NBIOT技术在工业环境监测中的应用

王宇健

（山东省烟台生态环境监测中心，山东 烟台 264001）

引言

随着工业快速发展，在带动经济增长、人民生活改善的同时，也引起了很多的环境污染问题，比如噪音污染、大气污染、水污染及土壤重金属污染，对人民的身体健康及生存环境构成了极大的威胁。因此，为了有效治理工业环境污染，首要工作就是要对工业环境污染情况进行全面监测，掌握污染因素及污染变化规律，才能采取针对性方案有效治理工业环境污染[1]。

1 NBIOT技术概述

NBIOT技术即窄带物联网技术（Narrow Band Internet of Things），是由3GPP标准组织在2015年9月立项提出的一种新的窄带蜂窝通信LPWAN技术，有助于实现万物互联，且目前在小数据量、低速率的物联网应用场景中应用比较多。相比较于传统的物联网技术，NBIOT技术在覆盖面积及深度、成本、速率、功耗和安全性等方面具有明显的优势。

我国的大小工厂众多，且分布广泛，相应的环境污染也比较分散，要想全面实现工业环境的周期性监测，需要耗费大量的人力、物力。现有的ZigBee监测系统其覆盖面积只能达到百米级，且功耗过高。LoRa监测系统虽然功耗比较低、覆盖面积能达到千米级，但其组网方式为节点加网关的方式，安装难度比较大。因此，亟待设计一套可以全面、实时、准确监测和采集各工厂周边环境信息的云端监测平台。而NBIOT技术的应用可以有效解决上述问题，并为工业环境污染监测提供新的方法及思路[2]。

2 工业环境污染监测系统的需求分析

工业生产中产生的废弃物污染具有分布分散、构成复杂等特点，因此，为保证工业环境污染监测的效果，监测系统的设计需求主要包括以下几个方面：

1）覆盖面积广。由于工厂周边环境信息分散，通常信息监测及传输需要覆盖10 km以上。因此，环境监测系统的覆盖面积需达到万米级以上。

2）功耗低。许多工厂处于偏远地区，后期监测系统更换电池和系统维护难度比较大。因此，环境监测系统必须要功耗低，电池使用年限至少达到10年。

3）时延低敏感。因工业环境污染信息采集对频度要求比较低，环境监测系统应采用如LPWA等低时延敏感度的方案。

4）组网方便。每个工厂所处的环境因素各不相同，环境监测系统的组网方式应在现有蜂窝网的基础上，具有良好的拓展性，确保有足够的网络接口供系统向外拓展[3]。

3 NBIOT工业环境污染监测系统结构设计

基于上述需求，NBIOT工业环境污染监测系统设计具有以下模块：

1）工业级主控芯片：主要用于接收各监测终端采集的数据，并根据通信协议对数据编程后，利用物联网模块把数据传输到云平台。

2）物联网IOT模块：主要用于终端与云平台间的无线、远距离通信。

3）防盗装置：由于系统设备投入运行后为无人值守模式，存在被盗风险，因此，在监测系统中设有定位防盗装置。

4）水质监测装置、废气监测装置和噪声监测装置：工业废水、废气和噪声是工业环境中的重要污染源，因此，NBIOT监测系统中设有水质监测装置、废气监测装置和噪声监测装置，以便对工业废水、废气和噪声进行实时监测及评估，为工业环境污染治理提供准确有效的数据支持。

5）云平台：为方便监测和管理多个工厂，且保证当污染数值超过预定阈值时，可以及时向管理人员发出告警信息，因此，在NBIOT监测系统中应用了云服务器。

NBIOT监测系统主要由终端数据采集系统、无线通信传输系统、云端解析系统及监管控制系统构成。其工作流程为：通过STM32主控芯片外围连接各类环境采集传感器，对工业废水、废气、噪声等样本数据进行采集，并根据MQTT通信协议对数据进行打包处理及优化，然后通过串口发送到NB模块，再通过天线传送到OneNe云平台，进行进一步解析及存储。平台会将数据制成动态曲线图，通过Web端显示出来，同时，也会以邮件或短信的形式通知管理人员。NBIOT监测系统架构图如图1所示。

图1 NBIOT监测系统架构示意图

4 NBIOT工业环境污染监测系统应用

工业环境污染主要为工业废水污染、工业废气污染和工业噪声污染。因此，NBIOT监测系统主要对工厂周边的水质、空气质量及噪音等相关数据进行采集。

4.1 水质数据采集

工厂生产排放的废水中含有大量的游离氨氮，这些氨氮成分会对周边的水质及水生物（如鱼类）产生巨大的毒害，人们饮用污染后的水或者食用污染后的鱼类，也会危害身体健康。因此，为确定工厂周边水体污染情况，在水中投入CRK-NH4-485型氨氮变送器，实时采集水质数据，并通过485总线将数据传输至云平台，精度误差＜1×10-7mg/L。采用DC5 V/12 V型电池进行供电，且终端功耗只有0.1 W，满足LPWA的外围设备要求。

4.2 空气质量数据采集

空气质量数据采集终端设备选用的是MQ136型气敏元件，经实际测试得出该气敏元件在温度20℃、相对湿度65%、氧气浓度21%的工况下的灵敏度特性，如图2所示。其中，RO为气敏元件在洁净空气中的阻值，Rs为气敏元件在当前环境下的阻值。

由图2可知，当空气污染物浓度为1×10-4mg/L时，Rs/RO的值与洁净环境下相对比，空气中的污染气体数值基本都＜10，说明当空气内有污染物浓度达到1×10-4mg/L，气敏元件的阻值会明显降低，而当Rs/RO的值≤1时，则说明空气污染严重。

图2 MQ136灵敏度特性曲线图

气敏元件阻值的变化反映到电路中，就是元件两端电压值的改变。因此，通过监测元件电压值，并利用ADC转换模数，再传输至主控芯片，就可以实现对空气质量的监测。

4.3 噪声数据监测

工厂噪声监测主要对工厂是否在非规定时间内生产和规定时间内生产的噪音是否过大、过久进行监测。NBIOT监测系统中监测噪声的器件为FC-04声音传感器，该声音传感器的工作电压为3.3～5 V，并采取GND、VCC、DO三线制接口，可以识别声音有无，但无法识别声音大小或者特定频率的声音。该声音传感器是通过数字开关输出高低电平进行信号传输，并可通过数字电位器调整其灵敏度。当环境中的声音强度＜设定的阈值时，噪声传感器模块中OUT端输出高电平，说明工厂生产并未产生噪声。而当环境中声音强度＞设定阈值后，模块OUT端输出低电平，则说明工厂生产时产生了噪声。

5 结语

目前，实际工业环境污染监测工作中因地区和环境的差异，基本都是采取人工+传统无线通信相结合的监测方式，这种监测方式存在功耗高、覆盖面积有限、安装难度比较大等缺陷。而应用NBIOT技术构建工业环境监测系统，可有效改善这些难题，实际应用中可通过OneNet云平台及Web端等实现对工厂周边环境信息的无人值守、实时监测。该系统研发及应用可为NBIOT技术与工业环境监测的深入融合发展提供了一定的参考。