Harnessing IoT and advanced analytics for sustainable water quality management
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
• Real-time IoT-enabled system improves water quality monitoring in the University of Ilorin. • Advanced analytics identify decreasing trends in Electrical Conductivity (EC) and Total Dissolved Solids (TDS). • Canadian Water Quality Index (CCME WQI) categorizes water quality as ’Excellent’ with a score of 94.42 %. • Principal Component Analysis (PCA) reveals EC and TDS as primary factors influencing water quality variability. • Solar-powered IoT system offers sustainable, continuous water quality monitoring for public health safety. Access to safe and clean water remains challenging in resource-constrained environments, where conventional laboratory-based assessments suffer from delayed feedback and limited sampling. This study developed and validated a solar-powered Internet of Things (IoT)–enabled real-time water quality monitoring framework, integrating sensor networks with cloud-based analytics. A weatherproof sensor system was deployed at the University of Ilorin Water Treatment Plant, collecting 100 time-stamped observations over 13 days. The system measured six key physicochemical parameters—pH, turbidity, temperature, oxidation–reduction potential (ORP), electrical conductivity (EC), and total dissolved solids (TDS). The Canadian Council of Ministers of the Environment Water Quality Index (CCME-WQI) yielded a score of 94.42 %, classifying the water as “ excellent ” . Pearson correlation revealed strong relationships between turbidity and temperature ( r = 0.59) and temperature and EC ( r = 0.43). Trend analysis using the Mann–Kendall test showed significant increases in turbidity ( τ = 0.339) and EC ( τ = 0.222), while pH declined ( τ = –0.383). Corresponding Sen’s slopes confirmed gradual daily changes. OLS regression supported turbidity’s upward trend ( β = 0.0261, R 2 = 0.202). Principal Component Analysis (PCA) reduced the dataset to three components, with the first two explaining 57.26 % of the total variance. PC1 was associated with TDS, EC, and turbidity; PC2 with pH and ORP; and PC3 with temperature. These results demonstrate the system’s capability for automated water quality assessment. Future work should expand temporal coverage, adopt predictive modeling, and extend deployments across multiple sites for broader impact.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle