張進(jìn)校 岳建昌 胡麗彬 張進(jìn)花
摘要:基于對(duì)化工園區(qū)事故態(tài)勢(shì)感知需求的分析,應(yīng)用物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)進(jìn)行化工園區(qū)信息的采集與監(jiān)測(cè),在園區(qū)內(nèi)設(shè)計(jì)無線傳感網(wǎng)絡(luò),并提出以位置與剩余能量為基礎(chǔ)的集中分簇路由協(xié)議,之后,借助數(shù)據(jù)信息對(duì)化工園區(qū)的事故演化趨勢(shì)進(jìn)行動(dòng)態(tài)表征,在事故征兆出現(xiàn)之前提前完成對(duì)相關(guān)風(fēng)險(xiǎn)與異常情況的感知,最后,構(gòu)建化工園區(qū)事故預(yù)警三維結(jié)構(gòu)模型,從邏輯維、時(shí)間維與知識(shí)維3個(gè)維度衡量事故預(yù)警結(jié)構(gòu),明確事故熵預(yù)警流程,完成化工園區(qū)事故態(tài)勢(shì)感知的應(yīng)用。
關(guān)鍵詞:物聯(lián)網(wǎng),無線傳感網(wǎng)絡(luò),化工園區(qū),事故態(tài)勢(shì)感知,事故預(yù)警
中圖分類號(hào):X937 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼:A 文章編號(hào):1001—5922(2021)02一0080—04
在城市規(guī)模日漸擴(kuò)大的過程中,城市安全問題越來越彰顯出其重要性,危險(xiǎn)物質(zhì)的運(yùn)輸與貯藏在很大程度上對(duì)城市安全形成威脅。特別是在化工園區(qū),化工企業(yè)生產(chǎn)與儲(chǔ)存的危險(xiǎn)品及產(chǎn)生的廢水、廢氣與固體廢棄物種類繁雜,數(shù)量眾多。近年來,我國發(fā)生了很多起嚴(yán)重的化工園區(qū)爆炸事故,所造成的損失非常大,生態(tài)環(huán)境也遭受到嚴(yán)重的破壞,不僅將城市安全問題的警鐘敲響,還讓人們意識(shí)到運(yùn)輸與貯藏危險(xiǎn)品潛在的事故威脅。
傳統(tǒng)的化工園區(qū)事故與風(fēng)險(xiǎn)管控技術(shù)存在監(jiān)控覆蓋范圍小、實(shí)時(shí)信息共享性差、數(shù)據(jù)服務(wù)表觀化以及研判策略經(jīng)驗(yàn)化等不足。應(yīng)用物聯(lián)網(wǎng)技術(shù),可構(gòu)建以數(shù)據(jù)為驅(qū)動(dòng)、面向態(tài)勢(shì)感知的信息采集與響應(yīng)系統(tǒng),對(duì)于區(qū)域風(fēng)險(xiǎn)管控以及事故應(yīng)急一體化、集成化水平的提升意義重大。文章針對(duì)化工園區(qū)危險(xiǎn)物質(zhì)的特性與管理需求,結(jié)合物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)與表征系統(tǒng)紊亂無序程度的熵理論指導(dǎo),進(jìn)行區(qū)域性事故災(zāi)害態(tài)勢(shì)感知與預(yù)警方法的探究。
1化工園區(qū)事故態(tài)勢(shì)感知需求
化工園區(qū)區(qū)域性事故態(tài)勢(shì)感知與預(yù)警是系統(tǒng)性的,為將此工作做好,應(yīng)盡可能地確保各環(huán)節(jié)狀態(tài)信息采集的時(shí)效性,將其作為事故態(tài)勢(shì)感知與風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警的數(shù)據(jù)信息,所以需要通過構(gòu)建專用的化工園區(qū)區(qū)域性信息采集與傳輸網(wǎng)絡(luò)將信息傳遞給事故態(tài)勢(shì)感知平臺(tái)與風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警平臺(tái),為信息的及時(shí)采集提供保證。以信息的采集與處理為基礎(chǔ),引入表征系統(tǒng)紊亂無序程度的熵理論對(duì)事故態(tài)勢(shì)進(jìn)行感知與預(yù)警診斷,并提供相應(yīng)的協(xié)同應(yīng)急處置措施,以此有效控制事故的發(fā)生。圖1所示為事故態(tài)勢(shì)感知與預(yù)警系統(tǒng)邏輯圖。
化工園區(qū)信息采集要求針對(duì)不同的信息采集設(shè)備及所處的環(huán)境條件,進(jìn)行事故態(tài)勢(shì)感知基礎(chǔ)設(shè)備與系統(tǒng)體系架構(gòu)的逐步建立與完善。在執(zhí)行化工園區(qū)的信息采集任務(wù)之時(shí),應(yīng)做到重點(diǎn)信息全覆蓋、輔助信息可獲取,為事故態(tài)勢(shì)的感知、診斷與預(yù)警提供有效支持。
2基于物聯(lián)網(wǎng)的化工園區(qū)信息采集與監(jiān)測(cè)
化工園區(qū)的安全狀態(tài)實(shí)時(shí)監(jiān)控覆蓋的區(qū)域范圍較大,涉及的監(jiān)測(cè)目標(biāo)對(duì)象眾多,信息的采集與感知應(yīng)考慮日常監(jiān)控與采集數(shù)據(jù)的穩(wěn)定可靠性以及應(yīng)急監(jiān)測(cè)的機(jī)動(dòng)靈活性。針對(duì)差異化的應(yīng)用環(huán)境,物聯(lián)網(wǎng)的信息采集方式主要分為傳感器信號(hào)采集、射頻信號(hào)采集與視頻信號(hào)采集3種,傳感器采集方式主要用于化工園區(qū)廠房、車間、倉庫區(qū)環(huán)境參數(shù)等的采集,含溫度、濕度以及各種氣體濃度等;射頻信號(hào)采集方式主要用于移動(dòng)車輛的管理,含出入庫登記、裝載危化品檢測(cè)等;視頻信號(hào)采集方式則主要進(jìn)行化工園區(qū)公共區(qū)域、倉庫區(qū)以及園區(qū)樓宇等的監(jiān)控,與紅外識(shí)別處理技術(shù)相結(jié)合達(dá)到智能視頻監(jiān)控的目的。此處對(duì)無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的相關(guān)設(shè)計(jì)進(jìn)行研究,以無線傳感器的網(wǎng)絡(luò)通信協(xié)議為重點(diǎn)分析網(wǎng)絡(luò)布局與數(shù)據(jù)傳輸機(jī)制。
2.1無線傳感器網(wǎng)絡(luò)布局
圖2所示為化工園區(qū)無線傳感器網(wǎng)絡(luò)布局示意圖,該網(wǎng)絡(luò)由分布于各廠房區(qū)域內(nèi)的各種類型傳感器節(jié)點(diǎn)組成。傳感器對(duì)化工園區(qū)內(nèi)各個(gè)廠房、車間或倉庫區(qū)的環(huán)境狀態(tài)信息進(jìn)行感知,并于區(qū)域內(nèi)形成超級(jí)簇,向sink節(jié)點(diǎn)轉(zhuǎn)發(fā)這些數(shù)據(jù),之后,sink節(jié)點(diǎn)在互聯(lián)網(wǎng)支持下同監(jiān)控中心相連,由監(jiān)控中心的故障感知與預(yù)警系統(tǒng)完成數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)、分析、故障診斷預(yù)警功能。
無線傳感網(wǎng)絡(luò)采用人工布置方式在各廠房、車間或倉庫區(qū)所需監(jiān)測(cè)的對(duì)象附近進(jìn)行傳感節(jié)點(diǎn)的部署,并以此劃分監(jiān)測(cè)區(qū)域?yàn)椴煌膮^(qū)域組,各組對(duì)對(duì)應(yīng)的區(qū)域負(fù)責(zé)。在監(jiān)測(cè)區(qū)域內(nèi)部,傳感器節(jié)點(diǎn)采用協(xié)同感知的方式對(duì)環(huán)境信息進(jìn)行感知,可保證在監(jiān)測(cè)區(qū)域任意時(shí)間采集、監(jiān)測(cè)與預(yù)警的實(shí)現(xiàn)。此處的無線傳感網(wǎng)絡(luò)由sink節(jié)點(diǎn)與各廠房、車間或倉庫區(qū)的一級(jí)簇頭節(jié)點(diǎn)以及監(jiān)測(cè)區(qū)域內(nèi)的普通感知節(jié)點(diǎn)共同構(gòu)成。在傳感器網(wǎng)絡(luò)中,很多節(jié)點(diǎn)能量與傳輸功率會(huì)受到限制,它們并不向sink節(jié)點(diǎn)直接轉(zhuǎn)發(fā)數(shù)據(jù)包,而是先成簇向位于附近的二級(jí)簇頭節(jié)點(diǎn)轉(zhuǎn)發(fā),之后再由二級(jí)簇頭轉(zhuǎn)發(fā)給一級(jí)簇頭。而由于在收集到數(shù)據(jù)之后,一級(jí)簇頭會(huì)先執(zhí)行數(shù)據(jù)融合任務(wù),之后再單跳向sink節(jié)點(diǎn)轉(zhuǎn)發(fā),這要求一級(jí)簇頭有足夠的能力以及對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行轉(zhuǎn)發(fā)與處理的能力,故此處無線傳感器網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)還需做好對(duì)一級(jí)簇頭與sink節(jié)點(diǎn)預(yù)先部署及能量不受限的工作。
2.2基于位置與剩余能量的集中分簇路由協(xié)議
在化工園區(qū)內(nèi),由無線傳感器組成的監(jiān)測(cè)網(wǎng)絡(luò)為園區(qū)的信息監(jiān)測(cè)任務(wù)提供支持,因此傳感器網(wǎng)絡(luò)的設(shè)計(jì)工作應(yīng)將能量視作重點(diǎn)考慮因素。另一方面,傳感器這種信息采集設(shè)備具有敏感性,當(dāng)有故障或意外發(fā)生之時(shí),有時(shí)會(huì)出現(xiàn)早期預(yù)警狀況,這會(huì)造成很多危險(xiǎn)的誤報(bào)。對(duì)此,提出一種基于位置與剩余能量的分簇路由協(xié)議,在此協(xié)議下,傳感器網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)按照廠房、車間或倉庫區(qū)劃分簇并進(jìn)行一級(jí)簇頭的設(shè)置,區(qū)域中心即一級(jí)簇頭所在位置,其功能在于轉(zhuǎn)發(fā)區(qū)域數(shù)據(jù)。在此超級(jí)簇內(nèi),一級(jí)簇頭將全部節(jié)點(diǎn)位置及剩余能量綜合起來,進(jìn)行二級(jí)簇頭的集中選擇,普通節(jié)點(diǎn)所感知到的數(shù)據(jù)經(jīng)二級(jí)簇頭融合之后轉(zhuǎn)發(fā)給一級(jí)簇頭,之后由一級(jí)簇頭向sink節(jié)點(diǎn)轉(zhuǎn)發(fā)?;谖恢门c剩余能量的分簇路由協(xié)議以特定的應(yīng)用場(chǎng)景為支持:①化工園區(qū)內(nèi)的全部傳感器節(jié)點(diǎn)均通過人工布置;②在執(zhí)行對(duì)傳感器節(jié)點(diǎn)的部署任務(wù)之時(shí),還需完成超級(jí)簇的建立工作;③按照廠房、車間或倉庫區(qū)的范圍進(jìn)行超級(jí)簇的部署;④各簇結(jié)合實(shí)際的監(jiān)測(cè)需求確定節(jié)點(diǎn)數(shù)量;⑤各超級(jí)簇在控制區(qū)域內(nèi)能夠?qū)崿F(xiàn)協(xié)同感知預(yù)警事故的功能。
3化工園區(qū)事故態(tài)勢(shì)感知
3.1事故態(tài)勢(shì)感知方法
以事故熵為基礎(chǔ)的化工園區(qū)事故態(tài)勢(shì)感知是基于所采集與監(jiān)測(cè)的化工園區(qū)信息進(jìn)行的層次更高的態(tài)勢(shì)感知,如圖3所示,即基于物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)采集與監(jiān)測(cè)的信息數(shù)據(jù),對(duì)化工園區(qū)的事故演化趨勢(shì)進(jìn)行動(dòng)態(tài)表征,在事故征兆出現(xiàn)之前提前完成對(duì)相關(guān)風(fēng)險(xiǎn)與異常情況的感知。通過部署以無線傳感器為主的物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備獲得化工園區(qū)觀測(cè)樣本數(shù)據(jù),是對(duì)園區(qū)故障熵增因子變化情況的宏觀監(jiān)測(cè),事故熵模型以采集與監(jiān)測(cè)的數(shù)據(jù)時(shí)間序列下樣本的變化規(guī)律為基礎(chǔ)而構(gòu)建,同時(shí),做出某時(shí)刻同類信息數(shù)據(jù)有相同的正常標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)這一假設(shè)。
該式將事故狀態(tài)與信息事故熵之間的關(guān)系連接起來,事故狀態(tài)的改變會(huì)決定事故熵的變化趨勢(shì),以此達(dá)到度量采集信息表征故障狀態(tài)的目的。
4化工園區(qū)事故態(tài)勢(shì)感知應(yīng)用——事故預(yù)警
4.1事故預(yù)警結(jié)構(gòu)
化工園區(qū)事故預(yù)警將全面事故風(fēng)險(xiǎn)管理的思想體現(xiàn)出來,是基于對(duì)化工園區(qū)全方位與全過程的事故信息采集與監(jiān)測(cè)而實(shí)施的事故管理模式。提前對(duì)事故狀態(tài)進(jìn)行判斷是事故預(yù)警的核心,而實(shí)現(xiàn)對(duì)事故風(fēng)險(xiǎn)的“防患于未然”則是事故預(yù)警的最高目標(biāo)。預(yù)警有預(yù)測(cè)與報(bào)警兩層面的劃分,化工園區(qū)事故態(tài)勢(shì)預(yù)警會(huì)根據(jù)所收集的相關(guān)事故信息與事故狀態(tài),對(duì)園區(qū)當(dāng)前的態(tài)勢(shì)進(jìn)行評(píng)判,同時(shí),預(yù)測(cè)性判斷園區(qū)今后的態(tài)勢(shì),進(jìn)而做出是否將警告發(fā)出的決定。系統(tǒng)工程的三維結(jié)構(gòu)模型為事故預(yù)警提供了具有普適性的理論方法,以此結(jié)構(gòu)為參考,對(duì)化工園區(qū)事故預(yù)警流程進(jìn)行分析,構(gòu)建如圖4所示的化工園區(qū)事故預(yù)警三維結(jié)構(gòu)模型。
化工園區(qū)事故預(yù)警結(jié)構(gòu)的衡量可從邏輯維、時(shí)間維與知識(shí)維3個(gè)維度來展開,其中,邏輯維對(duì)事故預(yù)警的邏輯過程進(jìn)行分析,并設(shè)計(jì)化工園區(qū)預(yù)警框架,確定預(yù)警的對(duì)象與判據(jù),并在此基礎(chǔ)之上完成對(duì)相應(yīng)措施的制定以防控警情。時(shí)間維所表示的是預(yù)警的時(shí)間先后,亦即從事故態(tài)勢(shì)的識(shí)別到事故防控的全過程,同事故態(tài)勢(shì)感知的“察覺一理解一預(yù)測(cè)一響應(yīng)”時(shí)間進(jìn)程相對(duì)應(yīng)。知識(shí)維是各類理論與技術(shù)方法,它們?yōu)槌晒Φ氖鹿暑A(yù)警提供支持,化工園區(qū)事故態(tài)勢(shì)的感知、判斷與預(yù)警涉及控制論、突變論、系統(tǒng)論等多種分析方法。
4.2事故熵預(yù)警
1)預(yù)警指標(biāo):以事故熵值的變化作為對(duì)事故態(tài)勢(shì)進(jìn)行判斷的依據(jù),事故熵值越大,表明事故的發(fā)展?fàn)顟B(tài)越紊亂。事故熵由信息事故熵與系統(tǒng)事故熵構(gòu)成,前者是對(duì)采集與監(jiān)測(cè)到的信息數(shù)據(jù)所引起的事故態(tài)勢(shì)演化的度量,信息的波動(dòng)會(huì)改變信息的事故熵;后者是對(duì)整個(gè)化工園區(qū)事故態(tài)勢(shì)所做的系統(tǒng)衡量,反映的是多種事故相關(guān)的信息事故熵波動(dòng)特征。實(shí)時(shí)采集與監(jiān)測(cè)信息事故熵與系統(tǒng)事故熵,可動(dòng)態(tài)掌握化工園區(qū)事故態(tài)勢(shì)的發(fā)展。
3)事故熵預(yù)警流程:在上述化工園區(qū)事故熵預(yù)警分析與閾值明確兩個(gè)環(huán)節(jié),基于事故熵的化工園區(qū)事故態(tài)勢(shì)預(yù)警建立于對(duì)事故熵值序列進(jìn)行預(yù)測(cè)的基礎(chǔ)上,通過對(duì)超出閾值的異常熵值的觀察與計(jì)算,將預(yù)警發(fā)布出來。圖5所示為事故熵預(yù)警機(jī)制流程。
5結(jié)語
化工園區(qū)內(nèi)有很多危險(xiǎn)物質(zhì)與工藝裝置,潛在事故風(fēng)險(xiǎn)拓展由點(diǎn)及面。針對(duì)傳統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)管控技術(shù)的不足,進(jìn)行以物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)為基礎(chǔ)的化工園區(qū)事故態(tài)勢(shì)感知方法及應(yīng)用研究,可在較大程度上提高化工園區(qū)風(fēng)險(xiǎn)管控與事故應(yīng)急集成化的水平,有利于園區(qū)一體化安全管控的實(shí)現(xiàn)。