大型水电工程智能安全管控体系研究

樊启祥，汪志林，林 鹏，李 果，张 旭，杜伟升

(1.中国长江三峡集团公司，北京100038；2.清华大学，北京100084)

0 引 言

加快西南地区的水能开发是我国能源战略调整的重要组成部分。随着一批大型水利水电工程的相继筹建，我国西南水电工程也逐步由建设期进入到建设、运行管理相结合的过渡期。西南地区大型水电工程地处高山峡谷，自然条件越来越严峻、建设难度越来越高、建筑市场环境更加复杂，安全问题是这些大型电站建设、运行管理过程中的重中之重。目前国家对安全生产要求越来越严格，要求我们必须革命性地创新安全管理思路与手段。特别是在施工期，安全隐患多、一线从业者安全意识差、安全技术及措施不到位等问题是我国大型水电工程在安全管理中共同面临的难题[1-2]。确保大型水电工程施工过程中的人员安全，对我国大型水电工程建设安全意义重大。

近年来，随着智能工程技术的不断突破，大批的智能识别、检测技术已被成功地应用到各行各业，对排除人、机、物及环境隐患，保障人员安全起到了重要作用[3-9]。

在水电工程领域，江汉臣等[10]基于智能手机和实时定位系统，提出了对施工现场监理人员管理和评价的方法；林鹏、王英龙等[11]提出了基于微信的大型水电工程安全隐患排查治理系统，并成功将其应用于白鹤滩、乌东德等在建大型水电站。这些智能技术与水电工程建设管理实践相结合，使得水电工程建设安全智能化管理取得了新突破，但针对大型水电工程的全面智能化的安全管控体系尚未形成。笔者曾提出大型水利水电工程施工智能控制成套技术[12]和大型工程建设项目智能化管理体系[13]，在此研究的基础上，本文首先对智能安全的定义和特征进行了阐述，其次论述了智能安全管控体系的5个子系统组成和关键技术，最后结合在白鹤滩水电站的初步应用，对水电工程智能安全管控的研究方向进行了展望。

1 智能安全的定义及特征

1.1 智能安全的定义

对于智能安全目前尚未有统一明确的定义。笔者认为，智能安全是指将智能化技术应用于安全领域，使整个安全系统在一定程度上具有“智能”，可自动掌握、分析判断和有效处理系统的各种安全问题和应急措施。智能安全以“人-机-物-环-管”五要素为基础、以“事前源头管理、事中过程管理、事发结果管理”三阶段为主线、通过“全面感知、真实分析、实时控制”智能闭环控制，研究工程建设安全要素“感知、识别、判断、推送、整改、闭合、改进”的智能化管控体系，实现全天候的隐患排查治理。

在大型工程领域，智能安全是建立在安全文化与智能技术之上，通过安全风险识别防范和隐患排查治理，从而有效降低安全事故的一种科学管理方法，其结构要素如图1所示。基于智能安全建立的智能安全管控体系需要通过工程建设过程中安全管理的三个阶段，即源头管理、过程管理和效果评价，实现每一个安全环节的“全面感知、真实分析、实时控制”的全过程智能管控。

图1 智能安全结构要素示意

1.2 智能安全管控体系的特征

智能安全管控体系具有如下五个特征：

(1)自主性。在智能安全管控体系中，安全隐患的识别完全基于智能识别系统，安全隐患的治理及验收完全依赖于智能反馈系统，案例档案等信息存贮完全凭借安全文件管理系统。

(2)实时性。依托先进的信息传输设备，安全隐患的识别及管控信息均即时传输及处理。这种信息传输方式排除了传统信息传递方式造成的传输延迟、调控滞后等缺陷，极大地提高了安全管理的效能。

(3)可靠性。智能识别及反馈技术是智能安全管控体系的基础。其成套完善的智能定位、检测及监测设备，使得所有识别及反馈操作更加客观可靠，最大限度地避免了人为干预因素。

(4)鲁棒性。智能安全管控体系是一个具备主动学习、自发完善能力的有机体系。文件管理系统中充足的数据源，为系统深度学习与挖掘提供了条件。体系的局部故障发生后，系统可及时学习并重组更新。

(5)整体性。智能安全管控体系是由一个个相互独立又相互关联的子系统构成的有机体系，其功能不是由单个子系统简单机械相加就可实现的。各个子系统协调工作，有机运行，形成闭环，确保智能安全体系的整体运行。

2 智能安全管控体系的提出

2.1 智能安全管控框架及平台

金沙江下游水电资源是我国水能最丰富集中的区域，规划建设白鹤滩、乌东德、溪洛渡、向家坝等4座世界级巨型水电站。在这些项目实施过程中，由于风险控制不当、管理漏洞以及不可预见性因素，容易导致致灾安全隐患、突发性事故的产生。一些智能监控及管理系统，已在几个水电工程投入应用并取得一定成效，然而针对这些巨型工程的完备智能安全体系尚未建立。本文构建了大型水电工程智能安全管控框架(见图2)。

图2 智能安全管控体系的构建框架

基于此框架研发了安全智能化管理平台iSafety(图3)。主要内容包括以下三点：一是构建安全智能化管理平台。打通现有各专业系统，构建形成整合的系统平台，使得数据共享。二是定义安全隐患的识别准则、判定标准和工作流程。以法律法规、标准规范、操作规程、案例等为基础，建立标准职能管理程序的数据分析智能优化系统。三是突破核心技术，主要包括人和物的安全状态感知识别技术，安全隐患大数据挖掘利用技术，安全状态实时预警整改闭合防范的技术和管理手段。

图4 智能安全管控体系矩阵流程

图3 智能安全管理平台iSafety框架

2.2 智能安全管控体系内涵

本文提出的大型水电工程智能安全管控体系，借助安全系统的信息化和工程数字化，进一步融合自动测控、大数据、云计算等新一代信息和智能技术，对水电工程建设施工过程中的各种安全隐患进行全面识别、实时分析整治、及时反馈管理的智能化安全管控体系。其主要涵盖内容为：①搭建集成安全生产与应急管理信息系统、安全培训管理系统及隐患排查预警系统的管理平台；②核心突破物的感知识别系统，创建一个可实现危险源智能辨识、危险状态智能分析、危险预警智能传输反馈的人员及物体实时安全监控的智能管理系统；③记录业务流程、事故因果链，实现三维可视化、直接生成规范性的报表，存储案例信息，构成面向现场一线工程施工过程和后方安全管理的文件管理系统。智能安全管控体系矩阵流程见图4。

2.3 智能安全管控体系构成

智能安全管控体系由智能安全管理平台、隐患识别系统、隐患治理系统、安全学习系统、文件管理系统等五部分构成。

(1)智能安全管理系统。基于水电工程已有的智能识别及检测设备，对安全生产与应急管理信息系统、建筑市场管理系统、人员与设备定位及跟踪系统、泥石流预警系统、滑坡及渣场监测系统、地下洞室群安全监测、液氨重大危险源监控系统等，通过位置技术和安全流程及管理程序，实现互联互通，做到基础数据和安全资源共享，并通过统一编码和统一属性，定义共享共用的数据仓库实现系统的预报预警和闭环管理。

(2)隐患智能识别系统。通过传感器感知、视频扫描、图像识别等技术，自动判断施工现场人、物、设施的静态和动态安全状态；与建立的安全数据标准库、规则库等进行比对分析，自动识别不安全行为及因素。以施工现场安全规则体系和安全规则描述要素标准，作为视频识别的判据，并不断完善。

(3)隐患治理系统。加强对已有安全准入数据、安全隐患和事故数据的综合分析和挖掘能力，研究其发生的规律和风险判断标准，防范可能出现的安全隐患和生产安全事故。建立安全隐患和事故的案例库，通过分析学习案例，进一步实现分析管理的智能化水平。

(4)安全学习系统。制定安全隐患排查系统的隐患排查安全标准、安全范例，在隐患排查完后能对照识别图片中的不安全点，同时将标准图案、设计技术图纸及相应的安全技术要求推送给现场工作人员，定期组织智能安全技术培训，完成隐患整改，形成闭环流程记录。

(5)文件管理及反馈系统。将隐患及事故的治理效果进行反馈，对已有案例与数据进行安全绩效分析。加强安全文件和流程管理，在分析安全生产事故因果链的基础上，制定安全管理的标准化业务流程，做到各项工作的文件管理可记录可闭合。

3 智能安全管控关键技术

智能安全管理就是要根据施工现场不同时期的人、材、机、法、环等基本状态信息，根据隐患上报的类型时间分布特征，分析安全事故因果链，建立安全施工状态安全评价动态模型，制定安全管理的标准化业务流程，做到各项工作的文件管理可记录可闭合。智能安全管控主要关键技术包括智能管理平台和隐患智能识别。

3.1 智能安全管理平台构建技术

(1)智能安全管理平台构建技术。接口设计应秉承标准、开放、可扩展、灵活的原则，建设扩展性良好的系统，接口策略选择整体规划、测试先行、集成技术的策略。水电工程安全智能化系统管理平台集成接口架构见图5。

图5 安全智能化系统管理平台集成架构

(2)数据库建立。安全数据分为安全基本信息、安全监测及安全隐患信息三类。根据信息类型的需求设计适应的数据存储编码及属性标准，建立一个统一安全信息管理的数据库。根据数据需求的不同，设计不同的安全监测数据更新策略，使数据库适应安全监测数据的变化及安全预警的需求，强化安全管理数据库价值。

(3)功能模块设计。安全智能化系统主要功能模块包括安全数据统一管理、综合安全监测因子分析、安全预警及安全隐患处置管理等模块。安全数据统一管理模块主要负责对数据库更新、访问、备份、恢复、维护等操作；安全监测因子监测预警子系统能够对实现单一因素，或同一类型、小范围的监测因子实现预警分析；安全预警模块负责处理系统中的预警信号；安全隐患处置管理模块是安全管理的平台，包括安全隐患处置流程管理，文件整理，数据记录等。

3.2 隐患智能识别技术实现

使用智能识别技术将水电工程隐患逐一排查识别是智能安全管控体系的关键环节。针对事故隐患总结的10种类智能识别技术要求如下：①施工人员着装隐患智能检测。采用视频监控系统自动检测和捕捉30～50m范围内施工人员的着装隐患，如不佩戴安全帽、安全带等。②施工人员不安全行为身份识别。运用三维定位技术，提取发生不安全行为的施工人员的坐标信息，结合视频监控技术，准确判别发生不安全行为的工人身份，及时对其行为实施矫正。③施工人员智能准入机制。将施工人员的身份信息录入人脸闸机系统，实时检测待进入人员身份，对非施工人员及安全培训考试不合格施工人员，不予准入。④安全管理人员岗位智能检测。对安全管理人员的着装实施统一化管理，监控中心管理人员通过视频监控系统，根据统一化着装特征，在监控窗口上标记安全管理人员应负责的岗位区域。⑤廊桥超载隐患智能检测。监控中心管理人员通过视频监控系统，在监控窗口上标记廊桥区域，系统检测所标廊桥区域是否存在超载行为。⑥交叉作业隐患智能检测。监控中心管理人员通过视频监控系统，在监控窗口上标记不可交叉作业的工作面区域，系统检测该区域内的作业人员是否存在交叉作业行为。⑦施工人员进入不安全区域智能检测。建立基于计算机深度学习的施工不安全区域识别方法，通过摄像头采集施工人员坐标信息，对不安全区域内的施工人员进行实时危险距离预警。⑧人车(工程机械车辆)物(施工标志)的智能定位。标注并训练施工面上的人员、车辆、施工标志，采用服务器集群，实时分析高清摄像头传回的视频，检测画面中的人车物目标。⑨安全设施如高临边防护措施智能检测。监控中心管理人员通过视频监控系统，检测在监控窗口上高临边的工作面区域是否有提示牌。⑩液压自升式爬模状态的智能感知。在大坝液压自升式爬模的关键弦杆上布设传感器，感知液压模板爬升在整个浇筑过程中以及自身爬升过程中的应力状态。

以上十类智能识别技术在一个安全事故的防范和一类安全隐患的排查治理中会出现多类技术的集成综合应用。在实施中，可以高处坠落、物体打击、缆机运行等几类易发安全事故为研究目标，针对典型人的不安全行为、设备设施状态、高空缆机群和特殊环境下的安全作业，进行攻关和重点突破，实现水电工程大坝施工安全智能化管控。

4 初步案例应用及展望——白鹤滩智能安全管控平台建设

目前，在中国长江三峡集团公司信息系统的开发基础上，白鹤滩水电站安全生产信息化投入的应用包括安全生产与应急管理信息系统、建筑市场管理信息系统、大坝智能建造平台、安全隐患排查微信系统等，有些系统已在白鹤滩水电站工程建设过程安全管理方面发挥积极效益。如安全隐患排查治理微信系统的使用，简化了隐患整改闭合流程，促进了安全生产责任层层落实，使得隐患排查治理闭合更及时，有效消除了安全事故发生的风险。通过便携式安全培训工具箱，随时随地针对专项工种开展针对性的动画形式培训，增强了民技工学习兴趣并提高了学习效果。通过安全体验馆的直接体验，使一线作业的民技工和各级管理人员通过亲身体验、亲自感悟各种安全防护用品的使用以及发生危险时瞬间感受，使其真实感觉、入脑入心，从潜意识里增强民技工自我安全防范意识。国家能源局综合司公布把白鹤滩的安全智能管理成果作为2017 年度电力建设领域安全管理优秀成果重点推广。

5 结 论

通过对智能安全的定义特征论述以及智能安全管控体系的提出和关键技术论述，总结主要结论如下：

(1)智能安全是建立在安全文化与智能技术之上，通过水电工程建设过程智能安全风险预警闭环理论和交互融合方法，实现事前、事中、事后智能闭环安全管控，重点落实安全风险识别防范和隐患排查治理技术，从而有效降低事故伤害的一种科学管理方法。基于智能安全建立的智能安全管控体系具有自主性、实时性、可靠性、鲁棒性和整体性五个特点。

(2)大型水电工程智能安全管控体系由智能安全管理系统、隐患智能识别系统、隐患治理系统、安全学习系统和文件管理与反馈系统等五部分构成。智能安全管理平台构建技术和隐患智能识别技术是构建智能安全管控体系的关键环节。研发集成建筑市场准入、安全隐患排查及安全教育培训一体化的智能平台，建立一套适应现场的安全应急救援控制体系，是实现大型水电工程建设过程安全智能管理的有效途径。

(3)智能安全管控体系的建设目前处于探索阶段，对智能安全管控体系的研究需继续从基础理论建设、关键技术实现与管控体系落实等三方面开展。从上述三点出发，对大型水电工程智能安全管控体系的研究应重点落实到：安全信息识别与空间定位技术的优化，安全状态视频图像的动态实时识别，安全状态与行为的标准库、判据库、规则库、案例库的建立和实时应用技术，安全数据传输及处理反馈效率的提升，资源存储及数据共享平台的搭建和监督管理模式的革新四方面。

致谢：在金沙江流域大型水电工程建设过程中，中国长江三峡集团公司以及清华大学、华中科技大学、中国科学院、中国安全科学研究院等的科学家和工程师，致力于大型水电工程建设本质安全能力建设和应急能力建设，做了大量卓有成效的工作，奠定了本文的实践基础，在此一并表示感谢。