基于物联网和GIS的综合管廊通风除湿智能控制研究

施有志, 洪娇莉, 林树枝, 徐建宁

(1. 厦门理工学院土木工程与建筑学院， 福建 厦门 361024； 2. 厦门大学建筑与土木工程学院， 福建 厦门 361005； 3. 厦门市建设局， 福建 厦门 361003； 4. 中铁一局集团厦门建设工程有限公司, 福建 厦门 361000)

0 引言

近年来随着地下综合管廊建设的不断推进，建设与管理中存在的问题正逐渐形成新的研究热潮。地下工程环境常存在潮湿、高温、空气不新鲜等问题。长期处于潮湿环境下，综合管廊主体结构及入廊管线、支架的耐久性都会受到影响。有效地控制潮湿地区综合管廊内空气的相对湿度，将会提高其主体结构和入廊管线的耐久性。通风作为综合管廊“附属设施”重点项之一，可以实现室内高湿空气与室外较干燥空气的交换，进而降低室内空气湿度，但目前国内针对综合管廊通风系统的研究主要集中在污染物扩散控制[1]、电缆舱温度控制[2]和火灾烟气扩散控制[3]等方面，而关于通风除湿控制的研究极少，可借鉴地下工程其他领域和其他行业的相关研究。

李伦等[4]梳理了温、湿度对电气设备组成材料及其性能的不利影响，为保障电气设备运行时不受坑道热湿环境的影响，提出了基于时间和温、湿度控制模式的自动控制系统；李丽峰等[5]基于矿井风流热湿交换理论，建立了适用于通风作用下的矿井内温、湿度预测数学模型，并应用VB语言编制了相应的温、湿度计算程序；李慧等[6]则基于ZigBee网络搭建矿井通风设备远程监控系统，可对矿井内的温、湿度等参数进行采样。关于地下综合管廊，Seong等[7]利用计算流体力学(CFD)方法探究综合管廊在不同通风量作用下的温、湿度场分布及其变化，并指出对于进、排风口和中间位置，通风量的变化对温度场的影响不大，但会对湿度场造成影响；童丽闺等[8]针对综合管廊的温度、湿度、甲烷含量(甲烷体积分数)等监测需求，提出了应用于地下综合管廊的环境监测系统，以实现综合管廊的环境监测、预警，但未从控制的角度切入研究。

物联网是利用各种信息传感器实时采集所需连接、互动、监控物体或过程的各类信息，并与互联网结合成的一个大型网络。利用互联网等网络技术，可以搭建任何地点任意物体之间在任何时刻的智能联系网络。GIS(geo-information system，地理信息系统)是在计算机软、硬件的支持下，以采集、存储、管理、检索、分析和描述空间物体的地理分布数据以及与之相关的属性，并回答用户问题等为主要任务的技术系统[9]。目前将物联网或GIS技术应用于综合管廊的相关研究成果主要是为了提升日常运维及运营工作的管控水平[10-11]，未见涉及通风除湿的报道。

GB 50838—2015《城市综合管廊工程技术规范》[12]中规定，通风设备应符合节能环保要求。自2018年7月1日起正式实施的GB/T 51274—2017《城镇综合管廊监控与报警系统工程技术标准》[13]也要求正常工况下当管廊内没有人员进出时，应根据管廊内外的温度和湿度情况以及入廊管线正常运行时所需求的环境温度限定范围进行控制。然而，目前国内关于综合管廊通风设计的规范仍不够完善，如GB 50838—2015《城市综合管廊工程技术规范》[12]中虽然对通风系统作了说明，但过于简略，仅着眼于火灾通风控制与事故后机械排烟、天然气管道舱正常情况与事故后的通风换气次数，未对具体的通风状态参数进行说明，也没有对综合管廊的通风除湿问题作出规定。而对于综合管廊通风系统来说，如果通风不足或者进风空气状态不达标，就达不到除湿效果，而通风过量则会造成能源浪费。目前，国内综合管廊所采用的通风风机一般都是厂家提前设置好通风参数，缺少在使用过程中随着廊内环境条件变化进行自动调整与控制，进而导致能源浪费或者通风不足等，不符合节能减排的低碳理念。

为此，本文从通风除湿智能控制问题入手，结合物联网、GIS等现代化信息技术，通过预测模型、进风状态参数控制器及其反馈修正机制，搭建综合管廊通风除湿智能化、自动化控制的实现路径，推动符合节能减排理念的综合舱通风除湿智能控制系统的研发，同时对于其他舱室以及其他地下工程的多目标优化通风控制(如温度、相对湿度、污染物浓度等)也具有借鉴意义。

1 物联网与GIS技术

1.1 物联网技术

目前由感知层、网络层和应用层组合而成的架构是物联网比较常用的架构形式[14]。感知层是构建物联网的基础，主要采用RFID、智能传感器、智能终端等信息传感工具，实现数据信息的智能感知和获取；网络层作为中间层，其作用为利用各种网络技术搭建传输平台，实现将感知层获取的数据信息向应用层传输；应用层分为服务平台和支撑平台，对于不同的应用服务需求，会有对应的软件平台、数据分析工具、优化算法等予以支撑。服务平台将实际感知需求向感知平台逐级传递，感知平台获取了需求的数据信息后，将数据信息向应用层方向逐级传递并启动对应任务的执行。

要实现综合管廊通风除湿的智能化、自动化控制，首先要实现廊内、外通风状态参数的智能感知。将物联网技术应用到综合管廊通风除湿智能控制中，利用相应的信息传感工具采集、获取并传递空气状态，实现物联网技术与廊内、外通风状态参数的有机结合，使得对廊内、外通风状态参数的智能感知具备可行性，再实现对数据的转化以及到数据中心的传输，进而用于执行对进风状态参数控制的决策中。

1.2 GIS技术

GIS主要由软件系统、硬件系统、空间数据库、应用人员和应用模型等组成，可以满足海量地理空间数据信息采集、存储、计算、分析、处理和挖掘的需求。其中，硬件系统用以存储、处理、传输和显示所需要的地理空间数据信息；软件系统是GIS中的核心环节，用来执行相关功能操作，如数据的输入与处理、空间数据库的管理等；空间数据库中则存储着空间信息和属性信息[15]，二者均为GIS的操作对象。

实现综合管廊通风除湿智能化、自动化控制的第2步，即实现系统对需要进行控制的通风区间所处位置的自动判断，以实现精准控制。而GIS技术的应用，可以将综合管廊结构信息和温、湿度传感器的坐标信息标识在该系统中实现定位，在温、湿度传感器获取空气状态参数的同时，同步获取地理位置信息，以便于实现对综合管廊通风除湿控制对象的智能识别。

2 综合舱通风除湿智能控制框架设计

基于物联网和GIS技术，搭建温、湿度数据与空间位置信息的一体化模型，智能、自动地获取空气状态参数和地理信息参数，精准定位控制对象，进而执行对控制需求的决策，实现综合舱通风除湿问题的智能精准控制，其实施路径如图 1所示。

图1 综合舱通风除湿智能控制框架

2.1 感知平台

感知平台可视为综合舱通风除湿智能控制的末梢节点，由各类信息化感知工具组成，是实现各个需求数据信息自动获取、进风状态参数智能控制的首要环节。

图2示出了感知平台采集的主要数据及其采集方式，包括以下2个部分：

1)空气状态参数。主要包括廊内空气的温度初始值、相对湿度初始值和外界新风的温度值、相对湿度值(均可以通过温、湿度传感器获取)，是判断通风除湿需求和确定进风状态需求的基础。温、湿度监测技术目前已经较为成熟，可以满足综合管廊的实际监测需求[16]。

在春季的“大麦黄”和秋季的白露前一星期，使用1次杀纤毛虫的药物，隔日再用1次消毒药物，以预防寄生虫病的发生。

2)地理空间信息。主要包括监测点和通风区间的位置信息，利用GIS技术可以实现对需求的地理空间信息的采集和存储。将所有通风区间的位置信息存储在空间数据库中，在利用温、湿度传感器感知空气状态参数的同时，同步获取相应监测点的位置信息，建立空气状态参数与空间位置之间的关联，实现温、湿度数据与地理位置信息的一体化，进而实现地图式的监测数据可视化管理。

图2 感知平台采集的主要数据及其采集方式

2.2 传输平台

传输平台可视为综合舱通风除湿智能控制的神经中枢网络，是将感知平台实时感知的空气状态参数、地理空间信息等接入并传输至支撑平台的纽带。由接入网和传输网组成，其中，接入网实现接入数据信息的功能，而传输网实现传输数据信息的功能。传输平台中涉及的网络技术可以分为有线网络、无线网络和其他网络，应用中以无线网络为主。

2.3 支撑平台

支撑平台是综合舱通风除湿智能控制的基础应用平台，主要执行对工况性质和基础控制需求的分析判断、对进风状态参数控制的决策，其决策路径如图3所示。

图3 支撑平台决策路径

1)支撑平台在集成感知平台和传输平台的基础上，获取感知的地理空间信息和空气状态参数(包括廊内空气温度初始值、相对湿度初始值和外界新风的温度值、相对湿度值)。

2)通过对地理空间信息的处理，实现控制对象与所在区间段位置信息的匹配，实现精准定位，智能识别控制对象。

3)同步执行进风状态参数控制流程，依次利用需求判断模型(包括工况性质分析和基础需求判断2个步骤)、进风状态参数控制器，结合支撑平台对舱室几何参数信息、目标函数权重系数的初始化设置，自动完成综合舱通风除湿控制指令的实时分析与决策。

4)在支撑平台中，将分析、决策的结果与识别的控制对象进行匹配，确定针对某具体控制对象的控制指令，并传输至服务平台。

2.4 服务平台

服务平台是综合舱通风除湿智能控制的最终服务对象，如图4所示，主要由执行子平台和反馈子平台2个部分组成。

执行子平台主要依据支撑平台输出的决策结果实施控制指令，并实现过程信息的存储。存储的过程信息主要包括：

1)感知信息。通过智能温、湿度传感器自动对廊内外的温、湿度数据进行采集；通过GIS系统感知所处通风区间，进而自动获取区间舱室几何参数信息(即通风分区长度、断面宽高比)。

图4 服务平台构成

2)过程控制信息。控制过程中，自动记录基础通风需求(即通风换气次数)、进风状态控制目标参数(即进风温、湿度数据)。

3)控制结果信息。通过记录控制初始时刻信息和控制完成时刻信息得到实际的换气时间。

通过相应的设备对过程信息进行感知、采集与处理后，可以自动完成数据的记录，并写进Excel表格中，进而实现过程信息的自动化存储。

2.4.2 反馈子平台

反馈子平台通过分析执行子平台存储的过程信息，对控制结果(如廊内空气状态参数是否在合理范围内等)进行反馈，同时根据通风除湿有效时长预测模型的误差指标，判断是否存在对预测模型进行更新修正的需求(如图5所示)。当某时刻控制下的换气时间误差超过5%时，利用该时刻的过程信息对预测模型的变量数据进行更新，进而修正预测模型以提高进风状态参数控制器的优化精度。

图5 反馈子平台控制原理

3 服务平台仿真案例分析

以表1中某通风控制工况为研究对象，结合本文2.4中服务平台的执行子平台和反馈子平台的工作原理以及数值模拟方法[17]，就服务平台的工作路径进行案例仿真分析，对其通风除湿有效时长进行预测、仿真控制与分析反馈。

表1 某通风控制工况信息

3.1 执行子平台仿真分析

如2.4中所述，执行子平台主要负责控制指令的执行和过程信息的存储，而控制指令的执行过程则可以通过数值仿真分析进行。因此，就执行子平台的控制过程，利用ANSYS FLUENT软件对上述工况的通风除湿过程进行数值仿真模拟，得到该工况下的通风除湿有效时长为1 000 s。将该工况信息同通风除湿有效时长信息进行存储并传输至反馈子平台。

3.2 反馈子平台控制流程

(1)

(2)

步骤1，读取Excel文件中更新的预测模型变量数据(即新增工况信息)；

步骤2，调用MATLAB中的Regress函数，对读取的数据进行多元多项式回归分析；

步骤3，更新通风除湿有效时长预测模型；

步骤4，更新进风状态参数控制器的适应值计算模型。

本案例利用数值仿真方式，对实际工程中的通风除湿控制指令执行过程进行模拟，进而应用于控制反馈中。结果表明： 1)当通风除湿有效时长预测模型不能对新增工况进行有效拟合时，可以通过对预测模型系数项的更新来优化拟合效果，同时进一步修正进风状态参数控制器的优化指令。2)可以实现通风除湿控制过程的反馈修正，该反馈修正方案在实际工程的通风除湿控制中具有可行性。

4 结论与建议

本文在前期研究所建立的综合舱通风除湿有效时长预测模型、进风状态参数控制器的基础上，对综合舱通风除湿问题的智能控制实现路径展开研究，搭建了综合舱通风除湿智能控制网络。该控制网络主要由4部分构成： 1)感知平台负责感知空气状态参数、地理空间信息等数据信息； 2)传输平台用以实现数据的接入与传输； 3)支撑平台在感知信息的基础上，以上述预测模型和控制器作为支撑，对运营中的综合舱通风除湿工况进行分析、预判和决策； 4)服务平台负责执行支撑平台决策后发出的控制指令，同步记录过程信息并进行反馈修正。文章主要针对地下综合管廊的特点，将上述系统应用于管廊工程中，重点进行湿度的控制，研究成果可为后续学者进一步研究综合管廊通风除湿智能控制系统提供参考。

本文针对综合舱通风除湿智能控制问题的探究尚处于控制框架设计阶段，为使该系统更加准确，后续还需结合现场监测试验进一步研究。另外，要体系化地解决综合管廊的通风控制问题，就要针对电缆舱、燃气舱等其他舱室的通风除湿问题，以及各舱室的其他通风问题继续深入研究。