公路隧道環境感知系統的設計與實現

錢 超， 鄧木生， 李虎雄， 陳建勛， 王辰瑤

(1. 長安大學電子與控制工程學院， 陜西 西安 710064； 2. 長安大學公路學院， 陜西 西安 710064)

0 引言

隨著經濟水平和隧道建造技術的快速發展，為緩解日益緊張的交通壓力，在世界范圍內越來越多的長隧道甚至特長公路隧道開始修建并投入運營。作為世界上隧道和地下工程數量最多、發展速度最快、規模最大的國家[1-2]，截至2020年底，中國已建成特長公路隧道(l>3 000 m)1 394處，共計623.55萬延米[3]。通風系統能夠降低隧道污染物體積分數并提高能見度，對保障行車安全效果顯著。全射流縱向通風方式因其隧道開挖斷面小、工程造價低等優勢成為最經濟的機械通風方式，在高速公路隧道中應用廣泛。與橫向、半橫向式通風隧道內較為均衡的污染物分布不同，縱向通風方式下污染物沿隧道行車方向運移、累積，體積分數逐漸增大，導致隧道內存在嚴重的安全、衛生和舒適問題[4]。在實際運營的公路隧道中進行全面的通風測試難度系數大、危險程度高，試驗研究通常借助縮尺模型開展[5]，導致真實環境下特長公路隧道通風環境數據極度匱乏[6-7]。

借助專業環境檢測設備進行現場實測逐漸成為隧道通風研究的主流趨勢，如Kim等[8]應用粒子成像測速儀研究了射流風機對縱向通風隧道煙霧擴散的影響；Levoni等[9]設計了一種可移動多點氣流測量裝置，用于測試意大利勃朗峰隧道(11 km)橫斷面的風速分布；Cheng等[10]應用便攜式粒子分析儀調查了臺灣雪山隧道(12.94 km)顆粒物(PM, particulate matter)質量濃度及其粒徑分布，此外Li等[11]應用污染物分析儀對該特長公路隧道CO和NOx體積分數進行了測試；Li等[12]利用便攜式儀器分析了湘江隧道(3 km)中交通流對CO、NOx、PM2.5擴散特征的影響。

綜上所述，國內外學者針對公路隧道環境監測開展了深入的分析和探討，對于監測系統也提出了多種設計方案。但現有研究大多側重于單種污染物的分布規律，污染物研究類別較為單一，且缺少長期監測數據支撐，難以系統、全面地總結隧道空氣質量時空變化規律。近年來，大數據、云計算和物聯網等新興技術已開始向隧道建設和運營行業滲透，通過物聯網技術全面感知隧道本體、環境和設備信息，利用云計算技術對感知信息進行數據融合和處理分析，為設計、建造、運營過程中提供智能響應和科學決策，最終實現“智慧隧道”已成為隧道建設和運營的發展方向。鑒于此，本文設計一種公路隧道環境感知系統(TEPS，tunnel environment perception system)，應用物聯網和云計算技術實現隧道內有害氣體體積分數、溫度/氣壓、能見度和風速/風向等運營環境信息的實時精準采集、傳輸與存儲，以期為設計智能化的隧道通風控制方案、實現隧道運營節能降耗提供數據支撐。

1 系統總體設計

現行的JTG/T D70/2-02—2014《公路隧道通風設計細則》將安全性、衛生性和舒適性作為通風控制的主要標準[13]，分別給出了煙塵和CO設計體積分數，并首次提出以平均體積分數1×10-6作為NO2的設計限值[14]。參考相關技術規范中對隧道內空氣環境參數的監測要求，本系統將NO2體積分數納入環境監測，旨在實現對公路隧道內通風安全指標(能見度)、衛生指標(CO、NO2體積分數)和通風效果(風速、風向等)的全方位綜合監測。

TEPS系統框架如圖1所示，主要由環境監測、數據傳輸2個子系統以及電源模塊構成。其中,環境監測子系統負責實現監測信息的采集、處理和本地存儲，同時將處理后得到的數據發送至數據傳輸子系統；數據傳輸子系統負責數據格式封裝，將數據遠程發送至云服務器，從而實現對公路隧道環境信息的實時監測。為避免隧道內風機和燈具開啟時電壓波動對系統的影響，設置專用電源模塊負責將隧道內標準交流電轉成低壓直流電，為上述2個子系統提供穩定工作電壓和備用電源支持，確保極端情況下系統穩定運行。

圖1 公路隧道環境感知系統框架

2 環境監測子系統

2.1 子系統組成

環境監測子系統結構如圖2所示，由微處理器集成數據采集和數據存儲2個模塊組成。數據采集模塊實現對隧道內有害氣體體積分數、溫度/氣壓、能見度和風速/風向等原始數據的采集，原始數據發送至微處理器進行處理，處理完成的最終數據發送至數據存儲模塊，實現隧道內相關信息的實時顯示和本地存儲。

圖2 環境監測子系統結構圖

2.2 數據采集模塊

2.2.1 有害氣體

為適應較為惡劣的隧道環境，選用高精度、高靈敏度的MICS-6814傳感器對隧道內CO和NO22種污染程度較高的有害氣體進行在線監測。有害氣體監測硬件電路如圖3所示，傳感器由高精度微加工膜片(帶有嵌入式敏感電阻)和位于頂部的傳感層組成。借助STM32芯片內部集成的A/D轉換實現對模擬信號的量化，Rs是敏感電阻通電加熱下的阻值，Ro是敏感電阻未加熱條件下的阻值。當氣體體積分數發生變化時，傳感器的敏感電阻電壓隨之成正比變化，根據分壓原理Rs/Ro=Us/Uo，計算得出電阻比值X，代入擬合函數關系式(1)和式(2)進而確定隧道內有害氣體體積分數。

圖3 有害氣體監測硬件電路圖

(1)

YNO2=0.149 6XNO2+0.018 2。

(2)

式中：YCO、YNO2分別為有害氣體CO和NO2體積分數，1×10-6；XCO、XNO2分別為敏感電阻中CO和NO2有害氣體接口的電阻比值Rs/Ro。

2.2.2 溫度/氣壓

選用高精度數字溫度/氣壓傳感器實現隧道內溫度和氣壓信息的在線監測。溫度/氣壓監測硬件電路設計如圖4所示，在時鐘信號SCK觸發下，微處理器通過IIC接口定時由數據線SDA讀取傳感器采集的溫度和氣壓信息。

圖4 溫度/氣壓監測硬件電路圖

2.2.3 能見度

采用數字式顆粒物質量濃度傳感器實現隧道內能見度的在線監測。傳感器利用激光照射在空氣中的懸浮顆粒物上產生散射，基于米氏(Mie)理論的算法得出顆粒物的等效粒徑及單位體積內不同粒徑的顆粒物數量，即顆粒物質量濃度分布，進而換算成為PM2.5質量濃度μ(mg/m3)；根據世界道路協會PIARC(2019)報告[15]中能見度與顆粒物質量濃度轉換關系(式(3))，計算出隧道內消光系數K(m-1)，并以通用數字接口形式輸出。

K=0.004 7μ。

(3)

2.2.4 風速/風向

選用超聲波風速/風向傳感器實現隧道內風速風向的在線監測。風速傳感器利用4個超聲波換能器按十字交叉狀構成2組超聲波發射、接收電路，傳感器工作示意如圖5所示。由于聲音在空氣中的傳播速度會和風速疊加，根據時差法來分別實現2個方向風速的測量(式(4))，最終合成實際風速。另外，根據2個方向風速差異并結合電子羅盤傳感器實現風向角度判別。

圖5 風速風向傳感器工作示意圖

(4)

式中：v為風速；d為2個換能器之間的直線距離；t1為逆風時聲波傳播時間;t2為順風時聲波傳播時間。

2.3 數據存儲模塊

2.3.1 數據顯示

采用薄膜晶體管液晶顯示器(TFT-LCD, thin film transistor-liquid crystal display)實時顯示隧道內環境監測結果。顯示器由顯示屏、背光源及驅動電路3大核心部件組成，顯示屏中液晶的透光率具有隨其所施電壓大小而變化的特性，在外部施加照射光使液晶發光，用m×n點排列的逐行掃描矩陣顯示任意字符或圖形。

2.3.2 數據存儲

隨著SD/TF卡存儲容量的不斷提高，采用以微處理器為系統核心嵌入FAT32文件系統，通過大容量存儲卡以及USB數據拷貝功能，實現高性能、低功耗、低成本、小體積的海量數據存儲，成為技術主流。系統采用該方式，實現數據的本地長期存儲(備份)，保證了數據完整性。

3 數據傳輸子系統

3.1 子系統組成

近年來隨著4G通信技術的成熟推廣，其功耗成本低、傳輸速率快、頻帶利用率高的技術優勢促使其在物聯網領域得到廣泛應用，同時泄露電纜技術也解決了隧道內移動網絡全覆蓋的問題。因此借助隧道內4G網絡，實現環境監測數據高速、無線傳輸是最理想和最經濟的通訊方式。數據傳輸子系統由數據透傳模塊和網絡存儲模塊組成，具體傳輸方式如圖6所示。4G數據傳輸模塊(DTU， data transfer unit)集成了TCP/IP協議，支持網絡透傳，可以實現運營商4G網絡的高速接入。4G-DTU發送網絡心跳包實現監測子系統與云服務器的連接，將微處理器采集的隧道環境監測信息同步至監控中心私有云服務器，提高了信息采集的便捷性與高效性。4G-DTU同時支持斷線重連功能，能夠保證隧道環境監測信息的完整性和穩定性。

圖6 數據傳輸子系統結構圖

3.2 數據透傳模塊

在數據透傳模塊中，微處理器通過RS-485連接4G-DTU，4G-DTU將接收的串口數據封裝為TCP/IP協議MAC幀上傳至云服務器[16]，其中客戶數據字段格式如圖7所示。云服務器端通過Windows Sockets API實現與4G-DTU的通信，并將獲取的數據進行存儲。

B指字節。

3.3 網絡存儲模塊

云服務器接收到上傳數據后按數據幀的定義格式進行校驗和解析，之后將監測數據存入數據庫(數據存儲格式見表1)，從而實現隧道環境感知數據的云端共享，用戶可以通過隧道監控軟件從數據庫中隨時查看和下載數據。

表1 數據存儲格式

4 系統實現與應用

4.1 系統實現

STM32是意法半導體(STMicroelectronics)推出的具有Cortex-M3內核并具備豐富外設選擇的32位微處理器。憑借優異的實時性能和杰出的功耗控制，STM32系列處理器在全球物聯網領域得到廣泛應用。系統選用STM32F103芯片為核心控制器，并與數據存儲模塊、電源模塊封裝于隧道監測終端。將數據采集模塊中有害氣體、溫度/氣壓和顆粒物傳感器封裝于數據采集盒，采集盒雙側開孔便于傳感器與隧道內空氣接觸，風速/風向傳感器固定在標準的桿配件上，零初始角度指向與行車方向保持一致。最終設計開發的隧道環境感知系統如圖8所示，隧道監測終端、數據采集盒和桿配件分別安裝于距隧道電纜溝蓋板180、300、300 cm高度的隧道側壁上，僅需外接隧道配電箱供電即可保證長期運行。集成的專用電源模塊為系統運行提供穩壓和過流保護，當隧道內電力中斷則切換至后備電池供電，保證了監測數據采集和傳輸的穩定性。

圖8 隧道環境感知系統構成圖

為了降低設備安裝成本同時便于巡檢和維護，可將本系統逐點布設于特長公路隧道緊急停車帶處，具體如圖9所示。隧道環境監測數據上傳至監控中心，同時與交通運行數據進行融合，可為隧道通風系統智能調節與節能控制提供數據支撐和決策依據。

圖9 特長公路隧道內系統布設方式(單位： m)

4.2 應用測試

4.2.1 硬件測試

通過示波器對2類模擬式傳感器采集端口進行波形檢測，結果顯示，有害氣體傳感器呈現較為平穩的鋸齒波信號，說明該傳感器受到的干擾較小，可以正常采集模擬電信號，溫度/氣壓傳感器通過串口上傳數據，呈現的是PWM波形，起始位與停止位之間不存在長“1”或“0”現象，說明溫度/氣壓傳感器SDI端口工作穩定，硬件電路完全符合設計要求。

4.2.2 軟件測試

目前特長公路隧道均配置CO/VI和風速/風向等監測設備，數據分別通過可編程邏輯控制器(PLC， programmable logic controller)并由以太網傳輸至監控中心進行集中存儲。本系統將有害氣體體積分數、溫度/氣壓、能見度、風速/風向等信息集中采集，實現隧道環境的全方位綜合監測，系統顯示界面如圖10所示，主要由系統標題與版本(tunnel environment perception system V1.0)、時間、有害氣體體積分數(CO和NO2)、溫度(TEMP)、氣壓(STP)、風速(WSP)、風向(WDIR)和能見度(VISIB)8個部分組成。

圖10 全方位綜合監測系統顯示界面

為評估TEPS數據采集準確性和數據傳輸穩定性，在相同監測點與手持式CO檢測儀(T40)、手持式NO2檢測儀(AS8906)、能見度檢測儀(ZXL-5000M)以及手持式風速計(AZ9871)所采集數據進行對比分析,結果如圖11所示。由圖可知，系統不存在數據缺失情況且數據基本吻合，其中CO、NO2、能見度和風速采集數據平均絕對百分比誤差(MAPE，mean absolute percentage error)分別為3.36%、1.73%、5.43%和2.06%，證明TEPS對數據采集具有較高的準確率和傳輸穩定性。

(a) CO體積分數

5 結論與建議

本文結合當前“智慧隧道”發展新趨勢，設計并實現了一種基于物聯網與云計算的公路隧道環境感知系統，實現了隧道環境集成化采集、實時遠程監測和數據云端存儲。既彌補了便攜式隧道檢測設備運行時間短、內容單一等諸多短板，同時也彌補了傳統固定式隧道監測設施結構復雜、布設分散、集成化程度低、數據彼此孤立的缺陷，可為綜合評判隧道空氣質量、運營態勢和動態調節風機運行提供實測數據支撐。

1)將有害氣體、溫度/氣壓、能見度和風速/風向等高精度傳感器在隧道內集成部署，利用STM32微處理器實現環境信息的實時監測，應用4G移動通信網絡進行數據的遠程傳輸，實現了隧道環境監測數據的云端存儲。實測結果表明,本系統集成度高、布設簡便、運行穩定，與各專用檢測設備相比，本系統CO體積分數、NO2體積分數、能見度和風速采集數據平均絕對百分比誤差分別為3.36%、1.73%、5.43%和2.06%。

2)參照現行的《公路隧道通風設計細則》和PIARC 2019報告，實現了對CO體積分數、NO2體積分數、能見度和風速/風向等隧道環境信息的在線監測，可為探究各級公路隧道受不同交通組成影響下的空氣質量演化規律提供基礎數據。

3)采用電化學傳感器實現對有害氣體(CO、NO2)的監測，測量精度很大程度上取決于所提供的維護水平。而光學傳感器雖具有最小的可檢測體積分數、測量范圍和精度，但是價格高昂，僅用于對空氣質量有嚴格要求的情況(長隧道、高流量、高擁堵風險等)，因此后續的技術改進將圍繞以較低成本實現對隧道內NO2體積分數的精準監測。