論文の概要: HydroSense: A Dual-Microcontroller IoT Framework for Real-Time Multi-Parameter Water Quality Monitoring with Edge Processing and Cloud Analytics
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2601.21595v1
- Date: Thu, 29 Jan 2026 12:04:36 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-01-30 16:22:49.786341
- Title: HydroSense: A Dual-Microcontroller IoT Framework for Real-Time Multi-Parameter Water Quality Monitoring with Edge Processing and Cloud Analytics
- Title（参考訳）: HydroSense:エッジ処理とクラウド分析によるリアルタイムマルチパラメータ水質モニタリングのためのデュアルマイクロコントローラIoTフレームワーク
- Authors: Abdul Hasib, A. S. M. Ahsanul Sarkar Akib, Anish Giri,
- Abstract要約: HydroSenseは,6つの重要な水質パラメータを統合監視システムに統合した,革新的なモノのインターネットフレームワークである。
総実装コストは32,983 BDTで、HydroSenseは商用システムと比較して85%のコスト削減を実現している。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The global water crisis necessitates affordable, accurate, and real-time water quality monitoring solutions. Traditional approaches relying on manual sampling or expensive commercial systems fail to address accessibility challenges in resource-constrained environments. This paper presents HydroSense, an innovative Internet of Things framework that integrates six critical water quality parameters including pH, dissolved oxygen (DO), temperature, total dissolved solids (TDS), estimated nitrogen, and water level into a unified monitoring system. HydroSense employs a novel dual-microcontroller architecture, utilizing Arduino Uno for precision analog measurements with five-point calibration algorithms and ESP32 for wireless connectivity, edge processing, and cloud integration. The system implements advanced signal processing techniques including median filtering for TDS measurement, temperature compensation algorithms, and robust error handling. Experimental validation over 90 days demonstrates exceptional performance metrics: pH accuracy of plus or minus 0.08 units across the 0 to 14 range, DO measurement stability within plus or minus 0.2 mg/L, TDS accuracy of plus or minus 1.9 percent across 0 to 1000 ppm, and 99.8 percent cloud data transmission reliability. With a total implementation cost of 32,983 BDT (approximately 300 USD), HydroSense achieves an 85 percent cost reduction compared to commercial systems while providing enhanced connectivity through the Firebase real-time database. This research establishes a new paradigm for accessible environmental monitoring, demonstrating that professional-grade water quality assessment can be achieved through intelligent system architecture and cost-effective component selection.
- Abstract（参考訳）: 世界的な水危機は、安価で正確でリアルタイムな水質モニタリングソリューションを必要とする。
手作業によるサンプリングや高価な商用システムに依存する従来のアプローチでは、リソース制約のある環境でのアクセシビリティの問題に対処できない。
本稿では,pH,溶存酸素(DO),温度,全溶存固体(TDS),推定窒素,水位といった6つの臨界水質パラメータを統合監視システムに統合する,革新的なモノのインターネットフレームワークであるHydroSenseについて述べる。
HydroSenseは、Arduino Unoを使って5点キャリブレーションアルゴリズムとESP32を使って、無線接続、エッジ処理、クラウド統合の精度のアナログ測定を行う。
このシステムは、TDS測定のための中央値フィルタリング、温度補償アルゴリズム、ロバストなエラー処理を含む高度な信号処理技術を実装している。
90日間にわたる実験的な検証では、pHの精度は0から14の範囲で0から0.08単位、DOの測定安定性は0.2mg/L、TDSの精度は0から1000ppmで1.9%、クラウドデータの信頼性は99.8%である。
総実装コストは32,983 BDT (約300 USD)で、HydroSenseはFirebaseリアルタイムデータベースによる接続性の向上を提供しながら、商用システムと比較して85%のコスト削減を実現している。
本研究は、インテリジェントシステムアーキテクチャとコスト効率の高いコンポーネント選択により、プロフェッショナルグレードの水質評価が達成できることを実証し、アクセス可能な環境モニタリングのための新しいパラダイムを確立する。
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