基于大数据的石化企业智慧化安全管理研究

基于大数据的石化企业智慧化安全管理研究

谢俊成 夏立伟

(中海油安全技术服务有限公司,天津300450)

摘要:在大数据时代背景下,石化企业积累了大量的安全管理业务数据。为了充分及有效的应用这些数据,使其真正为石化企业安全管理及预警服务,文章以石化企业安全大数据为基础,并通过知识发现(KDD)及数据挖掘技术,建立了一种基于大数据的石化企业智慧化安全管理系统,以做到石化企业安全管理的智慧报警、智慧作业、智慧指挥及智慧决策,从而提高石化企业的安全管理水平。

关键词:石化企业;大数据;数据挖掘;安全管理;智慧化

0   引言

石油化学工业从20世纪初一直作为国家的重点经济支柱行业。然而,石化行业的生产存在高温高压、易燃易爆、腐蚀有毒等特点,极易发生安全事故。尤其近年来,关于石化企业的安全负面消息甚嚣尘上,事故频发、应急响应速度慢等安全管理问题突出,给企业的生产经营带来了巨大的压力。为进一步加强石化企业安全预防与安全应急,本文借助现代计算机技术及互联网、物联网技术的发展,同时通过充分的运用现代知识发现(KDD)及数据挖掘技术,探讨一种基于大数据的智慧化安全管理信息系统在石化企业安全管理方面的应用。

石化企业安全大数据

目前,安全管理信息系统在石化企业应用不断深入,系统通过各种终端仪器及设备的检测、分析与显示,积累了大量的安全管理业务数据,这些数据资源为石化企业实现系统性的安全管理与预警提供了基础型的数据源支撑[1]。石化企业主要数据源如表1所示。

石化企业与安全相关的主要大数据源

序号

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

数据源

数据类型

数据形式

MES数据

安环数据

能耗数据

设备数据

ERP数据

LIMS数据

文本数据

图片数据

视频数据

实时数据

石化企业安全管理KDD及大数据挖掘

2.1 石化企业安全管理KDD

目前石化企业安全管理信息系统以非结构化数据为主,无法用数字或统一的结构表示,其最终的形式也不易被用户理解。基于当前的业务应用及管理需求,可将多种安全管理积累数据源通过数据集成、转换组合在一起,转换成适合挖掘的形式,进而对识别出的有效、新颖、潜在有用的数据进行分析、归纳、推理,实现事故规律分析、风险预测预警以及事故应急处置。

KDD可以从大数据库中找到蕴藏的知识金块,并以最终可理解的模式被用户理解,实现石化企业安全管理大数据的最终集成和应用,石化企业安全管理KDD系统如图1所示。

基于大数据的石化企业智慧化安全管理研究

1石化企业安全管理KDD系统

2.2 石化企业大数据的挖掘

数据挖掘是KDD的核心工作及关键步骤,其可从海量、模糊的数据中发现隐藏的规律或数据间的关系,一般有数据准备、数据挖掘以及结果表达(解释)三个步骤。数据挖掘是大数据时代的必备工具[2],尤其对于具有数据体量大、类型多、非结构化强、来源广泛、显性和隐性混杂等特点的石化企业安全管理系统而言,更需建立数据挖掘流程和系统。现针对石化企业安全管理系统自身特点,参考数据挖掘技术的一般步骤,提出了石化企业安全管理数据挖掘流程,主要包括前期处理、寻找语义主题、业务关联分析、在线学习等(图2)。

基于大数据的石化企业智慧化安全管理研究

2石化企业安全管理数据挖掘流程

由图2可以知,此流程中第一步的前期处理主要指预处理(结巴中文分词法),包括去停用词、词性筛选及标准化处理;第二步主要包括关键词统计(TF-IDF法)、主题建模(LDA法)及文本聚类(Kmeans算法);第三步主要包括相似性检索(LSH Forest法及k近邻分类)、意图理解(SVM法);第四步主要为将系统每天产生的新数据纳入模型训练过程,提高准确率。

基于大数据的石化企业智慧化安全管理系统

基于上述分析,现建立基于大数据的石化企业智慧化安全管理系统(图3),以实现石化企业安全管理的的智慧报警、智慧作业、智慧指挥及智慧决策。

基于大数据的石化企业智慧化安全管理研究

3基于大数据的石化企业智慧化安全管理系统

3.1 智慧报警

现在分布式控制系统能够存储大量的历史数据,此类数据可转化为有效信息。智慧报警应用内置工艺状态报警诊断推理模型,将过程数据转化为早期问题检测警报,及时提醒操作人员采取预防性措施。如,通过对实时数据的分析处理发现出现异常的监测点,对操作人员的安全操作给出合理的建议,减少操作失误;通过设备性能分析实时数据,当发生超限时,及时提醒操作人员进行预防性维护。

石化企业可以基于各种类型的源数据,建立风险分析评估模型,并通过数据分析平台进行预警,向各类通讯平台推送信息,实现HSE风险监控报警与闭环处置。

3.2 智慧作业

智慧作业可围绕生产作业实时闭环管控,规范作业规程,减少操作失误,即通过智慧化安全管理系统及其相关平台,实时对现场作业活动提供支持,监控现场环境和人员安全,增强作业协同,为现场作业提供规范化指导。在提升工作效率和作业水平的同时,大大降低安全事故的发生。

石化企业可构建施工作业过程管理子系统,实时监测作业环境,及时发现作业环境变化,一旦出现相关指标超标,仪器自动报警,实现对生产作业全过程的监管和报警提示。同时,发生异常时,通过异常报警推送与处置功能实现报警信息的推送与处置。避免危险气体泄漏造成的人员中毒或火灾爆炸事故的发生。

3.3 智慧指挥

智慧指挥可实现对事故状态下应急指挥的辅助决策,加快应急反应,并科学调度应急资源,提升企业的应急响应能力。相比于传统应急指挥,智慧化应急指挥具有如下优势[3]:(1)可以动态的监测与感应可能发生的事故及其类型,并通过相关移动终端设备,快速的将事故信息反应给管理人员,大大缩短了应急反应时间。(2)可以依据事故地点和事故类型,利用智能资源调配优化模型,计算出资源调配方案,并合理的利用相关人力、物资、设备等,大大提高应急资源调配的能力。(3)可以结合爆炸模型、火灾模型、泄漏模型的三维事故模拟,对该影响范围在地理信息系统进行可视化,准确地判断发生事故地点、大小等参数指标,提高辅助解决的能力。(4)可采用三维数字化技术开发虚拟空间中灾害发生、发展过程等,在平台上最大限度仿真实际灾害的条件下开展应急演练,并通过演练效果,查缺补漏,不断改进,以进一步提高应急处置能力。

3.4 智慧决策

智慧决策是通过结合大数据分析技术,引入不再受地理位置的限制移动应用技术辅助领导决策,构建集成办公、决策分析、预测预警为一体的领导驾驶舱,并将办公处理流程在智能手机终端实现,为企业领导决策提供及时、准确的数据支持,为重大事件的处置提供流程和时间上的便利,进而提升决策效率。

4  结语

在智能化时代及大数据时代下,为了更好地利用新的技术给安全管理带来的优势,石化企业也可以凭借物联网、大数据等新技术形成智慧化安全管理系统,进一步使石化企业的安全管理水平迈上新的台阶。然而,由于智慧化是一项复杂的系统工程,涉及多个学科与技术,因此,为了保证智慧化安全管理系统的实现,石化企业需做好顶层设计,并树立数据指标的标准性与权威性,集中集成各种先进技术及数据,进而推动企业安全管理模式从“粗放型”向“智慧化”转型。

参考文献:

[1]徐卫东,刘祖德,崔文彩.面向大数据的企业安全管理方案探讨[J].工业安全与环保,2014,40(7):89-91.

[2]薛彦宇,杜志虎,吴同心.数据挖掘在石油石化企业HSE信息系统中的应用分析[J].个人电脑,2015(4):81-84.

[3]何沙,胡尧,王林元,.云技术在石油行业应急管理中的思考[J].工业安全与环保,2017,43(1):91-95.

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