基于无人机的船舶尾气智能检测系统设计

卓宏明 苗炳迪 徐鹏

摘 要：针对目前船舶尾气检测周期长、时效性差且效率低的问题，文章设计了一种采用船舶尾气遥感检测技术，利用无人机挂载气体检测设备，进行船舶尾气快速智能检测的系统。通过尾气中硫化物的含量，采用神经网络修正的反演算法间接检测出燃料油中的硫含量范围，从而提高了海事监管部门在船舶排放控制区监管的针对性和有效性，具有很好的应用价值。

关键词：无人机;船舶尾气;检测系统;神经网络;物联网

0 引言

随着全球航运市场高速发展，以及全球对于环保的重视，船舶柴油机尾气对大气的污染问题也越来越引起关注，各国都开展了船舶大气污染控制和监管。我国也出台了相应的相关文件法规，如《中华人民共和国大气污染防治法》《船舶大气污染物排放控制区实施方案》等，以降低船舶尾气大气污染，保卫蓝天;另外国际海事组织出台《国际防止船舶造成污染公约》，规定2020年1月1日起将实施0.5%的全球限硫令[1]。

目前，各船东采用换低硫油以及使用清洁能源、尾气后处理等替代措施来满足要求，相应海事监管部门对于船舶尾气排放的监管执法检查要求也越来越高。目前海事监管对船舶尾气的监管主要采用随机抽查或者人为观察船舶尾气排放是否有黑烟，然后登船查验证书，再进行燃油抽样送第三方检验，一般需要3天以上，周期长、时效性差，且该方法随机检查存在一定盲目性，并且针对性、效率相对较低[2-4]。

1    船舶尾气检测系统硬件设计

1.1 系统总体方案

无人机的船舶尾气智能检测系统是利用无人机装载气体检测设备，多角度实时采集船舶尾气各污染物气体浓度值，并将数据传输到物联网云端，各移动终端可实时显示尾气浓度，并通过物料平衡原理反演算法间接检测出燃料油中的硫含量范围。另外也可用于大气环境质量检测。污染物气体检测部分模块化设计，同时安装有多个气体传感器，还可根据用户需要更换气体传感器检测不同的气体浓度。无人机船舶尾气智能检测系统主要由船舶尾气智能检测无人机、MQTT云平台、AIS基站、地面站、移动终端、远程监控中心等组成，如图1—2所示。

船舶尾气智能检测无人机根据MQTT物联网云端获得由AIS基站发送的船舶信息，飞到待检测船舶后方，卫星定位模块可以了解无人机的位置，通过无人机挂载的热成像模块搜索确定船舶烟囱位置，风速风向检测模块和激光测距模块使无人机处于船舶尾气下风区烟云中并且保持相对固定的距离，气泵工作，使集气管产生负压将船舶尾气吸入，尾气通过气体采样接口经除湿过滤处理后，进入气体传感器组进行浓度检测，并将数据传输到物联网云端，各移动终端可实时显示尾气浓度，并通过物料平衡原理反演算法间接检测出燃料油中的硫含量范围，从而帮助监管机构完成远程、快速、准确的初步筛查工作。

1.2 船舶尾气智能检测无人机

船舶尾气智能检测无人机主要由六轴无人机平台，桨叶防护罩、风速风向检测模块、热成像模块、激光测距模块、气体传感器组、气体采集模块（尾气冷却采集管、除湿过滤模块、气泵）等组成，具体船舶尾气智能检测无人机如图3所示。

在通用的工业六轴无人机平台上加装红外热成像相机模块可确定船舶尾气烟囱排放口位置，激光测距模块可获得当前无人机与船舶的相对距离，风速风向检测模块可以获得当前的风速风向从而获得船舶尾气的下风区，通过热成像及激光测距模块和风速风向检测模块等共同作用、采用多传感器融合技术，就可以使得检测无人机处于船舶尾气下风区烟云中，并且保持固定的相对距离，主动追踪和近距离接触船舶尾气，提高船舶尾气检测精度。

1.3 传感器采集组模块设计

传感器采集组模块主要由电源模块、MCU主控、气泵、各种传感器、数传电台、GPRS或4G通讯模块、GPS定位模块组成如图4所示。

1.4 传感器采集组模块设计

为了提高气体污染物检测的精度，降低船舶尾气高温及湿度造成的影响，设计了如下图5所示的气路结构。气体通过气泵产生的负压，吸入船舶尾气，经过冷却管冷却后再通过气体采样接口，经除湿过滤处理后，进入各气体传感器进行浓度检测，气体再通过出气口，排出气体。

2    船舶尾气检测反演算法

2.1 反演算法设计

船舶尾气检测可获得各种污染物的数据指标，但目前海事部门执法依据文件采用的是燃油含硫量指標，控制区含硫量≤0.5%，（m/m），因此还需要将船舶尾气气体污染物数据根据物料平衡原理，反推燃油中含硫量指标范围的船舶尾气检测反演算法。首先，根据国际海事组织海洋环境保护委员会MEPC.259（68）通则“船舶尾气净化系统指导手册”，尾气中SO2（ppm）和CO2（% v/v）的比率，可以等效为燃油的含硫量[5]，如表1所示。

比例越高燃油含硫量就越高。对含硫量指标范围进行初步确定。然后，根据物料平衡原理（尾气中各污染物浓度的比值与燃油中对应各元素的比例一致），可以根据浓度变化信号反推燃油硫含量和单位燃油的硫氧化物、氮氧化物的排放情况。再结合实船燃烧试验建立样本数据，神经网络算法进行拟合修正。实船燃烧试验，检测尾气污染物及对应燃油含硫量指标建立样本数据，用BP神经网络预测修正，输入层为船舶尾气中主要的气体污染物和颗粒物浓度，输出层为燃油含硫量指标，中间为多个隐含层，BP神经网络结构如图6所示。最后，海事监管部门每次含硫量抽检后将不断扩大样本数据，从而使得预测精度即根据船舶尾气推测燃油含硫量指标的反演算法更加精确。

3    基于MQTT协议的船舶尾气检测物联网系统搭建

整个物联系统共由4部分组成：物联网设备端、物联网设备云平台端、物联网后台服务器和用户端。整个物联网系统架构如图7所示。功能主要包括数据的采集、数据的上传、云命令的接收与处理。传感器模块实时采集各种气体传感数据，采用具有稳定、高效、节省流量等优势的MQTT协议[6]，实时将采集的数据通过GPRS或4G模块上报给物联网云端，另外还可以实时接收云端下达的命令并处理，硬件平台采用Arduino。

基于MQTT协议的服务器，MQTT非常适合用于物联网环境，客户端非常简单，几乎在所有平台均有可用的代码，并且数据通过MQTT服务器实现M2M消息传递。服务端基于spring-cloud微服务框架，主要提供服务发现，用户管理，权限管理，设备管理，MQTT节点管理等管理功能。拟采用国产开源MQTT服务器软件EMQTT来搭建高性能的MQTT服务器云平台。主要功能模块包括：数据接收处理、数据统计、警报管理、触发器管理、设备管理、远程下发命令、用户管理等。通信系统主要实现尾气遥感检测模块与云端，云端与地面站、各移动终端、监控中心的通讯连接。

4   结语

无人机的船舶尾气检测系统，解决了目前对船舶尾气检测周期长、时效性差且效率低的问题。设计了远程控制装置，机身上安装有用于收集船舶尾气的集气管，集气管依次连接除湿器、气体传感器组以及气泵，机身上安装有定位模块以及热成像模块。无人机飞到待检测船舶后方，定位模块可以了解无人机的位置，通过热成像模块搜索确定船舶烟囱位置，气泵工作，使集气管产生负压将船舶尾气吸入，尾气经除湿过滤处理后，进入气体传感器组进行浓度检测，将数据传输到物联网云端，各移动终端可实时显示尾气浓度，并通过物料平衡原理反演算法间接检测出燃料油中的硫含量范围;从而帮助监管机构远程、快速、准确地完成初步筛查工作。

[参考文献]

[1]刘军朴.IMO全球0.5%低硫燃油标准实施的影响[J].中国船检，2017（12）：74-79.

[2]徐舜吉，倪训鹏，张剑，等.基于无人机的船舶尾气移动监测平台研究[J].世界海运，20203（2）：34-39.

[3]汪佳瑶，安博文.船舶尾气监测系统设计[J].现代计算机（专业版），2018（23）：84-88.

[4]史华杰，安博文，潘胜达，等.基于无人机的船舶尾气检测系统设计[J].自动化与仪表，2018（6）：58-63..

[5]李大成.船舶燃料含硫量红外光谱遥测方法研究[D]. 合肥：中国科学技术大学，2020.

[6]张骋.基于中间件技术的云服务端实现[J].无线互联科技，2018（23）：123-125.

（编辑 姚 鑫）