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PermaSense Drahtlose Sensornetzwerke für das Monitoring von Felsbewegungen im Permafrost Jan Beutel, ETH Zurich Andreas Hasler, UZH.

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Präsentation zum Thema: "PermaSense Drahtlose Sensornetzwerke für das Monitoring von Felsbewegungen im Permafrost Jan Beutel, ETH Zurich Andreas Hasler, UZH."—  Präsentation transkript:

1 PermaSense Drahtlose Sensornetzwerke für das Monitoring von Felsbewegungen im Permafrost Jan Beutel, ETH Zurich Andreas Hasler, UZH

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3 Foto: Bruno Jelk

4 Foto: Bruno Jelk Auslösemechanismen und deren Abhängigkeit vom Klima sind zur Zeit noch wenig verstanden

5 Struktur des Vortrages 1.Einleitung 2.Systemdesign der PermaSense Messinfrastruktur 3.Erfahrungen von den Installationen 4.Schlussfolgerungen zur Anwendung

6 Zielsetzung PermaSense Entwicklung eines flexiblen Messsystems für den Gebirgspermafrost –robuste, mehrjährige Messungen –online Systemüberwachung Prototyp für zukünftiges Monitoring im Hochgebirge –online Datenabfrage Erforschung des Permafrostes in steilem Fels –der thermischen und mechanischen Bedingungen in und um Klüfte –der damit zusammenhängenden Felsbewegungen Kompetenzaufbau durch Interdisziplinarität

7 Anforderungen an ein Messsystem im steilen Gebirgspermafrost Betrieb mit üblichen Sensoren der Geowissenschaften Mehrjährige Laufzeit ohne Wartung (3 Jahre) Fernabfrage für Systemfunktionalität und Messdaten Keine Anfälligkeit gegen Stein-, Eis-, Blitzschlag Autarkes loggen bei Verbindungsunterbruch (z.B. Schneebedeckung) Geringer Konfigurationsaufwand bei der Installation

8 Projektentwicklung Projektstart Prototyp / Erstinstallation Jungfraujoch Installation Sensoren am Matterhorn Operationelles Wireless System Matterhorn Operationelles Wireless System JungfraujochAusbau Matterhorn Testphase Labor/Dach Generation IIGeneration I

9 Matterhorn – Hörnligrat

10 Jungfraujoch – Sphinx

11 Matterhorn – Hörnligrat Jungfraujoch – Sphinx

12 2. Systemdesign der PermaSense Messinfrastruktur

13 PermaSense – System Architektur Unterstützung verschiedener Sensoren Drahtloses Sensor Netzwerk –Batteriebetrieben –Lokaler Datenpuffer Basisstation –Embedded Linux (Gumstix) –WLAN Netzwerk, Backup GPRS Verbindung –Solarbetrieben –Erweiterbar mit Kameras und Wetterstation Daten/Server Infrastruktur –Online Datenprozessierung mit Metadaten (GSN) –Zentrale Datenbank –Standard Internet Überwachung/Tools

14 PermaSense – Netzwerk Übersicht

15 Das Herzstück – Miniaturisierte Drahtlose Sensoren Statische Sensor Datenraten (1-60 min) Temperaturen, Spaltabstände, Leitfähigkeiten 3 Jahre Lebensdauer < 0.1 Mbyte/Knoten/Tag

16 Basierend auf Jüngsten Forschungsergebnissen Dozer – Daten Sammeln mit geringstem Stromverbrauch –Multihop Protokoll, 1-hop synchroner Zeitmultiplex –Optimiert für sehr kleine Datenraten –0.167% duty-cycle 0.032mA Stromverbrauch Systemweiter, zyklischer Ablaufplan –Application processing window für Anwendungsspezifische Datenverarbeitung –30 sec. Periode time jitter slot 1slot 2slot k data transfer slot contention window beacon time slot 1slot 2slot k Application processing window [Burri – IPSN2007]

17 PermaSense – Sensorknoten Hardware Shockfish TinyNode584 –MSP430, 16-bit, 8MHz, 10k SRAM, 48k Flash –LP Radio: 868 MHz Wasserdichtes Gehäuse und Stecker Schutzschuh, einfache Installation Sensor Interface Board –Schnittstellen, ADC –Stromversorgungen –Überwachungsfunktionen –Schutzschaltungen –1 GB Speicherkarte –3 Jahre Lebensdauer Li-SOCl 2 Zelle, V Energiebudget I avg 300 µA Gemessener Stromverbrauch ~148 µA

18 Beitrag der Sensoren zum Stromverbrauch

19 Spezialisierte Elektronik in einer Robusten Verpackung

20 Computer Engineering and Networks Technische Informatik und Kommunikationsnetze Infrastruktur & Datenmanagement

21 Eine Basisstation Sammelt die Sensordaten

22 Breitband Internet Zugang mit Direktionalem WLAN 7.5 km Entfernung zum Wetterradar am Kleinen Matterhorn Glasfaser/DSL der Zermatter Bergbahnen AG Zusammenarbeit mit APUNCH/CCES Kommerzielle Komponenten (Mikrotik) Witterungsfeste Verpackung

23 Basisstation Innenleben mit Mikrotik WLAN Router Gumstix Verdex TinyNode GSM/GPRS WLAN Router EMP Schutz IP68 Gehäuse und Steckverbinder

24 Support Komponenten Unterstützen die Feldarbeit Mobile Powerbox 12V Solaranlage Überspannungsschutz Fernschaltbare Spannungskreise (Reset) Interne Überwachung (Temp./Feuchte/Spannungen) 220V Konverter für Feldarbeit Wetterstation Webcam

25 Schutzmaßnahmen für einen Zuverlässigen Betrieb Temperatur-, Feuchtigkeitsüberwachung in allen Gehäusen Offene Systeme mit Druckausgleichselementen (Gore-tex Membran) Überwachung von Spannungen und Strömen –Stromversorgungen –Subsysteme (Radio, Sensoren, CPU, Peripherie) Blitzschutz –Geeignete Montageposition –Kurze Kabel –EMP Schutzelemente –Ein Erdungskontakt Doppelte Schutzgehäuse/Dach Senkrechte Befestigung Steckeröffnungen am Boden

26 Online Datenverarbeitung und Speicherung Global Sensor Network (GSN) –Datenverarbeitungssystem der EPFL (Forschungsprojekt) –Strukturiert in sog. Virtuellen Sensoren, d.h. nach Datentypen/semantisch organisiert –Hierarchien und Verknüpfung von Virtuellen Sensoren zu Prozessierungsketten –Übersetzung der rohen Maschinenwerte in SI Werte –Einfügen von Metadaten (Sensortyp, Position, …) Public Metadata ============== Position Sensor type … Import from field GSN Web export Private GSN

27 Multi-Site, Multi-Station Datenmanagement

28 Zentraler Web-basierter Datenzugriff

29 3. Erfahrungen von den Installationen

30 Datenqualität und Kontinuität Seit 07/2008: 88,185,144 Datenpunkte Inkonsistenzen –zwischen Zeitstempeln und Sequenznummern Duplikate Datenlücken –Sporadisch –Systembedingt Revision / Ausbau Juni 2010 Service 2009Installation & Service 2008 Sensornode 9 neu installiert Sensornode neu installiert

31 Erfahrungen – Erste Betriebsdaten der Sensorknoten Batteriespannung & Temperatur # Verlorene Pakete Systemausfall Netzwerk Unterbruch

32 3 Monate Später – Exponentielle Fehlerzunahme Knoten Reset Systemausfälle # verlorene Pakete Netzwerk Unterbruch

33 Erfahrungen – Datenqualität Kluftbewegungen, Fels- und Klufttemperaturen

34 absolute Messgenauigkeit wegen mangelhafter Kalibration ± 0.2 °C relative Messgenauigkeit: besser als ± 0.05 °C Messinstabilitäten der Sensorstäbe der ersten Generation Datenqualität Temperaturen interne Referenzwiderstände in der Sensorelektronik haben sich zur Filterung dieser Daten sehr bewährt!

35 Datenqualität Temperaturen absolute Messgenauigkeit wegen mangelhafter Kalibration ± 0.2 °C relative Messgenauigkeit: besser als ± 0.05 °C Messinstabilitäten der Sensorstäbe der ersten Generation Drift einzelner Thermistoren (Langzeit Effekt) 3 Jahre nach Installation

36 Messfehler oder Signal der thermischen Expansion der Felsmassen? Messung über kompaktem Fels: Datenqualität Kluftmessgeräte

37 Änderung der Installation Datenqualität Kluftmessgeräte Messfehler oder Signal der thermischen Expansion der Felsmassen? Messung über kompaktem Fels: Kompakter FelsKluft

38 Resultate Kluftbewegungen

39 Kluftbewegungen reziprok zu den Temperaturen saisonaltäglich

40 Kluftbewegungen reziprok zu den Temperaturen Abweichungen von diesem Muster in den Sommermonaten Stagnation Resultate Kluftbewegungen

41 4. Anwendung drahtloser Sensornetzwerken

42 Drahtlose Sensoren im Vergleich zum Datenlogger Datenlogger Vorteile –Einfaches Systemmodell –Unabhängigkeit von Infrastruktur Nachteile –Ausfälle werden nicht erkannt –Aufwendige Rekonstruktion der Zeitbasis notwendig (z.B. mittels Tagesgang der Messwerte) Drahtlose Sensoren Vorteile –Kenntnis des Systemstatus (in Echtzeit) –Erhöhte Betriebssicherheit –Überwachung der Datenqualität –Anpassung an wechselnde Anforderungen Nachteile –Komplexere (Infrastruktur) –Detaillierte Kenntnisse des Systemmodels notwendig –Sensorknoten enthalten keine globale Zeitbasis –Online Prozessierung (Sensor bis zum Entscheidungsprozess) noch zu wenig entwickelt

43 Schlussfolgerungen zur Anwendung Lern- und Trainingsphasen für Technologie und Datenprozessierung nötig Integration von Kontrollvariablen sehr nützlich Automatische Datenvalidierung und Auswertung fordert genaue Kenntnis des Messsystems und der Prozesse Kombination von WSNs mit anderen Methoden WSNs können in Zukunft eine robuste und effiziente Alternative zu klassischen Messdispositiven sein

44 Vielen Dank! ETH Zürich –Institut für Technische Informatik und Kommunikationsnetze Universität Zürich –Geographisches Institut Uni Basel –Departement Informatik


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