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    工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)在化工企業(yè)安全生產(chǎn)中的研究現(xiàn)狀和發(fā)展趨勢

    2022-07-11 04:26:00張國之王云龍穆波
    應(yīng)用化工 2022年5期
    關(guān)鍵詞:化工企業(yè)工業(yè)生產(chǎn)

    張國之,王云龍,穆波

    (1.中石化管理體系認證(青島)有限公司,山東 青島 266000;2.中石化安全工程研究院有限公司,山東 青島 266000)

    我國化工行業(yè)企業(yè)數(shù)量多、涉及危化品種類多、管理水平參差不齊,集約化一體化的發(fā)展趨勢和影響安全新因素的不斷涌現(xiàn)造成系統(tǒng)性風險,而風險識別管控能力的不足則導致重特大事故時有發(fā)生,金譽石化“6·5”、盛華化工“11·28”、響水“3·21”等重特大事故造成了重大經(jīng)濟損失和人員傷亡,安全生產(chǎn)是化工行業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的重要保障。工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)通過“要素深度互聯(lián)+信息流打通”,可以增強風險的感知、監(jiān)測、預(yù)警、處置和評估能力。工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)和安全生產(chǎn)的有機結(jié)合,既有利于加快企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型,又有利于提升本質(zhì)安全水平。工信部、應(yīng)急管理部印發(fā)《“工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)+安全生產(chǎn)”行動計劃(2021~2023年)》提出到2023年底基本形成工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)與安全生產(chǎn)協(xié)同發(fā)展的格局。

    前期化工企業(yè)智能工廠的建設(shè),相關(guān)技術(shù)如物聯(lián)感知、移動互聯(lián)、信息物理系統(tǒng)、大數(shù)據(jù)、人工智能、云計算、AR/VR等技術(shù)的進步,不同信息系統(tǒng)間通道的不斷打通,為工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)在化工行業(yè)安全生產(chǎn)領(lǐng)域的全面應(yīng)用提供了軟硬件條件。本文從工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的概念出發(fā),針對化工行業(yè)“工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)+安全生產(chǎn)”的研究應(yīng)用現(xiàn)狀進行了調(diào)研分析,并提出工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)與化工行業(yè)安全生產(chǎn)深度結(jié)合下一步研究的重點。

    1 工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)

    工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)融合了工業(yè)、技術(shù)和互聯(lián)網(wǎng),實現(xiàn)了人、機、環(huán)境的互聯(lián)。不同學者對工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的實現(xiàn)有不同的理解,文獻報道中工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的組成、架構(gòu)和特點見表1[1-5]。從表中可以看出,在工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)架構(gòu)中,通常數(shù)據(jù)庫層是支撐,平臺層是核心,工業(yè)APP是關(guān)鍵;工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的特點是基于實時信息等,利用學習、推理等方法,通過反饋對動態(tài)工業(yè)環(huán)境進行自適應(yīng)決策,實現(xiàn)物理和數(shù)字一體化、IT和OT融合化?!巴ㄟ^對人、機、物、環(huán)、管的全要素連接,構(gòu)建新型安全生產(chǎn)模式”是“工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)+安全生產(chǎn)”的內(nèi)涵。在企業(yè)、園區(qū)、行業(yè)不同層面,“工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)+安全生產(chǎn)”有不同側(cè)重點的融合應(yīng)用,企業(yè)層面?zhèn)戎財?shù)字化管理設(shè)備、工藝等要素。根據(jù)“工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)+安全生產(chǎn)”的內(nèi)涵及安全生產(chǎn)實際,提出化工企業(yè)層面安全生產(chǎn)工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)框架見圖1,框架在應(yīng)用中需要更多更廣泛的資源配置,包括和政府、行業(yè)、社會等多資源聯(lián)動[6-8]。

    工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)在快速感知、實時監(jiān)測、超前預(yù)警、聯(lián)動處置、系統(tǒng)評估方面可以與化工企業(yè)安全生產(chǎn)結(jié)合。快速感知是利用智能傳感、邊緣計算等技術(shù)全面采集安全相關(guān)多要素信息,實時監(jiān)測是推動設(shè)備系統(tǒng)上云上平臺,超前預(yù)警是用風險計算模型進行風險預(yù)判,聯(lián)動處置包括協(xié)同應(yīng)急等,系統(tǒng)評估是利用工具模型對生產(chǎn)態(tài)勢、事故等進行評估,可以實現(xiàn)企業(yè)的生產(chǎn)優(yōu)化、決策優(yōu)化、資源優(yōu)化以及管理服務(wù)優(yōu)化。

    表1 工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的組成、架構(gòu)和特點

    圖1 化工企業(yè)安全生產(chǎn)工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)框架Fig.1 Framework of industry internet for chemical enterprises safety production

    2 工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)在化工企業(yè)安全管理領(lǐng)域的應(yīng)用現(xiàn)狀

    根據(jù)安全系統(tǒng)工程理論,人、機、環(huán)是安全基本要素,工藝、設(shè)備、物料、環(huán)境、人員、應(yīng)急是化工企業(yè)安全生產(chǎn)基本要素中的重要組成部分,工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)在工藝、設(shè)備、物料、環(huán)境、人員、應(yīng)急等方面為化工企業(yè)安全生產(chǎn)管理提供了優(yōu)化提升方案,提升了企業(yè)精細化、科學化管理水平。從快速感知、實時監(jiān)測、超前預(yù)警、聯(lián)動處置、系統(tǒng)評估的應(yīng)用環(huán)節(jié)出發(fā),對化工企業(yè)安全生產(chǎn)領(lǐng)域內(nèi)工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)相關(guān)研究方向分析如下。

    2.1 工藝管理

    化工企業(yè)工藝管理多集中在實時監(jiān)測、超前預(yù)警等環(huán)節(jié),具體包括報警優(yōu)化、故障診斷、工藝數(shù)據(jù)分析等方面的研究。李強根據(jù)關(guān)鍵工藝參數(shù)及報警數(shù)據(jù),利用報警擱置等方法科學管理報警[9]。Tian等結(jié)合灰色模型、時間序列模型、動態(tài)模型對工藝進行故障預(yù)測[10]。李鵬等利用大數(shù)據(jù)技術(shù)進行工藝優(yōu)化,用聚類、關(guān)聯(lián)、分類等算法挖掘催化數(shù)據(jù)規(guī)律,生成因果鏈路圖指導異常工況預(yù)警、對結(jié)焦趨勢進行影響因素關(guān)聯(lián)分析和長周期預(yù)測優(yōu)化[11]。

    2.2 設(shè)備管理

    化工企業(yè)設(shè)備管理研究多集中在快速感知、實時監(jiān)測、超前預(yù)警等環(huán)節(jié),具體包括預(yù)測性維修、故障診斷、設(shè)備運行數(shù)據(jù)分析等方面,研究手段包括數(shù)據(jù)采集裝備研發(fā)、分析模型構(gòu)建、工業(yè)軟件開發(fā)等。Yang等利用工業(yè)攝像機和機器視覺技術(shù)自動診斷閥門區(qū)域泄漏[12]。李強提出的工業(yè)操作系統(tǒng)中應(yīng)用4G/5G、物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)實現(xiàn)了基于過程泄漏風險圖的設(shè)備泄漏監(jiān)測預(yù)警[9]。在設(shè)備運行數(shù)據(jù)分析方面,燕山石化基于Hadoop大數(shù)據(jù)平臺建立了設(shè)備預(yù)知維修系統(tǒng),通過設(shè)備實時參數(shù)分析,設(shè)備管理人員根據(jù)系統(tǒng)診斷出的故障,前往現(xiàn)場確認[13]。高金吉從工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)設(shè)備監(jiān)測診斷平臺出發(fā),研發(fā)具備高頻采集、高動態(tài)范圍、高采集精度等性能的數(shù)據(jù)采集系統(tǒng),基于“因果關(guān)系”、“關(guān)聯(lián)關(guān)系”等診斷模型開發(fā)機群大數(shù)據(jù)分析與診斷專家系統(tǒng),并提出了人工自愈的設(shè)備智能化診斷發(fā)展趨勢[14]。

    2.3 物料管理

    目前研究多應(yīng)用物聯(lián)網(wǎng)、機器人、數(shù)據(jù)分析等技術(shù)和信息化系統(tǒng)對化工企業(yè)中物料進行快速感知、實時監(jiān)測、超前預(yù)警、聯(lián)動處置等環(huán)節(jié)的管理,實現(xiàn)物料全周期狀態(tài)的實時感知和關(guān)聯(lián)分析。RFID、UWB等定位技術(shù)被用作?;分亓?、位置的管理[15-16]。李琳研究?;穫}儲物流機器人根據(jù)地圖規(guī)劃方法進行?;返倪\輸[17]。劉言剛等用大數(shù)據(jù)技術(shù)對?;穬Υ鏀?shù)量、儲存條件進行分析,從而優(yōu)化管理[18]。李強將危險源相關(guān)設(shè)備、位號、周邊物質(zhì)進行在線關(guān)聯(lián),建立了聯(lián)動周邊資源、生產(chǎn)以及安防等信息的動態(tài)管理過程,便于指揮調(diào)度。在物料管理信息系統(tǒng)建設(shè)方面,研發(fā)多種危化品電子系統(tǒng)用于出入庫、領(lǐng)用、檢査、空瓶銷毀、應(yīng)急等流程的管理[15,17,19]。

    2.4 環(huán)境管理

    通過傳感器、物聯(lián)網(wǎng)、機器人、模擬仿真等技術(shù),對環(huán)境中有害氣體、可燃氣體等進行數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)融合、檢測擴散模型構(gòu)建、綜合管理系統(tǒng)開發(fā)、應(yīng)急響應(yīng)等方面的研究,提升快速感知、實時監(jiān)測、超前預(yù)警、聯(lián)動處置等環(huán)節(jié),實現(xiàn)對環(huán)境狀態(tài)的物聯(lián)感知和環(huán)境風險的管控。電化學、光學等多種有害氣體智能傳感器及布置方式被廣泛研究[20-23]。陸江對多傳感器信息融合方法進行了研究,并設(shè)計了有害氣體融合檢測系統(tǒng)[24]。賈云偉等把機器人相關(guān)技術(shù)用于有害氣體報警、泄漏定位溯源等環(huán)境風險監(jiān)測[25-26]。趙鎰雯運用數(shù)值模擬軟件對氯氣泄漏時濃度分布進行研究[27]。在綜合管理系統(tǒng)研發(fā)方面,秦博研發(fā)了煤化工有害氣體安全監(jiān)控物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng),包括濃度采集、ZigBee網(wǎng)絡(luò)傳輸、系統(tǒng)軟硬件設(shè)計等;李彤等利用 FPGA、傳感器、監(jiān)控系統(tǒng)軟件提出了化工易燃氣體監(jiān)測解決方案[28-29]。于加收根據(jù)擴散規(guī)律提出液氨泄漏疏散路線等應(yīng)急措施[30]。

    2.5 人員管理

    目前化工企業(yè)人員管理集中在快速感知、實時監(jiān)測、超前預(yù)警、聯(lián)動處置等環(huán)節(jié),有行為風險管控、智能化培訓、場景化管理平臺等方面的研究,采用的技術(shù)有視頻監(jiān)控、圖像處理、物聯(lián)網(wǎng)、移動互聯(lián)、人員定位、無線通信等,常見人員管理與工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的結(jié)合研究見表2。

    表2 工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)背景下人員管理研究Table 2 The research on personnel management under the background of industrial internet

    人員行為風險管控研究具體包括定位技術(shù)對滯留、超員、偏離規(guī)定路線、睡崗離崗、外來人員非法闖入等風險進行感知識別[31-32,38],視頻分析技術(shù)對吸煙、非法進入作業(yè)區(qū)域、違反勞動紀律、徘徊、劇烈運動、倒地、人數(shù)異常、不按規(guī)定穿戴勞保等風險進行管控[34,39]。在培訓智能化方面,有圖像分析、數(shù)據(jù)科學、人工智能、物聯(lián)網(wǎng)、VR等技術(shù)的應(yīng)用[35-37]。除了人員日常管理,在高危作業(yè)、巡檢、檢查、工程施工、應(yīng)急等特定場景下,有相應(yīng)管理系統(tǒng)研究,如研發(fā)的作業(yè)管控平臺可實現(xiàn)作業(yè)人員典型違章行為綜合識別,工程施工管控平臺實現(xiàn)承包商人員身份及位置管理、電子作業(yè)票管理等功能[40-43]。

    2.6 應(yīng)急管理

    通過構(gòu)建事故事件、應(yīng)急處置預(yù)案等基礎(chǔ)庫,利用模擬仿真等技術(shù),從預(yù)防、預(yù)備、響應(yīng)和恢復(fù)等階段實現(xiàn)應(yīng)急時效性管理,提升實時監(jiān)測、超前預(yù)警、聯(lián)動處置等環(huán)節(jié)。對于事前演練排查,李群等結(jié)合“情景構(gòu)建”方法對應(yīng)急演練評估方法、技術(shù)及系統(tǒng)進行了研究[44];許祺提出了“工藝仿真建模+災(zāi)害仿真建?!钡慕7绞?,應(yīng)用于應(yīng)急系統(tǒng)中對事故多米諾場景的仿真[45]。對于事中快速響應(yīng),康德禮等提出了化工園區(qū)應(yīng)急救援平臺的總體框架,對數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)通信、數(shù)據(jù)分析和執(zhí)行等關(guān)鍵要素進行了研究[46]。

    3 難點與下一步研究重點

    在知網(wǎng)數(shù)據(jù)庫中進行“工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)”的關(guān)鍵詞檢索,排名前幾位的有效相關(guān)主題詞有“智能制造”、“互聯(lián)網(wǎng)平臺”、“人工智能”、“物聯(lián)網(wǎng)”、“數(shù)據(jù)中心”、“大數(shù)據(jù)”、“APP”、“基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)”、“智能儀表”、“云計算”、“標識解析”等。結(jié)合目前研究和應(yīng)用實際,提出難點與下一步研究重點如下[47]。

    3.1 安全生產(chǎn)風險分析模型研發(fā)

    算法模型決定了對風險的研判能力,從安全生產(chǎn)存在的問題或需求出發(fā),構(gòu)建風險分析模型,如結(jié)合機理知識建立工藝平穩(wěn)性、設(shè)備腐蝕等機理模型,利用深度學習等方法建立人工智能模型,在不同數(shù)字化階段、管理場景中針對性地選擇機理模型或人工智能模型,協(xié)同專家經(jīng)驗進行推理。針對不同層級的管理要求,結(jié)合風險耦合關(guān)系,研發(fā)單點、裝置區(qū)、廠級等多尺度風險分析模型,實現(xiàn)風險的量化表征。在模型實際應(yīng)用時,協(xié)調(diào)好理論模型和簡化應(yīng)用模型的關(guān)系,增強模型的實用性、適用性。

    3.2 安全生產(chǎn)數(shù)據(jù)價值挖掘能力提升

    對安全生產(chǎn)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)化后,構(gòu)建高質(zhì)量數(shù)據(jù)鏈和風險特征庫等多維度關(guān)聯(lián)知識庫,是數(shù)據(jù)挖掘的基礎(chǔ)。提升數(shù)據(jù)實時處理能力,對安全異常事件或風險及時預(yù)警;提升半結(jié)構(gòu)化、非結(jié)構(gòu)化的文本、圖像、視頻等異構(gòu)數(shù)據(jù)的處理能力;提升數(shù)據(jù)共享能力;提升多維多源數(shù)據(jù)融合能力,可實現(xiàn)比單一信息源更準確的預(yù)測效果,如利用多信息融合方法對人員位置風險、設(shè)備故障診斷等進行識別判斷;提升數(shù)據(jù)分析能力,應(yīng)用聚類等方法,對影響因素多、機理復(fù)雜、難以線性描述和精確方程表達的化工企業(yè)的安全生產(chǎn)管理,在更廣范圍、更多因素中研究事物關(guān)聯(lián)規(guī)律,輔助狀態(tài)、原因、趨勢、決策等分析。豐富數(shù)據(jù)可視化如三維、虛擬現(xiàn)實等技術(shù)手段在風險展示、安全培訓中的應(yīng)用。此外,深度融合大數(shù)據(jù)技術(shù)和安全管理系統(tǒng)工程,如對事故數(shù)據(jù)進行分析,揭示事故發(fā)生的區(qū)域性、周期性等特征,輔助根原查找[48-49]。

    3.3 工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)安全生產(chǎn)云化工業(yè)軟件開發(fā)

    全面覆蓋生產(chǎn)運行、檢修維護和日常管理等關(guān)鍵業(yè)務(wù)環(huán)節(jié)需求,提升安全生產(chǎn)關(guān)鍵業(yè)務(wù)環(huán)節(jié)工業(yè)技術(shù)軟件化率,促進風險計算模型、環(huán)境監(jiān)測算法等知識經(jīng)驗智能化沉淀和管理流程等管理模式固化。面向關(guān)鍵基礎(chǔ)材料、關(guān)鍵工藝等基礎(chǔ)領(lǐng)域研發(fā)安全生產(chǎn)基礎(chǔ)共性工業(yè)APP;面向設(shè)備完整性等安全管理需求,開發(fā)化工行業(yè)安全管理通用APP;面向個性化需求,開發(fā)變更、檢查、裝置風險評估等特定場景專業(yè)化APP。利用工業(yè)APP采集設(shè)備、業(yè)務(wù)系統(tǒng)的數(shù)據(jù),為工業(yè)大數(shù)據(jù)提供數(shù)據(jù)支持。推動工業(yè)APP向平臺匯聚,豐富工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺應(yīng)用。

    3.4 工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)安全生產(chǎn)監(jiān)管平臺構(gòu)建

    整合現(xiàn)有數(shù)據(jù)、模型和平臺,構(gòu)建企業(yè)工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)安全生產(chǎn)監(jiān)管平臺,綜合化定量化評價安全狀態(tài),精確調(diào)控人、機、環(huán)、管中的物質(zhì)、信息和能量,結(jié)合風險分級管控思路實現(xiàn)安全生產(chǎn)聯(lián)動聯(lián)控。在平臺建設(shè)中,結(jié)合人工智能、工業(yè)大數(shù)據(jù)、高性能計算、邊緣計算、數(shù)字孿生、在線全景影像、5G、量子通信、區(qū)塊鏈等技術(shù)提升平臺能力。

    4 結(jié)束語

    工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)在化工企業(yè)安全生產(chǎn)領(lǐng)域有了一定程度的應(yīng)用,但多為分散技術(shù)在部分場景的應(yīng)用,隨著化工企業(yè)信息化水平的提升,工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)和安全生產(chǎn)的深度融合是生產(chǎn)安全精細化管理的有力保障。經(jīng)過文獻和實地調(diào)研,以下幾個方向可推動工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)創(chuàng)新安全管理模式的水平:算法模型的風險分析工具研發(fā)、數(shù)據(jù)支撐能力提升、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)安全生產(chǎn)云化工業(yè)軟件開發(fā)和監(jiān)管平臺構(gòu)建。

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