在煤炭运输过程中，由于煤炭与空气接触、氧化反应等原因，极易发生自燃现象，不仅造成经济损失，还可能引发严重的安全事故。为了有效预防煤炭自燃，现代监测系统普遍采用传感器网络技术，实现对运输过程中关键参数的实时监测。本文将重点探讨传感器网络在煤炭运输防自燃监测系统中的优化部署方案。

首先，传感器网络的部署需要考虑煤炭自燃的主要诱因。煤炭自燃通常伴随着温度升高和CO浓度增加两个关键指标。因此，在传感器选择上，需要配置高精度的温度传感器和CO浓度传感器。温度传感器的测量范围应覆盖-20℃至150℃，精度达到±0.5℃；CO传感器的测量范围应为0-1000ppm，具有快速响应特性。

在部署密度方面，根据煤炭运输的具体场景需要差异化设计。对于铁路运输，建议每节车厢部署3-5个监测节点，均匀分布在煤炭装载区域的上、中、下层。对于船舶运输，由于空间较大，建议每50平方米部署一个监测节点，特别要关注通风不良的区域。卡车运输则建议在货箱四角和中心位置各部署一个监测节点。

网络拓扑结构的选择直接影响监测效果。目前主流的部署方案采用星型与网状混合拓扑。每个监测节点配备无线传输模块，通过Zigbee或LoRa等低功耗广域网技术将数据传输至网关节点。网关节点再通过4G/5G网络将数据上传至监控中心。这种结构既保证了数据传输的可靠性，又降低了系统的整体功耗。

在实际部署时，还需要特别注意传感器的防护。由于煤炭运输环境恶劣，传感器需要具备IP67以上的防护等级，能够防尘、防水、抗振动。同时，传感器的安装位置要避开可能被煤炭掩埋的区域，通常建议安装在运输容器的侧壁或顶部。

数据处理算法也是系统的重要环节。监测系统需要采用智能算法对采集到的温度、CO浓度数据进行实时分析。当检测到温度异常升高或CO浓度超过阈值时，系统应立即发出预警，并自动启动相应的应急处理机制，如增加通风或喷淋降温等。

随着物联网技术的发展，未来的传感器网络部署将更加智能化。通过引入边缘计算技术，可以在监测节点本地完成部分数据处理，减少网络传输负担。同时，结合大数据分析，系统能够更准确地预测煤炭自燃风险，实现更精准的预警。

总之，科学合理的传感器网络部署是煤炭运输防自燃监测系统的关键。通过优化传感器选型、部署密度、网络结构和数据处理算法，可以显著提高监测系统的可靠性和预警准确性，为煤炭运输安全提供有力保障。