化工園區(qū)智慧安全應(yīng)急平臺中的數(shù)據(jù)采集與預(yù)警分析

廣東藍(lán)盾樂庚信息技術(shù)有限公司 翁錦榕 鐘俊勇 吳文浩

1 引言

化工園區(qū)內(nèi)分布著大量的有危險源和污染源企業(yè)，稍有不慎，就可能釀成嚴(yán)重的事故，造成重大人員傷亡和財產(chǎn)損失，個別事故還會造成嚴(yán)重的環(huán)境污染。智慧安全應(yīng)急平臺正是在這樣的背景上產(chǎn)生的，對化工園區(qū)來說，智慧安全應(yīng)急平臺的建設(shè)目的是為園區(qū)的安全生產(chǎn)保駕護(hù)航，構(gòu)建集應(yīng)急值守、監(jiān)控預(yù)警、綜合研判、輔助決策、指揮調(diào)度、模擬演練等功能于一體的智能化應(yīng)急系統(tǒng)，實現(xiàn)多部門協(xié)同聯(lián)動和信息共享[1]。

智慧安全應(yīng)急平臺借助園區(qū)化工企業(yè)泛在的感知網(wǎng)絡(luò)（環(huán)境監(jiān)測傳感器、生成過程監(jiān)測傳感器、安全生產(chǎn)視頻監(jiān)控設(shè)備、安防視頻監(jiān)控設(shè)備等），基于新一代數(shù)據(jù)采集和分析技術(shù)，實現(xiàn)有毒可燃性氣體濃度、生產(chǎn)過程安全參數(shù)（溫度、壓力、液位、濃度等）等關(guān)鍵指標(biāo)的實時采集、動態(tài)監(jiān)測，將化工園區(qū)與信息化深度融合，實現(xiàn)對監(jiān)測監(jiān)控數(shù)據(jù)的深度挖掘和分析，識別潛藏的規(guī)律，從而將事故扼殺在萌芽狀態(tài)[2]。

通過調(diào)研發(fā)現(xiàn)，目前絕大部分化工園區(qū)對企業(yè)的管理，通常只是接入企業(yè)的監(jiān)控視頻，對于生產(chǎn)過程安全參數(shù)和有毒可燃性氣體監(jiān)測參數(shù)等關(guān)鍵指標(biāo)的接入還很少。而且，即使接入了，對企業(yè)采集數(shù)據(jù)的安全保護(hù)也不夠。后端應(yīng)急平臺對這些數(shù)據(jù)還只停留在基本的統(tǒng)計分析上，沒有做到真正的數(shù)據(jù)分析[3]?；@區(qū)運(yùn)營管理水平和公共服務(wù)能力還相對較低。因此，如何實現(xiàn)園區(qū)化工企業(yè)關(guān)鍵監(jiān)測參數(shù)的安全接入和采集，實現(xiàn)后端平臺有效的數(shù)據(jù)分析，以及監(jiān)測數(shù)據(jù)的可視化展示與預(yù)警，成為智慧化工園區(qū)亟待解決的問題。

2 化工企業(yè)關(guān)鍵安全參數(shù)的采集

生成過程控制系統(tǒng)或自動化控制系統(tǒng)，當(dāng)前已被廣泛的用于化工行業(yè)。普遍采用OPC或Modbus協(xié)議來支持與第三方設(shè)備的通信。這意味著，對于大多數(shù)的化工企業(yè)，通過實現(xiàn)OPC通信或Modbus通信，就可以從企業(yè)現(xiàn)有的生產(chǎn)過程系統(tǒng)和環(huán)境監(jiān)測系統(tǒng)來讀取重要安全參數(shù)的監(jiān)測數(shù)據(jù)、報警值等。

2.1 關(guān)鍵安全參數(shù)的采集

通過對化工企業(yè)主流通信協(xié)議的研究，設(shè)計了一套企業(yè)數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)，該系統(tǒng)主要支持OPC協(xié)議和Modbus TCP協(xié)議，從而來實現(xiàn)現(xiàn)場設(shè)備的數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)過濾、數(shù)據(jù)集成等功能。企業(yè)數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)讀取生產(chǎn)過程裝置的壓力、液位、溫度、有毒可燃?xì)怏w濃度等安全參數(shù)和它們的報警數(shù)據(jù)，并將數(shù)據(jù)按照定義好的規(guī)范來生成文件。

數(shù)據(jù)采集軟件支持配置相關(guān)參數(shù)和所要獲取的監(jiān)控數(shù)據(jù)，包括：OPC服務(wù)器IP或控制器IP、服務(wù)器或控制器標(biāo)識、企業(yè)標(biāo)識、客戶端標(biāo)識、客戶端序號（用于區(qū)別多個生產(chǎn)過程監(jiān)控系統(tǒng)、環(huán)境監(jiān)測系統(tǒng)數(shù)據(jù)）、采集頻率、采集監(jiān)控點（標(biāo)簽項）等。

2.2 采集數(shù)據(jù)聯(lián)網(wǎng)規(guī)范

2.2.1 數(shù)據(jù)文件定義

企業(yè)數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)采集后生成的文件，其格式為文本文件,文本編碼采用ANSI格式。

數(shù)據(jù)文件命名規(guī)則：年月日時分秒+企業(yè)編碼+企業(yè)采集點序號+數(shù)據(jù)文件類型碼.txt。

采集文件未完全生成數(shù)據(jù)前文件擴(kuò)展為tmp，完成后改為txt。數(shù)據(jù)文件的第1條記錄是文件頭。文件頭由企業(yè)編號、生成時間、文件標(biāo)識、數(shù)據(jù)類型數(shù)據(jù)記錄數(shù)組成。企業(yè)編號由10位字母數(shù)字表示，數(shù)據(jù)文件類型用4個字母表示。文件-數(shù)據(jù)體(設(shè)備數(shù)據(jù)記錄)由時間、監(jiān)測點、名稱、監(jiān)控對象、檢測值、報警上限值、報警下限值、傳感器狀態(tài)等組成。

2.2.2 通訊定義

化工企業(yè)和園區(qū)應(yīng)急中心，應(yīng)急中心和上級安監(jiān)局，數(shù)據(jù)傳輸采用 TCP/IP 協(xié)議和套接字（Socket）接口通信。

（1）消息包格式（見表1）

表1

（2）消息列表（見表2）

2.3 關(guān)鍵安全參數(shù)的交換傳輸

關(guān)鍵安全參數(shù)采用前置交換模式進(jìn)行交換傳輸，即在企業(yè)和應(yīng)急中心分別部署數(shù)據(jù)交換系統(tǒng)。企業(yè)數(shù)據(jù)交換系統(tǒng)、園區(qū)應(yīng)急中心數(shù)據(jù)交換系統(tǒng)、安監(jiān)局?jǐn)?shù)據(jù)交換系統(tǒng)通過消息隊列來實現(xiàn)數(shù)據(jù)交換，并且通過國密SM4加密算法，來保障通信的安全。

數(shù)據(jù)交換傳輸采用FTP的方式來進(jìn)行交換傳輸。FTP是可靠的，面向連接的，和數(shù)據(jù)加密一起為數(shù)據(jù)的遠(yuǎn)程傳輸提供可靠的保證。

2.4 關(guān)鍵安全參數(shù)的加解密

數(shù)據(jù)交換系統(tǒng)采用SM4加密算法。在企業(yè)端，數(shù)據(jù)加密功能采用密鑰對生成的文件進(jìn)行加密，然后交付給數(shù)據(jù)傳輸程序，將加密后的文件傳輸?shù)綉?yīng)急中心。在園區(qū)應(yīng)急中心端，則對應(yīng)有服務(wù)器端數(shù)據(jù)解密程序，采用同一秘鑰對收到的文件進(jìn)行解密，然后交付給數(shù)據(jù)解析程序，通過事先約定的傳輸規(guī)范對文件進(jìn)行解析，讀取數(shù)據(jù)，進(jìn)行展示。

SM4是一個分組對稱密鑰算法，明文、密鑰、密文都是16字節(jié)，加密和解密密鑰相同。通過32次循環(huán)的非線性迭代輪函數(shù)來實現(xiàn)加密和解密。SM4基本過程是首先把16字節(jié)密鑰按照4字節(jié)一組分成4組，然后根據(jù)密鑰擴(kuò)展算法，生成32組4字節(jié)輪密鑰；再把輸入的16字節(jié)數(shù)據(jù)也按照4字節(jié)一組分成4組然后進(jìn)行循環(huán)運(yùn)算。

3 監(jiān)測數(shù)據(jù)的可視化展示

在安全參數(shù)的動態(tài)監(jiān)測方面，實現(xiàn)了對園區(qū)化工企業(yè)溫度、壓力、液位、有毒可燃?xì)怏w濃度等安全參數(shù)的實時監(jiān)測和預(yù)警[4]。系統(tǒng)提供列表、曲線、工藝流程圖、平面圖等方式來直觀展示實時監(jiān)測信息和監(jiān)測歷史數(shù)據(jù)的功能，實現(xiàn)即時聯(lián)動報警，報警方式包括地圖自動定位、周邊視頻的自動播放、彈框提醒、短信提醒等。

表2

4 數(shù)據(jù)預(yù)警分析

通過對報警信息和安全參數(shù)信息、企業(yè)信息、重大危險源信息等靜態(tài)數(shù)據(jù)和動態(tài)數(shù)據(jù)，進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，對事故風(fēng)險進(jìn)行預(yù)測預(yù)判，實現(xiàn)規(guī)律挖掘、圖形化分析、預(yù)警等功能[5]。大數(shù)據(jù)預(yù)警分析，我們結(jié)合應(yīng)急業(yè)務(wù)，重點關(guān)注重大危險源分析和重大危險源報警分析。

4.1 重大危險源分析

（1）重大危險源級別占比分析

統(tǒng)計園區(qū)重大危險源的數(shù)量，各級別重大危險源的數(shù)量以及占比情況。

（2）重大危險源類型分析

統(tǒng)計園區(qū)不同類型重大危險源的數(shù)量，包括儲罐區(qū)，?；に嚿a(chǎn)場所等。

（3）重大危險源等級統(tǒng)計

按照危險源等級統(tǒng)計園區(qū)危險源分布情況。

（4）重大危險源引發(fā)事故數(shù)量分析

統(tǒng)計園區(qū)各重大危險源引發(fā)事故的情況。

（5）重大危險源區(qū)域分布分析

將園區(qū)根據(jù)企業(yè)進(jìn)行分區(qū)，根據(jù)重大危險源引發(fā)事故的情況，來統(tǒng)計各區(qū)域發(fā)生事故的情況，從而對該區(qū)域進(jìn)行重點監(jiān)控。

（6）重大危險源逐年變化趨勢

統(tǒng)計重大危險源逐年變化趨勢，包括整體數(shù)量、級別占比和引發(fā)事故數(shù)量變化趨勢。

（7）重大危險源引發(fā)事故死亡人數(shù)分類統(tǒng)計

統(tǒng)計各重大危險源安全事故所造成死亡人數(shù)的變化趨勢。死亡人數(shù)分類按：0-2人、3-9人、10-29人、30人以上四種級別進(jìn)行劃分。

4.2 重大危險源報警分析

對報警信息，按照時間、地區(qū)（地點）、企業(yè)安全生產(chǎn)種類進(jìn)行存檔、統(tǒng)計分析和管理；從地點、行業(yè)類型、時間區(qū)間（如周、半月、月、季度、半年度等）、預(yù)警記錄類型等維度進(jìn)行統(tǒng)計預(yù)警，并提供多種查詢統(tǒng)計方式。按照月度、季度對企業(yè)危險源、危險場所態(tài)勢進(jìn)行預(yù)測預(yù)警，對企業(yè)預(yù)警態(tài)勢進(jìn)行分級，并通過報警數(shù)據(jù)分析進(jìn)行報警與事故轉(zhuǎn)換關(guān)系分析，從而為職能部門的重點監(jiān)管提供信息技術(shù)支撐，為其隱患排查、安全檢查和行政執(zhí)法等工作提供決策依據(jù)。其中，重點實現(xiàn)以下統(tǒng)計預(yù)警功能：

（1）報警區(qū)域統(tǒng)計

統(tǒng)計重大危險源報警的區(qū)域分布情況，按不同企業(yè)、區(qū)域范圍進(jìn)行統(tǒng)計。

（2）報警季節(jié)統(tǒng)計

統(tǒng)計報警的季節(jié)分布情況，包括報警總量的季節(jié)分布、各設(shè)備報警的季節(jié)分布，找出報警與季節(jié)的關(guān)系。同時，統(tǒng)計報警在一天中的分布情況。

（3）報警行業(yè)統(tǒng)計

按行業(yè)分類（如：某區(qū)域精細(xì)化工、石油化工等）統(tǒng)計報警的季節(jié)變化趨勢，找出各行業(yè)安全報警與季節(jié)之間的關(guān)系。

（4）報警設(shè)備類型統(tǒng)計

按設(shè)備類型（視頻攝像頭、溫度傳感器、壓力傳感器、液位傳感器、氣體濃度傳感器）統(tǒng)計報警情況，包括統(tǒng)計歷史總量信息、實時監(jiān)控變化情況等。

5 結(jié)束語

過去，已經(jīng)有許多研究致力于解決化工園區(qū)企業(yè)安全監(jiān)管的問題。它們有的只是接入化工企業(yè)的安全生產(chǎn)和安防視頻，做基本的監(jiān)管和事故發(fā)生后的取證，有的是在此基礎(chǔ)上做一些智能視頻分析，有的是同時接入了化工企業(yè)的視頻和安全參數(shù)關(guān)鍵指標(biāo)數(shù)據(jù)，實現(xiàn)企業(yè)數(shù)據(jù)采集和交換、可視化展示等，但是又沒有實現(xiàn)傳輸數(shù)據(jù)的安全保護(hù)，企業(yè)內(nèi)網(wǎng)和傳輸網(wǎng)絡(luò)的安全隔離，監(jiān)測數(shù)據(jù)可視化展示和預(yù)警聯(lián)動功能都較差，數(shù)據(jù)統(tǒng)計也只是基本的統(tǒng)計分析。

本文提出的數(shù)據(jù)采集和預(yù)警分析技術(shù)目前已在智慧化工園區(qū)項目中成功應(yīng)用，取得了良好效果，使得化工園區(qū)運(yùn)營管理能力和公共應(yīng)急服務(wù)能力都得到很大改善，保障了化工園區(qū)的可持續(xù)發(fā)展。此外，該技術(shù)還可用于智慧安監(jiān)等領(lǐng)域，具有廣闊的市場空間和發(fā)展前景。

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[4]李云婷,嚴(yán)京海,孫峰,張大偉,夏曦,芮曉光,白鑫鑫,尹文君.基于大數(shù)據(jù)分析與認(rèn)知技術(shù)的空氣質(zhì)量預(yù)報預(yù)警平臺[J].中國環(huán)境管理,2017,9(02)：31-36.

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