Drahtlose Sensornetzwerke für das Monitoring von Felsbewegungen

Präsentation zum Thema: "Drahtlose Sensornetzwerke für das Monitoring von Felsbewegungen"—  Präsentation transkript:

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

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3 Foto: Bruno Jelk

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

5 Struktur des Vortrages
Einleitung Systemdesign der PermaSense Messinfrastruktur Erfahrungen von den Installationen 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 Operationelles Wireless System Jungfraujoch
Generation I Generation II Testphase Labor/Dach Operationelles Wireless System Jungfraujoch Operationelles Wireless System Matterhorn Ausbau Matterhorn Prototyp / Erstinstallation Jungfraujoch Installation Sensoren am Matterhorn Projektstart 2006 2007 2008 2009 2010

9 Matterhorn – Hörnligrat

10 Matterhorn – Hörnligrat
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 1 slot 2 slot k data transfer slot contention window beacon [Burri – IPSN2007] time slot 1 slot 2 slot k Application processing window

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-SOCl2 Zelle, V Energiebudget Iavg≤300 µA Add photo new node, add specs Gemessener Stromverbrauch ~148 µA

18 Beitrag der Sensoren zum Stromverbrauch

19 Spezialisierte Elektronik in einer Robusten Verpackung

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

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 WLAN Router TinyNode GSM/GPRS 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, …) Import from field Web export GSN GSN Private Public Metadata ============== Position Sensor type …

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 2009 Installation & Service 2008 Sensornode 9 neu installiert Sensornode neu installiert

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

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

33 Erfahrungen – Datenqualität
Kluftbewegungen, Fels- und Klufttemperaturen

34 Datenqualität Temperaturen
absolute Messgenauigkeit wegen mangelhafter Kalibration ± 0.2 °C relative Messgenauigkeit: besser als ± 0.05 °C Messinstabilitäten der Sensorstäbe der ersten Generation 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 Datenqualität Kluftmessgeräte
Messfehler oder Signal der thermischen Expansion der Felsmassen? Messung über kompaktem Fels:

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

38 Resultate Kluftbewegungen

39 Resultate Kluftbewegungen
Kluftbewegungen reziprok zu den Temperaturen saisonal täglich

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

41 4. Anwendung drahtloser Sensornetzwerken

42 Drahtlose Sensoren im Vergleich zum Datenlogger
Vorteile Einfaches Systemmodell Unabhängigkeit von Infrastruktur Nachteile Ausfälle werden nicht erkannt Aufwendige Rekonstruktion der Zeitbasis notwendig (z.B. mittels Tagesgang der Messwerte) 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 Universität Zürich Uni Basel
Institut für Technische Informatik und Kommunikationsnetze Universität Zürich Geographisches Institut Uni Basel Departement Informatik Vielen Dank!