PermaSense Drahtlose Sensornetzwerke für das Monitoring von Felsbewegungen im Permafrost Jan...

PermaSense

Drahtlose Sensornetzwerke für das

Monitoring von Felsbewegungen

im PermafrostJan Beutel, ETH Zurich

Andreas Hasler, UZH

19.11.2008

16.7.2003

Foto: Bruno Jelk

16.7.2003

Foto: Bruno Jelk

Auslösemechanismen und deren Abhängigkeit vom Klima sind zur Zeit noch wenig verstanden

Struktur des Vortrages

1. Einleitung2. Systemdesign der

PermaSense Messinfrastruktur

3. Erfahrungen von den Installationen

4. Schlussfolgerungen zur Anwendung

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

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

Projektentwicklung

2006 2007 2008 2009 2010

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Testphase Labor/Dach

Generation IIGeneration I

Matterhorn – Hörnligrat

Matterhorn – Hörnligrat Jungfraujoch – Sphinx

Matterhorn – Hörnligrat Jungfraujoch – Sphinx

2. Systemdesign der PermaSense Messinfrastruktur

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

PermaSense – Netzwerk Übersicht

Das Herzstück – Miniaturisierte Drahtlose Sensoren

• Statische Sensor Datenraten (1-60 min)• Temperaturen, Spaltabstände,

Leitfähigkeiten• 3 Jahre Lebensdauer• < 0.1 Mbyte/Knoten/Tag

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

timeslot 1 slot 2 slot k

Application processing window

[Burri – IPSN2007]

PermaSense – Sensorknoten Hardware

• Shockfish TinyNode584– MSP430, 16-bit, 8MHz, 10k SRAM, 48k Flash– LP Radio: XE1205 @ 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, 13000 mAh @ 3.6V • Energiebudget Iavg≤300 µA

Gemessener Stromverbrauch ~148 µA

Beitrag der Sensoren zum Stromverbrauch

Spezialisierte Elektronik in einer Robusten Verpackung

Computer Engineering and NetworksTechnische Informatik und Kommunikationsnetze

Infrastruktur & Datenmanagement

Eine Basisstation Sammelt die Sensordaten

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

Basisstation Innenleben mit Mikrotik WLAN Router

Gumstix Verdex

TinyNode GSM/GPRS

WLAN Router

EMP Schutz

IP68 Gehäuse und Steckverbinder

Support Komponenten Unterstützen die Feldarbeit

• Mobile Powerbox• 12V Solaranlage• Überspannungsschutz• Fernschaltbare Spannungskreise (Reset)• Interne Überwachung

(Temp./Feuchte/Spannungen)• 220V Konverter für Feldarbeit• Wetterstation• Webcam

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

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, …)

PublicMetadata==============PositionSensor type…

Import from field GSN Web export

Private

GSN

Multi-Site, Multi-Station Datenmanagement

Zentraler Web-basierter Datenzugriff

3. Erfahrungen von den Installationen

Datenqualität und Kontinuität

• Seit 07/2008: 88,185,144 Datenpunkte

• Inkonsistenzen– zwischen Zeitstempeln und Sequenznummern

• Duplikate• Datenlücken

– Sporadisch– Systembedingt

Revision / Ausbau Juni 2010Service 2009Installation & Service 2008

Sensornode 9 neu installiert

Sensornode 20 - 22 neu installiert

Erfahrungen – Erste Betriebsdaten der Sensorknoten

Batteriespannung & Temperatur

# Verlorene Pakete

Systemausfall

Netzwerk Unterbruch

3 Monate Später – Exponentielle Fehlerzunahme

Knoten Reset

Systemausfälle# verlorene Pakete

Netzwerk Unterbruch

Erfahrungen – DatenqualitätKluftbewegungen, Fels- und Klufttemperaturen

•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!

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

•Messfehler oder Signal der thermischen Expansion der Felsmassen?

•Messung über kompaktem Fels:

Datenqualität Kluftmessgeräte

Ände

rung

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Datenqualität Kluftmessgeräte

•Messfehler oder Signal der thermischen Expansion der Felsmassen?

•Messung über kompaktem Fels:

Kompakter FelsKluft

Resultate Kluftbewegungen

Resultate Kluftbewegungen

• Kluftbewegungen reziprok zu den Temperaturen

saisonal täglich

• Kluftbewegungen reziprok zu den Temperaturen

• Abweichungen von diesem Muster in den Sommermonaten

Stagnation

Resultate Kluftbewegungen

4. Anwendung drahtloser Sensornetzwerken

Drahtlose Sensoren im Vergleich zum DatenloggerDatenlogger• 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

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

Vielen Dank!

ETH Zürich– Institut für Technische Informatik

und KommunikationsnetzeUniversität Zürich– Geographisches InstitutUni Basel– Departement Informatik