企業(yè)安全生產(chǎn)大數(shù)據(jù)應(yīng)急平臺設(shè)計(jì)

李建斌，劉小勇，王 偉，陳 濤

(1.神華國能集團(tuán)有限公司，北京 100033；2.清華大學(xué)合肥公共安全研究院，安徽 合肥 230601)

企業(yè)安全生產(chǎn)大數(shù)據(jù)應(yīng)急平臺設(shè)計(jì)

李建斌1，劉小勇2，王 偉2，陳 濤2

(1.神華國能集團(tuán)有限公司，北京 100033；2.清華大學(xué)合肥公共安全研究院，安徽 合肥 230601)

安全生產(chǎn)大數(shù)據(jù)應(yīng)急平臺是基于大數(shù)據(jù)分析技術(shù)，用于實(shí)現(xiàn)平臺應(yīng)急管理、安全生產(chǎn)預(yù)警、設(shè)備故障致因分析等功能。提出了企業(yè)級安全生產(chǎn)大數(shù)據(jù)應(yīng)急平臺的基礎(chǔ)架構(gòu)和設(shè)計(jì)框架，由標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范體系、安全運(yùn)維體系、基礎(chǔ)設(shè)施層、數(shù)據(jù)存儲層、服務(wù)支撐層、應(yīng)用服務(wù)層、應(yīng)用展現(xiàn)層7部分組成。以神華國能集團(tuán)為例，搭建了企業(yè)安全生產(chǎn)大數(shù)據(jù)應(yīng)急平臺，實(shí)現(xiàn)了安全生產(chǎn)信息查詢服務(wù)、安全生產(chǎn)應(yīng)急管理、安全生產(chǎn)預(yù)警指數(shù)分析、生產(chǎn)設(shè)施故障致因分析等應(yīng)用。

安全生產(chǎn)；大數(shù)據(jù)；應(yīng)急平臺；設(shè)計(jì)

大數(shù)據(jù)是指由數(shù)量巨大、結(jié)構(gòu)復(fù)雜、類型眾多的數(shù)據(jù)所構(gòu)成的數(shù)據(jù)集合，必須通過特殊化處理分析才能形成有規(guī)律、可預(yù)測的信息服務(wù)能力[1]。2008年《Nature》刊登了一期名為“Big Data”的專輯，對如何研究PB級容量的大數(shù)據(jù)流和充分利用海量數(shù)據(jù)的最新策略進(jìn)行了探討，使大數(shù)據(jù)的概念逐漸為人們所熟悉[2]。隨著大數(shù)據(jù)技術(shù)、云計(jì)算、互聯(lián)網(wǎng)+等新技術(shù)的興起，大數(shù)據(jù)的概念和應(yīng)用也迅速擴(kuò)展到互聯(lián)網(wǎng)、金融、電子商務(wù)等行業(yè)[3]。

目前，大數(shù)據(jù)技術(shù)在安全生產(chǎn)領(lǐng)域的應(yīng)用還處于初步探索階段，主要集中在狀態(tài)評估、故障預(yù)警、應(yīng)急管理等領(lǐng)域[4]。以電力行業(yè)為例，宮宇等提出了大數(shù)據(jù)挖掘分析在電力設(shè)備狀態(tài)評估中的應(yīng)用[5]；姚浩等研究了基于大數(shù)據(jù)的告警信息處理和故障設(shè)備定位技術(shù)[6]；王培紅等研究了數(shù)據(jù)挖掘及其在電廠SIS中的應(yīng)用[7]。在應(yīng)急管理領(lǐng)域，袁宏永開展了大量的應(yīng)急平臺體系關(guān)鍵技術(shù)的理論研究和實(shí)踐[8]；劉維秦則對國家安全生產(chǎn)應(yīng)急平臺監(jiān)測預(yù)警系統(tǒng)進(jìn)行了分析與設(shè)計(jì)[9]；曾勝提出了重大危險(xiǎn)源動態(tài)智能監(jiān)測監(jiān)控大數(shù)據(jù)平臺框架設(shè)計(jì)[10]。張郁等[11-12]開展了城市應(yīng)急平臺設(shè)計(jì)和公共安全安全規(guī)劃研究。同時(shí)，國內(nèi)外也有了一些成功的應(yīng)用案例，如“美國佛吉尼亞礦難事故調(diào)查”、“兗礦魯南化工運(yùn)行監(jiān)控系統(tǒng)”等，可以說大數(shù)據(jù)技術(shù)在安全生產(chǎn)領(lǐng)域的應(yīng)用正逐步展開。

我國企業(yè)信息化經(jīng)歷了最初的車間級的DCS(分布式控制系統(tǒng))，逐步建立了廠級SIS(監(jiān)控信息系統(tǒng))和MIS(管理信息系統(tǒng))，匯集了海量的數(shù)據(jù)信息，部分實(shí)現(xiàn)了企業(yè)的管控一體化和智能化。隨著企業(yè)數(shù)據(jù)信息呈指數(shù)級地增長，利用大數(shù)據(jù)技術(shù)不僅可以實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)調(diào)度的高級應(yīng)用，還能解決應(yīng)急管理、監(jiān)測預(yù)警等安全領(lǐng)域所遇到的問題。筆者以神華國能集團(tuán)為例，探討安全生產(chǎn)大數(shù)據(jù)應(yīng)急平臺的設(shè)計(jì)和應(yīng)用。

1 安全生產(chǎn)大數(shù)據(jù)與應(yīng)急平臺

1.1 安全生產(chǎn)大數(shù)據(jù)應(yīng)急平臺作用

通過大數(shù)據(jù)技術(shù)在企業(yè)安全生產(chǎn)領(lǐng)域的應(yīng)用，可以實(shí)現(xiàn)以下作用：①通過整合和分析工作中積累的大量生產(chǎn)運(yùn)行、管理數(shù)據(jù)，提高數(shù)據(jù)資源的利用效率；②開展對大數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)分析和應(yīng)用，挖掘安全生產(chǎn)事故規(guī)律性和深層次特點(diǎn)；③采取“事前預(yù)防”的方式，實(shí)現(xiàn)對安全生產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)的預(yù)測預(yù)警；④研究事故救援快速輔助決策技術(shù)，實(shí)現(xiàn)科學(xué)、高效的決策指揮與救援。

筆者提出的安全生產(chǎn)大數(shù)據(jù)應(yīng)急平臺是在企業(yè)現(xiàn)有信息化系統(tǒng)的基礎(chǔ)上，借鑒公共安全應(yīng)急平臺的建設(shè)經(jīng)驗(yàn)，利用大數(shù)據(jù)先進(jìn)技術(shù)建設(shè)企業(yè)安全生產(chǎn)平臺，充分發(fā)揮大數(shù)據(jù)技術(shù)在煤電安全生產(chǎn)中監(jiān)測監(jiān)控和預(yù)測預(yù)警作用，提升企業(yè)安全生產(chǎn)應(yīng)急管理水平，為推動大數(shù)據(jù)技術(shù)在安全生產(chǎn)行業(yè)應(yīng)用提供借鑒和技術(shù)支持。

1.2 安全生產(chǎn)大數(shù)據(jù)類型

為實(shí)現(xiàn)安全生產(chǎn)大數(shù)據(jù)應(yīng)急平臺的功能，數(shù)據(jù)信息是基礎(chǔ)和關(guān)鍵。安全生產(chǎn)大數(shù)據(jù)可以分為結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)主要為存儲在關(guān)系型數(shù)據(jù)庫中的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，而非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)是指不能用或不便于用數(shù)據(jù)庫二維邏輯表來表達(dá)的數(shù)據(jù)，主要包括視頻監(jiān)控、圖形圖像處理等產(chǎn)生的數(shù)據(jù)。經(jīng)調(diào)研，將企業(yè)大數(shù)據(jù)應(yīng)急平臺需要采集的數(shù)據(jù)分為以下6種類型，如表1所示。

表1 安全生產(chǎn)大數(shù)據(jù)分類

1.3 安全生產(chǎn)大數(shù)據(jù)應(yīng)急平臺框架設(shè)計(jì)

安全生產(chǎn)大數(shù)據(jù)應(yīng)急平臺設(shè)計(jì)是基于大數(shù)據(jù)分析技術(shù)，實(shí)現(xiàn)平臺應(yīng)急管理、安全生產(chǎn)預(yù)警、設(shè)備故障致因分析等功能，主要由標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范體系、安全運(yùn)維體系、基礎(chǔ)設(shè)施層、數(shù)據(jù)存儲層、服務(wù)支撐層、應(yīng)用服務(wù)層、應(yīng)用展現(xiàn)層7部分組成，如表2所示。

2 案例分析

2.1 神華國能集團(tuán)簡介

神華國能集團(tuán)作為神華集團(tuán)煤電板塊的主營業(yè)務(wù)單位，下屬煤電企業(yè)27家，主要開發(fā)建設(shè)煤電一體化基地。神華國能集團(tuán)成立了調(diào)度中心，集成應(yīng)用了SIS系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)了集團(tuán)對下屬煤電企業(yè)的安全生產(chǎn)數(shù)據(jù)通訊和監(jiān)測預(yù)警。神華國能集團(tuán)現(xiàn)有的SIS系統(tǒng)主要采集了發(fā)電機(jī)組的監(jiān)測運(yùn)行參數(shù)，目前每天產(chǎn)生數(shù)據(jù)量約為700M，自SIS系統(tǒng)運(yùn)行3年來，數(shù)據(jù)總量達(dá)750G左右，后續(xù)數(shù)據(jù)量將呈現(xiàn)逐步增加的趨勢。正逐步接入現(xiàn)場視頻等非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)量將急劇增加，達(dá)到大數(shù)據(jù)量的規(guī)模。

表2 安全生產(chǎn)大數(shù)據(jù)應(yīng)急平臺組成

SIS系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)了設(shè)備設(shè)施運(yùn)行信息的聯(lián)網(wǎng)傳送、數(shù)據(jù)管理及單一的數(shù)據(jù)分析功能，并在一定程度上實(shí)現(xiàn)了故障信息的預(yù)警和分析功能。但這些數(shù)據(jù)處理手段只是對數(shù)據(jù)進(jìn)行初步的分析和處理，無法從時(shí)間和空間上深層次理解與運(yùn)用這些數(shù)據(jù)，存在數(shù)據(jù)挖掘不夠充分、系統(tǒng)分析功能不全面、故障信息綜合利用度不夠等不足，需要進(jìn)行安全生產(chǎn)大數(shù)據(jù)應(yīng)急平臺具體設(shè)計(jì)和優(yōu)化。

2.2 安全生產(chǎn)大數(shù)據(jù)應(yīng)急平臺設(shè)計(jì)

神華國能集團(tuán)安全生產(chǎn)大數(shù)據(jù)應(yīng)急平臺的設(shè)計(jì)思路為：在現(xiàn)有SIS系統(tǒng)的基礎(chǔ)上，利用大數(shù)據(jù)技術(shù)實(shí)現(xiàn)煤電安全生產(chǎn)中監(jiān)測監(jiān)控和預(yù)警分析功能。根據(jù)上述安全生產(chǎn)大數(shù)據(jù)應(yīng)急平臺框架，提出平臺總體設(shè)計(jì)，如圖1所示。結(jié)合煤電企業(yè)特點(diǎn)和神華國能集團(tuán)的具體需求，平臺將主要提供以下4方面應(yīng)用：

(1)安全生產(chǎn)信息查詢服務(wù)。提供安全生產(chǎn)應(yīng)急大數(shù)據(jù)查詢服務(wù)及與安全生產(chǎn)有關(guān)的信息、統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)等，為日常和應(yīng)急狀態(tài)下安全管理服務(wù)。

圖1 企業(yè)安全生產(chǎn)大數(shù)據(jù)應(yīng)急平臺設(shè)計(jì)框架

(2)安全生產(chǎn)應(yīng)急管理?？梢詫?shí)現(xiàn)安全生產(chǎn)時(shí)空動態(tài)風(fēng)險(xiǎn)分析、應(yīng)急管理能力動態(tài)綜合評價(jià)、事故處置救援動態(tài)輔助決策等功能。

(3)安全生產(chǎn)預(yù)警指數(shù)分析。安全生產(chǎn)預(yù)警指數(shù)是以日常隱患排查結(jié)果和儀器儀表監(jiān)測數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，辨識和提取有效信息，分析其可能產(chǎn)生的后果并予以量化，具有定量、直觀、實(shí)時(shí)、無量綱等優(yōu)點(diǎn)。安全生產(chǎn)預(yù)警指數(shù)顯示了企業(yè)的安全狀態(tài)，可實(shí)現(xiàn)對超過安全預(yù)警閾值進(jìn)行提示。功能實(shí)現(xiàn)方式依據(jù)《冶金等工貿(mào)行業(yè)企業(yè)安全生產(chǎn)預(yù)警系統(tǒng)技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)(試行)》(安監(jiān)總廳管四[2014]63號)，簡要闡述如下：首先需要確定安全生產(chǎn)預(yù)警指標(biāo)Ii及其權(quán)重Wi，指標(biāo)從人、物、環(huán)境、管理、事故等方面進(jìn)行預(yù)警指標(biāo)初篩，應(yīng)至少包含事故隱患、安全教育培訓(xùn)、應(yīng)急演練及生產(chǎn)安全事故等指標(biāo)，還可根據(jù)實(shí)際情況增加適應(yīng)生產(chǎn)安全特點(diǎn)的其他預(yù)警指標(biāo)。然后，根據(jù)式(1)得到安全生產(chǎn)預(yù)警指數(shù)SPI。

(1)

此外，利用大數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)可以生成事故趨勢及分布圖，全面反映企業(yè)在一段時(shí)間內(nèi)的安全生產(chǎn)狀況，并通過設(shè)置分段閥值將結(jié)果分為安全、注意、警告、危險(xiǎn)4個等級。安全生產(chǎn)預(yù)警指數(shù)圖如圖2所示。

圖2 安全生產(chǎn)預(yù)警指數(shù)圖

(4)生產(chǎn)設(shè)施故障致因分析。通過將設(shè)備狀態(tài)信息轉(zhuǎn)換為計(jì)算機(jī)可識別操作的數(shù)據(jù)，利用大數(shù)據(jù)算法即可建立設(shè)備狀態(tài)與故障缺陷的關(guān)聯(lián)關(guān)系，實(shí)現(xiàn)準(zhǔn)確定位、故障預(yù)測等功能。神華國能集團(tuán)現(xiàn)有的SIS系統(tǒng)采集了發(fā)電機(jī)組的主要監(jiān)測運(yùn)行參數(shù)，通過建立大數(shù)據(jù)分析和挖掘模型，可以實(shí)現(xiàn)設(shè)備故障診斷和設(shè)備狀態(tài)趨勢分析等功能。①設(shè)備故障診斷。煤電廠的設(shè)備在長期超負(fù)荷運(yùn)轉(zhuǎn)中，發(fā)生故障是難免的，大數(shù)據(jù)技術(shù)就是讓系統(tǒng)能夠提前有效地捕捉到故障征兆，對整個系統(tǒng)進(jìn)行全面的診斷。故障預(yù)警值可采取日常數(shù)據(jù)加權(quán)平均值放大2%～5%，若是發(fā)現(xiàn)某項(xiàng)參數(shù)超出了正常值的范圍，系統(tǒng)就自動報(bào)警。超限預(yù)警功能的實(shí)現(xiàn)，關(guān)鍵是運(yùn)用大數(shù)據(jù)技術(shù)識別出有效的狀態(tài)量，并合理設(shè)置狀態(tài)量的閾值。通過長期、大量的運(yùn)行數(shù)據(jù)可實(shí)現(xiàn)設(shè)備運(yùn)行趨勢的自動分析，達(dá)到設(shè)備故障預(yù)警及診斷分析的目的。②設(shè)備狀態(tài)趨勢分析。將以上SIS監(jiān)測系統(tǒng)的實(shí)時(shí)、歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行整合，運(yùn)用建模思想，自動進(jìn)行設(shè)備運(yùn)行趨勢分析，通過關(guān)聯(lián)規(guī)則評估設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)，這里采用多狀態(tài)量關(guān)聯(lián)度分析法。

數(shù)學(xué)上定義“狀態(tài)量關(guān)聯(lián)度”為狀態(tài)向量之間的協(xié)方差矩陣，設(shè)X=[x1,x2,…,xn]，其中每個元素代表一個狀態(tài)向量：

xi=[xi1,xi2,…,xin]T

(2)

記Y=[x1t,x2t,…,xnt]表示設(shè)備在時(shí)刻t的狀態(tài)向量。對于發(fā)電設(shè)備而言，狀態(tài)量與設(shè)備狀態(tài)之間具有非常復(fù)雜的非線性函數(shù)關(guān)系，記為S(Y)，通過二階泰勒展開得到：

S(Y)=S(Y0)+ΔS(Y-Y0)+

(Y-Y0)H(Y-Y0)′

(3)

式中：H為傳遞函數(shù)S(Y)的Hessian矩陣。

[5]，設(shè)備狀態(tài)的評價(jià)模型可以進(jìn)一步表示為：

(4)

由于狀態(tài)向量是通過樣本獲取的，確定待設(shè)定參數(shù)αi，βm后，即可對整體設(shè)備狀態(tài)進(jìn)行評價(jià)。

利用大量歷史數(shù)據(jù)及新近樣本，通過對設(shè)備綜合評估成果進(jìn)行長期的動態(tài)跟蹤和分析，對參數(shù)進(jìn)行不斷修正，即可根據(jù)設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測參數(shù)分析得到更及時(shí)、準(zhǔn)確的設(shè)備健康狀態(tài)和風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)。

3 結(jié)論

筆者提出了企業(yè)安全生產(chǎn)大數(shù)據(jù)應(yīng)急平臺設(shè)計(jì)框架和實(shí)現(xiàn)方式，主要結(jié)論如下：①大數(shù)據(jù)技術(shù)在安全生產(chǎn)領(lǐng)域的應(yīng)用目前還處于初步探索階段。筆者提出的安全生產(chǎn)大數(shù)據(jù)應(yīng)急平臺設(shè)計(jì)是基于大數(shù)據(jù)分析技術(shù)，可以實(shí)現(xiàn)平臺應(yīng)急管理、安全生產(chǎn)預(yù)警、設(shè)備故障致因分析等功能。②企業(yè)安全生產(chǎn)應(yīng)急大數(shù)據(jù)主要包括：資源保障類信息、預(yù)測預(yù)警信息、應(yīng)急統(tǒng)計(jì)信息、培訓(xùn)演練信息、重大危險(xiǎn)源信息、應(yīng)急決策支持及模型數(shù)據(jù)庫信息、應(yīng)急預(yù)案信息、氣象地理信息等。③以神華國能集團(tuán)為例，建立了安全生產(chǎn)大數(shù)據(jù)應(yīng)急平臺，其由標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范體系、安全運(yùn)維體系、基礎(chǔ)設(shè)施層、數(shù)據(jù)存儲層、服務(wù)支撐層、應(yīng)用服務(wù)層、應(yīng)用展現(xiàn)層7部分組成，并給出了具體的實(shí)現(xiàn)方法和模型。④安全生產(chǎn)大數(shù)據(jù)應(yīng)急平臺功能的實(shí)現(xiàn)，后續(xù)需要采集安全生產(chǎn)應(yīng)急數(shù)據(jù)，研究大數(shù)據(jù)計(jì)算模型，并搭建云計(jì)算平臺，方能真正實(shí)現(xiàn)大數(shù)據(jù)監(jiān)測預(yù)警、應(yīng)急管理等功能。

參考文獻(xiàn)：

[1] 趙剛.大數(shù)據(jù):技術(shù)與應(yīng)用實(shí)踐指南[M].北京：電子工業(yè)出版社,2013：50-56.

[2] FRANKEL F, REID R. Big data: distilling meaning from data[J]. Nature, 2008,455(7209):30-31.

[3] MA X P, HU Y J, MIAO Y. Application research of technologies of internet of things, big data and cloud computing in coal mine safety production[J]. Industry & Mine Automation, 2014(4):37-39.

[4] 賴雨辰.數(shù)據(jù)分析與展現(xiàn)技術(shù)在安全生產(chǎn)監(jiān)管系統(tǒng)中的應(yīng)用研究[D].上海:東華大學(xué),2013.

[5] 宮宇,呂金壯.大數(shù)據(jù)挖掘分析在電力設(shè)備狀態(tài)評估中的應(yīng)用[J].南方電網(wǎng)技術(shù),2014(6):74-77.

[6] 姚浩,李鵬,郭曉斌,等.基于大數(shù)據(jù)的告警信息處理和故障設(shè)備定位技術(shù)研究[J].電網(wǎng)與清潔能源,2014(12):72-77.

[7] 王培紅,陳強(qiáng),董益華.數(shù)據(jù)挖掘及其在電廠SIS中的應(yīng)用[J].電力系統(tǒng)自動化,2004,28(8):76-79.

[8] 袁宏永.應(yīng)急平臺體系關(guān)鍵技術(shù)研究的理論與實(shí)踐[M].北京:清華大學(xué)出版社,2012:135-140.

[9] 劉維秦.國家安全生產(chǎn)應(yīng)急平臺監(jiān)測預(yù)警系統(tǒng)的分析與設(shè)計(jì)[D].北京:北京郵電大學(xué),2013.

[10] 曾勝.重大危險(xiǎn)源動態(tài)智能監(jiān)測監(jiān)控大數(shù)據(jù)平臺框架設(shè)計(jì)[J].中國安全科學(xué)學(xué)報(bào),2014,24(11):166-171.

[11] 張郁,王敘泉.城市應(yīng)急平臺地名查詢方法研究[J].武漢理工大學(xué)學(xué)報(bào)(信息與管理工程版),2012,34(6):704-707.

[12] 施波,趙冬月.城鎮(zhèn)公共安全規(guī)劃的特點(diǎn)及目前存在的問題[J].武漢理工大學(xué)學(xué)報(bào)(信息與管理工程版),2016,38(2):141-143.

DesignofBigDataEmergencyPlatformforSafetyProductioninEnterprises

LIJianbin，LIUXiaoyong，WANGWei，CHENTao

Emergency platform of safety production big data is based on large data analysis technology, it′s used to implement the early warning, emergency management, equipment failure cause analysis, etc. This study proposes the design framework of enterprise emergency platform of safety production big data, composed of the following seven layers: the standard system, safety operational system, infrastructure layer, data storage layer, service support layer, application service layer and presentation layer. Taking Shenhua Guoneng Group as an example, this paper sets up an emergency platform for big data of enterprise safety production, which can be used for querying safety production information, emergency management of production safety, early warning index analysis of production safety and analysis of causes of failure of production facilities.

safety production； big data； emergency platform；design

2095-3852(2017)06-0679-04

A

2017-06-17.

李建斌(1978-)，男，山東沾化人，神華國能集團(tuán)有限公司工程師，主要研究方向?yàn)榘踩a(chǎn)應(yīng)急管理.

劉小勇(1980-)，男，江西吉安人，清華大學(xué)合肥公共安全研究院助理研究員，主要研究方向?yàn)楣舶踩?

國家科技支撐計(jì)劃基金項(xiàng)目(2015BAK12B03-4)；神華國能集團(tuán)自主課題項(xiàng)目.

TM621.6

10.3963/j.issn.2095-3852.2017.06.007

LIJianbin:Engineer; Shenhua Guoneng Group Co.Ltd., Beijing 100033, China.