基于物联网的工业园区废气排放实时监测系统构建

1 引言

工业园区废气排放种类多、浓度高、变化频繁，传统监测方式难以满足对排放行为的高频次、全时段和多点位管理需求，存在响应滞后、数据断层预警缺失等问题。高浓度 SO₂ 、NO 等污染物在未经有效监管的情况下排入大气，易造成区域性环境风险，迫切需要构建具备感知精度高、通信稳定性强且平台集成度高的实时在线监测系统。监测节点需支持多参数融合采集，系统架构需支持远程组网、分布式部署与云端集中管控，以满足工业园区复杂场景下对污染物排放的动态感知与可视化监管需求。

2 废气排放监测系统总体架构设计

系统采用分层分布式架构，依托物联网感知终端与通信技术，实现废气排放数据的远程采集、云端处理与动态展示，系统架构见图 1。感知层部署在园区重点排放区域，用于对 SO₂ 、VOC 等污染因子及其环境影响因素实时采集；网络层基于 NB-IoT 与 4G 无线通信，保障采集数据的稳定上行和高并发接入；平台层运行于云端服务器，支持异常识别和告警机制；应用层为系统终端用户提供图形化界面，包括园区管理与环保监管双通道支持，实现数据可视化、历史查询与移动告警等功能。

图1 基于物联网的工业园区废气排放实时监测系统架构图

3 废气排放监测系统实现关键技术

3.1 多参数气体传感器集成技术

系统前端部署采用高精度、多组分集成式传感器模组，能够同时监测 SO₂ 、NOx、CO、VOC、 O₃ 等主要污染物浓度，部分节点还配备PM2.5 颗粒物传感器，以适应不同类型的工业排放源。为提升数据的环境适应能力与测量准确性，传感器模组内置温湿度传感器，用于实现浓度计算的自动补偿[1]。各传感单元通过 I²C 或 UART 总线与采集控制单元连接，所有传感器集中封装在防护等级为IP65 的一体化壳体内，支持户外长时间运行。每个采集节点采用标准化设计，便于在园区内不同排放点位快速部署与替换。通过多参数气体传感器集成技术的应用，系统实现了在单一终端中对多种污染因子同步、稳定、低漂移地采集。

3.2 边缘智能采集与初级处理技术

嵌入式采集终端采用 STM32F4 系列微控制器作为核心控制器，运行自主开发的轻量级数据处理程序，程序设计遵循“数据初筛前移”的原则，在终端本地完成信号读取、滤波处理、初步异常识别与数据封装[2]。

采集程序中嵌入滑动平均与中值滤波算法，有效剔除传感器瞬时噪声与突变值。为提升异常响应效率，终端可对采集数据进行越限判断，触发本地 LED报警或通过控制继电器启动排气处理装置。同时设置本地缓存机制，当网络不稳定时可保存最近 96 小时的采集数据，网络恢复后批量补发，避免数据丢失。边缘智能处理显著减少了后端平台计算压力，提高了数据传输效率。

3.3 低功耗无线通信传输技术

系统终端在通信模块配置上采用 NB-IoT 与 4G 双模设计，结合部署环境自动选择接入方式。NB-IoT 适用于固定点、低带宽、弱信号区域的数据上报，具备广覆盖、低功耗、高并发的优势；4G 模式用于数据量大、需要图形或视频接入的扩展场景。通信协议采用 MQTT 协议，具有消息轻量、可靠性强且支持QoS 等级控制等特性。每条数据上传前经本地控制器打包，包含终端ID、时间戳、气体浓度、环境参数及传输状态标识等字段，便于平台分类处理与完整性校验[3]。

系统内置通信状态检测机制，每隔 60 秒进行一次心跳确认，若出现掉线或超时，将进入重连流程，重试失败则记录日志并启用备用 SIM 卡切换机制。该设计在实际部署中显著提升了复杂工业环境下的数据传输稳定性，确保监测数据能够持续、实时、安全地送达平台。

3.4 云平台数据处理与可视化展示技术

平台端部署在云服务器上，采用 技术栈，整体系统分为数据接收模块、时序数据库模块、数据服务模块与展示模块四个子系统。数据接收模块通过 MQTT Broker 接收终端上报数据，并对接 Kafka 消息队列，保障高并发条件下数据稳定接入。

存储层使用 InfluxDB 作为主数据库，具备高写入速率、时序索引优化与轻量数据压缩功能，适合高频率气体监测数据的存储与调用。数据服务模块以RESTful API 方式提供终端状态监控、历史数据查询、超标记录导出等服务接口，支持第三方系统对接。

展示层采用 Vue.js 框架搭建 Web 端前台，集成 ECharts 与 Leaflet 组件，构建浓度趋势图、阈值报警图、GIS 地图污染热力分布图等可视化界面。系统前端支持按企业、区域、时间多维度查询，并具备超标数据动态弹窗预警、短信/ 微信推送等功能，提升了管理人员响应效率。平台模块划分如图2 所示。

图2 云平台功能模块图

4 废气排放监测系统集成与部署过程

系统集成工作围绕硬件终端、通信模块、嵌入式软件和平台服务四个部分展开，采用模块化设计实现各功能单元的解耦与组装。采集终端内部集成多参数气体传感器、温湿度传感器、STM32 控制单元、电源管理模块及 NB-IoT/4G通信模块，各部件统一封装于防护等级 IP65 的工业级外壳中。终端支持市电与太阳能双供电模式，适应园区不同安装环境。在软件层面，嵌入式控制程序采用分层结构，底层驱动模块负责传感器通讯，中间层实现数据解析与缓存，上层协议模块完成 MQTT 数据封装与上传。云端平台采用 Docker 容器方式部署数据接收、数据库、Web 服务与 API 接口模块，具备快速上线、故障隔离与远程更新能力。集成完成后进行整机测试，包括通信稳定性测试、电磁兼容性测试和极端环境运行测试，确保设备稳定运行。

系统部署阶段选取园区内三类监测点位：固定排放口（如烟囱）、厂界边界、重点车间内部。安装高度一般设定为 2～4 米，保证代表性与安全性。每个监测点安装一个感知终端，完成布设后接入网络，平台完成设备注册与编号，统一纳入云端监控系统，在部署前利用GIS 平台对园区企业排放结构进行空间分析，科学规划布点数量与密度。调试环节包括传感器预热标定、通信联调、平台数据同步与报警逻辑测试。部署完成后，所有终端均在管理后台中绑定企业与位置编码，支持远程 OTA 升级与运行状态监控，保障后期系统运行的可维护性与可扩展性。

5 结语

本研究基于物联网技术构建了工业园区废气排放实时监测系统，融合多参数气体传感器集成、嵌入式边缘计算、NB-IoT/4G 通信与云端数据处理平台，完成污染数据的实时采集、远程传输与可视化展示。系统通过部署前端感知终端，实现对排放源气体浓度的高频监测，结合平台的数据接收与告警机制，构建园区污染状态全流程闭环监管体系，为环境监管提供数据支撑，以提升工业排放治理的智能化水平与系统工程落地能力。

参考文献

[1] 于多 ， 钱承山 ， 曹燚 ， 沈宇扬 . 基于物联网的实时异常用电行为监测系统设计 [J]. 无线电工程 ，2024，54（11）：2710-2717.

[2] 李峰 . 基于动力定位技术的火电厂碳排放实时监测系统 [J]. 自动化技术与应用 ，2024，43（5）：173-176188.

[3] 邱美艳 ， 辛志锋 ， 冯红岩 ， 杨中力 . 基于虚拟平台的工业废水废气远程监测系统 [J]. 电子制作 ，2024，32（22）：19-218.

作者简介：黄果，男，1986.09，汉，重庆市铜梁区人，本科，研究方向：环境监测