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0 引言

為認真貫徹落實《中共中央國務院關于推進安全生產(chǎn)領域改革發(fā)展的意見》精神和國務院、市、區(qū)各級安委辦關于遏制重特大事故構建雙重預防機制的一系列決策部署，著力推進污水廠安全生產(chǎn)主體責任落實到位，研究以工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)、人工智能、大數(shù)據(jù)分析等新一代信息技術為手段，與安全風險實時評價相結合的創(chuàng)新安全管控模式是目前建設智慧化污水廠的發(fā)展趨勢。通過構建此安全管控模式[1-2]，不但可以提高企業(yè)安全生產(chǎn)效率及質量，而且對企業(yè)的健康、有序發(fā)展十分有利。

本文研究的創(chuàng)新管控模式以搭建安全風險診斷系統(tǒng)管控平臺為載體，通過科技化、智能化的手段，監(jiān)控區(qū)域內(nèi)人和物的不安全行為及狀態(tài)，使用定性、定量的評價方法，實時對污水廠安全生產(chǎn)現(xiàn)狀進行風險分級評價，可協(xié)助污水廠監(jiān)控人員根據(jù)不同的風險等級得出相對應的風險控制措施、從遠程對風險進行干涉，從而保障人員人身安全、降低事故發(fā)生概率、提升企業(yè)安全管理水平。

1 新型管控模式的構成

在本文研究的新型安全管控模式體系總體架構中，搭建安全風險診斷系統(tǒng)管控平臺是創(chuàng)新活動的基礎和源頭，是創(chuàng)新管控模式的一種表現(xiàn)形式。傳統(tǒng)安全管控模式以人作為主體。相關工作人員需要具備一定的安全管理工作經(jīng)驗，對現(xiàn)場進行管控，從而達到安全生產(chǎn)的目標。但本文研究的新型安全管控模式主要以管控平臺作為主體，由人承擔協(xié)助、輔助的角色。對比兩種模式可知：新型安全管控模式具有對人員勞動強度要求較低、發(fā)現(xiàn)問題處置及時、監(jiān)控范圍更全面的優(yōu)點。兩種管控模式對比如表1所示。

表1 兩種安全管控模式對比
Tab.1 Comparison of two safety management and control modes

管控平臺包括生產(chǎn)現(xiàn)場層、應用層、算法層。

生產(chǎn)現(xiàn)場層為智能化應用的終端，包括智能攝像機、“門禁-定位”通行卡、門禁系統(tǒng)、液位計、氣體檢測儀等設備，是感知數(shù)據(jù)的實時采集源。采集到的數(shù)據(jù)通過網(wǎng)絡與平臺實現(xiàn)數(shù)據(jù)資源的匯聚儲存、實時處理。

應用層包括圖形化空間展示、安全巡檢管理、安全報警管理和配置管理。系統(tǒng)基于圖像識別技術、定位技術等，提供了環(huán)境監(jiān)測、權限空間、行為檢測、視頻聯(lián)動等功能。

算法層包含基于機器學習的視覺識別算法和區(qū)域安全風險模型。視覺識別算法用于人員識別、人員著裝識別、人員跌倒識別、護欄監(jiān)測及加藥區(qū)漏液識別。區(qū)域安全風險模型是基于生產(chǎn)現(xiàn)場層、應用層及視覺識別算法中檢測出的不安全項，進行實時安全評價。這種多方式檢測技術結合實時安全評價的管控模式與傳統(tǒng)安全管控模式相比較，可使操作人員對區(qū)域內(nèi)安全現(xiàn)狀進行全方位掌控，及時采取相應安全措施，遏制事故發(fā)生。

數(shù)據(jù)中心貫穿生產(chǎn)現(xiàn)場層、算法層、應用層。生產(chǎn)層現(xiàn)場數(shù)據(jù)通過采集系統(tǒng)存入數(shù)據(jù)中心；算法層通過調(diào)取生產(chǎn)數(shù)據(jù)，對其進行分析計算后由應用層展現(xiàn)。安全管理平臺構架如圖1所示。

圖1 安全管控平臺架構圖
Fag.1 Safety management platform architecture

2 安全風險診斷系統(tǒng)中的關鍵技術

2.1 遠程監(jiān)測技術

本文研究的管控平臺需要大量的數(shù)據(jù)支撐。監(jiān)測設備是實時數(shù)據(jù)的主要來源。通過建立前端測點位置與地理空間信息之間的邏輯關系，可以實現(xiàn)點、線、面三者有機結合，從而構建立體、實時、全方位的數(shù)據(jù)監(jiān)測[3-4]。

遠程監(jiān)測技術可實現(xiàn)的功能如下。

①采集與處理功能：主要對生產(chǎn)過程的各種模擬或數(shù)字量進行檢測、采樣和必要的預處理，并且以一定的形式輸出，如顯示屏、報表等，為操作人員提供詳實的數(shù)據(jù)，幫助他們分析、了解區(qū)域情況。

②監(jiān)督功能：將檢測到的實時數(shù)據(jù)、生產(chǎn)人員在生產(chǎn)過程中發(fā)出的指令和輸入的數(shù)據(jù)進行分析、歸納、整理、計算等二次加工，并分別作為實時數(shù)據(jù)和歷史數(shù)據(jù)加以存儲。

③管理功能：利用已有的有效數(shù)據(jù)、圖像、報表等，對工況進行分析、故障診斷、險情預測，并以聲光電的形式對故障和突發(fā)事件報警。

④控制功能：在檢測的基礎上進行信息加工，根據(jù)事先決定的控制策略形成控制輸出，直接作用于生產(chǎn)過程。

2.2 出入口控制報警系統(tǒng)

出入口控制報警系統(tǒng)是采用現(xiàn)代電子信息技術，在建筑物的出入口對人、物的進出實施放行、拒絕、記錄和報警等操作的自動化系統(tǒng)。這種操作系統(tǒng)通常由出入口目標識別系統(tǒng)、出入口信息管理系統(tǒng)、出入口控制執(zhí)行機構這三個部分組成。系統(tǒng)的前端設備為各類出入口目標識別裝置和門鎖開啟閉合執(zhí)行機構。傳輸方式為專線或網(wǎng)絡傳輸。系統(tǒng)的終端設備是顯示、控制、通信設備，通常采用獨立的門禁控制器，也可通過計算機網(wǎng)絡對各門禁控制器實施集中監(jiān)控。

2.3 視覺模型搭建

目前，污水處理廠存在許多需要人工識別的場景，存在部分區(qū)域為視覺盲點難以監(jiān)視、人員穿戴安全無法監(jiān)督、人員安全行為難以保障的問題。為了改變這一現(xiàn)狀，使用智能視覺識別系統(tǒng)，基于圖像識別技術，營建現(xiàn)場人員、著裝、現(xiàn)場地面環(huán)境識別模型，利用特征提取、機器學習等算法，通過智能攝像頭對畫面中的人員、環(huán)境進行檢測，并對得到的報警數(shù)據(jù)、圖像數(shù)據(jù)進行保存，以便工作人員后續(xù)管理、查詢。

視頻監(jiān)控報警系統(tǒng)常規(guī)應用于對建筑物內(nèi)的主要公共場所和重要部位進行實時監(jiān)控、錄像和報警時的圖像復刻。視頻監(jiān)控報警系統(tǒng)的前端設備是各種攝像機、視頻檢測報警器和相關附屬設備；終端設備是顯示、記錄、控制設備，通常采用獨立的視頻監(jiān)控中心控制臺或監(jiān)控報警中心控制臺[5]。

3 區(qū)域安全風險評價模型

為保障生產(chǎn)過程中人員、物品、環(huán)境、管理的安全，規(guī)范生產(chǎn)過程，建立一套區(qū)域安全健康模型，從“人”“物”“環(huán)”“管”四個方面深入，對生產(chǎn)區(qū)域進行全面的分析評價。

3.1 評價方法簡介

作業(yè)風險分析方法(風險矩陣)率先應用于英國石油化工行業(yè)。該方法首先識別出每個作業(yè)活動可能存在的危害，并判定這種危害發(fā)生的可能性和事故發(fā)生的嚴重程度，兩者相乘，得出所確定危害的風險；然后進行風險分級，根據(jù)不同級別的風險，采取相應的風險控制措施[6-8]。風險值為：

R =L×S

(1)

式中：R為風險值；L為危害發(fā)生的可能性；S為事故發(fā)生的嚴重程度。

3.2 各數(shù)值取值依據(jù)

3.2.1 危害發(fā)生的可能性(L)

從偏差發(fā)生頻率、安全檢查、操作規(guī)程、員工勝任程度、控制措施這五個方面對危害發(fā)生的可能性進行評價取值，并取五項得分的最高的分值作為其最終的L值。危害發(fā)生的可能性如表2所示。

表2 危害發(fā)生的可能性
Tab.2 Possibility of a hazardous event occurring

3.2.2 事故發(fā)生的嚴重程度(S)

分析事故發(fā)生可能導致的后果，確定S值。確定方式如下：事故發(fā)生無后果產(chǎn)生，S取1；輕傷，S取2；重傷，S取3；死亡，S取4；死亡或可能導致群死群傷事故，S取5。

3.2.3 風險值(R)

確定了S和L后，根據(jù)式(1)計算出風險度R的值。R值計算后的范圍為1～25。

3.2.4 風險等級劃分

根據(jù)計算出的R值判斷風險等級及可采取的控制措施。風險等級表如表3所示。

表3 風險等級表
Tab.3 Risk level

3.3 安全評價實例

通過上述幾種關鍵技術對污水廠各重要區(qū)域及重要設施進行檢測，并對檢測中的不安全項進行實時安全評價。安全評價舉例內(nèi)容如表4所示。

表4 安全評價舉例內(nèi)容
Tab.4 Examples of Safety evaluation

試點污水廠相關管理制度建設較齊全、作業(yè)人員皆持證上崗、制度落實情況較好，故涉及到“安全檢查”“操作規(guī)程”“員工勝任程度”“控制措施”的取值適合取1～2；而污水廠中可能每季度就發(fā)生有限空間作業(yè)，故“偏差發(fā)生頻率”取4，五項得分取最高值，故最終L值取4。

對于事故或危險事件發(fā)生后的可能結果，由于主要可能發(fā)生的事故是中毒和窒息，一旦發(fā)生事故后，可能的最嚴重結果為“死亡，可能導致群死群傷事故”，按表2取S=5。根據(jù)式(1)可得：R=L×S=4×5=20。

計算出R以后，對照表3風險等級表，分值位于20～25，屬于“A級重大風險”。為此，應對有限空間作業(yè)硫化氫超標時，作業(yè)人員應立即停止作業(yè)，對作業(yè)現(xiàn)場進行強制通風，并加強監(jiān)護。由此，得出區(qū)域安全風險評價模型顯示效果，如表5所示。

表5 模型顯示效果
Tab.5 Model display effect

4 效果評價

本文研究的新型安全管控平臺已在上海虹橋污水處理廠中投入使用。與傳統(tǒng)平臺相比較，在智能檢測作業(yè)現(xiàn)場環(huán)境的基礎上，增加了對不安全項的實時評價系統(tǒng)，可以讓非安全專業(yè)的操作人員了解突發(fā)事件的發(fā)生以及這可能造成事故的危害程度，幫助操作人員第一時間采取基本、必要的應急措施，大大縮短了時間成本并有效地防止事故進一步擴大，更能在一定程度上降低事故發(fā)生的可能性。當風險被識別后，根據(jù)風險等級顯示不通顏色，報警信息插入數(shù)據(jù)庫存儲。

平臺效果如圖2所示。

圖2 平臺效果示意圖
Fag.2 Schematic diagram of platform effect

5 結論

本文研究的安全管控平臺基于污水廠實際運行情況分析，針對污水廠重點區(qū)域構建安全風險診斷系統(tǒng)，形成一套集人員定位、門禁、視頻監(jiān)控、安全評價及報警系統(tǒng)相結合的新型智慧安全管理模式。在虹橋污水廠中搭建該平臺后，系統(tǒng)運行穩(wěn)定，實現(xiàn)了各環(huán)節(jié)的聯(lián)動，為污水處理廠提供了安全、健康、方便的工作環(huán)境，取得了良好的效果。該智慧管控平臺在污水廠無人化運行理念中具有通用性。該研究成果的成功運用可為污水廠無人化、智慧化管理的實現(xiàn)經(jīng)驗積累，具有一定的參考價值。