矿产资源开采面临着许多风险，环境安全是主要威胁之一（辛宪耀，2021）。因此，做好矿井环境监测是矿产资源安全开采的重要保障。目前，传统人工抄表记录监测数据的方式已不再适应当前监测要求（贺洪江等，2016），而有线连接的方式存在施工复杂、功耗较高及后期维护困难等问题（武风波等，2019）。无线通信技术和物联网的蓬勃发展为解决上述问题提供了新的思路。现阶段矿山常用的无线通信技术有WIFI、ZigBee和4G等。其中，WIFI通信技术通信速率高，但传输距离短，抗干扰能力较弱；ZigBee的优势在于低功耗、低成本，通常应用于人员和机车定位；4G在井下的应用依赖于基站，因此应用成本较高（金枫等，2013；王军等，2017；霍振龙，2022）。

以LoRa为代表的低功耗广域网是目前较为热门的物联网技术，具有运行功耗低、通讯距离远等特点，通常应用于地质灾害监测（郭伟等，2020；Chu et al.，2021；Wang et al.，2022）、森林火情和环境监测（张铮等，2019；Herring et al.，2022）以及定位系统（Liu et al.，2021）等方面。也有学者将LoRa技术应用于地下环境中，例如：王大涛等（2018）在隧道中搭建LoRa通信局域网，设计低功耗供电策略，并验证了系统的可行性；韩团军等（2019）设计了基于LoRa的矿井环境监测系统，以端到端的方式实现监测功能，但一定的环境条件对于长距离的矿井环境监测是不利的。将LoRa技术移植在矿井中，需要解决射频信号在巷道中传播时产生的路径损耗和多径衰落的问题，这2个问题使得通讯距离大打折扣，想要完全实现矿山长距离地下与地面的无线连接，还需要克服环境因素的影响（RayChow-dhury et al.，2021）。为解决较长距离监测的问题，Abrardo et al.（2019）研究提出了一种基于LoRa技术的多跳线性网络架构，即从接收端到发送端由多个节点组成，路径上节点可以监测或转发数据，并通过布置多个中继节点，实现较长距离的渡槽环境监测。研究表明，在矿井中应用无线通信首要解决的是通信距离的问题，而矿井环境监测对通信速率要求并不高，与WIFI、ZigBee和UWB等无线通信技术相比，LoRa技术的通信距离更远、功耗更低，应用在矿井中具有较大优势（Song et al.，2017；王大涛等，2018；韩团军等，2019；Abrardo et al.，2019；RayChowdhury et al.，2021）。

针对矿井环境监测存在传输距离短、功耗大和布线复杂等问题，基于LoRa和物联网技术，以监测甲烷、温湿度、一氧化碳和氡及其子体环境信息为主要指标，设计了一套矿井环境监测系统。通过在端到端的基础上增加中继节点，在多跳LoRa模式下实现矿井环境较长距离的数据传输，为矿井安全开采提供保障。

系统总体结构包括数据采集端、数据汇总端和数据监测端3个部分。环境数据采集端所有外围模块连接至STM32，使用Keil5编写各模块驱动程序，烧录至STM32驱动各模块运行，随后通过LoRa模块将采集的数据发送至中继节点，中继节点以“中继模式”，即按照设定的路径将接收到的数据转发，直至汇总端，以达到延长传输距离的目的。数据汇总端通过LoRa模块接收监测节点发送的数据，经过打包处理后由WIFI模块上传至云平台。在云平台对数据流进行解析，通过数据监测页面设计展示数据图形并完成对应监测数据绑定，最终实现云平台监测数据的可视化，移动端在微信小程序界面设计后调用云平台相关API获得所需监测数据。系统总体结构如图1所示。

整个系统硬件分为数据采集端和数据汇总端2个部分。数据采集端由环境监测模块和多传感器模块组成，其中环境监测模块包括STM32微控制器模块、电源模块、LCD显示模块、LoRa模块和报警模块，数据采集端负责获取环境数据信息，经历多个LoRa模块将数据中继传输至汇总端。数据汇总端包括电源模块、STM32微控制器模块、LoRa模块、WIFI模块、LCD显示模块和报警模块，数据汇总端负责收集数据采集端的数据信息并发往云平台。系统总体硬件框图如图2所示。

（1）电源模块：电源模块采用本安型电源，其结构包括供电系统、直流电转换电路、保护电路和本安电路，由5节锂电池组组成的供电系统可提供19 V输入电压。

（2）微控制器：微控制器模块使用STM32F103ZET6开发板，该开发板拥有4路USART接口、3个12位ADC（Analog to Digital Converter）接口、1个12位DAC（Digital to Analog Converter）接口和112个通用I/O接口，丰富的板载资源可以满足本次设计。

（3）传感器模块：传感器模块由多个传感器组成，用于实时采集井下环境信息，本次设计中使用了甲烷传感器、温湿度传感器、一氧化碳传感器和氡及其子体监测模块。

甲烷监测模块：甲烷监测模块采用MQ-4型气体传感器，该传感器使用导电率较低的二氧化锡作为气敏材料，对甲烷有很高的灵敏度，检测范围为300×10^-6~10 000×10^-6，具有快速响应和恢复特性、使用期限长且稳定性高等特点。MQ-4型气体传感器电路图如图3所示，其中Rp用来调节传感器对监测气体浓度的灵敏度，AOUT为模拟信号输出端口，DOUT为TTL开关信号输出（低电平有效），甲烷浓度计算公式（冯宇宸等，2021）如下：

式中：C为甲烷浓度（×10^-6）；ADCval为读取STM32 ADC的值（V）；V为基准电压（V）；a为分辨率，为4 096；b为AOUT端电压（V，无甲烷环境下为0.5 V）；c为被测气体浓度增量（×10^-6），当检测到甲烷时，电压每升高0.1 V，实际被测气体浓度增加200×10^-6。

温湿度监测模块：温湿度监测模块采用DHT11型传感器，该传感器设计简单，与STM32之间采用简单的单总线进行通信，仅仅需要一个I/O口且不需要进行模数转换，输出的数字信号可以直接使用。需要注意的是，连接STM32时需要外接1 K的上拉电阻，作用是保护主控模块的I/O口以及防止外界的信号干扰。

一氧化碳监测模块：一氧化碳监测模块使用了MQ-7型传感器，该传感器与甲烷监测传感器使用的气敏材料相同，都是电导率较低的二氧化锡。另外，MQ-7传感器采用高低温循环检测方式，低温（1.5 V加热）检测一氧化碳，传感器的电导率随空气中一氧化碳气体浓度的增加而增加，高温（5.0 V加热）清洗低温时吸附的杂散气体。使用简单的电路即可将电导率的变化转换为与该气体浓度相对应的输出信号（马须敬等，2018）。根据灵敏度特性曲线拟合出一氧化碳浓度计算公式（陈于平，2013）为

式中：C为一氧化碳浓度（×10^-6）；Rs为传感器在不同气体和不同浓度下的电阻值（R）；R0为传感器在清洁空气中的电阻值（R）。

氡及其子体监测模块：氡及其子体监测模块使用了RHZM-Ⅰ型氡及其子体连续监测仪，该模块具有体积小、响应迅速、灵敏度高且可以连续监测氡及其子体浓度等优点。在设备工作过程中，入口滤膜过滤空气中存在的氡子体，随后纯氡在通过衰变室的过程中生成新子体，最后由衰变室出口处的探测器检测α计数得出氡浓度（张文涛等，2005）。

（4）报警模块设计：报警模块采用蜂鸣器和LED灯组合形式实现报警功能。STM32微控制器模块通过相应接口和对应通信协议获取外围传感器的监测数据并加以处理，将处理后的数据与程序中预先设定的报警阈值进行对比，进而判断是否出现险情，当监测数据达到设定阈值时，LED闪烁、蜂鸣器报警、云平台向微信推送报警信息。

（5）无线通信模块设计：无线通信模块是数据采集端和数据汇总端的核心，承担数据汇总和数据上传的任务，是搭建无线通信网络的关键。系统无线通信模块包括LoRa模块和WIFI模块。

LoRa模块选择的是Semtech公司设计的SX126x芯片，最大发射功率为+22 dBm，接收灵敏度为-170 dBm，默认工作在433 MHz免申请频段，具有低功耗和良好的稳定性，使用在煤矿环境监测中具有较大优势。本设计数据采集端和汇总端中LoRa模块的RXD和TXD连接STM32的TX和RX引脚进行串口通信，用来发送或接收无线数据信息（周援植，2022）。

WIFI模块选择的是物联网领域常用的ESP8266-01s模块，该模块支持3种工作模式，分别为STA（Station模式，可连接到其他热点）、AP （此模块作为热点）和STA+AP（2种模式共存，可实现局域网和广域网的无缝切换）^{（尤琦涵等，2017）。本次设计中WIFI模块使用了STA模式并应用于汇总端，负责向云服务器上传监测数据信息的任务。}

软件模块设计包括矿山井下数据采集端软件设计、汇总端软件设计和数据监测端软件设计3部分。

数据采集端主要包括STM32微控制器、DHT11温湿度传感器、MQ-4甲烷传感器、蜂鸣器和LoRa等模块。DHT11和STM32微控制器之间通过I/O口进行单总线通信，MQ-4传感器的DOUT悬空，监测数据通过AOUT接口将数据发往STM32，由内部ADC模块读取，LoRa模块和STM32进行串口通信。程序开始阶段需要对外围设备驱动程序进行初始化，然后判断是否连续接收传感器采集的环境数据，随后将数据与报警阈值进行对比判断，最后由LoRa模块将数据发往汇总端。数据采集端软件设计流程如图4所示。

汇总端由STM32微控制器、LoRa模块和WIFI模块组成。LoRa模块承担接收数据采集端发送的数据信息功能，WIFI模块将接收数据信息发送至云平台，二者与STM32微控制器通过USART串口进行通信。数据接收和发送过程如下：首先对外围设备驱动程序进行初始化，随后发送AT指令检测WIFI模块通讯链路连接状态，若失败则重新初始化外围设备，成功则对WIFI模块进行网络配置并连接TCP服务器，此时开启LoRa串口中断进行一次数据接收，为区分不同数据采集节点的数据信息，各节点采用“数据采集节点编号+监测数据+结束标志符”的形式发送数据信息（韩团军等，2019），当接收到数据采集节点编号时，开始一次数据接收，收到结束标识符时停止数据接收并关闭LoRa串口中断，随后对监测数据进行判断，当监测数据低于或超出设定阈值时，报警模块工作且云平台向微信推送报警信息，最后通过WIFI模块将数据发送至云平台。汇总端软件设计流程如图5所示。

云平台使用中国移动搭建的OneNet物联网平台，将物联网设备接入后可实现数据上传和监测信息可视化等功能。设备接入流程包括以下5个部分：（1）登陆并创建账号；（2）创建产品和设备；（3）设备接入；（4）数据流及解析数据流的Lua脚本设计；（5）监测数据展示页面设计。在设备接入方面云平台提供了RGMP、TCP透传和HTTP等接入协议（陈宝远等，2017），鉴于TCP透传具有用户自定义脚本、高灵活性以及支持一个连接传输多个设备数据等优点，本设计使用此协议进行设备接入。为实现监测数据的有效读取，需要对监测数据进行解析处理，主要包括数据流模板名称、数据上传时间戳和数据值等，为此在汇总端软件设计中增加数组send_buff，用来存放接收的监测数据和监测时间等信息，通过调试确定温湿度等监测信息在数组中的位置，并对应定义为user_data.temp、user_data.humi等变量。然后编写与云平台的对接协议，通过函数hal_ AT_printf （send_buff）实现监测数据上传。最后在云平台可视化项目中选择展示图标，编辑数据过滤器，绑定图标与监测数据，实现监测数据的可视化。

监测小程序包括4个模块，分别是js（脚本代码）、json（配置文件）、wxml（页面结构文件）和wxss（样式表文件），其中以js和wxml为主。在完成界面设计后，通过接口工具postman测试云平台数据并定位数据位置，然后使用js模块中的wx.request函数请求云平台监测数据，并绑定请求数据与显示模块，实现监测数据的动态显示。小程序的应用便于在任何一部联网手机上了解当前监测数据（申立群等，2002），供管理者和决策者更灵活地掌握当前矿井环境信息。

为验证系统的可用性和可靠性，分别在地表和矿井现场环境对该系统进行测试。测试中LoRa模块参数设置为：9 600波特率，空中速率1.2 kb/s，发射功率+22 dBm，发射频率433 MHz，单次测试发送100字节数据包，以50 m为间隔验证通信距离和丢包率。

地表测试地点选择南华大学卧虎山，周围树木密集，存在信号发射架和无线路由器等电子设备，对无线通信质量的影响较大，可以模拟矿井中大量电子设备运行环境，测试场地示意图如图6所示。通信质量测试结果见表1。

由表1可以看出，随着传输距离的增加，丢包率有所增加，当传输距离超过400 m时，丢包率明显增长。地表通信质量测试的目的是为矿井测试提供通信距离参考。

矿井测试地点选择云南普朗铜矿3 720 m无轨平硐，3 720 m无轨平硐海拔高度为3 720 m，断面为三心拱，宽度约为5 m，高度约为4 m，长度约为870 m，可视距离约为400 m，该直巷道具有一定复制性，系统整体性能验证点和实物图如图7和图8所示。该矿山为5G 智慧矿山示范基地，建设了完整的矿山安全避险六大系统，无人驾驶系统依赖矿井WIFI，对网络稳定性、网络延迟状况和传输速率要求很高，因此网络状况良好，便于系统整体验证。未加中继节点时的通信质量测试结果如表2所示。

由表2可以看出，在未加中继节点情况下，传输距离超过350 m时无法接收到发送的数据，经过进一步测试，在不丢包前提下的极限传输距离约为324 m。当遮挡物及强电设备较多时，中继节点可设置在300 m左右。后续增加中继节点进行系统整体性能验证，系统整体性能验证点如图7所示。经过3天测试，系统整体运行稳定，在汇总端可以看到数据采集端实时采样的信息，在云平台和小程序数据监测页面可以看出数据采集端读取的环境信息，监测信息与矿井现有监测信息相同。监测数据页面如图9和图10所示，实测监测页面信息延迟1~2 s。

通过对比矿井和地表测试结果可以看出：地表测试通信质量不稳定，主要是由于测试时周围电子设备活动较为强烈导致，与刘宇等（2023）研究结论一致，而矿井测试期间矿井处于停工检修状态，因此环境中干扰源较少，通信质量较稳定；相对于地表测试，矿井测试信号传输距离较短，其原因是巷道较地表空间狭小、地面存在积水、围岩粗糙且较为潮湿，导致电磁波传输距离受到一定影响。

综合LoRa和物联网技术设计了一种矿井环境监测系统。使用LoRa无线通信降低系统功耗，提高系统的整体效率，无线监测的方式在最大程度上减少了系统的布线，中继模式的应用可以完成较长距离的矿井环境监测。通过现场测试，该系统运行稳定，能够实现矿井环境数据的采集、传输和远程监测，在一定程度上完善了矿山安全监测与应急救援系统，具有一定的推广应用与参考价值。

从当前物联网与北斗的发展趋势来看，产业链各部分趋向标准化，感知技术成本的降低和数据信息的共享很有可能使“物联网+北斗”行业更上一层楼。下一步工作将结合北斗卫星导航系统，综合LoRa和北斗定位和短报文功能，研究偏远地区自然或人为灾害导致基础设施瘫痪情况下的环境信息获取与即时情况上报功能，为决策和救援提供必要信息，增强矿山灾害防治与应急救援能力。