông số ô nhiễm 
làm cơ sở tính toán giá trị tối đa cho phép trong nước thải 
sinh hoạt khi thải vào các nguồn nước không dùng cho 
mục đích cấp nước sinh hoạt. 
Nhờ sự phát triển và cải tiến không ngừng của điện tử, 
vi điện tử, hệ thống kỹ thuật số, vi điều khiển, viễn thông 
và công nghệ thông tin, giúp cho các hệ thống thông tin 
và các ứng dụng di động trong các lĩnh vực kiểm soát và 
giám sát phát triển nhanh chóng [5]. Trong thời đại này, 
kỷ nguyên của công nghệ di động và khả năng kết nối của 
các thiết bị, khái niệm về Internet of Things (IoT) được 
sinh ra, bao gồm kết nối và giao tiếp với các đối tượng. 
Điều này cung cấp một dịch vụ thông minh, bằng cách kết 
hợp Internet và mạng cảm biến với nhau tạo ra một hệ 
thống có ứng dụng cụ thể [6]. 
Do đó trong bài báo này, mạng cảm biến không dây đã 
được chọn và sử dụng chuẩn truyền thông giữa các node 
cảm biến là LoRa, thiết lập kiểu mạng hình sao truyền về 
Node trung tâm, Node trung tâm có thêm kết nối với Web 
server thông qua mạng GPRS/3G, SMS. Hệ thống nguồn 
năng lượng mặt trời được sử dụng để cung cấp cho mạng 
lưới hoạt động. Các máy chủ giao tiếp với mạng không 
dây để xử lý, giám sát và đưa ra quyết định để cảnh báo. 
2. Tình hình nghiên cứu 
Hiện nay, vấn đề giám sát môi trường nước đang thu 
hút được sự quan tâm nghiên cứu. Trong nghiên cứu [7], 
Shao Hue Hu đã thực hiện một bài báo có tựa đề “Entitled 
Dynamic Monitoring Based on Wireless Sensor Networks 
of IoT”. Bài báo này bao gồm hệ thống kết hợp IoT với 
nuôi trồng thủy sản, hệ thống giám sát hiển thị các giá trị 
của cảm biến đo được và tối ưu hóa năng lượng tiêu thụ 
trong các mạng cảm biến. Kết quả là tiêu thụ năng lượng 
giảm nhờ giảm số lượng mẫu, chính việc tiết kiệm năng 
lượng sẽ giúp giảm chi phí và tối ưu hóa cho các hệ thống 
giám sát từ xa. 
Trong [8] tác giả tập trung nghiên cứu một hệ thống giám 
sát dựa trên Raspberry Pi và Arduino để theo dõi môi trường 
nước. Kiến trúc hệ thống bao gồm các nút cảm biến không 
dây (WSN) sử dụng giao thức ZigBee. Các nút này gửi dữ 
liệu đến một máy chủ webserver. Sau đó thông tin được truy 
cập thông qua các thiết bị cầm tay như điện thoại di động 
hoặc máy tính. Cải tiến của nghiên cứu này là thêm giải pháp 
IoT vào hệ thống, để các thiết bị khác có thể điều khiển và 
giám sát môi trường nước. Ngoài ra, việc lưu trữ thông tin 
trên máy chủ được chia sẻ và sử dụng, cho phép các chuyên 
gia và tổ chức khác thực hiện phân tích dữ liệu từ xa. 
Trong nghiên cứu [9] các tác giả thực hiện một hệ 
thống giám sát chất lượng nước trong ao hồ, bao gồm 
phao nổi có cảm biến để đo đạc và mạch để thu thập 
truyền các giá trị nồng độ pH, nhiệt độ, oxy hòa tan và độ 
dẫn điện. Các giá trị này được gửi lên Internet và được 
hiển thị trong ứng dụng máy tính dùng Labview. Tuy 
nhiên, bài báo không đề cập đến việc sử dụng cơ sở dữ 
liệu để lưu trữ thông tin hoặc dùng các ứng dụng di động 
để truy cập. 
So sánh với các nghiên cứu [7, 8, 9] đã được đề cập, bài 
báo hướng đến việc nghiên cứu và chế tạo các node cảm 
biến tích hợp và cơ động cho phép hệ thống dễ dàng thay 
đổi vị trí các khu vực khác nhau sao cho khoảng cách của 
các node cảm biến với node trung tâm tầm 7-8 Km. Giống 
các nghiên cứu trên hệ thống dùng các ứng dụng dành cho 
thiết bị di động và máy tính để hiển thị thông tin, lưu trữ 
kết quả đo trên Server. Điểm khác biệt là cấu trúc các node 
cảm biến không dây truyền thông qua chuẩn LoRa và việc 
lấy dữ liệu để thực hiện phân tích cụ thể hơn cho từng 
trường hợp xảy ra trong môi trường, đồng thời tối ưu hóa 
tài nguyên và trao đổi thông tin với các tổ chức, cá nhân 
khác nhau, hệ thống kết nối với nhiều loại cảm biến xác 
định được nhiều tham số để tăng cường độ chính xác trong 
việc phân tích dữ liệu đưa ra mức cảnh báo ô nhiễm môi 
trường nước. Tất cả điều này là rất quan trọng vì nó dễ 
dàng tiếp cận với tất cả các đối tượng khác nhau, giảm 
thiểu rủi ro nếu có các bất thường về nguồn nước, đặt biệt 
là nước sinh hoạt. 
3. Đề xuất hệ thống 
Từ những vấn đề trên, bài báo đề xuất 1 hệ thống quan 
trắc giám sát và cảnh báo mức độ ô nhiễm nguồn nước 
bao gồm các node cảm biến thu thập và 1 node trung tâm. 
Hình 1. Cấu trúc hệ thống quan trắc và 
cảnh báo ô nhiễm môi trường nước 
Trong Hình 1 mô tả mô hình hệ thống quan trắc bao 
gồm các trạm đo đóng vai trò là các node cảm biến thu 
thập dữ liệu, sau đó truyền dữ liệu về node trung tâm 
thông qua mạng không dây Lora. 
Trong lĩnh vực IoT ngoài Lora thì các công nghệ 
không dây phổ biến khác được sử dụng như Bluetooth, 
ZigBee, Wi-Fi được thể hiện ở Bảng 3 [12]. Số liệu ở 
Bảng 3 cho thấy, công nghệ LoRa rất phù hợp với các 
ứng dụng tầm xa khi vùng phủ sóng đạt được từ 3 – 15 
km và mức tiết kiệm năng lượng cao với dòng tiêu thụ 
đỉnh chỉ 28 mA so với các giao thức không dây còn lại. 
Khoảng cách hoạt động xa và tiết kiệm năng lượng có thể 
coi là ưu điểm lớn nhất của công nghệ không dây LoRa 
mang lại nhờ vào công nghệ điều chế CSS (Chirp spread 
spectrum). Cũng từ Bảng 3 có thể thấy, tốc độ bit của 
công nghệ LoRa là thấp nhất, chính điều này mạng LoRa 
lại rất thích hợp để truyền tải các dữ liệu như tín hiệu điều 
khiển, dữ liệu cảm biến trong các ứng dụng IoT và không 
thích hợp cho việc truyền tải dữ liệu lớn như hình ảnh hay 
76 Vũ Vân Thanh 
video. Ngoài ra, số lượng thiết bị đầu cuối kết nối tối đa 
10,000 node đủ để triển khai các mô hình không dây số 
lượng lớn với LoRa. 
Bảng 3. So sánh giữa các giao thức không dây trong IoT [12] 
 Bluetooth ZigBee Wi-Fi LoRa 
Thiết bị đầu cuối 
tối đa 
255 Hơn 64000 
Phụ thuộc vào 
số địa chỉ IP 
10000 
Dòng tiêu thụ 
đỉnh 
30 mA 30 mA 100 mA 28 mA 
Vùng phủ sóng 10 m 10 -100 m 100 m 3-15 km 
Tốc độ bit 1 Mbps 250 kbps 
11 Mbps 
và 55 Mbps 
5.5 kbps 
Công nghệ điều 
chế 
FHSS 
(Frequency 
Hopping 
Spread 
Spectrum) 
DSSS 
(Direct 
Spread 
Spectrum 
Sequence) 
OFDM 
(Orthogonal 
Frequency 
Division 
Multiplexing) 
Chirp 
spread 
spectrum 
(CSS) 
Bảng 3 cho thấy, công nghệ LoRa đã khắc phục được 
những hạn chế của các công nghệ không dây hiện tại 
trong lĩnh vực IoT, mang lại một hướng đi mới tiềm năng 
trong việc triển khai các mạng không dây với vùng phủ 
sóng rộng và tiết kiệm năng lượng. Do đó, hệ thống được 
đề xuất sử dụng công nghệ Lora để truyền thông giữa 
node thu thập và node trung tâm theo kiểu mạng hình sao. 
Cấu trúc của node trung tâm như Hình 2 ngoài các 
thành phần giống node cảm biến thu thập, cấu trúc của 
node trung tâm còn thêm bộ thu phát GPRS/3G và GPS 
trên module SIM808 của hãng SIMCOM, node trung tâm 
đóng vai trò thu thập các dữ liệu từ các node cảm biến 
truyền về từ LoRa, đồng thời gửi dữ liệu định kỳ lên Web 
server thông qua mạng 3G/GPRS, nếu số liệu đo đạc vượt 
ngưỡng cho phép hệ thống sẽ đưa ra các mức cảnh báo. 
Hình 2. Cấu trúc của node cảm biến trung tâm 
Mỗi nút mạng cảm biến (trạm đo) có các bộ phận: 
cảmbiến đo độ dẫn điện EC, cảm biến đo nhiệt độ nước 
DS18B20, cảm biến đo nồng độ PH, cảm biến đo độ đục, 
bộ đọc thẻ micro SD, đồng hồ thời gian thực dùng IC 
DS1307, một vi điều khiển pic 18F4550 nhằm xử lý các 
giá trị cảm biến thu về tính toán sau đó truyền lên node 
trung tâm thông qua chuẩn truyền không dây LoRa [1, 2], 
bộ điều khiển nạp năng lượng mặt trời và pin (acquy). 
Hình 3. Cấu trúc của node cảm biến không dây 
3.1. Thiết kế phần cứng cho các node 
Phần cứng mỗi node được thiết kế và bố trí trong 1 tủ 
nhựa. Trong tủ bao gồm 1 acqui 12V-12Ah, bo mạch xử 
lý trung tâm, 1 LoRa hoạt động tần số 433Mhz, 1 sim 808 
tích hợp GPS, bộ ghép kênh kết nối các cảm biến: pH, 
cảm biến nhiệt độ và cảm biến oxy hòa tan, cảm biến 
TDS và cảm biến độ đục. Hình 4 hiển thị sơ đồ phần cứng 
của node. Sơ đồ này cho thấy các thành phần của hệ 
thống. Bắt đầu với nguồn điện dùng để cấp nguồn cho tất 
cả các thiết bị điện tử trong node này. PIC18F4550 đảm 
nhiệm việc xử lý trung tâm, định vị GPS giúp xác định vị 
trí đặt các node cảm biến, LoRa giúp giao tiếp truyền dữ 
liệu giữa các node cảm biến và node trung tâm, Sim808 
giúp kết nối để truyền dữ liệu lên Webserver và lưu trữ, 
hiển thị. 
Hình 4. Sơ đồ khối phần cứng của các node 
3.2. Năng lượng mặt trời và pin (acquy): 
Hầu hết các trạm đo này được đặt ở những nơi không 
có nguồn điện lưới. Giải pháp cho việc này là ứng dụng 
nguồn năng lượng mặt trời, đồng thời dùng pin để lưu trữ 
(acquy 12v/12Ah) được nạp điện từ pin năng lương mặt 
trời thông qua IC sạc UC3906, thời gian nạp từ 8h – 10h. 
UC3906 có 2 kiểu hoạt động là: Dual Level Float 
Charger và Dual Step Current Charger. 
Hình 5. Sơ đồ trạng thái bộ sạc Acqui 
Dựa vào sơ đồ trạng thái Hình 5, ta có thể đưa ra 
phương trình tính toán như sau: 
Ta chọn VF = 13.8V vì acquy chọn ban đầu là 12V và 
acqui nạp đầy là V12 =13.67V 
Ta có các công thức như sau: 
𝑉12 = 0.95𝑉𝑅𝐸𝐹 (1 +
𝑅𝐴
𝑅𝐵
+
𝑅𝐴
𝑅𝐶
). (1) 
𝑉𝐹 = 𝑉𝑅𝐸𝐹 (1 +
𝑅𝐴
𝑅𝐵
). Với 𝑉𝑅𝐸𝐹 = 2.3𝑉 (2) 
𝑉21 = 0.95𝑉𝐹.và 𝐼𝑀𝐴𝑋 = 0.25
𝑉
𝑅𝑆
 (3) 
Từ (1), (2), (3) ta tìm được giá trị các điện trở RA, RB, 
RC và RS cho mạch nạp acquy. 
3.3. Mô tả máy chủ và trang web 
Tất cả các thông tin giám sát sẽ được gửi đến máy chủ 
Thờigian 
thực 
Xử lý trung 
tâm 
Định vị 
GPS 
Nguồn cung cấp 
Các cảm 
biến 
LoRa 
Lưutrữ 
ngoại vi 
Sim 808 
Nguồn và quản lý nguồn cung cấp 
Cảm biến MCU 
Truyền dữ liệu 
LoRA 
ISSN 1859-1531 - TẠP CHÍ KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ ĐẠI HỌC ĐÀ NẴNG, VOL. 17, NO. 1.1, 2019 77 
thông qua hệ thống 3G / GPRS. Sử dụng vvtsmart.com 
làm hosting. Mọi thông số được đo đạc ở các node sẽ 
được gửi thông qua host về lưu trữ tại database nằm trên 
hosting. Website (online) sẽ lấy dữ liệu từ database trên 
hosting hiển thị thành bảng thông số, đồ thị động, maps 
để tiện cho việc giám sát, theo dõi biến động. 
3.4. Hệ thống cảnh báo. 
Hệ thống cảnh báo sẽ tận dụng chức năng SMS, CALL 
của Sim808 và API gửi EMAIL của hosting. Cảnh báo 
được gửi đi khi có sự biến động bất thường của bất kỳ 
thông số nào đó vượt ngưỡng cài đặt sẵn. Tùy theo từng 
loại tham số mà có ngưỡng tương ứng khác nhau. Có 3 
mức cảnh báo: 
Normal: màu xanh tức các thông số ở ngưỡng cho phép. 
Warning: màu vàng cảnh báo ở mức độ trung bình. 
Danger: màu đỏ cảnh báo mức độ nghiêm trọng. 
Ba mức độ cảnh báo này được hiển thị trực tiếp trên 
giao diện web người dùng, thuộc tính corlor của marker. 
Đồng thời ứng với từng mức cảnh báo như trung bình thì 
Webserver sẽ gửi email và Sim sẽ gửi tin nhắn cho người 
giám sát với thông tin các thông số vượt ngưỡng. Với 
mức độ nghiêm trọng hệ thống sẽ gọi điện đến các số đã 
qui định sẵn để kịp thời xử lý. 
3.5. Chương trình điều khiển 
Lưu đồ thuật toán chương trình chính Hình 6, đầu tiên 
chương trình sẽ khởi tạo tất cả các module cảm biến 
(DS18B20, DS1307, pH, DO, TSS, TDS), các module 
chức năng (module Sim808: GSM, GPS; module thẻ nhớ 
SD card), cấu hình chân đọc analog, timer, ngắt RDA 
(nhận dữ liệu sim); sau khi khởi tạo chương trình sẽ vào 
vòng lặp vô hạn: đọc giá trị cảm biến, lưu dữ liệu vào thẻ 
SD, xử lí cảnh báo, truyền dữ liệu lên web. 
Hình 6. Lưu đồ thuật toán khởi tạo hệ thống 
Chương trình đọc giá trị cảm biến Hình 7 dùng bộ 
timer của PIC để định thời thời gian đọc dữ liệu, tương 
ứng mỗi cảm biến đến định kỳ sẽ được gọi tới để xử lý và 
đọc giá trị hoàn toàn tương tự phương pháp sử dụng hệ 
điều hành thời gian thực RTOS (Real-Time Operating 
System) trên nền tản của PIC. Riêng việc đo TDS cần lặp 
lại số lần đo 20 lần để tìm giá trị chính xác. 
Hình 7. Lưu đồ thuật toán đọc các thông số cảm biến 
4. Kết quả nghiên cứu và thực nghiệm 
4.1. Hệ thống sau khi hoàn thiện 
Hệ thống thực hiện như Hình 8 với 3 node mạng cảm 
biến không dây gồm: node mạng thứ nhất có thể thả nổi 
trên mặt nước (ao, hồ, sông...), node mạng thứ hai có thể 
đặt tại vị trí cố định (kênh, cống thoát, bờ hồ...) và node 
thứ 3 là node trung tâm thu thập dữ liệu từ các node cảm 
biến truyền về và truyền lên webserver. 
Hình 8. Hệ thống sau khi hoàn thiện 
Hình 9. Giao diện kênh giám sát 
Hình 9 là Giao diện website giám sát theo link 
vvtsmart.com bao gồm: Trang chủ (home) và các trang 
quản lý cho từng trạm đo, các giá trị được quản lý trên 
website bao gồm: Nhiệt độ, TDS, pH, DO, TSS (Turb), 
TIME, Latitude, Longitude, Nhiệt độ không khí, Độ ẩm 
78 Vũ Vân Thanh 
không khí, Chất lượng sóng tín hiệu và Nguồn cấp. 
4.2. Kết quả đo thực nghiệm tại một số trạm đo 
Hệ thống đề xuất được phát triển thành công với phần 
cứng, phần mềm theo kiến trúc được đề xuất. Dữ liệu được 
truyền về đều đặn, không có lỗi và với độ trễ nhỏ. Hệ thống 
đã được thử nghiệm bằng cách đặt node cảm biến 1 đo tại 
hồ Hòa Minh (gần bệnh viện Ung bứu Đà Nẵng), node cảm 
biến 2 đặt tại hồ khu F và node trung tâm đặt tại Khu C 
trong khuôn viên Trường Đại học Bách khoa - Đại học Đà 
Nẵng, khoảng cách của node 1 đến node trung tâm là 
2.5km và node 2 đến node trung tâm là 700m. Hệ thống 
hoạt động liên tục trong 10 ngày, cứ 29 phút node trung 
tâm sẽ gửi địa chỉ yêu cầu các node cảm biến gửi dữ liệu và 
định kỳ 30 phút truyền dữ liệu về server 1 lần, kết quả được 
lưu trữ trong database như Hình 10. 
Hình 10. Database node cảm biến 1 
a) 
b) 
c) 
d) 
Hình 11. Giá trị đo tại node 1 nét đứt và node 2 nét liền, 
a) pH, b) TDS (PPM), c) DO(%), d) Turb (%) 
Theo Hình 11, kết quả đo được trích trong 1 ngày 
ngẫu nhiên trong database, thông số truyền về server liên 
tục, không bị mất gói tin, giá trị đo ổn định với từng tham 
số, điển hình với tham số pH tại thời điểm 3h30 giá trị 
biến độ lớn nhất là 0.3, còn lại giá trị gần như ổn định. 
Điều này được lý giải do ta đặt các node đo tại các hồ 
không có nước đối lưu và không có mưa, riêng với tham 
số độ đục giá trị có phần kém ổn định hơn vì nguyên nhân 
cảm biến độ đục dựa trện sự phản xạ của ánh sáng hồng 
ngoại nên sự chuyển động của nước sẽ làm giá trị cảm 
biến thay đổi. 
Xét tại node 1 đường nét đứt, đối sánh với Bảng 1 và 2 
ta thấy rằng pH, nồng độ Oxy hòa tan và độ đục là thấp, 
còn độ dẫn điện TDS khá cao, có thể kết luận nước bị ô 
nhiễm, mức cảnh báo Warning, hệ thống sẽ gửi thông báo 
cảnh báo tới người quản lý, đồng thời trên giao diện 
website sẽ hiển thị thuộc tính màu Vàng cũng như dòng 
thông báo tình trạng ô nhiễm của nguồn nước trong hồ, 
mục đích cung cấp cho người dân hay các nhà nghiên cứu 
biết được tình trạng ô nhiễm của khu vực này để tránh, từ 
đó họ có thể đề xuất cơ quan quản lý tìm biện pháp cải 
thiện. Node 2 chỉ có nồng độ pH tương đối thấp còn các 
tham số khác trong khoảng cho phép, cần có biện pháp cải 
thiện pH để đảm bảo môi trường sống cho các sinh vật. 
Từ kết quả đo trên, sẽ giúp cho người quản lý hay các 
chuyên gia có số liệu thống kê đầy đủ mức độ ô nhiễm 
của nguồn nước nơi đặt trạm đo, từ đó đưa ra kiến nghị 
đến các cơ quan quản lý tìm biện pháp khắc phục tình 
trạng ô nhiễm, điều này mang ý nghĩa quan trọng trong 
việc bảo vệ và duy trì môi trường nước sạch, thân thiện 
môi trường, đảm bảo sự sống của mọi sinh vật. 
5. Kết luận 
Hệ thống quan trắc mức độ ô nhiễm môi trường nước 
đã hoàn thành các nút mạng cảm biến không dây dựa 
trên công nghệ Loravà xử lý số liệu truyền về Webserver 
để người dùng có thể giám sát và nhận các cảnh báo 
thông qua SMS và Email. Các nút mạng cảm biến không 
dây (trạm đo) có thể đo được các thông số: độ dẫn điện (EC), 
nhiệt độ, mức độ đục, nồng độ chất rắn hòa tan ( TDS), nồng 
độ pH và DO. Đây là các thông số quan trọng trong việc giám 
sát chất lượng nguồn nước, từ đó đối sánh với giá trị chuẩn để 
đưa ra các kết luận mức độ ô nhiễm của nguồn nước nơi hệ 
thống giám sát, đồng thời cảnh báo cho người quản lý và 
thông báo rộng rãi đến người dùng khi truy cập website giám 
sát. Ngoài ra, hệ thống còn cho phép giám sát các giá trị như 
mức năng lượng cung cấp (Pin, năng lượng mặt trời), chất 
lượng tín hiệu GSM nhằm giúp quản lý tình trạng của hệ 
thống theo thời gian thực. Hệ thống hoạt động ổn định, chi phí 
vận hành thấp, tính linh hoạt cơ động. Hệ thống còn được ứng 
dụng hiệu quả trong ngành nuôi thủy sản (Tôm, cá) giúp 
người nuôi sớm phát hiện các bất thường của nguồn nước 
nhằm kịp thời xử lý giảm thiểu thiệt hại. 
Lời cảm ơn: Bài báo này được tài trợ bởi Trường Đại học 
Bách khoa – Đại học Đà Nẵng với đề tài có mã số T2018-
02-51. 
TÀI LIỆU THAM KHẢO 
[1] LE X. H., SANKAR, R., KHALID, M., and SUNGYOUNG, L. 
Public key cryptography-based security scheme for wireless sensor 
networks in healthcare. Proceedings of the 4th International 
Conference on Ubiquitous Information Management and 
Communication (ICUIMC ‘10). ACM, 2010. References 77. 
t 
PPM 
t 
DO(%) 
t 
pH 
Turb(%) 
ISSN 1859-1531 - TẠP CHÍ KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ ĐẠI HỌC ĐÀ NẴNG, VOL. 17, NO. 1.1, 2019 79 
[2] SZCZECHOWIAK, P., KARGL, A., COLLIER, M. and SCOTT, 
M. On the application of pairing based cryptography to wireless 
sensor networks. Proceedings of the second ACM conference on 
Wirelessnetwork security. ACM, 2009: 1-12. 
[3] Quy chuẩn kỹ thuật quốc gia về nước thải sinh hoạt, QCVN 
14:2008/BTNMT, Hà Nội, 2008. 
[4] Quy chuẩn kỹ thuật quốc gia về nước thải công nghiệp, QCVN 
40:2011/BTNMT, Hà Nội, 2011. 
[5] Akhmetov, B., & Aitimov, M. (2015). Data Collection and 
Analysis Using the Mobile Application for Environmental 
Monitoring. Procedia Computer Science, 56, 532-537. 
[6] Sung, W. T., Chen, J. H., Huang, D. C., & Ju, Y. H. (2014, 
October). Multisensors realtime data fusion optimization for IoT 
systems. In 2014 IEEE International Conference on Systems, Man, 
and Cybernetics (SMC) (pp. 2299-2304). IEEE. 
[7] Hu, S. (2015, July). Dynamic monitoring based on wireless sensor 
networks of IoT. In Logistics, Informatics and Service Sciences 
(LISS), 2015 International Conference on (pp. 1-4). IEEE. 
[8] Ferdoush, S., & Li, X. (2014). Wireless sensor network system 
design using Raspberry Pi and Arduino for environmental 
monitoring applications. Procedia Computer Science, 34, 103-110. 
[9] S. K. Vaddadi, Development of Embedded Wireless Network and 
Water Quality Measurement Systems for Aquaculture, Sixth Int. 
Conf. Sens. Technol. Dev., pp. 637641, 2012. 
[10] Eyuel D. Ayele, Chiel Hakkenberg, Jan Pieter Meijers, Kyle 
Zhang, Nirvana Meratnia, Paul J.M. Havinga, Performance 
Analysis of LoRa Radio for an Indoor IoT Application, 2017 
International Conference on Internet of Things for the Global 
Community (IoTGC), 10-13 July 2017. 
[11] Phí Thị Thu, Phân tích và đánh giá hiệu năng mạng vô tuyến công 
suất thấp cự ly xa LPWAN, Học viện công nghệ bưu chính viễn 
thông, Năm 2017. 
[12] Noreen, U., Bounceur, A., & Clavier, L. (2017). A study of LoRa 
low power and wide area network technology. 2017 International 
Conference on Advanced Technologies for Signal and Image 
Processing (ATSIP). doi:10.1109/atsip.2017.8075570. 
(BBT nhận bài: 23/11/2018, hoàn tất thủ tục phản biện: 22/01/2019)