★山东奥邦交通设施工程有限公司滕广华

1　绪论

1.1　研究背景与意义

高速公路隧道是道路交通系统的重要基础设施，其内部环境具有密闭性、延展性、弱通风等特征，一旦出现火灾、有毒有害气体泄漏、供电照明故障等情况，容易造成大面积交通中断甚至群死群伤事故。因此，实现隧道环境参数的实时可监测、可预警，对提升道路运行安全水平意义重大。

目前我国大部分隧道环境监测系统依然以RS-485等有线通信方式为主。这种系统在通信稳定方面具有优势，但施工布线麻烦、设备维护主要靠人工、系统扩展受限等情况，极大限制了隧道智能化管理的发展。特别是在长距离隧道中，布线工程费用高、施工时间长、后期维护受限等问题越来越明显。无线通信技术的出现，为解决这些难题带来了新思路^[1]。

LoRaWAN（Long　Range　Wide　Area　Network）是一种以LoRa调制方式为基础的低功耗广域网络协议，具有距离远（可达数公里）、能耗低、星型拓扑结构、组网方式灵活、抗干扰能力强等特点，适用于节点部署密度小、数据传输频次低、环境复杂等应用场景。而高速公路隧道恰好满足上述特点，因此LoRaWAN在高速公路隧道中的应用前景较好^[2]。

因此，进行基于LoRaWAN的隧道环境监测系统研究，有望实现对隧道内部气体浓度、温湿度、烟雾、光照强度等重要参数的及时采集、传输以及预警控制，从而改善监测系统的实时性和智能化程度、减轻工程布设与运维成本，并提升系统适应性。这在实际操作中对于LoRaWAN在交通基础设施领域的应用落地有一定的参考意义，对于打造“智慧高速”体系也具备一定的工程实践意义。

1.2　研究内容与论文结构安排

本研究主要围绕LoRaWAN协议在高速公路隧道环境监测系统中的实际应用展开，主要从以下几个方面进行研究：

首先，分析LoRaWAN协议的通信原理、网络拓扑、设备分类机制以及它在隧道封闭、长距离环境下的应用情况，并与传统通信方案比较，找出LoRaWAN在隧道监测场景中的技术优点及适合的使用情形。

其次，搭建整套隧道环境监测系统架构，包含终端节点、通信网关、网络服务器以及应用平台等，根据传感器部署、通信协议、数据传输机制等方面内容，形成一套具备适应能力强、部署方式灵活等特点的系统架构。

最后，在实际的隧道场景中部署系统的原型，对系统的稳定性、通信距离、数据丢包率、功耗水平等进行测试与评估，验证系统的有效性与可行性。

论文结构安排如下：第2章主要介绍了LoRaWAN通信协议相关技术，以及隧道环境监测系统的整体架构设计和通信机制；第3章是系统在实际隧道中应用过程的说明，包括具体的部署过程、测试过程以及测试的效果；第4章是研究总结，提出了后续的研究以及一些展望。

2　基于LoRaWAN的隧道环境检测系统设计

2.1　LoRaWAN协议技术分析

LoRa是一种使用扩频调制技术的远距离无线通信技术，具有低功耗、抗干扰性强、速率可调等特点。LoRaWAN是在LoRa物理层的基础上建立起来的媒体访问控制（Media Access Control，MAC）层协议，具有网络层管理能力，是物联网通信领域中典型的低功耗广域网（Low-Power Wide-Area Network，LPWAN）协议之一。LoRaWAN具有星型拓扑结构、分级设备管理（ClassA/B/C）和自适应数据速率（Adaptive Data Rate，ADR）的通信优化机制等特点^[3]。

在网络拓扑上，LoRaWAN采用中心节点（网关）与多个终端节点（节点传感器）相关联的星型结构。不同于传统多跳网状结构，这种方式可以大大减少节点间的中继依赖，便于网络管理和系统扩展。ClassA节点支持最低功耗操作，在终端主动上报之后的短时间内监听下行数据即可满足大部分隧道监测的应用要求。

从安全性角度讲，LoRaWAN设计了包括网络层和应用层的双层加密机制，保障了数据传输过程中的完整性及机密性。它还加入了AES-128位加密算法和设备唯一识别码DevEUI，这样可以预防他人监听数据或者非法进入^[4]。

LoRaWAN协议的低频率数据传输特点十分符合隧道环境监测需求。常见的隧道环境参数（温湿度、CO浓度、烟雾浓度等）的采样周期多为分钟级，不需要高频次传输，所以低速、低功耗的通信模型能够有效延长设备续航时间，适用于电池供电的嵌入式节点。LoRaWAN的抗干扰机制和传输确认机制（Acknowledgement，ACK）也有利于保障监测数据的稳定可靠，避免了因通信中断造成的监测漏洞。

从部署上看，LoRaWAN网关通常安装在隧道口或者监控站，通过4G/5G无线通信网络和外部服务器连接，形成了覆盖数公里的网络拓扑结构，不需要在隧道全程铺设中继或者交换机，从而减小了网络施工的复杂性。总结上述特征，LoRaWAN在隧道环境里相对于传统的有线通信或者短距离无线技术（比如Zigbee、Wi-Fi）来说存在明显的优势。

2.2　隧道环境监测系统结构设计

隧道环境监测系统的首要目标是完成对封闭环境内诸多参数的实时感知并加以数据管理。基于LoRaWAN的系统架构通常包含四个层次，即感知层、传输层、平台层和应用层。各层之间功能划分明确且相互配合，从而形成了高效又稳定的闭环数据流。

感知层上，系统布置各种类型的传感器节点，有温度、湿度、烟雾、CO/NOx浓度、照度等检测模块，都通过嵌入式MCU采集数据，再由LoRa通信模块上传。为了节省能耗，传感器采取定时采样的方式，而且其集成多参数变送器，提升了采集效率和硬件复用度。

传输层依靠LoRaWAN通信协议来完成终端节点和网关之间的双向数据传输。网关收到数据之后通过以太网或者4G模块接入互联网，再传送给平台层。系统的设计能够自由地调整网关的数量，从而符合各种长度以及弯道分布的隧道环境^[5]。

平台层充当着数据处理中枢的角色，其采用云端或者本地服务器架构，数据库存储、通信协议解码、中间件管理这些功能都由它来承载。平台通过MQTT、HTTP等协议同前端网关或者客户端开展交互，从而保证数据流转既连续又安全。

应用层面上则是依托平台的数据输出各种业务功能，包括实时数据可视化、历史趋势图、多级告警策略、远程控制、维护日志管理等，给管理人员提供了高效、直观的决策支持。

表1展示了各系统层级的关键组成与功能描述。

表1隧道监测系统结构设计表

2.3　设备通信与数据采集机制

2.3.1　基于LoRaWAN的通信与采集机制

LoRaWAN终端节点在隧道环境中主要承担着数据采集与上报任务，通常配置为ClassA设备，工作流程如图1所示。

在通信机制中，系统利用CAD（Channel Activity Detection）功能实现信道竞争检测，当信道空闲时才允许数据包发送，避免频繁重传。ACK机制确保数据被平台接收后返回确认帧，若超时无应答则触发重发流程。整个过程充分体现了LoRaWAN协议的双向通信能力与低功耗设计优势。

图1工作流程图

2.3.2　传统有线/短距无线通信方案分析与对比

为明确LoRaWAN在隧道场景下的优势，本研究选取了目前常见的三种通信方式：RS-485/Modbus、Zigbee和Wi-Fi，与LoRaWAN方案从多个技术维度进行对比分析，结果如表2所示。

表2通信方案技术对比表

从对比结果可见，传统有线方案虽然具备稳定通信优势，但在隧道这种长距离、需防护的环境中布线极为困难。Zigbee和Wi-Fi在通信距离与功耗方面难以满足要求。LoRaWAN则以远距离、低功耗、集中式管理等特性，在综合性能上更适合此类场景，具有较好的工程实施价值。

3　隧道环境监测系统实施与应用分析

3.1　系统部署方案与实施流程

隧道环境监测系统部署要顾及隧道结构的线性延伸特性、内部设施布局以及通风、电力系统等约束条件。在实际部署时，我们选取典型单洞隧道展开部署验证。该隧道长度大概为2.6公里，内部被划分成若干功能段落，包含进出口缓冲区、主行车区和维护通道。部署方案采取分段组网的方式，按照隧道走向和覆盖半径，每隔大约400米部署一个LoRa网关，从而维持通信冗余度和网络连续性。

终端节点按照“功能优先、点位分散”来布设，既要保障监测覆盖范围，也要顾及传感参数类型，温湿度、烟雾、CO、光照强度等都在其中有所涉及。布设的时候，节点被固定在通风口、电缆廊道上方或者墙上的支架上，所有设备都做了防潮抗震的封装处理，而且采用独立电池组供电，可以做到长时间免维护运行。

系统实施流程包含五个阶段：现场勘查、系统设计、硬件配置、网关调测以及平台接入。部署完毕之后，系统依靠LoRaWAN网络达成数据的远距离双向传送，后台平台可以在部署当天执行节点注册、数据同步以及功能验证。验证项包含网络连通情况、数据接收是否完整、节点上报频次以及异常告警机制。

3.2　隧道环境实时监测与数据管理

系统运行之后，能够针对隧道内各个监测区域的环境数据实施实时感知并加以图形化显示。前端节点会以每分钟为单位来采集环境数据，然后利用LoRaWAN通讯网络把这些数据发给网关，最后再通过以太网或者4G链路传到云平台。该平台设置了一个统一的数据接入接口，从而实现对多种不同设备所产生数据的融合管理。所有的数据经过解析并筛选之后都会被存入到云数据库当中。

为了保证数据可用，平台提供数据可视化，如多参数折线图、柱状图、区域热力图等，巡检人员可以直观了解隧道当前的运行状态。平台还具有智能告警模块，可根据用户自定义的阈值判断是否有异常。系统会以多种方式（短信、邮件、平台推送）发送告警信息，减少告警时间。

数据管理层支持多维度的历史数据检索及导出，用户可根据时间区段、设备编号、传感器类型等条件进行查询，方便后期运维统计以及事后溯源分析。同时该层支持平台远程维护，管理员可以对节点进行下发指令、远程升级固件、日志下载等操作，大大提高了系统的可管控性及维护的便捷性。

3.3　实施效果评估与对比分析

3.3.1　数据传输性能评估（稳定性、延迟、丢包率）

系统部署完成后，我们在不同的通信距离下对LoRaWAN通信网络的传输性能进行测试，测试指标包括数据平均延迟、丢包率、接收成功率。测试节点选择具有代表性的6个节点，距离网关0.3～2.5km，每个节点在固定时间上报200个数据包，测试结果如表3所示。

表3数据传输性能测试结果

测试数据显示，在通信距离不超过1.6公里的范围内，系统平均延迟小于200毫秒，丢包率维持在3%以下，通信质量较为稳定。当距离进一步扩大至2.5公里，系统延迟上升至260毫秒，丢包率接近10%，但整体仍处于可接受区间，未影响预警数据的实时性。系统通过ACK机制补发部分丢包数据，在稳定性保障方面表现良好，能够满足高速隧道对监测数据连续性与及时性的基本要求。

3.3.2　能耗与维护成本对比

为综合评估不同通信方案在运行成本方面的表现，我们对比了RS-485、Wi-Fi与LoRaWAN三种常用通信方式的节点能耗、维护周期与生命周期成本。数据来源为系统实施方提供的典型隧道维保记录，统计结果如表4所示。

表4各通信方案能耗与维护成本对比

由表可见，LoRaWAN节点在年均能耗上显著低于其他两类技术，年维护频率也远低于RS-485与Wi-Fi系统。在设备生命周期（五年）内，LoRaWAN节点的整体运维成本控制在630元以内，仅为传统有线系统的三分之一，显示出明显的经济优势。在长期隧道项目中，低功耗与长周期免维护能力对于大规模节点部署至关重要，因此LoRaWAN在后期成本控制方面展现出较强竞争力。

3.3.3　在典型隧道场景下的应用效果分析

该系统已经在某地山区的高速公路隧道内进行了部署并开始使用。其经过了1年左右的运行，在此期间发现了27起环境参数异常事件，这些事件中包含了12起关于CO浓度超限的情况、8起有关光照强度反常的现象和7起与湿度异常有关系的情形。在事件发生过程中，系统依靠自身平台及时发送出警报并且推送给在场的工作人员，使得整个系统的运行过程中实现了7分钟以内的闭合式应对过程，异常现象的解决率达到百分之百。在工作人员给出的反馈中显示，该系统上线之后，大大减少了人工巡检所需花费的间隔时间，提升了工作人员对突发故障问题的反应速率。尤其在夜间工作时和节假日休息日里，该系统具有较好的辅助维修效能。

关于系统的稳定性，在连续运行的90天中其没有出现单点的通信中断现象，节点正常上报率保持在97%以上。通过查看平台后台日志，LoRaWAN信道空闲率基本保持在40%～60%，说明网络有比较大的冗余，可以支持后续的节点接入或者增加节点的上报频率。

综合实施效果表明，基于LoRaWAN的隧道环境监测系统具有工程应用可行性，在保证安全监测需求的基础上，能够降低工程成本与系统复杂程度，能够满足典型高速公路隧道对于环境检测实时性、稳定性和低运维的综合要求。

4　结论

本研究针对高速公路隧道这种典型线性、封闭环境的监测需求，创建了一套依靠LoRaWAN通信协议的环境监测系统，并从系统架构、通信机制、数据管理、实际部署等方面做了系统的设计和分析。实验测试以及实际部署之后的结果表明，这套系统在通信稳定度、功耗控制、维修费用等多方面都有着较好的适应性。

在2.5公里隧道内实际使用时，系统保持着相对低的丢包率和延迟情况，传输性能大体上符合环境监测实时性需求。相比于传统RS-485以及Wi-Fi方案来说，LoRaWAN在能耗控制及生命周期成本方面占据优势，非常适合长距离、点位分散的隧道环境部署。

需要指出的是，当下系统在多网关协作、异常数据溯源分析这些层面仍有改善余地，在以后的研究当中可以尝试融合边缘计算能力，从而优化数据处理的效率，并融合AI算法实现环境信息的预测及分析，最终构建更加智能、更符合高速公路应用场景的环境检测解决方案。

作者简介：

滕广华（1988-），男，山东济南人，高级工程师，学士，现就职于山东奥邦交通设施工程有限公司，研究方向为交通设施智能化与信息控制研究。

参考文献：

[1]吴志辉.基于LoRa的铁路隧道口泥石流实时报警系统[J].物联网技术,2025,15(05):24-27.

[2]卫佳,文龙,杨桪.基于LoRa物联网的公路隧道智慧通风控制系统[J].中国交通信息化,2024,(S2):146-150.

[3]史万旭,李政,魏建升,等.公路隧道环境监测系统设计及预警研究[J].北方交通,2024,(11):88-91.

[4]须民健,凌睿,郭鸿雁,等.基于LoRa的长大隧道(群)数据传输技术研究与开发[J].现代隧道技术,2024,61(04):135-141.

[5]周宜傧,黎云飞,唐文娟.基于LoRaMesh的电缆接头测温系统在隧道运维中的应用研究[J].广西电业,2023,(08):67-71.

摘自《自动化博览》2025年9月刊