大数据+区块链技术在应急管理领域中的应用

2018-02-25李迪

电子技术与软件工程 2018年12期

李迪

摘要 2018年3月，中共中央印发《深化党和国家机构改革方案》，提到为提高国家应急管理能力和水平，提高防灾减灾救灾能力，将国家安全生产监督管理总局的职责，国务院办公厅的应急管理职责，公安部的消防管理职责，民政部的救灾职责，国土资源部的地质灾害防治、水利部的水旱灾害防治、农业部的草原防火、国家林业局的森林防火相关职责，中国地震局的震灾应急救援职责以及国家防汛抗旱总指挥部、国家减灾委员会、国务院抗震救灾指挥部、国家森林防火指挥部的职责整合，组建应急管理部。那么未来应急管理部的核心工作首要构建应急管理能力。我国目前处于科技创新爆发式增长的时代，应急管理领域如何突破固有模式、利用新技术进行创新，对未来应急管理能力建设至关重要。

【關键词】大数据区块链应急管理

2018年3月，中共中央印发《深化党和国家机构改革方案》，提到为提高国家应急管理能力和水平，提高防灾减灾救灾能力，将国家安全生产监督管理总局的职责，国务院办公厅的应急管理职责，公安部的消防管理职责，民政部的救灾职责，国土资源部的地质灾害防治、水利部的水旱灾害防治、农业部的草原防火、国家林业局的森林防火相关职责，中国地震局的震灾应急救援职责以及国家防汛抗旱总指挥部、国家减灾委员会、国务院抗震救灾指挥部、国家森林防火指挥部的职责整合，组建应急管理部。应急管理部的成立，说明国家将突发事件的应急管理能力放在了第一位，重视的是全社会、系统性、大安全的理念。应急管理部未来的核心工作首要构建应急管理能力。应急管理能力建设分为三大方面：响应能力、时间能力和管理能力，如图l所示，其中以大数据为核心的若干新技术是构建应急管理能力的基础。

1 大数据及可能的应用场景

1.1 大数据的概念

大数据（big data），指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。公认的大数据具有4V特点：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（低价值密度，即单个的数据拿出来分析没什么意义）。如图1所示。

1.2 大数据在造纸厂污水池硫化氢中毒同类事故预防中的应用

2015年8月27日11时40分左右，某市第二造纸厂第二车间工人在清理储浆池时发生一起中毒事故，造成3人死亡。2018年3月28日晚上11点左右，某市一造纸厂发生一起中毒事故，造成4人死亡。造纸厂有限空间作业年年强调年年有，说明我们现行的模式并没有有效的解决问题。

对于这个问题的解决，着力点有两个：人或者物。在构建解决方案时，我们必须将复杂问题简单化。目前我们的措施是加大培训、加大宣教、加强检查。如果解决问题着力点放在人身上，则有流动性、不可穷举性、差异性几个问题需要解决：

（1）这类事故多发于村民或者临时工，临时工带有很大的行业和地域流动性，这次应急部门培训了一批人，下次干活的又换了一批人，甚至招呼亲朋过来搭把手而发生事故的都有可能，一人干活全村培训显然不现实，这就带来了流动性与不可穷举性。

（2）教育程度、专业类别、年龄、理解力都会带来培训效果的个体差异性。

如果将一个问题的着力点放在人对人的解决思路上，可以建立一组函数关系如下：

y结果=f（性别，年龄，教育程度，个性，专业类别，情绪，情商，疲劳程度……）

因为人受性别、年龄、教育程度、情绪、接受能力等各方面影响，具有很大的不确定性，问题解决模型变成了不确定性对不确定性，只要参数取值一变就会带来不同的后果，其中有且必有一组引发事故的解，即黑天鹅事件出现是必然的（黑天鹅事件有三个特点：意外、后果重大及不可预测性）。不确定性对不确定性解决问题思路的最大特点是：我们干了很多工作，但是干的很累，成效却没有多少，即事倍功半。所以，想达到事半功倍的效果，我们必须重新分析问题场景里，找出哪些因素是确定的、唯一的、不变的。如图2所示。

如果问题解决的着力点放在对物上，有几个非常明显的优势：不可移动性、周期性、可预测性。污水池、地坑等有限空间一旦建成，无法移走，带来了监管的便利;虽然存在修建的污水池（比如村办厂房）在监管缺失的范围内，但是一旦发现，由于其固定性，马上可以纳入监管;污水池的容量是有限的，满了就得处理，因此就产生了周期性，也就带来了事故的可预测性。通过大数据系统，收集造纸厂的运行数据，对其清理周期进行记录和预测，系统直接向有关部门及单位预警，实现事故预防和提前培训的精准推送。如图3所示。

1.3 大数据辅助深度挖掘，寻找海量数据间的关联规则

大数据还有一个应用，可以完成国内外同类事故的收集、检索、匹配，一旦和企业目前准备开始的作业过程匹配，就可以自动进行风险分析，列出历史上出过事故的问题点、所有可能出现的风险，进行培训、预警和作业指导，从而达到事故预防的目的。

当我们对数据的利用更深入一步时，一个工厂DCS控制系统本身就能产生大量的数据，是一个大数据集。我们可以通过大数据分析事故企业DCS系统各项数据间的关联规则，寻找事故时间点数据间内在的关联规则。当这种关联规则被找到后，系统自动与实时监控参数产生的规则做匹配，就有可能能防控类似2018年3月12日发生的九江石化60万吨/年柴油加氢装置高压窜低压的事故。

在部分工厂的DCS控制系统上，报警很多但未受到重视，这里面有很多原因：管理疏忽、设备自身问题、报警失灵、设计缺陷等等。报警为什么不受重视？根本原因在于报的是数据而不是场景。变送器传回的数据，记录的是一个个数据孤岛，比如单个设备的温度、压力、流速、高低液位等数值，报警也只是针对比如容器超压、温度超高、流量过速这些孤立事件去报警。人们真正想要的不是一个个单独的报警，而是要的上游某设备超压开始造成下游设备内流速过快、反应温度持续升高，引发事故的逻辑规则开始出现的报警。现在的系统没有发现规则、匹配规则这种运算功能，所以必须去逐个确认报警的原因。这种工作方式很容易产生疲沓、漠视，于是一头巨大的灰犀牛就会出现（“灰犀牛事件”是太过于常见以至于人们习以为常的风险。灰犀牛体型笨重、反应迟缓，你能看见它在远处，却毫不在意，一旦它向你狂奔而来，定会让你猝不及防，直接被扑倒在地。）。

2 区块链及可能应用的场景

2.1 区块链介绍

在市场咨询公司高德纳（Gartner）著名的技术成熟度曲线中，区块链技术第一次的出现是在2016年7月，其定义是一种使用时间戳和数字密码的技术，把交易记录记载在按时间序列组成的数据区块中，并使用共识机制把数据存储到分布式数据库内，从而生成了永久保存、不可逆向篡改的唯一数据记录，用以达到不依靠任何中心机构而实现可信交易的目的。

区块链因比特币而火，又因比特币而被人质疑。但当我们认真审视这项技术，会发现其在应急领域里的巨大社会价值。区块链最初的学术定义为由包含交易信息的区块从后向前有序链接起来的数据结构。区块链存储在有多个节点组成的分布式网络系统上，每个完整的节点都存有整个区块链的副本，而每一个计算机节点之间通过网络进行交易信息的共享。同时，区块链也是一个交易数据库，其中存储的是系统中由所有节点共享的信息，称为分布式加密总账本。通过这个总账本，区块链实现了不需要任何一个中央权力机构或者受信任的第三方来协调互动、验证交易或监督行为的特征。一个区块链上的完整副本包含了每一个曾经执行的交易，使历史上的任何信息都可以被任何一个参加的节点所访问。

2.2 使用区块链技术进行事故预防

2018年3月27日，某市某商贸有限公司租赁的另一公司废旧厂房，在切割改造废旧油罐过程中发生爆炸，造成最终9人死亡的事故。

我们目前的监管：

（1）无法有效预防这类事故，因为我们无法预测和监测每个人脑海中天马行空出现的各种各样新想法;

（2）发生事故后，只能通过大量临时的突击性检查来进行同类事故的预防性补救。

复杂情况下我们求解，能下手的点有两个：人，或者物。

如果我们把精力放在对人的改进上，这个问题解决起来会很复杂：

（1）我们很难预测一家标注自己从事商贸的公司到底准备经营什么，也很难预测它租赁厂房下一步准备干什么，这一次是商贸公司，可你无法排除下一次会不会是一个行为艺术家准备进行颓废艺术展示时去买一个废旧储罐对它进行切割、焊接，如果是这种情况下发生事故，我们向谁追责？

（2）我们无法精准圈定需要被管理和培训的人群，人群在不断变化，人口在不断流动，太多的随机性在里面。

当我们无法解决人的问题时，可以将解决问题的着力点放在物上。而如果我们为一个储罐构建一个完整的区块链，如图4所示。

那么它从哪里生产、经过了几手、目前在谁手里、是否到了报废时间、是否在报废期后非法使用，全部问题都可以找到确定的、唯一的答案;同时，由于加密算法里包含了时间，这使得各个交易单只能单向读取而无法逆向修改、篡改，这也是区块链技术一直被人们推崇的安全性所在。

这个案例里人和物的两个立足点好比数学里的数值解（一组解，不确定）和解析解（确定的解）的关系，显然，选择去解决确定解要简单的多。