基于LoRa的港口大气污染物监测系统设计与实现

孙瑞轩，李洪波，郝虎全，肖 磊

(河北省自动化研究所有限公司，河北 石家庄 050081)

引言

随着经济的快速发展，我国对煤炭等矿石资源的需求不断增加。煤炭作为港口吞吐的重要货物之一，吞吐量逐年递增。2020年河北省唐山、黄骅、秦皇岛三大港口和天津港共完成煤炭下水量7.1亿吨，其中黄骅港煤炭下水量同比增长4.3%[1]。煤炭和金属矿石等散物料在输送机、翻车机和堆取料机等作业点易引起扬尘[2]，这些逸散到大气的粉尘颗粒极易污染空气，已成为造成港口地区大气污染的重要因素。随着科技的不断发展，一些先进技术的利用能够对污染治理和环境保护等方面产生积极的影响。在“一带一路”的倡议背景下，港口不断地向信息化、多元化和个性化的方向发展，将先进技术与大气污染监测防治结合起来，能更好地满足港口大气污染监测治理的具体需要。LoRa扩频技术具有低功耗、低成本、可远距离传输、抗干扰性强等优势，能较好地解决WiFi、蓝牙和ZigBee等无线网络中存在的低功耗和长距离传输之间的矛盾[3]，而且该技术目前已被广泛应用于电力、工业制造、环境保护、地质灾害监测等领域[4-6]。因此，本文基于LoRa扩频技术设计了一套自组网方式的港口大气污染物监测系统，可解决传统无线网络覆盖距离短和现场布线难的问题，实现对港口区域大气污染的网格化监控，并为港口环境监测的数字化、智能化提供数据支持。

1 系统总体设计

基于LoRa扩频技术的港口大气污染物监测系统主要由数据采集终端、数据网关、云服务器平台和监控中心管理系统四部分组成。其中数据采集终端以粉尘浓度传感器、风速仪、风向仪、温湿度传感器为核心，对港口大气污染物浓度和周边环境参数实时采集，运用LoRa扩频通讯技术，采用自组网形式，实现监测数据的实时无线传输，采集终端由太阳能供电；数据网关运用LoRa扩频通讯技术可获取各个节点数据采集终端的监测数据，并可将数据上传至云服务平台；云服务平台依托现有成熟云平台的搭建，可实现数据处理、存储和传输；监控中心管理系统以“港口大气污染监控”软件为核心，集成了监测数据实时显示、存储、历史数据查询及数据曲线显示和节点数据采集终端地理信息显示等功能。该系统可实现对港口大气污染物的实时监测，可为港口环保部门提供监管数据，为制定合理有效的防治措施提供数据支撑，对于保护港口及周边大气环境，促进港口地区的可持续发展具有积极的推动作用。系统拓扑图如图1所示。

图1 系统网络拓扑图

2 硬件设计

系统硬件主要包括数据采集终端和数据网关，数据采集终端主要用于实现对港口大气污染物浓度和周边环境参数的实时采集，数据网关通过采用LoRa扩频技术实现对各监测节点数据采集终端数据的处理。

2.1 数据采集终端设计

数据采集终端作为监测节点终端，以钢制支架为载体，采用太阳能供电方式为终端供电，同时集成了粉尘浓度传感器、风速仪、风向仪和温湿度传感器，运用LoRa扩频通讯技术可将监测数据进行远程无线传输。太阳能供电系统主要包括太阳能电池板、太阳能充放电控制器和蓄电池，其中太阳能电池板采用单晶硅电池片，功率为10W，太阳能充放电控制器采用串联式PWM充电管理，12V/24V自动识别，太阳能蓄电池规格12V24Ah；粉尘浓度传感器基于激光散射原理实现对粉尘颗粒物浓度的精准测量，可实时输出颗粒物浓度值并支持连续采集，对PM2.5颗粒物浓度有效量程为0～500μg/m3，颗粒物质量浓度分辨率1μg/m3；风速仪壳体材质为聚碳酸酯，测量范围0～60m/s，分辨率0.1m/s；风向仪材质为聚碳酸酯，量程0～359.9°；温湿度传感器具有IP65防护等级，温度量程-40℃～+60℃，温度精度±0.5℃，湿度量程0%RH～80%RH，湿度精度±3%RH；LoRa串口DTU，供电电压5V～36V，支持410MHz～510MHz频段信号。上述传感器和设备均支持RS485通信，支持ModBus-RTU协议。数据采集终端构成如图2所示。

图2 数据采集终端构成示意图

为保证LoRa自组网的便捷性、安全性和可靠性，数据采集终端数传模块选用有人物联网技术有限公司的USR-LG206-L-C LoRa串口DTU，该款设备是一款支持数据网关(集中器)通讯协议的低频半双工LoRa串口DTU，可通过RS232/485方式外挂多传感器，并可将传感器数据通过LoRa与数据网关通信，理论最大通信距离可达10km。USR-LG206-L-C DTU支持3种工作模式，其基本功能框图如图3所示，考虑到实际需求和节点功耗要求，本系统将LoRa串口DTU工作模式设置为被动唤醒模式，即由数据网关对入网各节点DTU进行轮询唤醒完成数据传输。

图3 USR-LG206-L-C基本功能框图

被动轮询模式下LoRa串口DTU上电后自动入网，数据终端按预选设定周期轮询入网的设备，设备收到轮询指令后，向外部串口设备(各类传感器)透传轮询数据指令；如果外部串口设备存在应答数据，DTU将应答数据透传至数据网关。为保证通讯质量，LoRa串口DTU和数据网关必须在工作模式、信道、速率和应用ID四方面一致，此时需要利用AT指令对上述参数进行设置。

2.2 数据网关选型设计

系统的数据网关选用有人物联网技术有限公司的USR-LG220 LoRa集中器，该款集中器是一款基于低功耗广域网LoRa私有协议的物联网基站，能够实现数据网关与终端模块的自由组网、数据网关与服务器的通讯功能。该数据网关的工作模式有3种，分别为轮询唤醒、节点主动上报和服务器主动下发。针对系统的使用环境及要求，数据网关采用轮询唤醒工作模式，当数据网关设置为该模式后，入网节点模块将进入被动唤醒状态，此时数据网关会按照设置下发前导码唤醒在网该信道的所有节点，并将轮询数据以广播模式传输给所有节点，数据下发后，若数据网关收到节点模块回复的正确数据，则立即下发下一条指令数据，否则等到接收时间超时后下发下一条数据。此种模式在保证节点监测数据可靠稳定通讯的前提下，可有效降低采集终端节点的功耗。轮询唤醒模式时序如图4所示。

图4 数据网关轮询唤醒模式时序图

除与各监测节点LoRa终端进行数据通信外，数据网关还与服务器进行数据通信，系统基于4G网络采用TCP协议实现数据网关与服务器的数据通信，实现将监测数据实时上传至云服务器进行数据处理和数据存储。数据网关参数利用WIFI无线网络，通过web端进行配置。主要对IP、端口号、工作模式、节点数量、轮询间隔时间、发送功率、信道和空速等参数进行配置，其中同一网络内所有设备空速和信道必须设置相同，空速设定主要考虑到传播距离，在保证各节点数据传输互不影响的前提下，较低的空速可增加传输距离，系统中空速设定为0.537kbps，在天气晴朗的条件下，监测节点间最大通信距离可达3km。

3 软件设计

系统软件主要包括云服务平台设计搭建和监控中心管理系统设计编制，云服务平台用于获取数据网关的实时上传数据、下发实时数据和存储数据，监控中心管理系统为系统客户端应用软件，该软件主要实现对监测节点数据的实时显示、查询和分析等功能。

3.1 云服务平台设计搭建

系统云服务平台基于腾讯云搭建，主要作为数据获取、下发和存储的中介，能够实现监测数据的无线远程传输。LoRa数据网关获取所有节点监测数据，并将数据打包处理后，通过4G网络将数据发送至云服务器平台，云平台经过数据处理及存储后，可通过互联网将监测数据下发至监控中心管理系统进行数据显示和分析。云服务器平台主要包括两部分功能，即数据处理软件和SQL Server数据库，数据处理软件可对上传数据进行解析，并可将解析后的数据下发至监控中心管理系统，SQL Server数据库可存储LoRa数据网关上传的监测数据。数据链路如图5所示。

图5 云服务器平台数据链路传输示意图

云服务器端数据处理软件基于C#语言编制，具有对LoRa数据网关上传的监测数据进行实时解析、存储和调用下发的功能。LoRa数据网关收集的监测数据均以标准Modbus-RTU协议格式进行上传，云服务器端数据处理软件可对上传数据进行解析，解析后将监测数据存储至云端SQL Server数据库，同时如果监控中心管理系统发出最新监测数据调用请求，数据处理软件会将最新解析后的监测数据下发至监控中心管理系统。云服务器数据处理软件工作流程如图6所示。

图6 云服务器数据处理软件工作流程图

数据库搭建于云服务器上，具有易于部署、安全性高、可维护性好和降低用户使用成本等优势，同时由于本系统存储的数据具有数据量小、对数据读写速度要求不高等特点，因此将数据库搭建于云服务器上是合适的。系统在云服务器中预装了SQL Server 2016，通过Microsoft SQL Server Management Studio可对其进行数据编辑和数据查询等工作。

3.2 监控中心管理系统设计编制

监控中心管理系统主要为系统应用软件，该软件基于C/S架构，采用C#语言编制，具有节点气象及空气污染数据实时显示、历史数据查询、数据曲线拟合分析和数据报表输出等功能，用户可实时观察所有监测节点的监测数据及位置信息，有助于其快速判断污染源并采取相应措施。监控中心管理系统客户端界面如图7所示。

图7 监控中心管理系统客户端软件界面

4 结束语

港口的矿石资源在装卸过程中逸出的粉尘对港口及周边地区造成了较重的环境污染，为解决港口环境下对大气污染物的连续实时监测，本文研发了一种基于LoRa扩频技术的大气污染监测系统，该系统利用LoRa技术的长距离传输、低功耗等优势特点，采用自组网方式，实现了对港口区域大气污染的网格化监控，对实现港口环境监测数字化、智能化具有积极的推动作用。