典型危险货物罐式箱铁路运输安全监控技术研究

杨文韬，张义川，姚振坤，张 辉

(1.中国铁道科学研究院集团有限公司 运输及经济研究所，北京 100081；2.中国国家铁路集团有限公司 货运部，北京 100844)

1 典型危险货物罐式箱安全监控关键技术发展现状分析

1.1 监控技术现状

罐式集装箱(以下简称“罐式箱”)是专为装运液体货物而设计的，具有成本适中、运输方式灵活性强、可以实现“门到门”多式联运等特点[1]。以典型危险货物——液化天然气(LNG)罐式箱为研究对象，对罐式箱铁路运输监控技术进行研究，可以为同类危险货物运输提供借鉴。

受雾霾治理、煤改气、经济社会发展的推动，天然气已经成为我国能源消费的重要组成部分，社会需求逐年递增。LNG主要成分是甲烷，是气态天然气降温至-162℃以下形成的深冷液体，属于易燃易爆危险化学品，存在着火灾、爆炸、人体健康危害等危险性[2]。LNG罐式箱应用场景为在管道未覆盖的乡镇、小型企业、LNG车船加注站提供LNG。目前LNG罐式箱公路运输已经基本放开，水路运输处于试点阶段。

近年来，全球范围内LNG的燃爆事故时有发生，从事故的原因来看，LNG状态异常如过热、高压、冲击等是事故的重要原因[3]。在铁路运输安全方面，LNG罐式箱特别是遇到长大隧道、涵洞时气体挥发排放等需要着重考虑[4]。在LNG罐式箱在途状态监测和预警方面，有学者提出基于LoRa无线通信技术的LNG罐式箱远程监控方案，监控方案由罐式箱检测仪表、押运车车载集中监控平台及远程监控云平台组成，其监测的LNG状态包括压力、液位、温度、位置、电池电量等参数[5]；有企业提出基于卫星定位的智能罐式箱解决方案[6]；有企业在40 ft国际联运罐式箱上采用信息化远程监控系统实时监测罐式箱的压力、液位、温度、位置等参数[7]；有企业已在LNG罐式箱公路运输开展了远程安全监测装置试验试用。

目前，铁路危险货物罐式箱运输安全的控制手段主要依靠发到站人工检查和途中人工押运，只能盯控相关受理、装车、运输、卸车重点环节的进度，缺乏实时监测的技防手段。因此，应开展罐式箱监控关键技术和预报警信息处理技术研究，对危险货物运输全过程的位置信息、状态参数(压力、液位、温度、加速度和蒸发率等)进行实时监控，对异常事件发生前的状态进行分析及预测，并将产生的预报警信息反馈给作业现场进行处置，以提高铁路危险货物运输安全水平[8]。

1.2 监控技术选型

罐式箱安全监控关键技术从逻辑上涵盖数据采集、数据传输、数据处理和控制全过程，可以划分为传感感知技术、无线通信技术、低功耗控制技术等关键技术。

1.2.1 传感感知技术

传感感知即将待研究对象的物理化学特性转换为电特性的一个过程。货物介质状态数据的采集准确性是采集罐式箱运输监测数据的关键。结合介质运输的特点，对液位、温度、压力等关键参数采集进行研究设计。

液位测量方法有多种，目前LNG液位测量方法主要有差压式、电容式、导波雷达式和磁性伺服式[9]。差压式作为液位采集方式，具有普及范围广、容易校准的特点，即在罐式箱的液相引压管连接差压传感器的高压侧，气相引压管连接差压传感器的低压侧。LNG液位测量方式建议采用差压式。鉴于LNG属于低温介质，传统压力传感器无法直接测量液态的LNG，通常采用测量其气相压力来实现其液相压力的测量。温度感知单元一般包括温度传感器、温度变送器及接收单元。常见的用于石油化工、特种工业、易燃易爆等行业的温度传感器包括热电偶、铂电阻和热敏电阻等方式。由于铂电阻方式具有宽温度范围、高精度及可重复性等特点，LNG温度测量方法建议采用铂电阻方式。

1.2.2 无线通信技术

采用实时稳定性高、覆盖范围广、传输功耗低的无线通信方式进行数据通信十分重要。通过对低功耗广域网络的窄带物联网(NB-IoT)技术、远距离无线电(LoRa)技术，以及以ZigBee为代表的短距离无线通信技术和以4G为代表的主流蜂窝移动通信技术进行研究，各无线通信技术方案比较分析如下。

（1）NB-IoT技术方案。NB-IoT作为未来几年主流的低速率物联网连接技术，借助其可以在移动通信基站上的部署，以及低成本、低功耗、高抗干扰性的技术特点，基本可以实现罐式箱远程监控需求。目前NB-IOT的应用场景基本为固定场景，铁路沿线尚未完成全部部署。

（2）LoRa+蜂窝移动通信技术方案。即在罐式箱班列的机车或押运车上安装车载集中监控设备，通过LoRa技术实现采集各罐式箱上监测单元的参数信息，再通过蜂窝移动通信实现与远程监控平台的无线数据通信。该技术方案可以实现对罐式箱的远程安全监控。相比较而言，LoRa技术适用于传输数据量较少的场景，而罐式箱需要在特定运输情况下进行频繁的数据采集。

（3）ZigBee+蜂窝移动通信技术方案。即在罐式箱班列的机车或押运车上安装车载集中监控设备，ZigBee无线传感网负责罐式箱数据的采集，ZigBee的通信距离可以满足数据的传输，蜂窝移动通信负责将各个罐式箱数据汇集后传输到远程监控平台。结合ZigBee技术的特点，相比较而言，采用ZigBee技术的设备成本较高，抗干扰性差。

（4）蜂窝移动通信技术方案。蜂窝移动通信相比于其他技术方式具有高速率、低时延、高可靠、成本低、集成度高等特点，通过在罐式箱安装带有移动通信模块的监测装置，采集罐式箱上的参数信息后可以直接通过蜂窝通信传输至远端监控平台，实现罐式箱远程监控。该技术方案避免了在机车或押运车上安装车载集中监控设备，为日后取消押运车和人员提供了可能性。因此，建议采用蜂窝移动通信技术方案作为铁路危险货物罐式箱远程监控的无线通信方式。

无线通信技术比较如表1所示。

1.2.3 低功耗控制技术

在安全监控的追踪定位、状态监测、远程控制和无线数据传输等过程中，由于监测装置无外接电源，采用自供电方式，需持续在室外工作，采集监测装置的能耗控制是十分重要的。为此，研究提出间隔休眠唤醒控制策略和超时控制策略低功耗控制技术。

（1）间隔休眠唤醒控制策略。间隔休眠唤醒控制策略即根据介质实时状态及趋势判断，智能调节装置的休眠唤醒间隔。对于危险货物罐式箱运输过程，可以分为正常监测状态和预报警监测状态。预报警监测状态即采集的液位、压力、温度等某项指标超出了设定的阈值，则不管是承运人还是托运人会对此状态下的采集定位信息的密度要求较高，采用较短(如5 min/次)的休眠间隔；如果监测数据处于正常状态，会对采集定位信息的密度要求低一些，采用较长(如1～2 h/次)的休眠间隔。间隔休眠唤醒示意图如图1所示。通过减少采集次数，可以减少电能的消耗。

（2）超时控制策略。有源监测装置的通信传输过程的流程是先连接公众网络进行注册，然后尝试进行卫星定位，定位后将采集的状态信息、经度、纬度、时间及电量信息回传至远端监控平台，数据传送完成后，有源监测装置进入休眠。但是，在实际运输过程中有源监测装置经常会遇到如无法找到通信网络进行注册、因遮蔽搜不到卫星信号无法进行定位、在数据回传时通信异常而无法回传数据等情况。这就需要对此类异常情况进行处理和控制。对有源监测装置建立各个环节的超时控制，一旦超过相关限制时间则中断当前连接或工作，强制进入下一环节，这样就可以避免硬件程序陷入僵死状态，减少不必要的能量消耗。超时控制可以在搜网注册时间、搜星定位时间、数据传输时间等关键点设置，达到降低功耗的目的。

2 典型危险货物罐式箱铁路运输安全监控信息处理技术

通过采取物联网手段实现对罐式箱安全状态的前端数据采集后，更重要的是对采集的数据信息进行处理分析，涉及到多维度数据融合、判断、预测及预警。因此，根据LNG罐式箱运输的特点，按照箱体状态可以分为空载过程、充装过程、满载过程、卸液过程4个状态。按照运动、静止状态，可以细分为空载静止、空载运动(运输)、充装静止、满载静止、满载运动(运输)、卸液静止共6个状态。罐式箱铁路运输范围包括空载静止、空载运动(运输)、满载静止、满载运动(运输)4个状态，结合铁路既有危险货物运输管理规定，罐式箱铁路运输安全监控信息处理技术应建立多目标阈值条件下预报警判断及预测预报警信息。

表1 无线通信技术比较Tab.1 Comparison of wireless communication technologies

图1 间隔休眠唤醒示意图Fig.1 Diagram of interval sleep wake-up

2.1 多目标阈值条件下预报警判断

预报警数据的产生基于危险货物罐式箱监测装置采集的实时数据，由远端监控平台后台进行分析计算，给出针对某项指标的评判。预报警信息产生逻辑图如图2所示。

图2 预报警信息产生逻辑图Fig.2 Logic diagram of warning information

预报警信息产生逻辑具体步骤如下。

（1）首先需要获取到当前罐式箱的相关信息，其罐式箱各项参数和系统预设的阈值根据罐式箱类型和尺寸参数均不同。

（2）判断实时数据的状态。如果是压力达到预报警值，则继续区分预警还是报警；如果是温度达到预报警值，则继续区分预警还是报警；如果是充装率达到预报警值，则需要根据空箱、重箱状态或者装车、卸车数据判断，如果是空箱，则判断是否处于下限值和上限值之间，如果是重箱，则判断介质质量；如果是电量低于预警阈值，则置为电量预警；如果是加速度达到预警值，则置为加速度预警。

（3）第（2）部分判断得出的预报警信息会以组合的方式存储，然后将计算得出的预报警信息跟当前罐式箱在远端监控平台中既有的状态进行比对。①计算得出的状态为正常，当前系统平台中的罐式箱状态为正常，则仍为正常状态；②计算得出的状态为正常，当前系统平台中的罐式箱状态处于预警或报警状态，则更新系统平台中的罐式箱状态为正常状态；③计算得出的状态为预警或报警状态，当前系统平台中的罐式箱状态为正常，则更新系统平台中的罐式箱状态为预警或报警状态，同时需要将该信息发送给托运人等第三方平台；④计算得出的状态为预警状态，当前系统平台中的罐式箱状态为预警，则记录存储预警信息，不发送该预警信息，系统平台的罐式箱状态仍为预警；⑤计算得出的状态为预警状态，当前系统平台中的罐式箱状态为报警，则需要获取是否有报警处置信息，如果有则说明在新的预警产生时现场进行了处置，则更新系统平台的罐式箱状态为正常，如果没有处置信息，则系统平台的罐式箱状态仍为报警，同时需要将该信息发送给托运人等第三方平台。

2.2 预测预报警信息

对于罐式箱在途状态的监测既可以根据状态的阈值判断预报警信息，也可以结合相关预测方法对监测历史数据的样本进行深度学习，对LNG罐式箱介质的状态趋势进行修正，根据介质的状态趋势提前预测达到预报警的目的。

常用的预测模型包括回归预测、时间序列、马尔科夫预测、BP神经网络、小波神经网络、支持向量机等。例如，对于LNG罐式箱在途运输，其压力的变化趋势决定了其无损运输时间的长短。压力的变化与罐式箱初始充装率、罐式箱的导热率、罐式箱夹层真空率、安全阀整定压力、LNG介质的纯度、环境温度等因素均有相关性。通过将上述影响因素作为自变量，得出与因变量(LNG压力)之间存在的因果关系。根据LNG罐式箱预报警状态预测方法的适用条件、预测时间范围，可以采用较为简单且容易操作的回归预测法[10]，即根据历史监测数据求出因果关系的相关系数，再通过相关系数确定回归方程，预测中短期时间范围内预报警状态的发展趋势。压力监测回归预测分析流程图如图3所示。

图3 压力监测回归预测分析流程图Fig.3 Process diagram of regression prediction of pressure monitoring

3 结束语

在强化危险货物运输安全管控的背景下，探索通过采用物联网、无线通信等信息技术，对以LNG罐式箱为代表的典型危险货物安全监控关键技术进行研究，及时发现、预测危险货物罐式箱在运输过程中的异常状态，能够进一步强化铁路危险货物罐式箱运输安全。该方式探索了以技防代替人防的作业新模式，可以实现危险货物罐式箱运输全程状态监管，将以往的问题事后发现处置转变为事前风险预判，提升危险货物的安全风险控制能力。进一步可以对如何提高预报警信息趋势预测的精度进行深化研究。