基于物聯網技術的燃氣閥井數智化應用研究

鐘成，張曉維，陸貴榮

（1.常州新奧燃氣工程有限公司，江蘇 常州 213161；2.常州大學懷德學院，江蘇 靖江 214500）

1 前言

當前，世界各國的物聯網應用技術研究正處在大發展階段：美、歐盟等都啟動了以物聯網為基礎的”智慧地球”等戰略規劃?；谖锫摼W技術的油氣過程及設備運行狀態，健康檢測技術也隨之得到迅速發展。燃氣閥井也是燃氣儲運過程的重要設備之一，目前，預防燃氣閥井泄漏燃氣監測、水浸報警、閥井井蓋移動等的普遍方式是大量人工巡檢判斷，這種方式做不到連續監測且費時費力。因此，為了在線掌握燃氣閥井的健康運行狀態，做到閥井隱患及時發現，及時搶險維修，且降低維護保養成本，一個基于物聯網技術的燃氣閥井數智化監測系統被設計。

近年來，各種檢測監測技術被研究者嘗試用于燃氣閥井的健康監測。如周中偉研究了城鎮燃氣智能閥井監測技術中的燃氣傳感器技術：半導體敏感法不適合用于受車輛經過引起振動影響較大的潮濕環境；催化燃燒傳感法只對可燃氣體有反應，適用野外安裝；紅外線傳感法具有良好的選擇特性，響應快速，穩定性好。張孟宇等研究了閥井內燃氣泄漏檢測系統研究與應用技術，他們選擇了點式紅外可燃氣體檢測儀，并大大降低了企業維護閥井運行的人力成本。此外還有光纖敏感法，該方法是非常有效并且定位準確的。但也會存在幾個問題：當泄漏量較小時，泄漏源附近溫度變化較小，對光纖傳感器靈敏度要求非常高，所以成本也會偏高，此外即使光纖與管道泄漏源離得很近，由于光纖和泄漏點處于管道的不同位置，仍然無法敏感到泄漏并報警，國外文獻報到，光纖敏感檢測系統里的光纖需要3根均勻分布在管道周圍，才能確保管道燃氣泄漏警報。

2 傳感系統模塊設計及原理

2.1 檢測模塊結構設計

設計的傳感系統模塊框圖如圖1所示，由復合傳感器、微處理器、無線通信模塊和電源模塊組成。其中敏感單元-復合傳感模塊包括了傾角傳感器（ADXL345）、燃氣傳感器（JX-CH4-103）、水浸傳感器（HSM-WT206）等；微處理器STM32F407是數據采集、加工中心，由其嵌入程序采集診斷并上報閥井數據；無線通信模塊內嵌了基于NB-IoT物聯網卡，該模塊搭建了微處理器和云服務器之間的數據橋梁。

2.2 傳感器特色及其敏感原理

傾角傳感器采用ADXL345，它是一款超低功耗小而薄的3軸加速度計，其高分辨率(3.9mg/LSB)，能夠測量不到1°的傾斜角度變化。它能通過串口SPI(3線或4線)或I2C數字接口訪問。ADXL345可以在傾斜檢測應用中測量靜態重力加速度，還可以測量運動或沖擊導致的動態加速度。

井蓋異動檢測原理是首先讀取傳感器3個方向的加速度值并轉換為對應的井蓋傾斜角度值，程序流程框架為：(1)初始化ADXL345；(2)讀取ADXL345 3個方向的加速度值；(3)轉換為自然坐標系的傾斜角度值如下。

燃氣傳感器采用了JX-CH4-103紅外氣體探測傳感器，它利用紅外原理（NDIR）檢測氣體濃度，其主要原理是由于各種氣體對不同波長紅外輻射的吸收程度各不相同，因此有對應于不同的吸收光譜，而每種氣體在光譜中，對特定波長的光有較強的吸收，那么基于朗伯定律和比爾定律，通過檢測氣體對該波長的光的強度的影響，便可以確定氣體的成分及濃度。該方法具有抗中毒性好、反應靈敏、氣體針對性強、超長使用壽命、環境適應性強的優良特點。

2.3 傳感器數據采集流程

傳感器數據的采集采用了嵌入式處理器（MCU）硬件條件，其軟件系統是基于C語言程序流程圖如圖2所示，它的主要任務是不斷發送開始條件START和從機地址→發送要讀取的地址→讀取數據→存儲數據→數據解析→數據評價等流程來運行，如果某個結果數據解析后大于設定的閾值，則系統判斷為有閥井健康狀況異動并立即通過物聯網上報云服務器報警信息，如果不大于閾值則按照定時上報心跳數據和閥井監測等運行數據，其中心跳數據數據可作為監測系統在線的運行判斷依據。

3 上位機軟件設計

測量系統上位機軟件是一個物聯網平臺，采用了京東云服務器硬件模式，其軟件流程圖如圖3所示，采用了語法簡單明了、易于編寫維護、面向對象JAVA高級語言作為其編程語言，它的工作流程是不斷查詢來自下位機通過物聯網上報的數據接口狀態，如果查詢到有下位機數據流上傳，則立即啟動數據接收程序，然后存儲數據到對應的寄存器，接下來是解析數據，判斷結果是否大于閾值，如果大于說明閥井運行沒有處于健康狀態，可能有燃氣泄漏或井蓋異動或存在水浸等情況，并立即推送報警信息給手機等終端等待處理。

4 系統測試及結果

本文所設計系統是否可行，測試驗證環節是必須的，為此一個用于系統測試的燃氣閥井模型在實驗室自制成功，表1所示的測試數據都是基于該模型測得，實驗過程中的燃氣泄漏、井蓋異動和水浸狀態都是人為設置的，井蓋傾斜角度、燃氣濃度及水浸參數均測試了6個數據，從表數據可以看出，測量值和設定值是非常接近的，最大誤差分別為2.8°/3LEL%/0，這個誤差是完全可以接受的，據此斷定了設計的閥井健康狀況監測物聯網系統是完全可行的，顯示了良好的應用前景。

表1 測試數據

5 結語

本文學習了現有文獻中燃氣閥井健康運行監測方案，研究了閥井數據如燃氣泄漏、井蓋異動和水浸狀態敏感等系統工作原理，建立并測試了基于ADXL345等傳感器的燃氣閥井健康狀況測量系統。實驗數據顯示，設計的物聯網閥井健康狀況監測系統是完全可行的，測試經過證明所設計的物聯網監測系統具有合格的閥井數據測量表現和良好的應用發展前景。