基于群智感知的石化企業(yè)噪聲地圖平臺設(shè)計與實現(xiàn)

趙 盛，孫 迪，于金寧，張昌運

(中石化安全工程研究院有限公司，山東青島 266104)

石化企業(yè)工藝復(fù)雜，噪聲源密集且涉及工種廣泛，近年來，職業(yè)性噪聲聾發(fā)病率呈總體上升趨勢，嚴(yán)重危害職業(yè)人群的身心健康。噪聲地圖通過實際數(shù)據(jù)采集、聲學(xué)仿真模擬等，生成噪聲值分布圖，用以指導(dǎo)噪聲污染治理和預(yù)測噪聲污染發(fā)展趨勢。但傳統(tǒng)噪聲地圖存在開發(fā)成本高、數(shù)據(jù)采集不全、時效性局限等問題，而群智感知技術(shù)可以利用移動設(shè)備作為基本數(shù)據(jù)采集單元，通過互聯(lián)網(wǎng)協(xié)作，最終實現(xiàn)大規(guī)模復(fù)雜數(shù)據(jù)的分析和挖掘。本研究提出利用群智感知技術(shù)解決噪聲地圖技術(shù)瓶頸，為指導(dǎo)全廠級噪聲地圖繪制提供科學(xué)依據(jù)。

1 需求分析

1.1 現(xiàn)狀及問題

噪聲地圖依托聲學(xué)仿真模擬軟件，得到表現(xiàn)噪聲空間分布的數(shù)據(jù)地圖，廣泛用于噪聲的監(jiān)測、預(yù)測和噪聲影響評估，是一種行之有效的噪聲污染管理手段。目前，噪聲地圖多用于城市交通聲環(huán)境判定和預(yù)測，而工業(yè)區(qū)噪聲地圖繪制應(yīng)用較少，究其原因如下：①工業(yè)區(qū)噪聲源點多面廣，空間上分布不均勻，時間上非穩(wěn)態(tài)(生產(chǎn)工況切換)，傳統(tǒng)噪聲污染監(jiān)測使用單點監(jiān)測或人工單設(shè)備監(jiān)測，數(shù)據(jù)采集成本高昂；②傳統(tǒng)噪聲地圖數(shù)據(jù)采集僅基于正常工況下噪聲水平，對異常工況下的噪聲影響無法做出準(zhǔn)確評估；③傳統(tǒng)噪聲地圖5年甚至更長時間才更新一次，時效性嚴(yán)重滯后，無法及時全面掌握和控制廠區(qū)內(nèi)噪聲污染。

1.2 應(yīng)用需求

按照《“工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)+安全生產(chǎn)”行動計劃(2021—2023年)》部署，構(gòu)建開放型安全信息生態(tài)系統(tǒng)，最大程度提升安全管理效力，相關(guān)管理部門亟需構(gòu)建一套數(shù)據(jù)采集成本低、多次重復(fù)采樣、時效性高的噪聲地圖平臺，可通過分析噪聲地圖和實際情況，準(zhǔn)確指導(dǎo)廠級聲環(huán)境功能區(qū)劃分；掌握噪聲暴露人口及比例，確定適當(dāng)?shù)闹卫碛媱?；預(yù)測噪聲危害的發(fā)展趨勢，提出最優(yōu)對策和建議。

基于以上分析，提出構(gòu)建基于群智感知的石化企業(yè)噪聲地圖平臺，實現(xiàn)大型工廠實時地圖的數(shù)據(jù)采集、可視化。

2 架構(gòu)設(shè)計

隨著移動智能設(shè)備的普及及通信網(wǎng)絡(luò)技術(shù)發(fā)展，群智感知技術(shù)作為新型有效的數(shù)據(jù)收集技術(shù)，可收集原來需要布置大量傳感器才能收集的信號數(shù)據(jù)，使其在大型化工領(lǐng)域應(yīng)用成為可能。本文設(shè)計的基于群智感知的石化企業(yè)噪聲地圖平臺包括3個組成部分：安卓采集終端、Web服務(wù)器端和客戶端，見圖1。

圖1 基于群智感知的石化企業(yè)噪聲地圖平臺架構(gòu)

2.1 安卓采集終端

執(zhí)行噪聲傳感數(shù)據(jù)的采集、存儲、上傳，包括分貝數(shù)據(jù)、GPS數(shù)據(jù)和時間信息。隨著安卓系統(tǒng)的智能對講終端在大型化工廠的逐漸普及，其內(nèi)部配備的麥克風(fēng)傳感器、GPS數(shù)據(jù)、陀螺儀傳感器、加速度傳感器等可實現(xiàn)對噪聲傳感數(shù)據(jù)的采集。嵌入的數(shù)據(jù)管理模塊完成數(shù)據(jù)的過濾和校正，以消除智能終端采集的噪聲數(shù)據(jù)與標(biāo)準(zhǔn)噪聲儀器測量的結(jié)果偏差。

2.2 Web服務(wù)器端

根據(jù)用戶場景分類和噪聲傳感數(shù)據(jù)質(zhì)量評估分類，負(fù)責(zé)對噪聲傳感數(shù)據(jù)持久化存儲，以及數(shù)據(jù)清洗、處理，選取有效數(shù)據(jù)作為噪聲地圖繪制基礎(chǔ)。場景分類包括靜態(tài)型(封閉空間、開放空間)、動態(tài)型(封閉空間、開放空間)。噪聲傳感數(shù)據(jù)質(zhì)量評估分類能夠幫助過濾低質(zhì)量的傳感數(shù)據(jù)、提高用戶總體貢獻(xiàn)度。

2.3 客戶端

客戶端有安卓終端和Web客戶端。數(shù)據(jù)建模后，選擇合適的驗證算法進(jìn)行分析和可視化管理。數(shù)據(jù)分析使用折線圖、柱狀圖繪制噪聲分貝數(shù)據(jù)實時動態(tài)變化趨勢，可視化管理采用不同顏色梯度、特殊高亮形式顯示的熱力圖在地圖上渲染、展現(xiàn)分貝變化趨勢。

3 功能特性

基于群智感知的石化企業(yè)噪聲地圖平臺總體功能包括基礎(chǔ)服務(wù)管理和風(fēng)險預(yù)測預(yù)警。

3.1 基礎(chǔ)服務(wù)管理

手持安卓智能對講終端的巡檢人員作業(yè)過程中無需特殊操作即可實時上傳噪聲監(jiān)測傳感數(shù)據(jù)，噪聲數(shù)據(jù)真實有效地反映了廠內(nèi)裝置區(qū)噪聲分布情況。通過全廠級三維立體式噪聲分布數(shù)據(jù)圖，可更加準(zhǔn)確地界定噪聲功能分區(qū)，優(yōu)化監(jiān)測點位置，掌握接噪人員暴露水平，為后續(xù)針對性的提出噪聲污染管理措施提供技術(shù)支持。

3.2 風(fēng)險預(yù)測預(yù)警

噪聲監(jiān)測傳感原始數(shù)據(jù)經(jīng)平臺數(shù)據(jù)分析模塊處理，得到每個崗位人員各個巡檢標(biāo)段的接噪聲功率值和貢獻(xiàn)系數(shù)，形成聲貢獻(xiàn)量數(shù)據(jù)庫，同時根據(jù)國家職業(yè)衛(wèi)生限值標(biāo)準(zhǔn)要求劃分噪聲危害風(fēng)險等級；平臺數(shù)據(jù)評估模塊可篩選出影響崗位人員接噪水平的敏感數(shù)據(jù)點，作為工程治理目標(biāo)的選擇依據(jù)。

一方面，針對工程治理的敏感目標(biāo)，通過平臺預(yù)測預(yù)警模塊在目標(biāo)聲源和巡檢路線之間增加隔聲設(shè)施，調(diào)整各類參數(shù)(包括隔聲設(shè)施材質(zhì)、結(jié)構(gòu)、隔聲量、吸聲系數(shù)等)、對比噪聲工程治理前后效果，預(yù)測噪聲風(fēng)險降級達(dá)標(biāo)情況；另一方面，新改擴(kuò)建設(shè)項目、分期建設(shè)項目等對既有聲環(huán)境影響情況，可通過平臺預(yù)測預(yù)警模塊新增聲源，賦予聲源類型、高度、發(fā)聲特性、聲功率等參數(shù)值，觀察噪聲地圖等值線變化趨勢，預(yù)測聲環(huán)境內(nèi)噪聲風(fēng)險等級，對其中噪聲影響超標(biāo)區(qū)域，從規(guī)劃角度提出擬建項目的噪聲防護(hù)方案。

4 管理應(yīng)用

選取某石化廠聯(lián)合生產(chǎn)裝置作為應(yīng)用試點。配備安卓智能對講終端的作業(yè)人員在工藝巡檢、設(shè)備操作、參數(shù)核查等作業(yè)過程中，可實時采集到真實有效的聲壓級數(shù)據(jù)(采集模塊顯示巡檢路線5個高噪聲區(qū)域為：酸性水汽提塔區(qū)88.6 dB(A)；壓縮機(jī)區(qū)99.5 dB(A)；加氫精制壓縮機(jī)區(qū)87.3 dB(A)；高低分罐區(qū)89.5 dB(A)；泵區(qū)93.2 dB(A)。聯(lián)合裝置外操工個體接觸噪聲水平為89.2 dB(A))。管理平臺根據(jù)場景分類(剔除臨時性作業(yè)引發(fā)的背景噪聲數(shù)據(jù))繪制聲壓級地圖，見圖2。

圖2 某石化廠聯(lián)合生產(chǎn)裝置區(qū)域環(huán)境噪聲分布(標(biāo)高1.5 m)

數(shù)據(jù)評估模塊分析得出加氫精制壓縮機(jī)區(qū)的聲貢獻(xiàn)量為168%，按照國家職業(yè)衛(wèi)生限值標(biāo)準(zhǔn)，屬于高風(fēng)險等級，因此將加氫精制壓縮機(jī)標(biāo)段列為敏感治理目標(biāo)。平臺預(yù)測預(yù)警模塊識別高風(fēng)險后，可人工在降噪模型數(shù)據(jù)庫中選取適合現(xiàn)場的降噪模塊，即在目標(biāo)聲源和巡檢路線之間增加隔聲設(shè)施(隔聲量35 dB(A))，降低外操工在加氫精制壓縮機(jī)標(biāo)段區(qū)域接噪水平，經(jīng)平臺推算后，預(yù)測個體接觸噪聲水平可降至82 dB(A)，符合國家職業(yè)衛(wèi)生限值標(biāo)準(zhǔn)，風(fēng)險等級降為低風(fēng)險，見圖3。

圖3 某石化廠聯(lián)合生產(chǎn)裝置區(qū)域環(huán)境治理后噪聲分布預(yù)測(標(biāo)高1.5 m)

5 結(jié)語

基于群智感知的石化企業(yè)噪聲地圖平臺在噪聲數(shù)據(jù)實時動態(tài)顯示、聲貢獻(xiàn)量分析、噪聲風(fēng)險識別預(yù)警和降噪治理效果預(yù)測方面為企業(yè)職業(yè)健康管理提供有力技術(shù)支撐。一方面，噪聲地圖以數(shù)字和圖形的方式顯示噪聲污染在石化廠生產(chǎn)裝置的分布情況，可用于制定減輕噪聲影響的策略，如工程治理、縮短接觸時間、人員聽力保護(hù)等；另一方面，傳統(tǒng)噪聲地圖反映的是年平均噪聲指標(biāo)，本系統(tǒng)為動態(tài)噪聲地圖，在不影響作業(yè)的情況下可多次定期采集聲壓級數(shù)據(jù)，快速實時的預(yù)測噪聲變化情況。

基于群智感知的細(xì)粒化實時噪聲地圖平臺處于起步階段，在噪聲傳感數(shù)據(jù)過濾校正、算法分析、數(shù)據(jù)推測精度等方面還需進(jìn)一步提高。但基于群智感知的噪聲地圖技術(shù)將會作為企業(yè)自主風(fēng)險辨識、管控的強(qiáng)有力手段，最終實現(xiàn)精準(zhǔn)預(yù)警、精準(zhǔn)管控，為噪聲職業(yè)病防治提供第一線視角及閉環(huán)管理。