危險(xiǎn)化學(xué)品企業(yè)特殊作業(yè)安全預(yù)警指數(shù)的研究

龔義文，高玉格，孫懷偉，李輝

（1. 云南云天化信息科技有限公司，云南 昆明 650000 ；2.中國(guó)安全生產(chǎn)科學(xué)研究院，北京 100012）

0 引言

危險(xiǎn)化學(xué)品企業(yè)特殊作業(yè)由于企業(yè)類(lèi)型繁多、各類(lèi)生產(chǎn)工藝復(fù)雜、涉及物質(zhì)危險(xiǎn)性高，具有高溫高壓、易燃易爆、有毒有害等特點(diǎn)，一旦發(fā)生事故，還可能導(dǎo)致群死群傷，為了防范因安全管理水平低下、人員素質(zhì)低、責(zé)任心不強(qiáng)等原因?qū)е率鹿拾l(fā)生，本文嘗試通過(guò)研究如何在安全生產(chǎn)信息管理平臺(tái)上實(shí)施危險(xiǎn)化學(xué)品企業(yè)特殊作業(yè)智能行為分析和安全風(fēng)險(xiǎn)報(bào)警推送等，以實(shí)現(xiàn)特殊作業(yè)全過(guò)程智能化管理和監(jiān)控，達(dá)到提高企業(yè)安全管理水平和人員素質(zhì)、加強(qiáng)與特殊作業(yè)相關(guān)的人員責(zé)任心等方式，從而確保特殊作業(yè)安全。

該系統(tǒng)將在云南云天化信息科技有限公司（以下簡(jiǎn)稱“云天化”）4 個(gè)試點(diǎn)企業(yè)進(jìn)行推廣應(yīng)用。

1 研究方法

1.1 成立平臺(tái)開(kāi)發(fā)小組

從云天化各個(gè)試點(diǎn)企業(yè)抽取安全生產(chǎn)技術(shù)骨干，組成平臺(tái)開(kāi)發(fā)專班，聘請(qǐng)中國(guó)安全生產(chǎn)科學(xué)研究院生產(chǎn)領(lǐng)域和平臺(tái)設(shè)計(jì)專家，一起參與研發(fā)，結(jié)合企業(yè)生產(chǎn)特點(diǎn)，云天化4 個(gè)試點(diǎn)企業(yè)將GB 30871《危險(xiǎn)化學(xué)品企業(yè)特殊作業(yè)安全規(guī)范》要求的8 類(lèi)特殊作業(yè)擴(kuò)展到14 類(lèi)，分別如下：動(dòng)火作業(yè)、受限空間作業(yè)、盲板抽堵作業(yè)、高處作業(yè)、吊裝作業(yè)、臨時(shí)用電作業(yè)、動(dòng)土作業(yè)、斷路作業(yè)、危險(xiǎn)化學(xué)品裝卸作業(yè)、工藝清理作業(yè)、一般檢修作業(yè)、第一種電氣作業(yè)、第二種電氣作業(yè)、射線探傷作業(yè)。

1.2 實(shí)現(xiàn)全過(guò)程監(jiān)控

在《“工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)+危化安全生產(chǎn)”特殊作業(yè)許可與作業(yè)過(guò)程管理系統(tǒng)建設(shè)應(yīng)用指南（試行）》等3 項(xiàng)指南中，有關(guān)特殊作業(yè)許可與作業(yè)過(guò)程管理中明確要求：系統(tǒng)應(yīng)具備對(duì)接固定式攝像頭、移動(dòng)式攝像頭的功能，實(shí)現(xiàn)作業(yè)全過(guò)程的實(shí)時(shí)監(jiān)控、錄像。對(duì)于獲取的影像、視頻流，可利用AI 識(shí)別技術(shù)自動(dòng)判定是否存在人員違章作業(yè)等行為。

在云天化平臺(tái)開(kāi)發(fā)中，采用安全預(yù)警指數(shù)方式，結(jié)合了藍(lán)牙定位、AI 人工智能行為分析、移動(dòng)終端App、移動(dòng)布控球等現(xiàn)代高科技技術(shù)，實(shí)現(xiàn)特殊作業(yè)全過(guò)程智能化管理和監(jiān)控。

根據(jù)企業(yè)購(gòu)買(mǎi)的人員定位終端設(shè)備、移動(dòng)布控球等數(shù)量，來(lái)確定企業(yè)一天中最多特殊作業(yè)數(shù)量。

1.2.1 安全預(yù)警指數(shù)

在《“工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)+?；踩a(chǎn)”試點(diǎn)建設(shè)方案》中，給出了安全預(yù)警指數(shù)定義：基于人、物、環(huán)境、管理、事故等反映企業(yè)和園區(qū)生產(chǎn)及事故特征的影響指標(biāo)，建立企業(yè)安全生產(chǎn)預(yù)警指數(shù)模型，通過(guò)數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)、計(jì)算、分析，定量化表示生產(chǎn)安全狀態(tài)，得到企業(yè)或園區(qū)某一時(shí)間生產(chǎn)安全狀態(tài)的數(shù)值，對(duì)安全生產(chǎn)狀況作出科學(xué)、綜合、定量的判斷。

在云天化平臺(tái)開(kāi)發(fā)中，對(duì)影響安全關(guān)鍵環(huán)節(jié)引入了否決項(xiàng)，對(duì)一般報(bào)警采用了安全預(yù)警指數(shù)模型。

1.2.2 否決項(xiàng)

以特級(jí)動(dòng)火作業(yè)為例，對(duì)作業(yè)全過(guò)程關(guān)鍵環(huán)節(jié)采用設(shè)定否決項(xiàng)方式來(lái)確保作業(yè)安全，共計(jì)設(shè)了21 個(gè)否決項(xiàng)，詳見(jiàn)圖1。在整個(gè)流程中，當(dāng)發(fā)生否決項(xiàng)時(shí)，或者作業(yè)審批流程無(wú)法進(jìn)行下去，或者平臺(tái)發(fā)出報(bào)警，提示高風(fēng)險(xiǎn)，需及時(shí)終止作業(yè)，同時(shí)會(huì)給承包商扣分，平臺(tái)會(huì)進(jìn)行記錄和累計(jì)，與黑名單相關(guān)聯(lián)。

1.2.3 現(xiàn)代高科技技術(shù)

1）藍(lán)牙定位。藍(lán)牙定位基于信號(hào)場(chǎng)強(qiáng)指示RSSI（Received Signal Strength Indication）定位原理。根據(jù)定位端的不同，藍(lán)牙定位方式分為網(wǎng)絡(luò)側(cè)定位和終端側(cè)定位。網(wǎng)絡(luò)側(cè)定位體系由終端（手機(jī)等帶低功耗藍(lán)牙的終端）、藍(lán)牙beacon 節(jié)點(diǎn)，藍(lán)牙網(wǎng)關(guān)、無(wú)線局域網(wǎng)及后端數(shù)據(jù)服務(wù)器構(gòu)成。

2）AI 人工智能行為分析。人工智能通過(guò)了解智能的實(shí)質(zhì)，生產(chǎn)出一種新的能以人類(lèi)智能相似的方式做出反應(yīng)的智能機(jī)器，本項(xiàng)目中主要用于圖像識(shí)別。

3）移動(dòng)終端App 使用。在《危險(xiǎn)化學(xué)品企業(yè)雙重預(yù)防機(jī)制數(shù)字化建設(shè)工作指南（試行）》附件4 評(píng)估標(biāo)準(zhǔn)中明確提出：移動(dòng)App 端具備隱患排查任務(wù)和預(yù)警信息接收、現(xiàn)場(chǎng)隱患排查情況實(shí)時(shí)上報(bào)、隱患治理全程跟蹤等功能。

圖1 特級(jí)動(dòng)火作業(yè)流程圖

4）移動(dòng)布控球。它是基于前端邊緣AI 計(jì)算及后端云平臺(tái)計(jì)算，集成人臉識(shí)別、安全帽識(shí)別等的AI 視頻圖像分析算法，通過(guò)計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)對(duì)圖像、人臉、場(chǎng)景、視頻等進(jìn)行深度學(xué)習(xí)，識(shí)別并標(biāo)示圖像、場(chǎng)景、視頻內(nèi)容，并對(duì)自定義的行為、意圖進(jìn)行識(shí)別和預(yù)警。

2 研究結(jié)果

2.1 特級(jí)動(dòng)火作業(yè)

特級(jí)動(dòng)火作業(yè)主要包括作業(yè)申報(bào)、化驗(yàn)分析、作業(yè)票審批、當(dāng)班班長(zhǎng)驗(yàn)票、動(dòng)火作業(yè)人作業(yè)、監(jiān)護(hù)人監(jiān)護(hù)、錄制視頻AI 智能行為分析等七大部分組成，詳細(xì)實(shí)現(xiàn)智能監(jiān)控流程如圖1。

2.2 安全預(yù)警指數(shù)模型

以一天同時(shí)進(jìn)行5 個(gè)特殊作業(yè)為例，將這5 個(gè)特殊作業(yè)作為一級(jí)指標(biāo)，將否決項(xiàng)以外的關(guān)于這5 個(gè)特殊作業(yè)的人、物、環(huán)境、管理、事故作為二級(jí)指標(biāo)，采用層次分析法，建立安全預(yù)警指數(shù)模型。

一級(jí)指標(biāo)中，5 個(gè)特殊作業(yè)假設(shè)分別為動(dòng)火作業(yè)、高處作業(yè)、吊裝作業(yè)、受限空間作業(yè)、臨時(shí)用電作業(yè)，其具體分值如表1。

以特級(jí)動(dòng)火作業(yè)為例，在二級(jí)指標(biāo)中包括監(jiān)護(hù)人距離動(dòng)火作業(yè)點(diǎn)處超過(guò)10 m，監(jiān)護(hù)人沒(méi)戴安全帽、玩手機(jī)超過(guò)5 min、和路人對(duì)話超過(guò)5 min，作業(yè)人距離動(dòng)火作業(yè)點(diǎn)處超過(guò)10 m，作業(yè)人沒(méi)戴安全帽、玩手機(jī)超過(guò)5 min、和路人對(duì)話超過(guò)5 min，遇火警，遇險(xiǎn)情等，其具體分值如表2。

假定作業(yè)安全預(yù)警指數(shù)的總分為100 分，同時(shí)進(jìn)行的作業(yè)數(shù)量為m，則預(yù)警指數(shù)得分為：

式中：w為作業(yè)安全評(píng)分權(quán)重，由層次分析法評(píng)判矩陣確定；f為作業(yè)等級(jí)修正系數(shù)由表1 確定；C為作業(yè)中各類(lèi)違章及事件的次數(shù)，可參照表2 得出。

利用信息化系統(tǒng)內(nèi)置程序?qū)η蠼庠u(píng)判矩陣的最大特征值和以及其對(duì)應(yīng)的特征向量（見(jiàn)表3），并利用下面公式進(jìn)行一致性檢驗(yàn)計(jì)算，并對(duì)特征向量進(jìn)行歸一化即可得到作業(yè)安全評(píng)分權(quán)重w。

表1 一級(jí)指標(biāo)中對(duì)應(yīng)分值

表2 特級(jí)動(dòng)火作業(yè)中二級(jí)指標(biāo)對(duì)應(yīng)分值

表3 判斷矩陣

根據(jù)下面公式進(jìn)行計(jì)算：

式中：—一致性指標(biāo)；—隨機(jī)一致性比；—一般一致性指標(biāo)；λ—最大特征值；n—指標(biāo)數(shù)。

預(yù)警模型中的預(yù)警指標(biāo)的值如果偏離正常值，根據(jù)偏離大小將風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)分為4 個(gè)級(jí)別：安全、注意、警告、危險(xiǎn)。

3 結(jié)論

1）通過(guò)對(duì)作業(yè)全過(guò)程關(guān)鍵環(huán)節(jié)采用設(shè)定否決項(xiàng)方式，有效保障作業(yè)安全。當(dāng)發(fā)生否決項(xiàng)時(shí)，或者作業(yè)審批流程無(wú)法進(jìn)行下去，或者平臺(tái)發(fā)出報(bào)警，提示高風(fēng)險(xiǎn)，需及時(shí)終止作業(yè)，同時(shí)會(huì)給承包商扣分，平臺(tái)會(huì)進(jìn)行記錄和累計(jì)，與黑名單相關(guān)聯(lián)。

2）在平臺(tái)開(kāi)發(fā)中，采用安全預(yù)警指數(shù)方式，結(jié)合了藍(lán)牙定位、AI 人工智能行為分析、移動(dòng)終端App、布控球等現(xiàn)代高科技技術(shù)，實(shí)現(xiàn)特殊作業(yè)全過(guò)程智能化管理和監(jiān)控。

3）安全預(yù)警指數(shù)模型采用了層次分析法，并對(duì)報(bào)警指標(biāo)的時(shí)間和次數(shù)在后臺(tái)通過(guò)運(yùn)算得到修正系數(shù)，從而有效量化指標(biāo)，形成更符合企業(yè)實(shí)情的安全預(yù)警指數(shù)。