LE TRUONG DUY – SMART WATER MONITORING AND OPTIMIZATION SYSTEM IN HOUSEHOLDS BASED ON IOT AND AI

Student: Le Truong Duy
University: Ton Duc Thang University (TDTU) – Faculty of Electrical and Electronics Engineering
Technical Advisor: Kim Do Kyong (GSF-based APE Expert)
Duration: March – June 2025

---

1. Objectives

• Develop a smart system for real-time monitoring of water quality and consumption in household applications.

• Apply AI to forecast water usage patterns and recommend optimal maintenance schedules or filter replacement timing.

• Integrate an automated control system using the Home Assistant platform to optimize water usage, conserve resources, and ensure water safety.

• The system is designed to be applicable not only to household water purifiers but also to compact water treatment systems that receive input from storage tanks, wells, or rainwater reservoirs and supply filtered water through connected infrastructure.

---

2. System Architecture

a. Hardware Components

• ESP32: Main controller for data collection and transmission.

• Sensors:

  • Water Flow Sensor (e.g., YF-S201 DN15): Measures real-time water usage.

  • Water Quality Sensors: Includes pH, turbidity, and TDS (e.g., AZDM01 turbidity sensor, basic TDS sensor).

  • Water Level Sensor: Waterproof ultrasonic JSN-SR04T for tank monitoring.

• Control Devices:

  • Solenoid Valve: Automatically opens/closes based on consumption or safety thresholds.

  • Water Pump: Controls water supply from the tank to the purification system.

• Display Module: OLED display for real-time status (water quality, filter life, flow rate).

b. Software Platform

• Home Assistant: Manages device integration, automation rules, and alerts.

• Node-RED: Handles data logic and workflows between sensors, controllers, and the user interface.

• InfluxDB + Grafana: Stores time-series data and displays analysis and trends.

• Docker on Ubuntu Server: For scalable and containerized system deployment.

c. Communication

• MQTT Protocol: Lightweight and reliable communication between ESP32 and the server.

• Wi-Fi (primary method), with potential LoRa extension for rural or low-connectivity areas.

---

3. AI and Big Data Applications

• Predictive Maintenance:

  • Forecasts the need for filter replacement or tank cleaning based on usage data and water quality patterns.

• Anomaly Detection:

  • Alerts when water quality exceeds safe thresholds (e.g., high turbidity or abnormal TDS levels).

• System Optimization:

  • Automatically controls solenoid valves and pumps to prevent overflow, reduce water waste, and optimize system performance.

---

4. Pilot Implementation at TDTU

• The system will be piloted on water dispensers or household-scale storage-based purification systems within the TDTU campus.

• Maintenance personnel will periodically input test results through a custom mobile app.

• Real-time display through ESP32 and data logging via Home Assistant will support system testing.

• The pilot aims to evaluate the reliability and scalability of the model for household or small community use.

---

5. Benefits and Application Potential

• Water conservation through real-time monitoring and smart control.

• Improved safety via continuous monitoring and anomaly alerts.

• Automation of maintenance and operation, reducing labor and improving reliability.

• Can be applied to:

  • Households using small water tanks and filtration systems

  • Schools, rural clinics, shared residences, or community housing

  • ODA-funded or climate-resilient water management projects in underdeveloped or remote areas

---

6. Expected Outcomes

• Gain hands-on experience in integrating sensors, control systems, and AI-powered data analysis.

• Develop a real-world smart water system model applicable to various household scenarios.

• Contribute a scalable prototype aligned with the SmartWater Plus project.

• Lay the foundation for smart water resource management in both urban and rural contexts.

 

42101294_LETRUONGDUY_TOPIC

LE TRUONG DUY – SMART WATER MONITORING AND OPTIMIZATION SYSTEM IN HOUSEHOLDS BASED ON IOT AND AI

Sinh viên: Lê Trường Duy
Trường: Đại học Tôn Đức Thắng (TDTU) – Khoa Kỹ thuật Điện – Điện tử
Cố vấn kỹ thuật: Kim Do Kyong (Chuyên gia APE thuộc GSF)
Thời gian thực hiện: Tháng 3 – Tháng 6 năm 2025

---

1. Mục tiêu

• Phát triển hệ thống giám sát thông minh chất lượng nước và lưu lượng sử dụng theo thời gian thực tại hộ gia đình.

• Ứng dụng trí tuệ nhân tạo (AI) để dự đoán nhu cầu sử dụng nước và thời điểm cần bảo trì hoặc thay thế thiết bị lọc.

• Tích hợp hệ thống điều khiển tự động qua nền tảng Home Assistant nhằm tối ưu hóa việc sử dụng nước, tiết kiệm tài nguyên và đảm bảo an toàn nguồn nước.

• Hệ thống có thể áp dụng không chỉ cho máy lọc nước dân dụng, mà còn cho các hệ thống lọc nước nhỏ quy mô hộ gia đình hoặc tổ chức, sử dụng nguồn nước đầu vào từ bồn chứa, giếng khoan hoặc bể thu gom, trước khi được xử lý và cấp phát.

---

2. Kiến trúc hệ thống

a. Phần cứng

• ESP32: Thiết bị trung tâm để thu thập và truyền dữ liệu.

• Cảm biến:

  • Cảm biến lưu lượng nước: Đo mức tiêu thụ nước theo thời gian thực (VD: YF-S201 DN15).

  • Cảm biến chất lượng nước: pH, độ đục, TDS (VD: AZDM01, TDS Sensor cơ bản).

  • Cảm biến mực nước: Cảm biến siêu âm JSN-SR04T chống nước, áp dụng cho bồn chứa hoặc bể ngầm.

• Thiết bị điều khiển:

  • Van điện từ: Đóng/mở tự động theo ngưỡng tiêu thụ hoặc chất lượng nước.

  • Bơm nước: Điều khiển cấp nước từ bồn chứa đến hệ thống lọc hoặc máy lọc nước.

• Màn hình OLED: Hiển thị trực quan các chỉ số đo được như chất lượng nước, mực nước, tình trạng lõi lọc, và lưu lượng tiêu thụ.

b. Nền tảng phần mềm

• Home Assistant: Nền tảng chính quản lý thiết bị và tự động hóa hoạt động.

• Node-RED: Công cụ xử lý luồng dữ liệu và lập trình logic hệ thống.

• InfluxDB + Grafana: Lưu trữ dữ liệu dạng chuỗi thời gian và hiển thị biểu đồ phân tích.

• Docker trên Ubuntu Server: Cho phép triển khai hệ thống một cách linh hoạt và mở rộng.

c. Giao thức truyền thông

• MQTT: Giao tiếp giữa ESP32 và máy chủ, đảm bảo kết nối nhẹ và ổn định.

• Wi-Fi (ưu tiên), hoặc có thể mở rộng bằng LoRa cho khu vực không có mạng ổn định.

---

3. Ứng dụng AI và phân tích dữ liệu lớn

• Dự đoán bảo trì và tiêu thụ:

  • Dự báo thời điểm cần thay lõi lọc hoặc vệ sinh bồn chứa.

  • Phân tích xu hướng tiêu thụ nước theo ngày, tuần, tháng.

• Phát hiện bất thường:

  • Cảnh báo khi chất lượng nước có dấu hiệu ô nhiễm (đục, TDS cao, clo bất thường…).

• Tối ưu vận hành hệ thống:

  • Tự động điều chỉnh hoạt động của bơm và van điện từ để duy trì áp suất, tránh rò rỉ, tràn nước hoặc ngắt khi không sử dụng.

---

4. Triển khai thử nghiệm tại TDTU

• Triển khai mô hình thử nghiệm trên máy lọc nước hoặc bồn chứa nước tại khuôn viên trường.

• Kết hợp ứng dụng di động cho nhân viên kỹ thuật để nhập dữ liệu kiểm tra chất lượng nước định kỳ.

• Hệ thống hiển thị thời gian thực trên ESP32, lưu trữ dữ liệu trên máy chủ, và cung cấp phân tích trực quan qua giao diện web.

• Thử nghiệm giúp xác minh tính khả thi, tính ổn định của hệ thống và đề xuất cải tiến phù hợp cho hộ gia đình và cộng đồng nhỏ.

---

5. Lợi ích và tiềm năng ứng dụng

• Tiết kiệm nước và tăng hiệu quả sử dụng nhờ hệ thống điều khiển thông minh.

• Bảo vệ sức khỏe người dùng thông qua giám sát chất lượng nước thường xuyên và cảnh báo kịp thời.

• Tự động hóa quy trình cấp nước, bảo trì, và theo dõi hoạt động của hệ thống lọc.

• Có thể áp dụng cho:

  • Hộ gia đình sử dụng bồn chứa và hệ thống lọc đơn giản

  • Trường học, trạm y tế nông thôn, nhà trọ, khu dân cư nhỏ

  • Chương trình ODA hoặc các dự án thích ứng biến đổi khí hậu trong quản lý tài nguyên nước

---

6. Kết quả mong đợi

• Sinh viên làm chủ được kỹ năng tích hợp cảm biến, điều khiển thiết bị và phân tích dữ liệu.

• Xây dựng mô hình hệ thống thông minh thực tế phục vụ cộng đồng.

• Cung cấp nền tảng kỹ thuật để mở rộng mô hình SmartWater Plus vào các ứng dụng quy mô lớn hơn.

• Góp phần phát triển mô hình quản lý nước thông minh trong đô thị, nông thôn và các vùng thiếu tài nguyên.

 

LE TRUONG DUY – IoT 및 AI 기반 가정용 스마트 물 모니터링 및 최적화 시스템

학생: Le Truong Duy
소속: 톤득탕대학교 (TDTU) – 전기전자공학부
기술자문: 김도경 (GSF 기반 APE 전문가)
연구 기간: 2025년 3월 ~ 6월

---

1. 연구 목적

• 가정용 정수 시스템에서 실시간으로 수질 및 수량을 모니터링하는 스마트 시스템을 개발한다.

• 수집된 데이터를 기반으로 AI를 활용해 물 사용량 및 필터 교체 시점 예측이 가능하도록 한다.

• Home Assistant 플랫폼을 기반으로 자동화된 제어 시스템을 통합하여 자원 절약과 수질 안전성을 높인다.

• 본 시스템은 단순한 정수기뿐만 아니라, 저수탱크나 우물, 빗물 저장소 등에서 공급된 물을 정수 설비로 처리하여 가정 또는 소규모 시설에 공급하는 소형 정수 시스템에도 적용 가능하도록 설계한다.

---

2. 시스템 구성

a. 하드웨어 구성 요소

• ESP32: 데이터 수집 및 전송을 위한 중심 제어 장치

• 센서

  • 유량 센서 (예: YF-S201 DN15): 물 사용량을 실시간 측정

  • 수질 센서: pH, 탁도, TDS (예: AZDM01, 기본 TDS 센서 등)

  • 수위 센서: 방수 초음파 센서 JSN-SR04T, 저수탱크 또는 물탱크에 사용

• 제어 장치

  • 솔레노이드 밸브: 사용량 또는 수질 기준에 따라 자동 개폐

  • 워터 펌프: 저수탱크에서 정수기로 물을 공급

• 디스플레이 장치: OLED 모듈을 이용해 수질 정보, 필터 수명, 유량 등의 실시간 상태 표시

b. 소프트웨어 플랫폼

• Home Assistant: 전체 장치 제어, 자동화 및 경고 관리 플랫폼

• Node-RED: 센서, 로직, 사용자 인터페이스 간 데이터 흐름 구성 도구

• InfluxDB + Grafana: 시간 기반 데이터 저장 및 시각화

• Ubuntu + Docker: 확장 가능한 서버 환경 구축을 위한 컨테이너 기반 시스템

c. 통신 방식

• MQTT 프로토콜: ESP32와 서버 간 경량 통신 방식

• Wi-Fi(기본), 필요 시 LoRa 통신으로 확장 가능

---

3. AI 및 빅데이터 응용

• 예측 유지보수

  • 장기 데이터를 기반으로 필터 교체 주기 또는 탱크 청소 필요 시점 예측

• 이상 탐지

  • 수질 기준을 초과할 경우 경고 발송 (예: 탁도 급증, TDS 이상 등)

• 시스템 최적화

  • 사용량 패턴에 따라 자동으로 밸브와 펌프를 제어하여 누수 방지, 과잉 공급 방지

---

4. TDTU 시범 적용

• TDTU 캠퍼스 내 정수기 또는 소형 정수 시스템에 본 시스템을 시범 적용

• 수질 검사 결과는 모바일 앱을 통해 수동 입력하거나 센서를 통해 자동 수집

• ESP32 디스플레이를 통한 실시간 시각화 및 Home Assistant 서버로 데이터 전송

• 유지관리 담당자의 피드백을 수렴하여 실용성 검증 및 개선 진행

---

5. 기대 효과 및 응용 가능성

• 실시간 물 사용 및 수질 데이터 기반 절수 시스템 구현

• 수질 이상 조기 경고 시스템 구축을 통한 사용자 건강 보호

• 정수 시스템의 유지관리 자동화 및 효율화

• 응용 가능 대상:

  • 가정용 저수탱크 및 간이 정수 시스템

  • 학교, 농촌 보건소, 기숙사, 소규모 커뮤니티 시설

  • ODA 또는 기후변화 대응 물 관리 프로젝트의 기술 기반 모델

---

6. 기대 성과

• IoT 센서, 제어 시스템, AI 분석 기술을 통합하는 실무형 프로젝트 수행 능력 확보

• 실제 적용 가능한 스마트 정수 시스템의 프로토타입 개발

• SmartWater Plus 기술 기반의 확장 가능 모델 제시

• 도시 및 농촌 지역 모두에 적용 가능한 스마트 물 관리 플랫폼 기반 기술 확보