本质安全智能化系统设计

孙 珊，孙洪保

（华电莱州发电有限公司，山东 莱州 261441）

0 引 言

随着我国综合国力的提升，大众对电力生产的需求越来越高，在发电量不断上升的过程中，发电企业安全管理逐渐成为电力生产管理的重要组成部分[1]。安全管理不只是人身安全方面，还包含了设备安全、环境安全以及安全文化等方面。通过建立安全管理体系，可以实现生产全流程的安全管控，保障人身安全，降低事故发生率。本质安全智能安防与安全主动预警项目作为未来数字电厂建设的重心，可以充分利用人工智能、图像识别及大数据等先进技术，牢抓数字电厂建设核心目标，通过对安全风险进行智能识别、跟踪、干预或评价等，从而达到本质安全管理的要求。

本文拟通过将固定摄像头和智能移动机器人作为智能前端，并以其他平台的系统数据为基础，利用图像识别、人工智能及大数据等技术设计一个智能化本质安全系统，智能识别现场人、机或环境的不安全状态等，并进行主动干预、跟踪落实与分析评价等，实现现场的安全管理，达到本质安全的目标。

1 智能化监控主要技术

1.1 图像采集

图像采集部分一般由光源、镜头、数字摄像机与图像采集卡构成。图像采集主要是在光源提供照明的条件下，数字摄像机拍摄目标物体并将其转化为图像信号，然后通过图像采集卡传输给图像处理部分[2]。目前针对图像采集技术的研究已经较为成熟，在多个行业中都得到了较好的应用。杨天敏针对现有图像采集与数据处理时间较长的缺点，设计了基于Access数据库的图像采集与实时处理系统[3]。程雨，杜馨瑜等人基于轨道设施的成像需求，设计了基于FPGA和DSP的高速实时图像采集处理系统[4]。陈国栋使用STM32单片机作为控制芯片实现了无线图像采集的实时稳定传输[5]。

本研究中的图像采集方法包括固定摄像头和智能机器人两部分，智能机器人是固定摄像传感器的补充，在一些特定的区域进行巡回监测，对现场的实际工况和人员情况进行补充性拍摄，从而实现现场的数据采集。

1.2 图像分析技术

图像分析技术是基于图像分割和图像识别等深度学习算法与检测目标的应用，使用数量较大的图片进行训练，使模型与人物及其行为匹配，从而进行状态识别[6,7]。使用智能识别系统分析现场实时监控中的图像可以及时发现人物、设备及环境中的不安全状态，并触发报警及后续的处理流程。

随着计算机视觉技术和人工智能技术的迅猛发展，图像识别和图像分割等技术在人们日常的工作和生活中越来越常见，且一大批优秀的人工智能模型也随之涌现，尤其是卷积神经网络，其图像分析效果与以前的计算机技术相比有了较为显著的提升[8-10]。

2 本质安全智能化系统功能分析

本研究面向数字电厂建设的本质安全智能安防与安全主动预警项目的风险作业流程管理，提供基于PC端和移动App端的流程和预警管理可视化，通过全厂风险地图和区域风险地图对风险作业进行智能管控，构建电厂安全相关知识库，提供安全知识百度服务，实现风险可发现、可干预及全流程管理。利用开放方式接口和机器人系统与其他应用系统无缝连接，实现从现场的风险发现到管理端的风险管控与风险智能预警推送，并且通过发现、管控、干预及推送等流程化管理，达到电厂本质安全的智能安防和主动预警闭环管控。

基于对电厂实际生产流程及安全管理的分析，根据目前电厂的安全管理智能化需求定制化的智能管控平台应包括7项功能。一是根据电厂目前的安全管理及生产流程，针对风险分级管控、隐患排查、反违章管理、安全工器具、安全教育、职业健康与卫生、应急管理以及重大危险源等进行改善性设计。二是基于主控室建设安全综合管理平台，对全厂风险进行管理，下设区域风险发布平台，并联动就地视频监控，实行单元风险管理。此外，建立全厂风险地图和区域风险地图，链接两票作业风险及安全措施，实时更新、发布、告知、跟踪与干预风险，使得管理人员迅速了解当前厂区安全状况。三是对典型作业风险实现全流程节点模板化管控，并链接两票实现作业任务的发布、接受、许可、实施及评价全流程管理。作业全流程环节中设置风险控制点和风险预警点，实现安全交底的全过程监控，并进行可追溯和留痕管理。四是由智能管控系统提供风险大数据库支持，包括事故案例库、两票数据库、风险分级管控库、典型作业安全风险库、风险应对措施库、检修自理安全措施库、运行停电和隔离措施库、特殊作业风险措施库以及热控措施库等。五是对原有安全管理平台架构的子模块及功能等进行升级和完善。主要包括风险分级管控与隐患排查、反违章管理、安全工器具、安全教育、两外工程、应急管理、重大危险源、智能安保、安全诚信档案以及履职尽责考评等。六是提供安全知识搜索服务，对安全规程、安全生产法律法规条例、事故案例、安全生产管理制度以及典型作业风险预控措施等内容提供语音查询和答疑服务。七是提供任务管控功能，对风险发布和双票等业务提供任务发布、通知及追踪，提交任务审核流程时会对PC端或手机端发送站内信通知。

3 本质安全智能化平台架构

本质安全智能化平台包括现场感知层、数据处理层、业务逻辑层以及用户终端层4个层次，其智能化平台架构如图1所示。

图1 本质安全智能化平台架构

现场感知层主要指监控系统，通过电厂各个位置安装的高清摄像传感器精确地收集电力生产现场各区域的图像信息，实现硬件设备、人员与环境的智能化定位、识别及监控的数据收集。

数据处理层汇集来自生产现场的视频图像数据和接入系统的两票的相关人员与事件信息，并将其存储至相应的数据库。

业务逻辑层提供设备异常状态的风险展示、跟踪干预和整改的闭环操作与监控，链接两票系统实现设备风险和两票的数据联动，评估工作完成情况，实现电厂作业的数据互通，此外还可开发电力生产过程中的图像分析、行为识别、风险评估以及两票评价等功能化模块。

用户终端层提供电厂生产管理人员与安全管理系统的交互功能，实现任务通知、追踪及审核的手机端办公。

4 平台实际应用

以某发电厂为例构建本质安全智能化平台，对全厂风险进行管理，下设区域风险发布平台，并联动就地视频监控实行单元风险管理。建立全厂风险地图和区域风险地图，链接两票作业风险及安全措施，实现风险实时更新、发布、告知、跟踪与干预等功能。如图2所示，通过管理平台可以查看风险、任务、两票、百事通以及站内信等一系列的实时状况，并且可以直接进行操作。通过点击风险指示可以直接创建风险任务和风险任务追踪等，具体见图3。

图2 本质安全平台

图3 创建风险任务和风险任务追踪

5 结 论

随着电厂智能化程度不断提高，本质安全管理的发展也逐渐向智能化靠拢。本文基于电力生产行业的发展现状，通过分析电厂本质安全智能化的功能需求，梳理了数字化电厂安全管理部分可能用到的技术，并设计了本质安全管控平台架构，确定了平台各个分层的主要内容，通过实际例子说明了本质安全平台的功能。未来随着技术的进步，电力生产智能化将会进一步发展，本质安全管理智能化的效果将会进一步展现。