中国舰船研究 , 2021, 16 (4): 224, 网络出版: 2025-03-28  

基于异构网络的物联网海洋大气腐蚀加速实验平台

Marine atmospheric accelerated experimental corrosion platform based on IoT technology through heterogeneous network
作者单位
1 武汉第二船舶设计研究所,湖北 武汉 430205
2 华中科技大学 船舶与海洋工程学院,湖北 武汉 430074
3 船舶与海洋工程水动力湖北省重点实验室,湖北 武汉 430074
摘要
目的

探究将异构网络和物联网技术应用于海上设施远程监测的可行性。

方法

设计一种基于异构网络的物联网腐蚀加速实验平台,其由感知层、网络层和应用层构成。采用盐雾实验法实现对典型海洋大气腐蚀的加速模拟,感知层采集腐蚀加速实验的发生环境参数和腐蚀参数,网络层采用由ZigBee,LoRa,无线通信技术(WiFi)以及以太网构成的异构网络对感知数据进行传输,最终通过应用层的web应用程序完成对腐蚀信息的呈现。

结果

该实验平台有效实现了对海洋大气盐雾腐蚀的加速模拟,以及复杂环境下的数据传输和远程监测。

结论

基于异构网络的腐蚀加速实验平台的搭建,可为后续基于大数据、人工智能技术对腐蚀规律的研究以及海洋结构物结构件的腐蚀失效进行预测提供平台基础。

Abstract
Objectives

The purpose of this paper is to explore the feasibility of applying heterogeneous network and internet of things (IoT) technology to the remote monitoring of offshore facilities.

Methods

Therefore, this study proposes an experimental platform for the corrosion acceleration of IoT based on a heterogeneous network composed of a perception layer, network layer and application layer. The salt spray experiment method is adopted to realize the simulation of marine atmospheric corrosion on land, and the perception layer collects simulated corrosion environment data and corrosion effect data. Taking the characteristics of the offshore production environment and existing network transmission technology into consideration, the network layer completes the task of data transmission through the heterogeneous network composed by ZigBee, LoRa, WiFi and Ethernet. Finally, the corrosion information is completed via a web application in the application layer.

Results

This experimental platform effectively simulates the acceleration of salt spray corrosion in an ocean atmosphere, as well as data transmission and remote monitoring in complex environments.

Conclusions

The construction of a heterogeneous network-based corrosion acceleration experiment platform can provide a basis for follow-up research on corrosion laws based on big data and artificial intelligence technology in order to predict the corrosion failure of marine structures.

0 引 言

物联网 (IoT)是数字创新专家Gates[1]提出的概念,物联网描述了一个几乎所有东西都能以智能方式连接和交流的世界,它能将物质世界变成一个大的信息系统。如今,物联网不仅在工业生产中提升了企业管理效率,也在可穿戴设备、环境监测、虚拟现实设备、智能家居、智能出行、智能监控、物流管理和公共服务等当下最热的应用场景下开花结果。相较于陆地上物联网应用遍地开花的景象,海上石油钻井平台、各式船舶等海上设施却未能及时应用先进的物联网技术,这主要是由于以下原因:1)海洋环境恶劣,陆上设备无法直接用于海洋环境;2)海洋环境不利于通信传输;3)船用条件复杂且工况恶劣,如船上金属构件及管路对信号的屏蔽效应,湿热、盐雾、摇摆、振动工况等。

目前,海上设施监控大多是基于数据采集与监视控制系统(SCADA)实现,但这些系统存在明显的局限性,如布线困难、损坏的设备难以更换、系统成本昂贵、灵活性和伸缩性较差、外网隔离的有线通信方式的运维难度较大,并且数据传输有较长延迟[2-3]。而物联网是SCADA的自然延伸和发展。基于物联网的远程监控系统可以大大降低企业的硬件和系统成本,且云服务无需进行软件许可和升级;由于所有数据都存储在云端,若业务改变,所需要的部分硬件和软件也可由云服务弹性增减,具有很大的灵活性和伸缩性[4]。随着无线通信技术的发展,可灵活采用有线、无线混合的方式,在降低网络建设成本的同时,也降低了维护成本。更重要的是,物联网可从每个业务流程中收集和存储数据,结合大数据处理和机器学习算法来预测效率和结果,从而能够最小化设备的突发故障,预测维护需求,并从现有资产中获得更高的收益[5-6]

与SCADA系统的传输网络相比,物联网的传输网络是以无线网络为主构成的异构网络[7],其种类繁多,包括无线个人局域网(WPAN)、无线局域网(WLAN)、无线邻域网(WNAN)和无线广域网(WWAN),他们各具特色,适用场景不同[8]。但随着多个科技巨头在抢占全球通信的先机上发力(如Facebook打造的以无人机、卫星和激光技术组合的全球通信项目[9],以及我国航天科技集团研制的鸿雁卫星星座通信系统[10]),未来海上通信将会是另一番景象。

此外,金属建造而成的海上设施广受腐蚀侵害。海洋腐蚀环境可分为海洋大气区、浪花飞溅区、潮差区、全浸区和海泥区5个腐蚀区带。金属腐蚀程度除受自身材质特性影响外,也因氧气浓度、光照强度、干湿交替程度、氯离子浓度、pH值、温湿度以及浪花冲击等多种环境因素影响。腐蚀造成的海上设施结构件的失效和破坏往往引起巨大的人员伤亡和财产损失。发达国家因腐蚀造成的损失可占国内生产总值(GDP)的2%~4%,其中,三分之一是由水环境造成的[11];我国2014年一年由海洋腐蚀带来的经济损失就达7 000亿元。因此,腐蚀研究具有重要意义。但腐蚀是个日积月累的过程且发生在海上,这给研究人员带来了不便,因此需要一种能对腐蚀信息进行远程实时监测的系统。

为探究基于异构网络的物联网技术应用于海上设施远程监测的可行性和有效性,本文将搭建模拟海洋大气盐雾腐蚀环境的腐蚀加速实验平台和模拟海洋环境下通信的异构网络,对腐蚀发生情况和腐蚀信息进行基于物联网的远程实时监测。

1 总体架构设计

基于异构网络的物联网腐蚀加速实验平台作为物联网的一个应用,其由感知层、网络层和应用层组成。感知层用于对关键参数进行数据采集,网络层通过一种或多种网络组成的异构网络提供数据传输的链路通道,应用层则是对数据处理后的展示以及对系统的信息管理。

腐蚀加速模拟系统选择最为常用的盐雾试验法,用于模拟海洋大气腐蚀环境,作为物层或者现场层,其主要由盐雾试验箱、空压机和一些辅助器件组成。基于此,设计了一种基于异构网络的物联网远程监测系统,其总体架构如图1所示,图中WebApp为基于万维网的系统与应用。

图 1. Overall structure of accelerated experimental corrosion platform腐蚀加速实验平台总体架构

Fig. 1.

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网络拓扑结构是指用传输媒体互连各种设备的物理布局。常见的拓扑结构主要有星形结构、环形结构、分布式结构、网状结构、蜂窝状结构、混合型结构等。船上常用的结构是环形网状结构,能够有效简化路径选择,但环路封闭,不便扩充,1个节点故障会造成全网瘫痪。未来发展趋势多为网状结构或蜂窝状结构,各节点通过传输线互联起来,每个节点至少与其他2个节点相连,能有效解决环网结构的弊端,但也会带来管理复杂、费用高的缺点。

在船舶或者海洋平台中,因存在许多金属水密隔舱,隔舱之间的无线网络无法传输,故需要结合有线网与无线网来有效传递信息。在单个舱室之内使用无线方式传输,在舱室之间使用有线方式传输。

首先,由感知层采集主要腐蚀发生环境参数和腐蚀参数。其中,前者包括温度、湿度、大气中氯离子浓度和pH值,后者包括腐蚀速率、已腐蚀量和腐蚀余量[12]。因传感器种类及数目较多,故选择目前广泛使用的RS-485/Modbus远程终端单元(RTU)工业现场总线。然后,通过灵活多变的由以太网、ZigBee无线传感器网络、LoRa无线低功耗广域网和无线通信技术(WiFi)局域网构成的异构网络将感知数据传输至应用层。最后,在应用层对数据进行存储和分析,并经过web应用程序进行人机交互。为了体现物联网的远程便利性,可以利用以太网传输相关数据信号,通过路由器连接互联网,从而实现远程实时监控。

该基于异构网络的腐蚀加速实验平台具有如下特点:

1) 采用RS-485现场总线将传感器组织管理起来,使用以太网、ZigBee网、LoRa网以及WiFi构成的无线/有线通信异构网络来代替海上设施传统的有线连接方式。异构网络通过透传方式实现Modbus RTU的数据传输。

2) 采用web应用程序进行数据发布及人机交互,实现设备运行状况的实时监测,并允许多人多地通过有线或无线终端并发访问。

2 感知层设计

感知层采集影响腐蚀效果的关键环境参数和反映腐蚀情况的主要参数,对其要求为:1)由于直接暴露在腐蚀环境下,会对电路产生一定的影响甚至损坏传感器设备,因此要求传感器有一定的防护措施,并在此基础上实现稳定、高效的数据采集;2)所采集的数据能满足一定的精度要求;3)有本地数据存储功能,以防意外情况发生导致上层设施毁坏后,可提供生产数据的备份以备查阅;4)满足一定的经济性要求。

基于以上需求选择了传感器:由TH10S-B-PE温湿度传感器采集环境的温湿度数据,MIK-PH2.0 pH计和SJG-3083型氯化钠浓度计采集溶液的pH值和氯离子浓度,CST480AS腐蚀仪采集腐蚀信息,他们均采用RS-485接口并支持Modbus RTU协议。传感器在盐雾试验箱中的布局设计如图2所示。由于感知层采集的腐蚀发生环境参数是盐雾的相应参数,而盐雾是由一定pH值、氯离子浓度的盐溶液撞击盐雾箱挡板破碎为细微的小液滴形成的,因此可直接由测量的盐溶液的pH值和氯化钠浓度代替腐蚀发生环境的pH值和氯离子浓度数据。温度、湿度和腐蚀参数则通过置于被测试样附近的传感器测得,以保证与试样环境以及腐蚀情况尽可能一致。

图 2. Layout of sensors传感器布局图

Fig. 2.

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图1所示,本平台中监测的温度、湿度、pH值与氯离子浓度,能够反映环境中的腐蚀速率、腐蚀余量、已腐蚀量。即3个腐蚀状态监测参数是4个环境监测参数的因变量。因此针对不同的适用场景或监测对象,只需改变相关的环境参数,就能得到对应的腐蚀状态,有一定的普适性。腐蚀加速设备是为了加快腐蚀进度,缩短实验时间,尽快观察得到实验现象而设立。

3 网络层设计

网络层作为数据链路通道,应具有较高的传输速率和稳定性。为实现对海上环境通信网络的模拟,网络的组建要充分考虑海上环境的特点,主要有以下几方面:

1) 在满足通信要求的情况下功耗应尽可能低,比如在使用电池供电的条件下,通信设备的使用时长应达到数年甚至数十年;

2) 船舶或者海上设施一般远离陆地,且监测现场一般不便于布线,陆地上常规的有线传输网络在此环境下难以很好地完成数据传输任务,应尽量选择无线通信方式;

3) 有些海上设施局部监测点和监测参数众多,具有众多的舱室隔断和金属管路,且监测点之间的障碍物较多,使用一般的无线传输网络会使数据传输产生时延甚至信号中断,这种情况下分布式的低功耗无线传感器网络较为合适,如对海上石油钻井平台的监测;

4) 有些监测点在空间上分布较分散,需要部署长距离、低功耗无线网络,如对海上风电场的监测;

5) 在无法实现无线信号传输的金属舱室中,可以采用以太网穿舱设计,实现稳定可靠的异构网络布局。

ZigBee,ISA100.11a和WirelessHART这3种无线传感器网络技术,均可提供可扩展、自组织的短程无线网络,并具有多跳寻址功能,这种传输过程具有在遇到障碍物时会依据一定的算法通过其他节点绕过障碍物,从而到达目标节点的特性,令其在满是金属构件或障碍物较多的场所具有一定优势。相比于ZigBee,用于过程自动化的无线网络WirelessHART和ISA100.11a具有更好的抗干扰性、更高的安全性和更低的功耗[13]。WiFi是当前广泛使用的WLAN网络,其成本低廉、组网简单。LoRa,NB-IoT和卫星通信是WWAN网络的代表,前两者均可进行低功耗、远距离的通信,它们甚至是物联网在远距离无线通信的两大竞争者,但在海上通信方面,NB-IoT因传输数据量少、卫星通信时延高而处于劣势。

在基于异构网络的物联网腐蚀加速实验平台系统实现过程中,受成本限制,异构网络除了以太网部分之外,选择ZigBee作为无线传感器网络、LoRa作为无线低功耗广域网,并采用WiFi组建局域网,将ZigBee网关和LoRa网关接入此局域网,以便将网关处的感知数据传输到该局域网服务器,网络层通信架构如图3所示。船舶用电设备很多,为了减少布线以及可能由电线带来的安全隐患,数据传输应当使用无线网络。考虑到船上到处都是金属物,且空间布局较为紧凑,易对信号造成干扰,因此紧邻现场的通信设备需具有较强的信号强度以及多跳寻址功能。同时由于现在的船舶吨位较大,部分终端节点与网关节点之间的距离较大,此时应使用低功耗且传输距离较远的无线传输方式。ZigBee是一种短距离内的网状传输网络,其在船舱内大量分布时,能在自身作为感知层接受传感器信息的基础上,作为信息传输介质,有效解决机舱环境下有线网络排布困难或者无线信号屏蔽的问题。LoRa作为无线低功耗广域网,在近岸时可作为陆地监控传输的解决方案。在工业应用中,作业环境和要求往往更加严苛,通常使用ISA100.11a或WirelessHART网络来代替以上方案。Modbus是一种串行通信协议,已经成为工业领域通信协议的业界标准(De facto),是工业电子设备之间常用的连接方式。Modbus RTU是一种紧凑的、采用二进制表示数据的串行通信方式。RTU格式后续的命令/数据带有循环冗余校验的校验和,而ASCII格式采用纵向冗余校验的校验和。被配置为RTU的节点不会和设置为ASCII变种的节点通信,反之亦然。由于Modbus协议采用主从方式进行通信,因此每个传感器都将Modbus地址作为标识。ZigBee和LoRa网络中各节点也以不同的节点地址作为标识。传感器采集到的数据以RS-485/Modbus RTU的方式传递到ZigBee终端或者LoRa终端,ZigBee终端接收数据后通过多跳寻址直接或者间接地将其传递给ZigBee网关,LoRa网络不可多跳寻址只能将接收到的数据直接从终端传递给LoRa网关,最后通过WiFi路由器将ZigBee网关和LoRa网关接收到的数据传输到服务器。由于应用程序在WiFi局域网服务器上运行,同处于该局域网中的用户设备可通过输入服务器的LAN IP地址访问应用程序,而处于WiFi局域网外的设备可以通过外部的云端服务器,读取相关的实验数据。各网络的参数设计和WiFi路由器的端口映射参数配置如表1所示。

图 3. Schematic diagram of transport layer communication architecture传输层通信架构示意图

Fig. 3.

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表 1. 异构网络信息

Table 1. Heterogeneous network information

ZigBee网络参数LoRa网络参数WiFi局域网参数
腐蚀仪Modbus地址01氯离子计Modbus地址02WiFi路由器WAN IP222.20.80.26
温湿度计Modbus地址11pH计Modbus地址03WiFi路由器LAN IP192.168.3.1
ZigBee网络号100LoRa 网络号0服务器IP192.168.3.5
ZigBee终端1节点地址10 000LoRa终端100 001端口映射内部端口8 888
ZigBee终端2节点地址10 001LoRa终端200 002端口映射外部端口80
ZigBee路由器1节点地址10 002ZigBee网关节点地址0
ZigBee路由器2节点地址10 003ZigBee网关局域网IP192.168.3.22
ZigBee网关节点地址0
ZigBee网关局域网IP192.168.3.25

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4 应用层设计

应用层主要以web应用程序的方式对数据进行可视化展示和信息化管理。应用程序的结构如图4虚线框所示(图中DIO为数字输入/输出,AIO为模拟输入/输出,ODBC为开放数据库互联),主程序模块连接到各功能子程序,引入数据库可以读取相关数据,同时连接通信模块,能够实时显示相关数据。应用层数据流如图5所示。来自网络层的数据通过IP地址定位到位于WiFi局域网中的服务器,并通过端口号和服务器上虚拟出来的串行通信端口(COM口)以及OPC Server存储到SQL Server数据库中。在软件集成开发环境中将Springboot和Mybatis整合,二者集成能减少不必要的参数配置工作,节省开发时间,同时引入Mybatis对数据库数据进行映射,便于对数据进行操作。接着创建Controller,Service和Mapper三层服务,编写HTML文件并将Ajax和Echarts整合其中,实现对网页的动态刷新和曲线图的二次开发。当确认所开发和调试的源文件无误后,将其压缩成war包并部署在Tomcat web服务器上作为web应用程序进行发布,当web应用程序运行时,通过SQL Server Driver驱动连接到数据库,数据通过浏览器以网页方式进行可视化展示。

图 4. Application architecture应用程序结构

Fig. 4.

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图 5. Diagram of application layer data flow应用层数据流图

Fig. 5.

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web网页的各部分设计如图6所示,腐蚀信息概览部分给出了实验平台的信息,包括实验平台所处位置及建设目的等,此外也以曲线图的形式展示了腐蚀发生环境数据和腐蚀数据。实验系统架构部分介绍了实验平台的系统组成,并对一些重要信息提供了可下载的PDF文件以供详细了解。数据表格部分则是以表格形式展示传感器采集到的历史数据,丰富了对数据的展示形式。由于时间限制,未能完成报警信息和报告2部分内容,这是后续的开发工作。

图 6. Diagram of design for each part of the web pagesweb网页各部分设计图

Fig. 6.

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5 实验设计及结果分析

为了验证腐蚀加速模拟系统的加速腐蚀效果和异构网络的数据传输稳定性,使用船舶常用的Q235钢作为实验试样置于腐蚀加速模拟系统中,模拟船舶在海洋大气环境中的腐蚀现象,并将同处于腐蚀模拟系统中的Q235腐蚀探针感知到的腐蚀数据视为试样腐蚀数据和船舶钢板腐蚀数据。此外,考虑到船舶生产活动现场的复杂性和危险性,同时也为了便于日常管理和维护以及减少安全隐患,宜将各网络设备置于电气柜中。盐雾腐蚀实验箱和各电气柜如图7所示。

图 7. Spray corrosion test chamber and electrical cabinets盐雾腐蚀实验箱和电气柜

Fig. 7.

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实验前、后的Q235腐蚀探针和Q235试样变化如图8所示。由图可见,Q235钢经过盐雾实验[14],表面已锈迹斑斑,腐蚀严重。从ZigBee终端接入的腐蚀仪数据信号和从LoRa终端接入的pH计数据信号经过异构网络的无线传输,会出现极短时间的通信质量差(通信数值为0表示通信中断,通信数值为32代表通信质量差,通信数值为192代表通信质量良好)和通信中断,其他时刻的通信质量都为优,这说明由以太网,ZigBee,LoRa和WiFi构成的模拟海上设施通信场景的异构网络具有可行性和有效性。Q235钢在加速腐蚀系统中的平均腐蚀速率达到了515 μm/年左右,与汪川等[15]在我国海南万宁实验站海洋大气环境下测得的Q235钢509.48 μm/年的腐蚀速率相近。

图 8. Q235 corrosion probe and Q235 sample before and after the experiment实验前、后的Q235腐蚀探针和Q235试样

Fig. 8.

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6 结 论

本文采用由以太网、ZigBee无线传感器网络、LoRa远距离低功耗无线广域网和WiFi局域网构成的异构网络和物联网技术搭建了模拟加速腐蚀实验平台,并开发了基于web应用程序的远程监测系统。由腐蚀加速模拟系统作为现场层来模拟海洋大气腐蚀环境,通过感知层的多种传感器采集主要的腐蚀环境和信息参数,感知数据经由异构网络层传输到应用层,最终以WebApp的形式对数据进行分析和可视化呈现。盐雾实验结果证明了异构网络数据传输的可行性和有效性,展示了腐蚀加速模拟系统的腐蚀效果以及基于web网页的数据可视化效果。

此外,实现本平台的方案和技术都来自于当下应用广泛并在一定程度上代表未来趋势的标准工业化设备、仪器以及软件解决方案,具有较高的可移植性。受时间限制,WebApp的报警信息和报告部分暂未开发,会在后期的工作中完善。

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