基于“高分+”的化工园区安全防控GIS应用研究

2019-03-19唐尧王立娟贾虎军靳晓马国超

城市与减灾 2019年1期

唐尧王立娟贾虎军靳晓马国超

近些年来由于国内化工园区赶上了国家经济发展的快车道，园区建设方兴未艾，其在当地招商引资、优化资源配置的同时，它也屡屡诱发火灾爆炸、水体大气污染等一系列的安全及环境问题，这不仅危害当地生态环境，也威胁着园区附近居民的人身及财产安全。化工园区通常拥有多个重大危险源，一旦发生事故，很可能引发灾难性的多米诺事故连锁效应，应急消防救援也面临着诸多掣肘。

随着化工园区建设规模和生产存储装置的大型化，园区企业高度集中，传统、常规的技术手段难以根治安全生产防控缺位、失效甚至造假舞弊的痼疾，固有安全防控模式已经不能适应化工园区快速发展的需要，园区事故时有发生。现代社会注定要与危化品风险共舞，如若不采取有效安全防控措施，降低化工园区重大危险源风险，社会公众安全将无从保障。国产高分遥感影像数据具有大面积同步观测范围广，获取信息速度快、周期短，低成本的特点，本文将高分遥感技术引入园区安全防控领域，以“高分+”为基础，利用GIS分析等技术，从宏观视角，进一步研究和开发化工园区危险源监控新技术，对促进化工园区安全管理，消防应急救援，预防和控制化工园区重特大事故，减少重特大事故发生概率及造成的损失具有重大意义。

化工园区安全防控现状分析

据“中国石化联合会化工园区工作委员会”资料数据，到2014年年底，我国重点化工园区或以石油和化工为主导产业的工业园区共有381家。其中，国家级化工园区（包括国家级经济技术开发区、国家级高新技术产业开发区）共有42家，省级化工园区221家，地市级化工园区118家。近年来化工园区总体呈现突发事故易发高发趋势，园区的安全生产形势总体不容乐观。如2015年8月12日发生的天津滨海新区化工园区基地火灾爆炸事故（造成165人遇难，798人受伤，直接经济损失68亿元），2016年4月22日发生的江苏靖江化工园区火灾事故，2016年11月19日河北衡水天润化工车间甲硫醇中毒事故（造成3人死亡、2人受伤），2017年7月12日，四川宜宾江安县阳春工业园区发生爆燃事故，造成19名工人死亡，12人受伤，2018年11月28日，河北张家口盛华化工有限公司发生氯乙烯重大爆燃事故，导致23人死亡的惨重结果。以上种种，不胜枚举，均给人民的生命健康和财产安全带来了极大的损失。因此做好预防危险化学品事故为主的园区安全防控工作显得极为重要。

目前我国化工园区安全防控存在着诸多问题：①园区建设安全规划缺乏，园区企业布局不合理、企业准入机制不健全，园区安全监管执法机构尚未有效运行；②大部分的化工园区安全防控手段及配套设施还相对滞后，监控平台多数处于初级阶段，既有的常规安全防控技术手段与模式，难以适用于园区规模化、快速化发展所要求的安全防控新形势；③在园区事故发生后的应急逃生和消防救援方面，尚未形成经济高效的区域性事故应急救援能力。鉴于以上种种现状，本文尝试将国产高分遥感技术引入到安全生产监管领域，探索“高分+GIS+消防+危化”在化工园区安全管理防控中的应用，为当地政府及园区安全管理部门提供宏观决策依据，降低盲目性、提高科学性。

研究区概况与数据源

本文研究区位于四川省西南部，行政上隶属于乐山市，是国家安监局发布的全国60个危险化学品重点县之一。该区北邻成都，东接内江、自贡，顺岷江而下，可达宜宾、泸州、重庆和长江三峡，西接攀枝花、西昌，距乐山城区约20千米。研究区面积约470平方千米，区内化工园区重点以磷化工、硅材料及稀土产业为主，同时带动发展机电加工等产业，是四川省重点培育的成长型特色产业园区，目前研究区针对化工园区实行统一规划，分步实施，形成完整的循环经济产业链条，正朝着“一区、一轴、两园”的工业布局结构方向发展。

本文影像数据源采用2016年7月11日的高分二号卫星数据及2010年11月14日的高分影像（Digital Globe卫星）。选取的影像时相较新，云雪面积小于5%，植被覆盖率低于40%，影像多光谱波段数据分辨率为4m，融合全色波段后空间分辨率高达1m。对区内影像数据源进行数据预处理，具体包括大气校正、辐射校正、正射纠正、图像融合、图像镶嵌、图像配准及影像裁剪等步骤，获取区内高分遥感影像地图。

基于“高分+”的化工园区安全防控GIS应用

当前在国家大力推动化工企业“退城入园”的大背景下，化工园区承载着更多的经济使命和社会使命，其健康发展对于推动化工产业资源整合，实现产业转型升级，形成规模化协同效应至关重要。高分遥感技术具有高时相、低成本、大范围、周期监测优势，因此，利用国产高分遥感影像获取化工园区空间位置、危险源、园区路径及其通达性，将“高分+”应用于园区应急救援逃生路线分析，解决园区事故发生后迫切需要开展应急消防救援及安全逃生路径指导需求。

（一）化工园区空间位置及危险源识别

1.化工园区空间位置识别

高分遥感可快速直观地获取化工园区及危险源的空间位置展布信息。利用国产高分辨率对地遥感数据对研究区内进行连续监测，依据规模较大的化工园区的遥感影像特征建立辨识模型，自动识别疑似园区目标，并辅以人工识别对疑似的化工园区目标进行筛选。之后依据现场信息采集验证提取结果，进一步完善提取模型，探索建立基于国产高分遥感数据的化工园区监测方法。

由于化工园区通常由诸多建筑组成，建筑屋顶以蓝色调居多，影像呈规则状的蓝色、蓝灰色，且颜色分布较均匀，同时园区内部及周边常有横竖明显的道路，且光谱反射率较高，影像上呈亮白色，纹理清晰；另外化工园区形状一般较为规则，与周边地物边界比较清晰，呈矩形、多边形外形，园区的尺寸较大，一般为周边居民房屋或小区的5～8倍，往往有重要交通干线通往园区，有时沿河或沿江展布。本文依据部分已知化工园区为典型，从颜色、纹理、形状、尺寸等角度分析园区高分遥感影像特征，提取了研究区内化工园区的空间位置展布信息（图1左），研究区内共有A、B、C、D、E五个重要化工园区。

2.化工园区危险源识别

化工园区是园区企业生产、加工、储运危化物品的场所，通常存在大量的重大危险源。因此，在识别化工园区空间位置基础上对园区内危险源进行准确识别、精准定位就显得十分必要，从而保证了后续危险源监测、应急逃生与消防救援做到有的放矢。

化工园区内的重大危险源由于其外建筑涂彩影响，色调常呈蓝色、灰白色，形状多为圆形、矩形，常阵列排列或规则展布，周边有规则的道路相连。本文以高分遥感影像为依据，以前节识别的化工园区D为例，参阅国家发布的《危险化学品重大危险源辨识》（GB 18218—2018）及化工园区安全设计相关资料，开展了化工园区危险源识别应用（图1右），D化工园区危险源包括化学品库、硅粉仓库、大型罐体、变电站等11处。通过对各处危险源的事故机理、事故概率、可能的事故后果及严重程度等分析，划分了危险源危害程度等级（1级5处，二级6处），以此作为园区事故安全防控的重点选评依据。

（二）园区重大危险源监测

基于高分遥感影像的重大危险源监测主要是指通过采用不同时间段的高分遥感数据，智能化监控化工园区危险源规模数量、地理位置及周边环境变化，及早发现危险源爆炸、火险等灾害隐患，采取相应的安全防控对策举措。

以2010年与2016年两个时相的化工园区的高分影像为基础数据源，智能化结合目视解译分别获取了2个时期的园区危险源规模数量、地理位置等信息，通过监测化工园区周边发现：2016年较之2010年，在园区的西北地区，新增了三块面积不一的区域（图2），且对新增区域进一步解译发现，区内新增了硅粉仓库、氯瓶间、加氯间等4处重大危险源，因此，应分析量算其危险源间相互距离是否满足安全防护规范，同时针对危险源类型做好相应安全防控措施。

图1 研究区化工园区及危险源空间分布示意图

图2 研究区化工园区重大危险源监测图

（三）园区企业通达性分析

根据墨菲法则，凡是会出错的事物一定会出错。因此化工园区重大危险源监管必须警钟长鸣，且还应做好应急响应（应急逃生救援分析及消防应急救援分析）的准备。国产高分遥感影像能以最直观、最真实的形式展现城市与郊区的地形地貌，因此通过对高分遥感数据的直接阅读与分析，可以获取城郊通往化工园区及区内重要化工企业的空间位置及主要交通路径信息，开展通达性分析，为后续应急逃生救援与消防救援提供基础地理依据。

园区通达性分析具体包括，以高分遥感影像为依据，基于“高分+GIS”，提取级别为国道、省道、县道或道路宽度超过6米的道路，并以道路交叉位置设置相应节点，分别将其通达性权重设为4、3、2、1；同时提取研究区周边医院、学校、加油站等敏感对象信息，综合考虑到医院与学校人员密集、车流量较大，途经的路径通达性权重均减0.5，而加油站拥有补给作用，途经的道路通达性权重加0.5。综上，依路径通达性权重系数，利用GIS技术分析了研究区内各化工园区区域相互通达性（图3），路径通达性越好，则通达性权重系数越大，通行条件也越顺畅。

（四）应急逃生救援分析

化工园区灾害事故具有突发性强、波及范围广、应急救援困难等特性，灾难性事故一旦发生，地面监控与人员通信极有可能陷入瘫痪。如何把控事态救援全局，快速制定救援路径方案，并在第一时间把救护机构送抵事故点，及时开展生命救援成为灾害救援的重中之重。高分遥感影像具有分辨率高、清晰度高、真实直观展示园区及周边地形的特点，利用“高分+GIS”为救护机构选择一条最佳路径（最快最省时路径），为生命救助提供安全通道。

图3 研究区化工园区通达性分析

利用高分遥感技术宏观直观特点，综合化工园区及区内企业的主要交通路径信息，结合各道路宽度、等级、沿线医院、加油站、学校等设施内容，以研究区D化工园区为例，尝试开展了化工园区应急逃生救援路径初步分析。具体包括：首先设定园区某危险源发生火灾或爆炸事故，险情暂设为一般级别，离之最近的西坝医院首先接到救援请求。以高分二号遥感影像为底图，D园区主入口为终点，西坝医院为起点，结合路径通达性分析结果，综合考虑通道道路的宽度、距离、拥堵状况，沿线加油站（油料补给）等信息，采用最优路径分析算法，快速获取此级别事故状态下的消防救援路径（图4中细线所示），动态实时指导医疗救援快速到达。

若医疗人员抵达事故现场时发现，现有医疗人员与设备难以满足现场救援需求，急需区内其他救援力量增援。此刻再次基于高分遥感影像底图，以周边的区中医院与区人民医院（区内二甲医院）为起点，D园区消防入口为终点，重新获取应急逃生路径（图4中红线所示），实时指导增援医疗救援力量到达路径，并可沿路获得油料补给。

（五）消防救援分析

事故发生后，为便于消防机构尽快达到并开展救援，须找到一条最佳路线。充分利用高分遥感影像具有高分辨率、高清晰度等优点，实现化工园区消防救援演练相关应用管理。本文选取化工园区D为典型示范园区，基于“高分+消防”进行消防救援演练分析，假设D园区某危险源发生一般火灾或爆炸事故，辖区消防部门接到报警，首先接受出警任务的为离其最近消防中队。此时，基于高分遥感影像底图，以消防中队为起点，D园区消防入口为终点，利用高分遥感提取的通达性路径，综合考虑路径宽度、路况、距离、拥堵状况、节假日，沿线医院（避开应急逃生救援）、加油站（油料补给）等信息，采用最优路径分析，快速获取此级别事故状态下的消防救援路径（图5中细红线所示），动态实时指导消防中队的到达路径。

如若灾情升级，达到严重或非常严重级别，仅凭现有人员或装备难以判定扑灭灾情，急需消防力量增援。此时，再次，基于高分遥感影像底图，以周边其他消防队伍驻地为起点（本例中周边消防力量均需由高速增援，故设高速路口为起点），D园区消防入口为终点，重新获取消防救援路径（图5中粗红线所示），实时指导增援消防力量到达路径，并沿路获得油料补给，同时避开医院的应急逃生救援路径。

（六）事故影响范围分析

图5 化工园区D消防救援演练路径示意图

图6 化工园区事故影响范围分析示意图

当化工园区突发火灾、爆炸等事故时，必须考虑事故的影响范围。一般来说，一个化工园区内有若干重大危险源，而每一个危险源都对应有一个死亡半径、一个轻伤半径及事故破坏半径，每个半径均对应一个圆形的区域，即为不同程度下的事故影响范围。

本文以高分影像数据为底图，基于“高分+危险源”，以化工园区D为例，结合园区内危险源液氨及其相关物质，参阅2012版《危险化学品安全生产许可证办理审核附录》及历史液氨发生蒸汽云爆炸事故影响结果，分别设定D园区内危险源死亡半径、轻伤半径及事故破坏半径，利用GIS空间叠加分析，分别表示整个化工园区D的综合事故影响范围及影响程度（重度、中度与轻度），如图6所示，进而为救援方案的制定提供决策支持，指导事故救援及人员撤离。同时，依据园区事故影响范围内的人口与财产密度，预测死亡人数及财产损失情况，为灾后选址重建、人员安置及保险理赔提供科学依据。