石油企業生產安全智能預警研究

開篇：寫作不僅是一種記錄，更是一種創造，它讓我們能夠捕捉那些稍縱即逝的靈感，將它們永久地定格在紙上。下面是小編精心整理的1篇石油企業生產安全智能預警研究，希望這些內容能成為您創作過程中的良師益友，陪伴您不斷探索和進步。

企業發展中的生產安全是推動企業可持續發展的前提。目前石油企業大多都建立了安全生產預警系統，通過該系統對生產過程中各項風險指標進行監控，進行隱患及風險排查，開展安全管控工作。但隨著新設備及生產技術不斷引入，安全風險持續增加，安全管理難度大，傳統安全生產預警系統無法滿足需求[1-4]。近年來物聯網、云計算、大數據、人工智能技術的出現加快了石油企業的數字化轉型。數字油田、智能油田不斷發展，給石油企業安全管理工作帶來了先進的技術手段和管理新思路。如何將生產安全管理工作應用與新技術結合，實現安全管理精準智能化是下一代生產安全預警系統的發展方向[5-6]。

1傳統生產安全預警系統問題

傳統的石油企業安全生產預警系統，安全檢查、日常安全管控采用人工表單記錄生產作業現場的隱患違章并跟蹤。系統提高了石油公司安全生產監督、管理、預警和指揮的信息化水平，但存在一些不足。

1.1安全管理不全面

目前的安全檢查工作是由監督人員主導，監督人員只能在例行檢查的時候進行安全檢查，其他時間無法進行檢查，不能全面的掌握企業生產過程中出現的安全狀況。

1.2系統聯動性和實時性差

系統沒有作業人員、監督人員、設備實時信息，未能在動態管控中做到信息互通，出現問題，不能及時報警，導致安全管理人員工作量增加、安全問題屢改屢
犯等問題。

1.3數據錄入工作量大

安全監督人員在進行安全檢查后，然后人工錄入數據，錄入工作量比較大。

1.4安全數據利用率低

經過多年來的使用，許多石油企業積累了大量的隱患違章數據。但就目前數據分析仍主要基于數量對比、分類對比等形式，分析的層次、維度較為單一，無法充分利用大數據的價值。利用新的技術改進生產安全預警系統，讓安全管理智能化，發揮數據的價值，提升系統功能，為安全管理提供有效的決策支持，是目前該系統迫切需要解決的關鍵問題。

2智能化生產預警系統構建目標

智能化安全預警系統的目標是運用網絡、大數據、物聯網和人工智能等技術將人、物、環境和管理結合在一起，實時在線、精準監控、及時消除安全隱患，有效保障人員生命和財產。具體目標如下：

2.1精準預防人的不安全行為

通過物聯網（IOT）傳感器和數據采集與監視控制系統（SCADA）設備識別作業現場設備的不安全性，對其進行安全管理。

2.2有效消除物的不安全狀態

通過IOT傳感器和SCADA設備識別作業現場設備的不安全性，對其進行安全管理。2.3減少環境的不安全通過IOT設備采集環境的溫度、濕度、風力等，確保施工環境安全。

2.4提高管理效率

將安全管理過程的融入系統，實現安全管理即是計劃（Plan）、實施（Do）、檢查（Check）、處理(Act)的首字母組合(PDCA)有效化。

3生產安全智能預警系統構建

智能化預警系統利用人工智能信息技術，圍繞人的不安全行為、物的不安全狀態、環境不良、安全管理欠缺四大因素進行建立。實現人、物、環、管全面的安全生產管控，做到安全管理閉環。系統層次包括感知層、網絡層、數據層、服務層、應用層[7-9]，如圖1所示。

3.1感知層

感知層是生產安全預警系統的關鍵基礎。只有全面感知，才能獲取有價值的信息。感知層主要由IOT設備（攝像頭、溫度傳感器、壓力傳感器等）、SCADA設備、智能手機、智能穿戴設備（手環）、計算機等物理感知設備及部分不能通過設備采集，必須通過人工采集的軟件組成。該層的構建可以基于數字油田已經建立好的SCADA設備、監控設備、已有的數據采集軟件等，可以接入其數據，避免重復投入。感知層收集人、物、環境相關的數據，包括人的軌跡、心率等；物的狀態包括設備的壓力、電流、密度等工作狀態數據；環境的溫度、濕度等。

3.2網絡層

網絡層主要是實時傳輸感知層收集到的人、物、環境、安全管理的數據。主要由移動網絡3G/4G/5G、WIFI、互聯網和物聯網等基礎通訊網絡組成。

3.3數據層

數據層匯集感知層所采集的數據，為企業安全管理應用提供數據支撐。為了實現該層，首先應建立系統的元數據和主數據，然后通過提供不同的接口集成各種設備、軟件采集來的數據，對接入的數據進行標準化處理，最后提供統一存儲。該層實現較為復雜，數據來自不同的設備與系統，數據量大，數據不標準化，這些都是本層需要解決的。
3.4服務層

該層主要是提供應用層用戶所需的數據及建立智能應用所需的基礎模塊。為安全應用提供數據查詢服務、算法服務、地理信息系統（GIS）服務、機器學習及大數據挖掘服務等。
3.5應用層

應用層主要是針對人、物、環、管開發不同場景的應用軟件。對人員違章的智能識別，可以通過接入的監控信號，采用目標檢測算法等識別人的違章行為，包括未按規定穿戴勞保用品、在工作場所違規吸煙、打電話、非法闖入施工工地、施工時靠近危險邊緣地帶等。對員工現場生產行為進行了有效監督和管理。對隱患的智能識別，可以通過接入設備的傳感器數據、現場監控數據，通過深度學習算法，識別作業現場的安全防護是否缺失、井控設備、特種設備電氣設備的缺陷等。自動智能判斷設備狀態、報警級別，并通過終端聯動設備，提醒安全作業人員，實現自動化控制和智能巡檢。對環境的智能監測，可以通過傳感器信號，識別壓力超標、高溫、大風等環境不良的情況，一旦超出預警閾值，發出警報，通知作業人員安全撤離。安全管理可以融入QHSE管理流程、進行人工監督檢查、記錄事故事件信息、應急搶險等。實現隱患統計臺賬、未整改隱患清單、各級隱患排查率、隱患分類、隱患治理閉環情況等。大數據智能分析：綜合展示集成的數據和分析后的數據。將各類人員數據、設備數據、環境數據、統計數據、智能分析數據、安全風險預警分析數據等相關數據，通過GIS地圖進行可視化關聯展現。利用建立的各種機器學習或數學模型，實現隱患、違章的智能分析，追蹤產生的原因。根據預測分析模型，提前預判可能產生的事故、事件，有針對性地開展對事故事件發生的原因監管[10-12]。

4結束語

生產安全智能預警系統通過使用人工智能等新技術，對安全數據進行全面收集與處理，可以對人的不安全行為、物的不安全狀態、環境不良進行監控報警，可以通過機器學習與深度學習建立的安全模型進行事件分析與挖掘預測。為從源頭出發做好安全管理提供支撐，可以大幅降低石油企業的安全風險，提升全管理水平，自動化、智能化的安全控制管理，降低了企業安全管理的成本。

參考文獻

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作者:王剛彭 遠春 金雪 梅廖浩 單位:中國石油集團川慶鉆探工程有限公司安全環保質量監督檢測研究院