Monitorização remota de uma instalação experimental de controlo de água: projeto II

Abstract

O desperdício de água nos sistemas de medição tem sido um problema crescente, com impactos significativos na sustentabilidade e na eficiência dos recursos hídricos. Este projeto centra-se na otimização da gestão de hidrómetros, com ênfase na utilização de tecnologias avançadas, como a Internet das Coisas (IoT), Narrowband-IoT (NB-IoT) e medição inteligente. O projeto apresenta uma solução inovadora para reduzir perdas e melhorar a precisão na medição do consumo de água. Foi desenvolvido um protótipo funcional utilizando um sensor de fluxo, comunicação via módulo SIM7080G com suporte à rede NB-IoT, e integração com o Azure IoT Hub através do protocolo MQTT. A solução permite a recolha automática de dados, armazenamento persistente na EEPROM, localização via GPS, e envio de medições para o Power BI. Os resultados obtidos com o protótipo demonstram a eficácia da solução na deteção e registo preciso do consumo de água, com comunicação estável via NB-IoT, visualização clara dos dados em tempo real no Power BI e capacidade de operação autónoma e persistente. Esta abordagem evidencia o potencial da modernização dos sistemas de medição para reduzir perdas, aumentar a eficiência operacional e promover uma gestão hídrica mais sustentável e inteligente

Abstract: Water waste in metering systems has been a growing problem, with significant impacts on sustainability and water resource efficiency. This project focuses on optimizing water meter management, with an emphasis on the use of advanced technologies such as the Internet of Things (IoT), Narrowband-IoT (NB-IoT), and smart metering. The project presents an innovative solution to reduce losses and improve accuracy in water consumption measurement. A functional prototype was developed using a flow sensor, communication via SIM7080G module with support for the NB-IoT network, and integration with the Azure IoT Hub through the MQTT protocol. The solution allows automatic data collection, persistent storage in EEPROM, location via GPS, and sending of measurements to Power BI. The results obtained with the prototype demonstrate the effectiveness of the solution in detecting and accurately recording water consumption, with stable communication via NB-IoT, clear visualization of real-time data in Power BI and the ability to operate autonomously and persistently. This approach highlights the potential of modernizing measurement systems to reduce losses, increase operational efficiency and promote more sustainable and intelligent water management.