基于温湿度感知的隧道火灾监测系统研究*

李贵文 郭镇江 伏冬孝 王浦安

(云南省交通科学研究院 昆明 650000)

0 引言

随着我国交通运输事业的发展，隧道建设越来越多，其潜在灾害也得到了更多的重视。在已发生的各种隧道事故中，隧道火灾是较严重的一种，不仅会导致整条线路交通的瘫痪，而且会造成巨大的社会经济损失和人员伤亡。因此，对交通隧道采取火灾监测尤其重要。

目前的隧道火灾监测技术主要有如下3种：基于多波长红外火焰探测器的隧道火灾监测技术，基于分布式光纤温度传感器的隧道火灾监测技术及基于光纤光栅感温火灾探测器的隧道火灾监测技术[1-5]。以上技术通过火焰产生时波长、温度等信号变化，实时监测隧道火灾是否发生，但无法预测火灾发生的可能性。随着传感器及人工智能技术的发展，一些新方法在火灾监测和应急处理中出现，如基于图像处理技术的图像型火灾探测器及相应的火灾监测方法，以及机器学习算法在传感器优化中的应用[6-9]，但仍无法预测火灾的发生。随着监测要求的提高，大范围、多参数成为隧道火灾监测系统的标准，网络技术被应用于数据监测中[10-11]，但在火灾预测上仍只能在火灾发生后进行预警。

针对上述问题，本文提出了一种基于温湿度感知的隧道火灾监测系统，能够依靠温湿度感知预测火灾的发生，监测多项隧道内空气参数，并通过处理监测的数据对隧道机电设备的运行进行决策，实现远程控制设备。

1 隧道火灾监测系统架构

目前的隧道火灾监测系统大都忽略了隧道内空气质量与火情间的关联，而且仅当火灾发生时才能进行预警，无法实现火灾的提前预测。

为更广泛地满足隧道监测的需求，本文将火灾预测和空气质量监测结合起来，提出了一种更完善的隧道火灾监测系统。本监测系统从执行层次上分为信息感知层、数据分析层、数据传输层、数据处理层、执行层，功能模块由温湿度感知模块、空气质量监测模块、调控模块组成，其整体架构如图1所示。

图1 隧道火灾监测系统整体架构

其中，信息感知层由温湿度感知模块和空气质量监测模块构成，温湿度感知模块能够通过温湿度传感器实时反馈隧道内监测点温度、湿度的数据，空气质量监测模块能够监测隧道内各项空气参数；数据分析层负责对信息感知层数据进行分析；数据传输层传输处理好的数据以进行下一步的储存或调控等操作；数据处理层表现为主节点对传输的数据进行处理，下达记录实时数据或激活应急处理的指令；执行层由调控模块控制，调控逃生通道和应急灯等机电设备的运行，预测火灾的发生，根据空气参数调节隧道内通风设备的运行，保证隧道内空气质量。

2 信息感知层

本系统建立的目标为对隧道火灾发生情况进行预测并调控隧道内空气质量，因此信息感知层承担重要的数据采集工作。信息感知层的功能模块为温湿度感知模块和空气质量监测模块。功能是感知各监测子节点的温度、湿度及空气中粉尘、一氧化碳、氮氧化物、碳氢化合物、氧气的含量。

2.1 温湿度感知模块

虽然引发隧道火灾的原因很复杂，但其本质仍是火焰的产生，发生火灾仍需满足燃烧三要素。燃烧三要素中，可燃物和火源对于监测属于不可控因素，但引发火灾所需的高温及低空气湿度是可测量。隧道火灾发生前，隧道内温湿度监测点的数值变化一定会达到一个临界点，若能实时并且快速地得到监测点温湿度的数据，就能在数据达到临界点时实现火灾的预测，因此可以通过对隧道内温度及湿度的感知实现隧道火灾的预测。基于隧道火灾预测的原理，温湿度感知模块应包括温湿度数据采集、数据处理、数据远程传输3个功能。

2.1.1 温湿度数据采集

在大长隧道中传输距离长，测温方式不直接接触火源，需要监测并传输空间温度的实时数据，且要满足温度的急剧变化，因此需选择一种测量范围广、分辨率高、能实现稳定远程传输的温度传感器。

光纤温度传感器采取非接触式测温方法，依靠受温度影响折射率发生变化的方式感温，无需接触火源，分辨率为0.1 ℃，空间分辨率可达3 m，传感距离20～40 km，灵敏度高，传输距离长，测量范围广，且是无源器件，对被测对象不产生影响，不会产生设备引发火灾的情况，光纤耐高压、耐腐蚀，在易燃、易爆环境下工作可靠，其特性可满足隧道内温度感知的需求，因此本系统采用光纤温度传感器来实现温度感知。

当隧道内空气相对湿度较低时，极易发生火灾，因此需选择一种能够测量空气相对湿度且灵敏度高的湿度传感器。

碳湿敏元件具有响应速度快、重复性好、灵敏度高、无冲蚀效应和滞后环窄等优点，测量不确定度不超过±5% RH，时间常数在正温时为2～3 s，滞差在7%左右，适用于隧道内湿度的感知。

由光纤温度传感器和碳湿敏传感器组成的温度感知模块能够准确并高效地监测隧道内温湿度的实时数据，满足本系统提出的实时、快速的要求。

2.1.2 温湿度数据处理

数据处理可以通过单片机实现。温湿度感知模块所采集的温度、湿度数据形式简单，且不需要进行复杂处理，因此使用CD4081单片机对数据进行接收和处理完全可行。

火灾预测是一个实时指令，若正常数据和异常数据均通过同一总线传输，则数据处理过程会发生滞后，大大影响预测的准确性。为提高数据处理的效率，本模块设计双总线接收温湿度数据，以与门的方式对总线进行激活以触发不同的数据处理方式。

使正常数据输出为0，异常数据输出为1，则总线1，2的与门判断方式如表1所示。

表1 总线1，2的与门判断方式

当数据均正常或仅一项数据异常时，与门输出低电平；数据均异常时，输出高电平。双总线的电路设计如图2所示。

图2 双总线电路

当输出为低电平时，开关状态不变，激活总线1，数据处理方式为调取存储数据并传输；当输出为高电平时，常闭开关断开，常开开关闭合，激活总线2，数据处理方式为直接连通控制模块对火灾进行预测并调控隧道机电设备运行。

双总线的设计能够有效对数据进行分流，提高了数据处理和传输的效率。

2.1.3 温湿度数据远程传输

相对于有线传输，利用无线传输的方式成本更低，信号范围更广，可有效确保温湿度传感与主控制器间的数据传输。

数据的远程无线传输可以通过路由节点实现。在每两个传感器节点之间设置一个路由节点，单片机通过串口连接红外接收/发送器，数据以Wi-Fi传输的方式通过路由节点无线传输至主节点，实现远程传输数据。本模块数据传输流程如图3所示。

2.2 空气质量监测模块

由于隧道为半封闭结构，车辆行驶产生的污染物如不及时排出，将严重影响隧道内驾乘人员的行车安全和身体健康，且隧道内氧气含量过低也会对驾驶员造成影响。因此，对隧道内空气质量进行监测对隧道安全具有重要意义。

图3 数据传输流程

2.2.1 空气质量数据采集

在隧道空气污染物中，粉尘、一氧化碳、氮氧化物和碳氢化合物是含量最高且影响最大的。粉尘会导致慢性病，大量吸入甚至会导致呼吸困难，出现窒息；一氧化碳会使驾驶员缺氧，引起头痛、眩晕，甚至窒息死亡；氮氧化物会刺激人的呼吸道,诱发支气管类、肺气肿等疾病；碳氢化合物会刺激眼睛、呼吸器官及皮肤, 更可能与氮氧化物形成光化学烟雾,导致人呼吸困难。同时，隧道内氧气的含量也关乎行车安全。因此，本模块将对粉尘、一氧化碳、氮氧化物、碳氢化合物和氧气的含量进行监测。

粉尘的监测使用SDS018粉尘传感器，能够得到0.3～10 μm悬浮颗粒物浓度，精度高、响应快；一氧化碳监测使用ME3-CO一氧化碳传感器，其公称范围可达到1 000 ppm，分辨率为0.5 ppm，具有较高的稳定性；氮氧化物监测使用SGA-700B-NOX氮氧化物浓度传感器，自带温度补偿，测量精确，接口多样，可对多种有毒气体进行监测；碳氢化合物监测使用SGA-700-HC智能型碳氢化合物气体传感器，误差≤±3%，工作温度-20～50 ℃，适应性好；氧气监测使用SGA-400-O2智能型氧气传感器，能够使用串口输出，适合本系统要求的无线传输。

2.2.2 空气质量数据传输

为实现多参数的实时监测，本文采用Zig Bee 技术构建空气质量监测模块。Zig Bee 技术是一种全分布式网络、短距离无线通信系统，监测范围广、监测精度和可靠性高、扩展性强，融合了传感器、网络、无线通信、单片机和自动控制，适用于隧道多参数实时数据采集、传输。

Zig Bee 技术采用的自组织网建立了一个路由节点间互联互通的网络，在某一条通讯线路出现故障时能够自动寻找另一条通道传输数据。本模块使用的网络如图4所示。

在该Mesh网络中，协调器作为网络组织的管理者具有最高的网络权限；全功能设备定义为主节点，精简功能设备定义为传感器节点。

基于设置好的网络，空气质量监测模块监测网络结构如图5所示。

图4 空气质量监测模块数据网络

图5 空气质量监测模块监测网络结构

本模块由分布于隧道内部的传感器节点、路由节点，位于网络末端的主节点，数据接口及主控制器组成。相邻两个传感器节点之间的距离为10 m，呈线状分布，安装于隧道顶部，每个节点均被标定固定地址；传感器节点、路由节点、主节点间连接方式为网络连接，主节点的网络节点为全功能节点，负责全部数据的收发;传感器节点和路由节点设置为精简功能节点，主要负责数据采集、传输等。主节点通过接口电路与主控制器连接，选择接口而不是网络传输的方式是为了防止数据丢包并提高数据传输速度，实现模块的稳定性和数据传输实时性。

3 执行层

执行层作为系统最后一层，是系统功能的实现层。为实现火灾的预测和机电设备的远程调控，当各传感器节点采集的数据经由数据感知层到数据处理层的处理之后，需要构建调控模块对信息进行响应，远程调控隧道内机电设备，如通风设施、逃生通道、应急灯等的运行。

3.1 调控模块的结构

调控模块具体结构如图6所示。调控模块的处理器接收路由器传输的信息处理层数据并分析，依据分析结果对机电设备进行远程调控。

3.2 调控模块的执行方式

远程调控模块中火灾预警的机电设备执行方式如图7所示。

当监测到的节点温湿度超标时，启动火灾预警，隧道内应急灯亮，提醒驾驶者可能有火灾情况出现，警示驾驶者小心驾驶。当监测点温度达到明火的温度时，说明已有火灾发生，立即打开逃生通道方便驾驶者疏散。根据相关部门的规定，隧道内运营温度不得超过30 ℃，但由于车辆行驶或拥堵产生的高温和低燃点的易燃物品存在，且出于人体舒适温度的综合考虑，将温度临界点定为40 ℃。根据资料，当空气相对湿度小于50% RH时易发生火灾，因此将湿度临界点定为50% RH。当监测点温度实时数据高于临界点和湿度实时数据低于临界点两个条件同时发生时，即认为隧道可能发生火灾，立即进行预警。

图6 调控模块具体结构

图7 火灾预警执行方式

远程调控模块中调节空气质量的机电设备执行方式如图8所示。当监测点的污染物含量超标时，立即加大通风通道功率，进行有害气体的排出；当运行一段时间后污染物含量仍超标，则说明发生了粉尘爆炸、火灾等产生大量有毒气体和有害颗粒物的事故，需立即开启逃生通道。

4 系统实现

实验系统采用模块化设计，实验过程中由系统软件来实现各个物理量的采集及数据分析。其中，温度监测模块主要实现隧道内各个断面温度、结构温度、排烟道内温度的采集与数据分析；热辐射监测模块主要采集各个断面的热辐射数据，并通过总辐射热流密度来反推火灾情况；烟雾流速监测模块主要实现隧道内风速及排烟道内的风速监测，计算排烟能力；烟雾成分分析模块主要处理烟雾分析仪中的数据，绘制不同位置的烟雾成分数据曲线。

图8 空气质量调节执行方式

该系统主要在云南省某高速隧道进行测试，监测共分3个标段，隧道具体情况如表2所示，系统布置如图9所示。

实验结果表明，针对高速隧道内部固定火源和移动火源两种火灾情况，该监测系统均具有良好的探测和响应性能。此外，通过判断隧道内部的风速和风向情况，该系统还可以对火源进行定位，能够应对较为复杂的火灾环境。

表2 某高速隧道相关参数

图9 火灾监测系统现场布置

5 结论

(1)以目前的隧道火灾监测系统在预测火灾上的缺陷为出发点，提出了一种基于温湿度感知响应的隧道火灾监测系统，以其执行层次构建了系统架构。

(2)以温湿度感知相结合的方式构建了温湿度感知模块，准确并快速地预测火灾发生。

(3)基于Zig Bee 技术构建了空气质量监测模块，监测多项隧道内空气参数，并构建了调控模块，依据传感器监测的数据远程控制机电设备。

(4)实现了火灾的预测且能够对隧道内机电设备进行远程控制，提高了设备响应的效率，对提高隧道安全水平、减少生命及财产损失、实现隧道机电一体化有一定的推进作用。