地下综合管廊智能信息化监控设计

董开泰 魏立明

(吉林建筑大学 电气与计算机学院,长春 130118)

0 引言

我国经济正处于稳步上升阶段,人民的环保节能意识不断提高.地下综合管廊的建设符合我国可持续发展的基本战略,成为目前地下空间管理规划的焦点.在我国现有的地下综合管廊案例中，缺乏对专业工程管线的全局统筹管控,在以空间维度分配地下空间资源时,难以得到最优的配置方案，因此，地下综合管廊管线的综合管理也是综合管廊信息化服务平台需要实现的重点目标.基于地下综合管廊的诸多优点，可以明确实现各类管线的统一规划、统一维护、统一管理，利用现有的自动化、信息化技术可以实现对地下综合管廊的环境检测、日常管理和应急处理,保证各类工程管线安全稳定运行和智能化监测.

1 管廊环境监测对象

地下综合管廊的运营与维护涉及到多单位、多部门的统筹安排,由于各管线分属不同部门管理,各单位部门之间未能信息开放共享，管线单位各自为政,很有可能出现重复管理、相互矛盾等现象，所以地下综合管廊监控平台的监控范围也需要相应规范.2015年国务院办公厅颁发的《关于推进城市地下综合管廊建设的指导意见》[1]中明确指出：“地下综合管廊本体及附属设施管理由地下综合管廊建设运营单位负责,入廊管线的设施维护及日常管理由各管线单位负责.”所以地下综合管廊智能信息化检测平台应针对工程管线的地下工作环境采取合理的动态监测[2].

图1 地下综合管廊监测变量Fig.1 Monitoring variables of the underground integrated pipe gallery

通过实时监测管廊内部的环境状态,对于不安全因素工作人员在远程监测中心可以及时发现、及时处理,有效减少事故的发生,同时也使事故的危害降到最低,保证工作人员的人身安全和人民群众的生活损失.这也相当于在地下综合管廊的全生命周期的运行和维护中降低了监管部门的运维成本.

2 地下管廊监控平台的构建

地下综合管廊是报警级别非常高的地下建筑,作为城市的生机和活力的“动脉”，运行着电力、水源、通讯甚至涉及到国防设施.因此,地下综合管廊必须具备实时监控的功能,并且在公共环境或其他工程管线发生事故时,对监控中心以及事故管线所属单位进行报警.同时，应及时针对发生的状况采取紧急联动措施.事故发生时,及时发现事故,如发生火灾时关闭消防门,给排水管道发生泄漏时及时排水,在工作人员进入前排风扇排风.随着综合管廊规模的扩大,容纳的专业工程管线的种类和数量越来越多,综合管廊的运行管理难度随之加大,因此要求监控平台更加智能化和信息化.

监控平台分为距离综合管廊较近的系统监控平台和容纳工程管线所属相关单位部门的上级监控平台.系统监控平台负责实时监控各个工程管线的运行状态和各类管线运行的公共环境.系统监控平台与上级监控平台共享所属管线的运行数据,在发生各类情况时，相互协作管理所容纳的工程管线，其中系统监控平台分为3个部分，如图2所示.

图2 监控系统构架Fig.2 Monitoring system architecture

2.1 数据采集层

由传感器构成的数据采集层是底下管廊监控的基础.传感器类型应包含所有专业工程管线的标志型监测变量:如天然气管道中的CH4、发生火灾的CO2、中水中的H2S、公共环境的含氧量等[4];根据不同型号的传感器参数得到相应的覆盖范围,每隔相应的有效距离设置一个监测点,实时监控所有的运行数据，并向系统监控平台与上级监控平台发送.

地下综合管廊的公共环境监测中的信息相互关联,可以利用信息融合技术对各类传感器之间的冗余和互补信息按照预设场景的规则进行优化整合,使传感器对管廊运行环境的描述保持实时性和一致性.尤其需要注意的是由于地下空间的特殊性，所有处于现场的传感器均应采取防潮措施,防止传感器因工作故障造成公共空间事故,甚至对工作人员造成伤害.

2.2 数据接收层

数据接收层分为地下接收单元和地上接收单元,与数据采集层的各类传感器构成分布式的通信系统,联合地下照明、排水、通风等设备单元形成稳定的物联网控制系统[5].

地下接收单元负责实时完成地下综合管廊公共空间的温度、湿度、甲烷等环境参数，以及各个监控设备的运行状态的信号采集,并上传到地上接收单元.

漏损率是指漏失量和总供水量的比值，其中漏失量为总供水量减去实际使用水量。漏损率高表明水在运输过程中损失多，供水效率低；反之漏水率低说明城镇供水效率高。我国是一个水资源分布不均、人均水资源短缺的发展中国家，降低漏损率很有必要。国家在2016年颁发了《城镇供水管网漏损控制及评定标准》（CJJ92—2016），对今后的城镇供水漏水提出了要求和目标，即在2017年供水管网漏水率达到二级标准12%，2020年达到一级标准10%。而根据《2014年城镇供水年鉴》调查，大部分省份的漏损率都超过了12%，一些省份漏损率甚至高达33%，可见我国的城镇供水效率还有待提高，供水公司压力巨大。

地上接收单元中预设了管廊发生的几种紧急情况,在无情况发生时继续将采集到的实时信息传递到附近的系统监控平台.

当有情况发生时，根据环境参数变化情况实施紧急预案,与风机、水泵、阀门等设备采取连锁控制.接收单元的地下与地上分立，可以有效保证单元监控区域的信息采集及网络数据的封装转换,监控设备能够实现本区域覆盖内的设备的运行管理,也可以有效地对上层系统的控制指令做出应答.

在数据接收层与数据采集层的数据交换中，考虑到地下综合管廊的工作环境中存在很多同时运行的控制设备,运行中的设备产生的电磁干扰有可能对传递中的实时数据产生影响,推荐采用有线光纤网络进行通讯，以减少数据误报的发生.

2.3 数据应用层

经由数据采集层与数据接收层的地下综合管廊的实时运行信息，在数据应用层汇总、分析、存储[6].管理平台的智能化就体现在由现场反馈的数据对管线的运行加以具体的模拟分析,并预测下一个运行周期的运行情况,从而智能的拟定出可行的运行和维护方案,对管廊公共环境中的现场设备采取远程的智能控制.数据应用层由数据库中心和监控服务平台构成.数据库中心用来实时存储来自下级层面传输上来的数据信息,其中包括专业工程管线的运行信息、管廊公共环境的状态信息，以及配合的监测设备的运行信息等[7].

监控服务平台PC端主要利用LabVIEW对上位机监控界面进行设计,通过OPC 通信协议将下位机PLC与上位机实现实时通讯.OPC通讯广泛地应用在全世界的自动化控制系统、仪器仪表等工程中.

PLC控制器与上位机之间使用PLC的MPI口和Lab VIEW的DSC模块，实现两者之间的通讯，Lab VIEW与PLC通讯前,要进行相应的配置[8].

在NI OPC服务器中,构建与PLC相关的参数变量,部署完成后,与PLC通讯设置为共享变量.在Lab VIEW的DSC模块中将监控主机上的对象定义为共享变量,并且以OPC标签的顺序将其绑定[9].这样在Lab VIEW设计的监控界面中，就可以实现在本地访问中地下综合管廊运行数据的实时读取.

3 地下管廊监测系统算法

为了更有效地预测地下综合管廊的运行环境，防止事故发生,本文在监控服务平台中应用卡尔曼滤波算法预测管廊运行设备数据，模拟管廊状态.卡尔曼滤波器(最优化自回归数据处理算法)能够很好地解决大部分数据拟合的问题,其应用已30多年,包括机器人导航、控制、传感器数据融合，甚至在军事方面的雷达系统以及导弹追踪等亦有应用[10].近年来更多地应用于计算机图像处理,例如头脸识别、图像分割、图像边缘检测等.卡尔曼滤波的基本原理是利用上次估计值和当前测量值来更新对状态变量的估计,求出当前测量数据的最佳估计值.

卡尔曼滤波算法的离散控制过程的状态方程为:

X(k)=AX(k-1)+BU(k)+W(k) (1)

观测方程为:

Z(k)=H(k)X(k)+V(k) (2)

式中,X(k)是k时刻传感器的系统状态;U(k)是k时刻对系统的控制量;A和B是系统参数;Z(k)是传感器k时刻的观测值;H是测量系统的参数.系统的过程演化噪声W(k)和观测噪声V(k)为均值为零的高斯白噪声，其协方差矩阵分别为Q(k)和R(k)(假设他们不随系统状态变化而变化).

在卡尔曼滤波中,假定k是现在的系统状态,根据前一状态预测出现在的状态:

X(k|k-1)=AX(k-1|k-1)+BU(k) (3)

其中,X(k|k-1)是根据前面时刻状态预测的结果,前一状态的最优结果表示为X(k-1|k-1),现在状态的控制量U(k)可以为0.对于X(k|k-1)的一步预测误差协方差为:

P(k|k-1)=AP(k-1|k-1)A+Q(4)

其中,P(k|k-1)是X(k|k-1)相对应的协方差;P(k-1|k-1)是X(k-1|k-1)对应的协方差;A和Q分别表示A的转置矩阵和系统过程的协方差.

根据现在状态的预测结果,将预测值和测量值结合得到当前状态k的最优估算值X(k|k):

X(k|k)=X(k|k-1)+Kg(k)[Z(k)-HX(k|k-1)] (5)

Kg为卡尔曼增益:

Kg(k)=P(k|k-1)H/[HP(k|k-1)H+R] (6)

以上计算过程可得到最优估计值X(k|k).这样持续计算可以不断更新协方差,则k状态下X(k|k)的协方差更新:

P(k|k)=[I-Kg(k)H]P(k|k-1) (7)

式中，I为1的单位矩阵,当k+1状态时,继承k的运算结果继续进行.图3为算法流程图.

图3 卡尔漫滤波器算法流程图Fig.3 Algorithm flow chart of Kalman filter

在地下综合管廊智能信息化监控平台的搭建中，还应考虑其他方面的问题.如:管廊入口、重要投料口及通风口等处的视频监控网络的搭建、相关部门控制权限的分布、地下综合管廊的地理信息模型、系统运行中数学模型的构建，以及内外部通讯方式的选择等，上述因素也会对算法的稳定性等指标起到相关的影响.

4 结论

城市地下综合管廊智能信息化监控在智慧城市中起到极大作用，本文从地下管廊监测对象、综合管廊平台构建以及综合管廊监测算法等三个方面进行了详细地阐述与分析，给出了地下综合管廊智能信息化监控设计方案，同时确定了基于卡尔曼滤波器的监测算法，有效地降低安全隐患，提升城市管线安全的整合水平，为城市综合管廊的智能化发展奠定一定的理论和实践基础.