基于物联网技术的燃气阀井数智化应用研究

钟成，张晓维，陆贵荣

（1.常州新奥燃气工程有限公司，江苏 常州 213161；2.常州大学怀德学院，江苏 靖江 214500）

1 前言

当前，世界各国的物联网应用技术研究正处在大发展阶段：美、欧盟等都启动了以物联网为基础的”智慧地球”等战略规划。基于物联网技术的油气过程及设备运行状态，健康检测技术也随之得到迅速发展。燃气阀井也是燃气储运过程的重要设备之一，目前，预防燃气阀井泄漏燃气监测、水浸报警、阀井井盖移动等的普遍方式是大量人工巡检判断，这种方式做不到连续监测且费时费力。因此，为了在线掌握燃气阀井的健康运行状态，做到阀井隐患及时发现，及时抢险维修，且降低维护保养成本，一个基于物联网技术的燃气阀井数智化监测系统被设计。

近年来，各种检测监测技术被研究者尝试用于燃气阀井的健康监测。如周中伟研究了城镇燃气智能阀井监测技术中的燃气传感器技术：半导体敏感法不适合用于受车辆经过引起振动影响较大的潮湿环境；催化燃烧传感法只对可燃气体有反应，适用野外安装；红外线传感法具有良好的选择特性，响应快速，稳定性好。张孟宇等研究了阀井内燃气泄漏检测系统研究与应用技术，他们选择了点式红外可燃气体检测仪，并大大降低了企业维护阀井运行的人力成本。此外还有光纤敏感法，该方法是非常有效并且定位准确的。但也会存在几个问题：当泄漏量较小时，泄漏源附近温度变化较小，对光纤传感器灵敏度要求非常高，所以成本也会偏高，此外即使光纤与管道泄漏源离得很近，由于光纤和泄漏点处于管道的不同位置，仍然无法敏感到泄漏并报警，国外文献报到，光纤敏感检测系统里的光纤需要3根均匀分布在管道周围，才能确保管道燃气泄漏警报。

2 传感系统模块设计及原理

2.1 检测模块结构设计

设计的传感系统模块框图如图1所示，由复合传感器、微处理器、无线通信模块和电源模块组成。其中敏感单元-复合传感模块包括了倾角传感器（ADXL345）、燃气传感器（JX-CH4-103）、水浸传感器（HSM-WT206）等；微处理器STM32F407是数据采集、加工中心，由其嵌入程序采集诊断并上报阀井数据；无线通信模块内嵌了基于NB-IoT物联网卡，该模块搭建了微处理器和云服务器之间的数据桥梁。

2.2 传感器特色及其敏感原理

倾角传感器采用ADXL345，它是一款超低功耗小而薄的3轴加速度计，其高分辨率(3.9mg/LSB)，能够测量不到1°的倾斜角度变化。它能通过串口SPI(3线或4线)或I2C数字接口访问。ADXL345可以在倾斜检测应用中测量静态重力加速度，还可以测量运动或冲击导致的动态加速度。

井盖异动检测原理是首先读取传感器3个方向的加速度值并转换为对应的井盖倾斜角度值，程序流程框架为：(1)初始化ADXL345；(2)读取ADXL345 3个方向的加速度值；(3)转换为自然坐标系的倾斜角度值如下。

燃气传感器采用了JX-CH4-103红外气体探测传感器，它利用红外原理（NDIR）检测气体浓度，其主要原理是由于各种气体对不同波长红外辐射的吸收程度各不相同，因此有对应于不同的吸收光谱，而每种气体在光谱中，对特定波长的光有较强的吸收，那么基于朗伯定律和比尔定律，通过检测气体对该波长的光的强度的影响，便可以确定气体的成分及浓度。该方法具有抗中毒性好、反应灵敏、气体针对性强、超长使用寿命、环境适应性强的优良特点。

2.3 传感器数据采集流程

传感器数据的采集采用了嵌入式处理器（MCU）硬件条件，其软件系统是基于C语言程序流程图如图2所示，它的主要任务是不断发送开始条件START和从机地址→发送要读取的地址→读取数据→存储数据→数据解析→数据评价等流程来运行，如果某个结果数据解析后大于设定的阈值，则系统判断为有阀井健康状况异动并立即通过物联网上报云服务器报警信息，如果不大于阈值则按照定时上报心跳数据和阀井监测等运行数据，其中心跳数据数据可作为监测系统在线的运行判断依据。

3 上位机软件设计

测量系统上位机软件是一个物联网平台，采用了京东云服务器硬件模式，其软件流程图如图3所示，采用了语法简单明了、易于编写维护、面向对象JAVA高级语言作为其编程语言，它的工作流程是不断查询来自下位机通过物联网上报的数据接口状态，如果查询到有下位机数据流上传，则立即启动数据接收程序，然后存储数据到对应的寄存器，接下来是解析数据，判断结果是否大于阈值，如果大于说明阀井运行没有处于健康状态，可能有燃气泄漏或井盖异动或存在水浸等情况，并立即推送报警信息给手机等终端等待处理。

4 系统测试及结果

本文所设计系统是否可行，测试验证环节是必须的，为此一个用于系统测试的燃气阀井模型在实验室自制成功，表1所示的测试数据都是基于该模型测得，实验过程中的燃气泄漏、井盖异动和水浸状态都是人为设置的，井盖倾斜角度、燃气浓度及水浸参数均测试了6个数据，从表数据可以看出，测量值和设定值是非常接近的，最大误差分别为2.8°/3LEL%/0，这个误差是完全可以接受的，据此断定了设计的阀井健康状况监测物联网系统是完全可行的，显示了良好的应用前景。

表1 测试数据

5 结语

本文学习了现有文献中燃气阀井健康运行监测方案，研究了阀井数据如燃气泄漏、井盖异动和水浸状态敏感等系统工作原理，建立并测试了基于ADXL345等传感器的燃气阀井健康状况测量系统。实验数据显示，设计的物联网阀井健康状况监测系统是完全可行的，测试经过证明所设计的物联网监测系统具有合格的阀井数据测量表现和良好的应用发展前景。