典型危險貨物罐式箱鐵路運輸安全監控技術研究

楊文韜，張義川，姚振坤，張 輝

(1.中國鐵道科學研究院集團有限公司 運輸及經濟研究所，北京 100081；2.中國國家鐵路集團有限公司 貨運部，北京 100844)

1 典型危險貨物罐式箱安全監控關鍵技術發展現狀分析

1.1 監控技術現狀

罐式集裝箱(以下簡稱“罐式箱”)是專為裝運液體貨物而設計的，具有成本適中、運輸方式靈活性強、可以實現“門到門”多式聯運等特點[1]。以典型危險貨物——液化天然氣(LNG)罐式箱為研究對象，對罐式箱鐵路運輸監控技術進行研究，可以為同類危險貨物運輸提供借鑒。

受霧霾治理、煤改氣、經濟社會發展的推動，天然氣已經成為我國能源消費的重要組成部分，社會需求逐年遞增。LNG主要成分是甲烷，是氣態天然氣降溫至-162℃以下形成的深冷液體，屬于易燃易爆危險化學品，存在著火災、爆炸、人體健康危害等危險性[2]。LNG罐式箱應用場景為在管道未覆蓋的鄉鎮、小型企業、LNG車船加注站提供LNG。目前LNG罐式箱公路運輸已經基本放開，水路運輸處于試點階段。

近年來，全球范圍內LNG的燃爆事故時有發生，從事故的原因來看，LNG狀態異常如過熱、高壓、沖擊等是事故的重要原因[3]。在鐵路運輸安全方面，LNG罐式箱特別是遇到長大隧道、涵洞時氣體揮發排放等需要著重考慮[4]。在LNG罐式箱在途狀態監測和預警方面，有學者提出基于LoRa無線通信技術的LNG罐式箱遠程監控方案，監控方案由罐式箱檢測儀表、押運車車載集中監控平臺及遠程監控云平臺組成，其監測的LNG狀態包括壓力、液位、溫度、位置、電池電量等參數[5]；有企業提出基于衛星定位的智能罐式箱解決方案[6]；有企業在40 ft國際聯運罐式箱上采用信息化遠程監控系統實時監測罐式箱的壓力、液位、溫度、位置等參數[7]；有企業已在LNG罐式箱公路運輸開展了遠程安全監測裝置試驗試用。

目前，鐵路危險貨物罐式箱運輸安全的控制手段主要依靠發到站人工檢查和途中人工押運，只能盯控相關受理、裝車、運輸、卸車重點環節的進度，缺乏實時監測的技防手段。因此，應開展罐式箱監控關鍵技術和預報警信息處理技術研究，對危險貨物運輸全過程的位置信息、狀態參數(壓力、液位、溫度、加速度和蒸發率等)進行實時監控，對異常事件發生前的狀態進行分析及預測，并將產生的預報警信息反饋給作業現場進行處置，以提高鐵路危險貨物運輸安全水平[8]。

1.2 監控技術選型

罐式箱安全監控關鍵技術從邏輯上涵蓋數據采集、數據傳輸、數據處理和控制全過程，可以劃分為傳感感知技術、無線通信技術、低功耗控制技術等關鍵技術。

1.2.1 傳感感知技術

傳感感知即將待研究對象的物理化學特性轉換為電特性的一個過程。貨物介質狀態數據的采集準確性是采集罐式箱運輸監測數據的關鍵。結合介質運輸的特點，對液位、溫度、壓力等關鍵參數采集進行研究設計。

液位測量方法有多種，目前LNG液位測量方法主要有差壓式、電容式、導波雷達式和磁性伺服式[9]。差壓式作為液位采集方式，具有普及范圍廣、容易校準的特點，即在罐式箱的液相引壓管連接差壓傳感器的高壓側，氣相引壓管連接差壓傳感器的低壓側。LNG液位測量方式建議采用差壓式。鑒于LNG屬于低溫介質，傳統壓力傳感器無法直接測量液態的LNG，通常采用測量其氣相壓力來實現其液相壓力的測量。溫度感知單元一般包括溫度傳感器、溫度變送器及接收單元。常見的用于石油化工、特種工業、易燃易爆等行業的溫度傳感器包括熱電偶、鉑電阻和熱敏電阻等方式。由于鉑電阻方式具有寬溫度范圍、高精度及可重復性等特點，LNG溫度測量方法建議采用鉑電阻方式。

1.2.2 無線通信技術

采用實時穩定性高、覆蓋范圍廣、傳輸功耗低的無線通信方式進行數據通信十分重要。通過對低功耗廣域網絡的窄帶物聯網(NB-IoT)技術、遠距離無線電(LoRa)技術，以及以ZigBee為代表的短距離無線通信技術和以4G為代表的主流蜂窩移動通信技術進行研究，各無線通信技術方案比較分析如下。

（1）NB-IoT技術方案。NB-IoT作為未來幾年主流的低速率物聯網連接技術，借助其可以在移動通信基站上的部署，以及低成本、低功耗、高抗干擾性的技術特點，基本可以實現罐式箱遠程監控需求。目前NB-IOT的應用場景基本為固定場景，鐵路沿線尚未完成全部部署。

（2）LoRa+蜂窩移動通信技術方案。即在罐式箱班列的機車或押運車上安裝車載集中監控設備，通過LoRa技術實現采集各罐式箱上監測單元的參數信息，再通過蜂窩移動通信實現與遠程監控平臺的無線數據通信。該技術方案可以實現對罐式箱的遠程安全監控。相比較而言，LoRa技術適用于傳輸數據量較少的場景，而罐式箱需要在特定運輸情況下進行頻繁的數據采集。

（3）ZigBee+蜂窩移動通信技術方案。即在罐式箱班列的機車或押運車上安裝車載集中監控設備，ZigBee無線傳感網負責罐式箱數據的采集，ZigBee的通信距離可以滿足數據的傳輸，蜂窩移動通信負責將各個罐式箱數據匯集后傳輸到遠程監控平臺。結合ZigBee技術的特點，相比較而言，采用ZigBee技術的設備成本較高，抗干擾性差。

（4）蜂窩移動通信技術方案。蜂窩移動通信相比于其他技術方式具有高速率、低時延、高可靠、成本低、集成度高等特點，通過在罐式箱安裝帶有移動通信模塊的監測裝置，采集罐式箱上的參數信息后可以直接通過蜂窩通信傳輸至遠端監控平臺，實現罐式箱遠程監控。該技術方案避免了在機車或押運車上安裝車載集中監控設備，為日后取消押運車和人員提供了可能性。因此，建議采用蜂窩移動通信技術方案作為鐵路危險貨物罐式箱遠程監控的無線通信方式。

無線通信技術比較如表1所示。

1.2.3 低功耗控制技術

在安全監控的追蹤定位、狀態監測、遠程控制和無線數據傳輸等過程中，由于監測裝置無外接電源，采用自供電方式，需持續在室外工作，采集監測裝置的能耗控制是十分重要的。為此，研究提出間隔休眠喚醒控制策略和超時控制策略低功耗控制技術。

（1）間隔休眠喚醒控制策略。間隔休眠喚醒控制策略即根據介質實時狀態及趨勢判斷，智能調節裝置的休眠喚醒間隔。對于危險貨物罐式箱運輸過程，可以分為正常監測狀態和預報警監測狀態。預報警監測狀態即采集的液位、壓力、溫度等某項指標超出了設定的閾值，則不管是承運人還是托運人會對此狀態下的采集定位信息的密度要求較高，采用較短(如5 min/次)的休眠間隔；如果監測數據處于正常狀態，會對采集定位信息的密度要求低一些，采用較長(如1～2 h/次)的休眠間隔。間隔休眠喚醒示意圖如圖1所示。通過減少采集次數，可以減少電能的消耗。

（2）超時控制策略。有源監測裝置的通信傳輸過程的流程是先連接公眾網絡進行注冊，然后嘗試進行衛星定位，定位后將采集的狀態信息、經度、緯度、時間及電量信息回傳至遠端監控平臺，數據傳送完成后，有源監測裝置進入休眠。但是，在實際運輸過程中有源監測裝置經常會遇到如無法找到通信網絡進行注冊、因遮蔽搜不到衛星信號無法進行定位、在數據回傳時通信異常而無法回傳數據等情況。這就需要對此類異常情況進行處理和控制。對有源監測裝置建立各個環節的超時控制，一旦超過相關限制時間則中斷當前連接或工作，強制進入下一環節，這樣就可以避免硬件程序陷入僵死狀態，減少不必要的能量消耗。超時控制可以在搜網注冊時間、搜星定位時間、數據傳輸時間等關鍵點設置，達到降低功耗的目的。

2 典型危險貨物罐式箱鐵路運輸安全監控信息處理技術

通過采取物聯網手段實現對罐式箱安全狀態的前端數據采集后，更重要的是對采集的數據信息進行處理分析，涉及到多維度數據融合、判斷、預測及預警。因此，根據LNG罐式箱運輸的特點，按照箱體狀態可以分為空載過程、充裝過程、滿載過程、卸液過程4個狀態。按照運動、靜止狀態，可以細分為空載靜止、空載運動(運輸)、充裝靜止、滿載靜止、滿載運動(運輸)、卸液靜止共6個狀態。罐式箱鐵路運輸范圍包括空載靜止、空載運動(運輸)、滿載靜止、滿載運動(運輸)4個狀態，結合鐵路既有危險貨物運輸管理規定，罐式箱鐵路運輸安全監控信息處理技術應建立多目標閾值條件下預報警判斷及預測預報警信息。

表1?無線通信技術比較Tab.1 Comparison of wireless communication technologies

圖1?間隔休眠喚醒示意圖Fig.1 Diagram of interval sleep wake-up

2.1 多目標閾值條件下預報警判斷

預報警數據的產生基于危險貨物罐式箱監測裝置采集的實時數據，由遠端監控平臺后臺進行分析計算，給出針對某項指標的評判。預報警信息產生邏輯圖如圖2所示。

圖2?預報警信息產生邏輯圖Fig.2 Logic diagram of warning information

預報警信息產生邏輯具體步驟如下。

（1）首先需要獲取到當前罐式箱的相關信息，其罐式箱各項參數和系統預設的閾值根據罐式箱類型和尺寸參數均不同。

（2）判斷實時數據的狀態。如果是壓力達到預報警值，則繼續區分預警還是報警；如果是溫度達到預報警值，則繼續區分預警還是報警；如果是充裝率達到預報警值，則需要根據空箱、重箱狀態或者裝車、卸車數據判斷，如果是空箱，則判斷是否處于下限值和上限值之間，如果是重箱，則判斷介質質量；如果是電量低于預警閾值，則置為電量預警；如果是加速度達到預警值，則置為加速度預警。

（3）第（2）部分判斷得出的預報警信息會以組合的方式存儲，然后將計算得出的預報警信息跟當前罐式箱在遠端監控平臺中既有的狀態進行比對。①計算得出的狀態為正常，當前系統平臺中的罐式箱狀態為正常，則仍為正常狀態；②計算得出的狀態為正常，當前系統平臺中的罐式箱狀態處于預警或報警狀態，則更新系統平臺中的罐式箱狀態為正常狀態；③計算得出的狀態為預警或報警狀態，當前系統平臺中的罐式箱狀態為正常，則更新系統平臺中的罐式箱狀態為預警或報警狀態，同時需要將該信息發送給托運人等第三方平臺；④計算得出的狀態為預警狀態，當前系統平臺中的罐式箱狀態為預警，則記錄存儲預警信息，不發送該預警信息，系統平臺的罐式箱狀態仍為預警；⑤計算得出的狀態為預警狀態，當前系統平臺中的罐式箱狀態為報警，則需要獲取是否有報警處置信息，如果有則說明在新的預警產生時現場進行了處置，則更新系統平臺的罐式箱狀態為正常，如果沒有處置信息，則系統平臺的罐式箱狀態仍為報警，同時需要將該信息發送給托運人等第三方平臺。

2.2 預測預報警信息

對于罐式箱在途狀態的監測既可以根據狀態的閾值判斷預報警信息，也可以結合相關預測方法對監測歷史數據的樣本進行深度學習，對LNG罐式箱介質的狀態趨勢進行修正，根據介質的狀態趨勢提前預測達到預報警的目的。

常用的預測模型包括回歸預測、時間序列、馬爾科夫預測、BP神經網絡、小波神經網絡、支持向量機等。例如，對于LNG罐式箱在途運輸，其壓力的變化趨勢決定了其無損運輸時間的長短。壓力的變化與罐式箱初始充裝率、罐式箱的導熱率、罐式箱夾層真空率、安全閥整定壓力、LNG介質的純度、環境溫度等因素均有相關性。通過將上述影響因素作為自變量，得出與因變量(LNG壓力)之間存在的因果關系。根據LNG罐式箱預報警狀態預測方法的適用條件、預測時間范圍，可以采用較為簡單且容易操作的回歸預測法[10]，即根據歷史監測數據求出因果關系的相關系數，再通過相關系數確定回歸方程，預測中短期時間范圍內預報警狀態的發展趨勢。壓力監測回歸預測分析流程圖如圖3所示。

圖3?壓力監測回歸預測分析流程圖Fig.3 Process diagram of regression prediction of pressure monitoring

3 結束語

在強化危險貨物運輸安全管控的背景下，探索通過采用物聯網、無線通信等信息技術，對以LNG罐式箱為代表的典型危險貨物安全監控關鍵技術進行研究，及時發現、預測危險貨物罐式箱在運輸過程中的異常狀態，能夠進一步強化鐵路危險貨物罐式箱運輸安全。該方式探索了以技防代替人防的作業新模式，可以實現危險貨物罐式箱運輸全程狀態監管，將以往的問題事后發現處置轉變為事前風險預判，提升危險貨物的安全風險控制能力。進一步可以對如何提高預報警信息趨勢預測的精度進行深化研究。