石油企業(yè)生產(chǎn)安全智能預警研究

開篇：寫作不僅是一種記錄，更是一種創(chuàng)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(yè)生產(chǎn)安全智能預警研究，希望這些內(nèi)容能成為您創(chuàng)作過程中的良師益友，陪伴您不斷探索和進步。

企業(yè)發(fā)展中的生產(chǎn)安全是推動企業(yè)可持續(xù)發(fā)展的前提。目前石油企業(yè)大多都建立了安全生產(chǎn)預警系統(tǒng)，通過該系統(tǒng)對生產(chǎn)過程中各項風險指標進行監(jiān)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(chǎn)技術(shù)不斷引入，安全風險持續(xù)增加，安全管理難度大，傳統(tǒng)安全生產(chǎn)預警系統(tǒng)無法滿足需求[1-4]。近年來物聯(lián)網(wǎng)、云計算、大數(shù)據(jù)、人工智能技術(shù)的出現(xiàn)加快了石油企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型。數(shù)字油田、智能油田不斷發(fā)展，給石油企業(yè)安全管理工作帶來了先進的技術(shù)手段和管理新思路。如何將生產(chǎn)安全管理工作應用與新技術(shù)結(jié)合，實現(xiàn)安全管理精準智能化是下一代生產(chǎn)安全預警系統(tǒng)的發(fā)展方向[5-6]。

1傳統(tǒng)生產(chǎn)安全預警系統(tǒng)問題

傳統(tǒng)的石油企業(yè)安全生產(chǎn)預警系統(tǒng)，安全檢查、日常安全管控采用人工表單記錄生產(chǎn)作業(yè)現(xiàn)場的隱患違章并跟蹤。系統(tǒng)提高了石油公司安全生產(chǎn)監(jiān)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(jiān)督人員主導，監(jiān)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(yè)生產(chǎn)過程中出現(xiàn)的安全狀況。

1.2系統(tǒng)聯(lián)動性和實時性差

系統(tǒng)沒有作業(yè)人員、監(jiān)督人員、設備實時信息，未能在動態(tài)管控中做到信息互通，出現(xiàn)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(shù)據(jù)錄入工作量大

安全監(jiān)督人員在進行安全檢查后，然后人工錄入數(shù)據(jù)，錄入工作量比較大。

1.4安全數(shù)據(jù)利用率低

經(jīng)過多年來的使用，許多石油企業(yè)積累了大量的隱患違章數(shù)據(jù)。但就目前數(shù)據(jù)分析仍主要基于數(shù)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(shù)據(jù)的價值。利用新的技術(shù)改進生產(chǎn)安全預警系統(tǒng)，讓安全管理智能化，發(fā)揮數(shù)據(jù)的價值，提升系統(tǒng)功能，為安全管理提供有效的決策支持，是目前該系統(tǒng)迫切需要解決的關(guān)鍵問題。

2智能化生產(chǎn)預警系統(tǒng)構(gòu)建目標

智能化安全預警系統(tǒng)的目標是運用網(wǎng)絡、大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)和人工智能等技術(shù)將人、物、環(huán)境和管理結(jié)合在一起，實時在線、精準監(jiān)控、及時消除安全隱患，有效保障人員生命和財產(chǎn)。具體目標如下：

2.1精準預防人的不安全行為

通過物聯(lián)網(wǎng)（IOT）傳感器和數(shù)據(jù)采集與監(jiān)視控制系統(tǒng)（SCADA）設備識別作業(yè)現(xiàn)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(tài)

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

2.4提高管理效率

將安全管理過程的融入系統(tǒng)，實現(xiàn)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(chǎn)安全智能預警系統(tǒng)構(gòu)建

智能化預警系統(tǒng)利用人工智能信息技術(shù)，圍繞人的不安全行為、物的不安全狀態(tài)、環(huán)境不良、安全管理欠缺四大因素進行建立。實現(xiàn)人、物、環(huán)、管全面的安全生產(chǎn)管控，做到安全管理閉環(huán)。系統(tǒng)層次包括感知層、網(wǎng)絡層、數(shù)據(jù)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(chǎn)安全預警系統(tǒng)的關(guān)鍵基礎(chǔ)。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(huán)）、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(gòu)建可以基于數(shù)字油田已經(jīng)建立好的SCADA設備、監(jiān)控設備、已有的數(shù)據(jù)采集軟件等，可以接入其數(shù)據(jù)，避免重復投入。感知層收集人、物、環(huán)境相關(guān)的數(shù)據(jù)，包括人的軌跡、心率等；物的狀態(tài)包括設備的壓力、電流、密度等工作狀態(tài)數(shù)據(jù)；環(huán)境的溫度、濕度等。

3.2網(wǎng)絡層

網(wǎng)絡層主要是實時傳輸感知層收集到的人、物、環(huán)境、安全管理的數(shù)據(jù)。主要由移動網(wǎng)絡3G/4G/5G、WIFI、互聯(lián)網(wǎng)和物聯(lián)網(wǎng)等基礎(chǔ)通訊網(wǎng)絡組成。

3.3數(shù)據(jù)層

數(shù)據(jù)層匯集感知層所采集的數(shù)據(jù)，為企業(yè)安全管理應用提供數(shù)據(jù)支撐。為了實現(xiàn)該層，首先應建立系統(tǒng)的元數(shù)據(jù)和主數(shù)據(jù)，然后通過提供不同的接口集成各種設備、軟件采集來的數(shù)據(jù)，對接入的數(shù)據(jù)進行標準化處理，最后提供統(tǒng)一存儲。該層實現(xiàn)較為復雜，數(shù)據(jù)來自不同的設備與系統(tǒng)，數(shù)據(jù)量大，數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)及建立智能應用所需的基礎(chǔ)模塊。為安全應用提供數(shù)據(jù)查詢服務、算法服務、地理信息系統(tǒng)（GIS）服務、機器學習及大數(shù)據(jù)挖掘服務等。
3.5應用層

應用層主要是針對人、物、環(huán)、管開發(fā)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(jiān)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(guī)定穿戴勞保用品、在工作場所違規(guī)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(xiàn)場生產(chǎn)行為進行了有效監(jiān)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(shù)據(jù)、現(xiàn)場監(jiān)控數(shù)據(jù)，通過深度學習算法，識別作業(yè)現(xiàn)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(tài)、報警級別，并通過終端聯(lián)動設備，提醒安全作業(yè)人員，實現(xiàn)自動化控制和智能巡檢。對環(huán)境的智能監(jiān)測，可以通過傳感器信號，識別壓力超標、高溫、大風等環(huán)境不良的情況，一旦超出預警閾值，發(fā)出警報，通知作業(yè)人員安全撤離。安全管理可以融入QHSE管理流程、進行人工監(jiān)督檢查、記錄事故事件信息、應急搶險等。實現(xiàn)隱患統(tǒng)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(huán)情況等。大數(shù)據(jù)智能分析：綜合展示集成的數(shù)據(jù)和分析后的數(shù)據(jù)。將各類人員數(shù)據(jù)、設備數(shù)據(jù)、環(huán)境數(shù)據(jù)、統(tǒng)計數(shù)據(jù)、智能分析數(shù)據(jù)、安全風險預警分析數(shù)據(jù)等相關(guān)數(shù)據(jù)，通過GIS地圖進行可視化關(guān)聯(lián)展現(xiàn)。利用建立的各種機器學習或數(shù)學模型，實現(xiàn)隱患、違章的智能分析，追蹤產(chǎn)生的原因。根據(jù)預測分析模型，提前預判可能產(chǎn)生的事故、事件，有針對性地開展對事故事件發(fā)生的原因監(jiān)管[10-12]。

4結(jié)束語

生產(chǎn)安全智能預警系統(tǒng)通過使用人工智能等新技術(shù)，對安全數(shù)據(jù)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(tài)、環(huán)境不良進行監(jiān)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(fā)做好安全管理提供支撐，可以大幅降低石油企業(yè)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(yè)安全管理的成本。

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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(huán)保質(zhì)量監(jiān)督檢測研究院