ワイヤレスセンサーネットワークとブロックチェーンフレームワークを用いた灌漑用水汚染源と経路のリアルタイム識別

Real-Time Identification of Irrigation Water Pollution Sources and Pathways with a Wireless Sensor Network and Blockchain Framework.

• Yu-Pin Lin
• Hussnain Mukhtar
• Kuan-Ting Huang
• Joy R Petway
• Chiao-Ming Lin
• Cheng-Fu Chou
• Shih-Wei Liao

抄録

灌漑用水の汚染源と経路（PSP）をリアルタイムで特定することは、環境と食品の安全性の両方を確保するために非常に重要である。本研究では、モノのインターネット（IoT）とブロックチェーン技術に基づいた統合的なフレームワークを使用し、有向非周期グラフ（DAG）を構成したワイヤレスセンサーネットワーク（WSN）とGISツールをリアルタイムで水質汚染源を追跡するために組み込んでいます。水質センサーは、調査地域内の灌漑用水路システムのモニタリングステーションに設置されました。灌漑水質データは、WSNとIoT技術を介してデータベースに配信された。ブロックチェーンと GIS ツールを使用して、マッピングされた灌漑ユニットの汚染を追跡し、灌漑取水口の上流の汚染ユニットを空間的に特定した。次に、水質解析シミュレーションプログラム（WASP）モデルを使用して、後方伝播を利用した水質シミュレーションを行い、潜在的な汚染源を特定しました。我々は、上流の灌漑用水の電気伝導度（EC）と銅（Cu）の汚染源と経路を迅速に特定するために、「後方汚染源追跡」（BPST）プロセスを適用しました。BPSTプロセスを用いて、WASPモデルは、ECとCuの濃度データを効果的にシミュレートし、ECとCuの汚染源を特定することができました。この研究のフレームワークは、効果的なリアルタイム水質モニタリングと迅速な複数のPSPの識別のためのブロックチェーン技術の最初のアプリケーションです。PSPに関連する汚染イベントデータは不変です。

Real-time identification of irrigation water pollution sources and pathways (PSP) is crucial to ensure both environmental and food safety. This study uses an integrated framework based on the Internet of Things (IoT) and the blockchain technology that incorporates a directed acyclic graph (DAG)-configured wireless sensor network (WSN), and GIS tools for real-time water pollution source tracing. Water quality sensors were installed at monitoring stations in irrigation channel systems within the study area. Irrigation water quality data were delivered to databases via the WSN and IoT technologies. Blockchain and GIS tools were used to trace pollution at mapped irrigation units and to spatially identify upstream polluted units at irrigation intakes. A Water Quality Analysis Simulation Program (WASP) model was then used to simulate water quality by using backward propagation and identify potential pollution sources. We applied a "backward pollution source tracing" (BPST) process to successfully and rapidly identify electrical conductivity (EC) and copper (Cu) polluted sources and pathways in upstream irrigation water. With the BPST process, the WASP model effectively simulated EC and Cu concentration data to identify likely EC and Cu pollution sources. The study framework is the first application of blockchain technology for effective real-time water quality monitoring and rapid multiple PSPs identification. The pollution event data associated with the PSP are immutable.