物聯網（IoT）技術的融入使 UV 法 COD 在線監測系統從 “單一監測" 升級為 “智能管控"，通過 “感知 - 傳輸 - 平臺 - 應用" 全鏈路優化，提升監測效率與管理水平，核心應用如下：

智能感知層：數據采集與狀態監控

多參數集成監測：在 UV 法 COD 儀器基礎上，集成水溫、濁度、pH、溶解氧（DO）等傳感器，通過物聯網模塊實現多參數同步采集（采樣間隔可設 1-10 分鐘），構建水質綜合監測體系，避免單一 COD 參數的局限性（如 COD 正常但 pH 異常可能指示酸性廢水排放）。

儀器狀態智能感知：內置電流、電壓、溫度、壓力等傳感器，實時監測儀器核心部件（如光源、采樣泵、電磁閥）的運行狀態（如光源光強、泵轉速、電磁閥開關次數），當部件出現異常（如泵轉速下降 20%）時，自動觸發預警，提前排查故障（如泵頭堵塞），減少停機時間。

數據傳輸層：高效穩定的互聯互通

多網絡冗余傳輸：采用 “4G/5G+LoRa + 有線" 多鏈路通訊設計，優先通過 4G/5G 傳輸實時數據，當 4G 信號弱（如偏遠工業區）時，自動切換至 LoRa（近距離組網）或 RS485 有線傳輸，確保數據傳輸成功率＞99%；同時，數據采用斷點續傳技術，當網絡中斷時，儀器本地存儲數據（容量≥1 年），網絡恢復后自動補傳，避免數據缺失。

邊緣計算預處理：在數據傳輸前，通過儀器內置邊緣計算模塊對原始數據進行預處理（如剔除異常值、計算小時均值、校驗數據完整性），減少無效數據傳輸量，降低平臺服務器壓力，同時確保上傳至平臺的數據準確可靠。

平臺應用層：智能分析與管理決策

云端監測平臺：構建 Web/APP 云端平臺，實現三大核心功能：①實時監控：地圖化展示所有監測點位置、COD 實時值、儀器運行狀態（如 “正常"“報警"“維護中"），支持單站 / 多站數據對比；②數據分析：自動生成日報 / 月報 / 年報，通過 AI 算法識別 COD 變化趨勢（如 “工作日高、周末低" 的工業廢水排放規律），并關聯氣象（降雨）、生產（企業開工率）等外部數據，分析 COD 波動原因；③遠程控制：支持遠程啟動儀器校準、清洗、參數設置（如調整預警閾值），減少現場運維工作量（如無需到現場即可修改采樣間隔）。

智能預警與聯動：平臺基于歷史數據建立 COD 預警模型（如通過 LSTM 神經網絡預測未來 24 小時 COD 變化），實現 “預測性預警"（如預測 12 小時后 COD 將超排放限值）；同時，與企業污水處理系統、環保部門執法平臺聯動，當 COD 超線時，自動向企業發送工藝調整建議（如增加曝氣），向環保部門推送報警信息，實現 “監測 - 預警 - 處置" 閉環管理。