智慧物流在危险品储运安全中的应用及进展分析

党昊星，王思怿，薛晓康

（1.上海化工研究院有限公司检测中心，上海 200062；2.上海化工院检测有限公司，上海 200062）

0 引言

随着我国社会经济的发展，我国物流行业伴随互联网技术革新迅猛发展。2020 年我国物流行业规模再上新台阶，行业总收入突破10 万亿元。以上海为例，作为我国货物航运的龙头，上海已初步成为国际贸易及航运中心。2020 年上海两大机场货邮吞吐量402.52万吨，其中危险货物占比约6%，浦东国际机场货运量位列世界第三、国内第一。2020 年上海港集装箱吞吐量4 350万标准箱，连续11年位居世界第一，其中危险货物占比约10%。上海的年危险化学品运输量超过7 700 万吨，年储存量达3 000 万吨，涉及2 700 多种危化品。危险品易燃易爆的特性导致其储运过程极易引发城市公共安全事故，而保障经济社会高质量发展的前提是城市的公共安全得到充分保证，因此亟待开展智能化、信息化、数字化的危险品物流安全保障技术研究。

1 智慧物流概念及核心技术

2008 年，IBM 公司首先提出了“智慧地球”的概念，2009 年我国物流权威代表联合提出“智慧物流”概念，简单来说，智慧物流可以理解为在物流系统中采用物联网、大数据、云计算和人工智能等先进技术，使得货物储运、流转、使用、信息服务等各个环节如同在人的大脑指挥下运作，及时、准确、高效的收集、处理信息，并系统化分工管理、协同合作，做出最优决策，实现最优布局。

在智慧物流概念出现之前，还有一个重要的技术概念，就是“物联网技术”。物联网作为现实物理世界信息与虚拟网络世界信息相融合的互联网，其特点是结合RFID、条码等自动识别技术、传感器感知技术、GPS/GIS 全球定位等技术手段进行物理信息的采集、传递及交互，使物流信息网络和物理实体集合互联互通。

实现智慧物流的关键核心技术是“ABC 技术”，即：人工智能（AI）、大数据（Big Data） 和云计算（Cloud Computing），三者以“三位一体”的形式高度结合，构成密不可分的“ABC”数字经济的技术金三角。其中，云计算是大数据技术的基础，而大数据的开发和应用同样离不开云计算的强大支持，二者在当前的发展中密不可分。同时，云计算的发展和大数据的积累也是人工智能快速发展的基础，大数据和人工智能的进步也将拓展云计算应用的深度和广度。

2 危险品智慧物流架构

在以物联网、大数据、云计算及区块链技术为代表的新一轮科技革命的推动下，智慧物流的功能与服务水平不断提升。作为危险品物流安全保障发展的高级阶段，智慧物流体系将物流系统中包括采购、运输、储存、搬运等各个环节都纳入信息系统的控制之下，实现信息全面采集，优化调整以及智能处理，在物联网架构下通过自动传感识别、通讯导航定位、可视化监控等技术手段，为实现危险品物流过程的动态管理、智能控制提供决策支持和安全保障。

基于智慧物流的危险品管理体系架构符合一般物联网的框架体系，主要包含四层架构[1]，如图1 所示，最下层是感知层，往上是网络传输层，再上面一层是数据存储层，最上层是应用服务层。

图1 智慧物流系统构架

数据感知层主要涉及实时、有效地抓取目标对象的有关指标参数，包括识别系统、定位系统和跟踪系统。感知技术设备（RFID、条码枪、传感器等），结合GPS、定位跟踪，实时、自动采集危险品物流系统单元的信息，信息再按系统结构和运营逻辑进行处理，可实现对货物、人员、车辆、环境的实时动态信息收录。

数据传输层利用互联网络、卫星通信网络等各种传输网络和通信技术，及时、安全地传输感知设备所收集的信息，实现危险品在物流过程中的信息识读和传递。

数据存储层在应用层和网络传输层之间，基于云储存平台对感知层获取的信息进行处理和管理。通过对信息的智能处理，可为各类对象（客户、管理人员、司机等）提供信息服务。

应用服务层根据实际需求，将物联网、大数据等信息手段与危险品物流行业系统相结合，提供包括数据交换接口、公共服务平台和用户应用等不同场景下的应用解决方案。服务层直接为用户提供所需信息，为其决策提供数据支撑，为用户提供定制化服务，降低应用成本，并提高处理效率，实现商品溯源、运单跟踪、智能化分拣配送、预测与预警等功能。智能决策系统能够制定科学决策，为配送路线提出优化建议，为企业、运输部门和政府部门等提供决策参考[2]。

3 智慧物流在危险品储运安全中的应用

据统计，近年我国每年道路运输危险货物在2亿吨左右，全国共有道路危险货运企业6 800 多家，运输车辆1 164万辆，从业人员超过21万人。其中，危险品运输占年货运总量的30%以上，并呈上升趋势，且95%以上的危险品涉及异地运输。长距离、大吨位则成为我国危险品道路运输的普遍状况。

由于危化品大多数具有易燃、易爆、有毒等特性，在生产、运输、存储、销售、使用等各个环节均存在较大的安全风险，在运输过程中存在爆炸、火灾、泄漏、中毒等隐患，由此所引发的爆炸性危险化学品重特大事故，将给人民群众生命财产安全造成严重损失。

对于危险性较高的危险品而言，以物联网、大数据、云计算及区块链技术为代表智慧物流手段对危险品的物流储运安全保障起到了关键性作用。智慧物流将危险品装卸、运输、储存、搬运、流通等各个环节都纳入信息系统的控制之下，实现信息全面采集、优化调整以及智能处理，不断提升危险品物流安全保障技术水平。

基于智慧物流的危险品管理体系架构符合一般物联网的框架体系，即由感知互动层、网络传输层、数据存储层和应用服务层组成。其中，感知互动层主要涉及实时可靠地、有效地抓取目标对象的有关指标参数，如射频识别技术（RFID）、传感器技术、条码扫描技术等；网络传输层主要采用当前比较成熟的移动通信、互联网及卫星通信等技术实现危险品在物流过程中的信息识读和传递；数据存储层对感知层获取的信息进行处理和管理，并对外提供信息服务。应用服务层根据实际需求，将物联网、大数据等信息手段与危险品物流行业系统相结合，实现应用于不同场景的应用解决方案。

危险品智慧物流应用体系主要由化学品危险性识别、智慧运输安全追溯、智能仓储安全管理和储运安全风险预警等四个方面内容组成，如图2所示。

图2 基于“物联网”架构的危险品智慧物流应用体系

3.1 化学品危险性识别

利用RFID 射频识别技术及配套设备，对存储了危险品理化、健康、生态危险性、应急处置、安全防护、隔离堆放、数量限制、存放要求等信息的电子标签进行识别，通过无线数据连接建立符合GHS 要求的危险品安全信息传递体系；根据获取的相关数据信息，判断被识别危险品的数量、类别、危险性等特征，对堆放情况、堆放数量、隔离距离、危险品状态进行信息化管理。同时，对化工品的危险特性、CAS号、应急处置、重量、生产商、生产时间、流转过程等基本信息进行记录存储，避免人工手工输入可能造成的错误，最大限度提升危险品安全信息资源的流通性和时效性，方便后续子场景监管。

3.2 危险品智慧运输安全追溯

对危险品车辆运输全过程进行定位跟踪，实时在线收集运输车辆即时位置及危险品状态信息，对每一件危险品的基本信息、货运信息进行实时追踪，了解货物在途状况，并以无线传输形式将相关安全运输信息告知信息中心，及时预警和响应运输过程中的意外情况，以此确保危险品在车辆运输条件下的安全性。

危险品运输过程的动态追踪溯源系统主要由通信中心、监控客户端系统和车载装置三部分组成。

（1）车载装置主要包括车载终端单元、行驶安全辅助单元、驾乘人员身份核验单元、驾乘人员异常行为及疲劳状态监测单元及车载货物安全监测单元等。通过全球定位系统计算得到位置、时间信息；利用移动通信技术，通过移动网络把信息传输到网络中心机房，再利用Internet 把信息传输到通信中心，实现车载装置与通信中心之间的网络通信。

（2）通信中心部分主要由通信服务器、信息数据库、移动通信模块等组成，具备与车载装置和监控客户端的双向信息交互能力，实现对运输车辆定位信息和状态异常报警信息的采集、处理、存储和转发。

（3）监控客户端部分主要利用承运车辆监控中心的监控主机实现车辆远程实时动态监管。

国内相关专家如惠萌[3]等人基于物联网技术开发了针对危险品运输车辆在途监测问题的监控系统，用以监测车辆相关参数变化。张萌[4]等人以重大事故规避作为主体思想，建立了基于实时装载量的危险品运输车辆路径优化模型。

目前，发达国家基本通过数字化手段实现了高效物流安全管理。Hsu[5]等人利用成分分析法确定影响运输因素的权重，对危险品航运风险进行评估，并根据风险因素给出对应预防措施。Leung[6]等人利用贝叶斯方法研究了危险货物在运输途中发生紧急事故的概率。

3.3 危险品智能仓储安全管理

危险品智能仓储安全管理主要由微型智能传感器、信息智能采集控制终端设备、移动通信设备、卫星通信系统、超低功率通信设备等来实现。

（1）微型智能传感器

智能传感器可感知危险品的姿态、震动、温度等。通过超低功耗无线通信，将数据上报至危险品信息智能采集控制终端。

（2）信息智能采集控制终端

信息智能采集控制终端管理下属微型智能传感器，建立无线通信连接并进行配置，采集实时信息并汇总上报。通过云服务端结合客户端实现物流或仓储环境的危险品泄漏、温度、压力、震动等信息实时显示。如结合目前发展较快的RFID技术，将RFID标签和微型智能传感器贴在危险品包装表面，微型智能传感器不断侦测危险品状态，将数据上报至危险品信息智能采集控制终端。危险品信息智能采集控制终端安装在运输工具上，通过4G/5G 无线通信将数据汇总上报至云服务。

国内相关专家，如曹保卫[7]等设计了一种化工危险品远程监控系统，运用传感器技术、RFID 电子标签技术等获取危险品位置信息，实现数据的传输与控制。阳明霞[8]等人研究了一套危险品物流监控系统框架，能够自动获取危险品物流环节的环境信息和位置信息，并能自动控制相应的联动设备，实现危险品物流环节的智能化管理。

国外专家[9]早先结合电子传感器和信息技术，基于企业资源计划（Enterprise Resource Planning，ERP）和物料需求计划（Material Requirements Planning，MRP）构建了仓库管理系统。Zouinkhi[10]等人利用传感器网络进行了化学品仓库应用的研究。

3.4 危险品物流储运风险预警

包括红外设备、移动通信设备、控制器、存储及显示系统在内的软硬件配套设备共同构成危险品物流储运风险预警系统。主要通过设备串口与控制器相连。控制器通过GPS接收器接收卫星信号进行定位；通过行车记录仪读取里程、车速、行程、驾驶状态、行驶环境等信息；记录仪通过移动通信设备进入移动通信网，实现信息数据读取及发送功能；红外线设备利用红外技术实现读取车辆信息的功能。

危险品物流储运风险预警系统可对接港区、码头的货物监管平台，与相关应急响应部门系统结合，一旦出现危险品泄漏、爆炸等危险时，迅速自动形成应急方案，保障运输员及现场救援人员“有据可查”，在人身安全得到保护的前提下，尽可能降低对环境的污染，将损失降到最低，为危险货物安全监控信息化建设提供有力的支持。

4 危险品智慧物流发展趋势

随着无人驾驶、航拍器、智能仓库等技术集成的不断优化提升，现有危险品物流各环节的运营模式将得到显著提升，传统危险品仓储、转运、配送和处置等作业流程的数字化、智能化、信息化转型已不可避免，涵盖危险品运输、仓储、包装、配送、使用、处置全生命周期的危险品智慧物流综合系统将是未来发展的主要趋势，将更多地出现多平台、多系统协同互联的应用新模式，人工智能设备的广泛应用也将为危险品智慧物流技术体系发展提供重要推动力。

通过人员信息管理、货物实时监测、车辆动态跟踪，实现危险品安全监管全场景、全链条、全周期的态势全面感知、风险监测预警和资源统筹调度。危险品全场景的智能物流体系综合架构如图3所示。

图3 面向危险品全场景的智慧物流体系综合架构

4.1 危险品智慧物流设备

危险品智慧物流设备目前仍属于较为前沿的技术领域，主要包括智能化立体库集成技术设备、自动化分拣设备、配送无人机、智能穿梭车、智能货架等各类智慧物流产品。自动化立体库、自动化分拣设备近几年已进入快速发展阶段，医药行业、传统制造业等对其需求量每年保持30%左右的增速；智能穿梭车及货架因其能够显著提高物流作业效率，且技术门槛不高，近几年的发展也十分迅速；可穿戴设备，例如免持扫描设备、现实增强技术——智能眼镜、外骨骼、喷气式背包等在国内还未有商用实例，智能眼镜凭借实时物品识别、条码阅读和库内导航等功能，提升仓库工作效率，未来有可能被广泛应用。免持设备与智能眼镜除了小范围内在UPS、DHL上应用外，其他多处于研发阶段。整体而言，目前智慧物流自动化技术设备的研制离大规模应用阶段仍然有一定距离。

4.2 机器人及自动化技术

在自动化仓储方面，国内外电商平台已较早开始研究机器人及自动化技术，包括智能分拣机器人、自动引导运输车、货架穿梭车等，并已将机器人应用于商业化场景中，节省人力、时间成本的同时实现了由地面二维到空间三维的转变。

在自动化运输方面，目前多家企业开始了对无人驾驶卡车的探索。由多名Alphabet 前高管成立Otto，研发卡车无人驾驶技术，核心产品包括传感器、硬件设施和软件系统等，目前已经进入测试阶段，虽然公路无人驾驶从技术实现到实际应用仍有一定距离，但从应用前景方面上来看，无人驾驶卡车将改变目前公路物流现有格局，发展潜力非常大，未来卡车生产商将直接在生产环节集成无人驾驶技术。

随着我国低空领域放开及电子商务物流的发展，数家大型快递与电商企业都在测试配送无人机。由于中国企业在该项技术上具有领先优势，且政府相关政策较为开放，制定了相对完善的无人机管理办法，国内无人机即将进入大规模商业应用阶段。未来无人机的载重、航时将会不断突破，感知、规避和防撞能力将会不断提升，软件系统、数据收集与分析处理能力也将不断提高，应用范围将更加广泛。

4.3 基于物联网的危险品安全溯源

在智能追溯领域内，目前最常见的感知技术就是射频识别技术（RFID），预计RFID 技术将在未来的物流行业中得到更加广泛的应用。通过感知传感网络捕捉危险品从生产、储存、运输、使用、流通到处置全过程环节的数据信息，包括存储说明、操作规范，防护要求，危险特性等，追溯到货物从发出到接收过程中的所有步骤，使危险品物流全过程信息透明化，提高了信息的时效性和传递性，从而避免由人为误操作及管理不到位而导致的安全事故。

此外，通过建立包括温湿度监测装置、震动监测装置、倾斜监测装置和视频监测装置等在内的传感器网络，对危险品运输车辆行驶状态和货仓内实时状况进行监控，确保高风险危险品物流全程安全状态可控。利用车载装备对驾驶人员、所运货物、运输车辆、环境状态等数据进行收集，运用先进的数据传输与通信技术实现各主体之间的信息互通互联，数据处理中心通过对采集到的信息进行计算分析，及时给出决策方案，如发现疲劳驾驶、行驶路线偏离、车辆超速过载、货物运输状态异常等情况，提早研判预警，做出调度优化，从而减少甚至杜绝危险品安全事故的发生。

4.4 基于大数据分析的危险品智能预警和决策

大数据已经成为众多行业重点发展的新兴技术，进行物流大数据分析、研究、应用布局，各企业未来将进一步加强对危险品物流数据的收集、分析与业务应用。危险品物流行业将从一个劳动密集型产业转变为一个知识密集型产业，通过收集危险品消费使用、流通运输、储存处置等数据信息，利用历史数据、功能指标、覆盖范围、应用场景建立分析模型提前预测生产及储运需求，在不断扩充数据量的同时，对储存、转运、配送网络进行创新升级，通过分析流通消费数据，提前在离需求所在地最近的仓库进行备货，并进行实时运输线路优化，指导危险品车辆采用最佳线路进行跨城运输与同城配送，降低运输成本和事故风险。

5 结语

随着我国对数字化转型需求的不断加深，完善和健全我国的危险品智慧物流体系架构将是一个必然趋势。依托物联网、智能传感、云计算等技术，利用全球定位系统、无线通信等手段对危险品智慧物流运输、仓储环节进行实时监控和动态信息更新，及时与政府监管部门互联互通，为危险品物流过程中的突发事故提供风险决策、紧急应对和妥善处置的数据支撑。同时，加快跨领域、跨平台的信息化建设，构建危险品智慧物流信息共享机制，加强线上安全监控及线下安全核查协同配合作用，切实保障危险品物流储运安全，保证社会和谐稳定发展。