一种火工品生产安全风险监控方法的研究

张弦弦，刘治红，梁海洋

（中国兵器装备集团自动化研究所有限公司 智能制造事业部，四川 绵阳 621000）

0 引言

火工品具有受外界刺激后易产生燃烧或爆炸的特点，因此在生产过程中涉及的安全风险因素多，对操作人员素质和技能要求高。目前国外多数制造企业已实现了作业过程的自动化，安全风险管控的数字化及智能化，极大地推动了企业生产安全管理体制、组织体系、标准规范、风险防控方法、生产工作方式等的改变，保障了生产向集成、自动、柔性、绿色、高效方向发展；而国内多数制造企业由于自动化生产设备少，数字化、智能化制造技术仍处于起步阶段，生产安全管控标准和业务流程多以传统的人工管控为主，存在劳动力需求数量大、劳动强度高、生产效率低、现场安全管控难度大、易出现安全事故等问题[1]。

1 研究目的

本研究方法以某企业火工品生产线为研究对象，解决该生产线存在的安全危险因素多、表征不全面、采集实时性差、分析决策滞后等一系列问题，通过识别、分析出其生产过程中存在的安全风险及危险因素，采用安全评估建模、传感网络布局、自动化遥操作、三维可视化监控等技术实现生产过程危险因素的全方位、全要素、全时段在线监控，提高火工品生产本质安全度，见图1。

图1 某生产线存在的安全问题及技术需求

2 设计思路

面向火工品生产安全风险监控方法包括以下四大部分：

（1）全面、综合地分析生产过程中的危险因素，对危险因素进行识别及表征，建立安全要素数字化模型。

（2）对生产现场进行传感网络布局设计与优化，采用传感器对生产过程中的危险因素进行实时感知。

（3）设计关键生产环节“人机隔离”装置，降低由于人为失误、违规操作等行为导致安全事故发生的概率，同时实现机械化操作，解决产品质量一致性差的问题。

（4）结合具体的工艺过程，设计安全生产智能监控与分析系统，进行生产安全数据的采集与管理、安全数据分析与决策、安全状态三维实时监控、安全报警联动处置，实现生产过程中危险因素及时有效的预警，见图2。

图2 总体设计思路

3 实现方法

3.1 危险因素表征及安全评估建模

火工品生产现场存在大量的危险源，有人的因素、物的因素、环境因素和管理因素。人的因素指人员的身体状况、文化程度、是否进行违规操作等；物的因素主要指物料和设备的安全隐患，如物料的爆炸性、设备设计的合理性、保护设施的完好率等；环境因素是指物料摆放情况、加工现场的照明、温湿度、噪音等因素；管理因素指安全组织机构、安全管理制度等。四类因素相互关联，互相影响，表征困难。因此，需要根据危险因素表征特点进行全方位、全要素、全时段安全风险实时感知。

危险因素表征与建模技术根据企业安全风险管控的经验、知识，对生产过程中存在的危险源进行识别、分析后，形成危险因素表征数据库，为数据采集、分析、监控奠定基础。对安全风险进行评估，建立安全数字化评估模型，并与采集到的安全风险数据进行实时匹配，预测可能发生的危险情况及相关概率，实现生产危险环节状态的实时跟踪。模型内嵌到安全生产智能监控与分析系统中，实现整个生产过程危险源的可识、可控[2]。

3.1.1 基于主成分分析法进行危险因素表征识别

利用主成分分析法降维的思想，通过多元统计和矩阵分析，将多个危险因素转换为对生产过程影响最大的少数几个综合指标，剔除影响较小的危险因素。

3.1.2 基于层次分析法进行安全评估建模

首先采用层次分析法对安全信息进行分层管理，形成危险因素分层结构树。如第一层为物的因素u1、人的因素u2等，u1的第二层有危险物质u11、设备设施u12等；u11的第三层包括火灾危害性u111、静电危害性u112等以此类推。

再对安全因素指标根据不同专家的经验按权重赋予一定的分值，从而建立不同安全因素之间的量化关系。如：权重为重要，分值赋予100分，一般赋予75分，相关赋予50分等。

最后在危险因素分层结构树的基础之上，通过安全评估专家经验得到的定量关联程度值，建立基于最低级别安全因素量化表征的安全评估模型，见图3。

图3 基于表征量的分析评估模型示意图

3.2 传感网络布局

在生产线的重要工序上增加监控温湿度、气压、光照度、粉尘等的传感器，进行安全风险的数字化采集，并创建传感网络实现人员、物料、设备、环境等生产数据及安全数据的互连互通。通过传感网络，将传感器自动获取的各类信息，传输至数据中心，为危险因素分析提供实时数据。

传感网络布局后，一方面针对车间布局、生产线安置、生产流程和环境干扰因素等现场因素构建生产现场网络环境模型；一方面针对RFID网络、无线传感器网络和以太网等异构网络，构建网络模型[3]。并针对网络拥塞、路由服务质量和网络覆盖等方面对传感器节点进行仿真设计，以便优化传感网络。

3.3 危险生产环节“人机隔离”装置

设计多自由度机械臂，使之处于无人化的运行环境；在现有的生产工艺基础上，研究适合于遥控机械臂生产的工艺流程；建立远程三维监控平台，生产监管人员在异地对机械臂进行远程监控。满足企业自动化遥操作生产的需求，增强生产过程安全性，见图4。

图4 机械臂远程三维监控平台示意图

3.4 安全生产智能监控与分析系统

在危险因素表征模型和传感网络布局的基础上，安全生产智能监控与分析系统实时获取生产现场安全数据，根据安全评估模型进行综合分析，实现危险环节状态的实时跟踪与预警，并在可视化监控平台上进行分析结果的动态展示。安全生产智能管控与分析系统的组成见图5，主要包括：安全数据采集系统，实现安全数据的采集、处理、分发及存储；安全数据分析系统，建立生产危险状态辨识方法及识别算法，通过数字化安全风险评估模型评估当前的生产安全状态并辅助处置决策；安全状态三维监控系统，实现生产过程安全风险状态的实时监控、安全预警和高效联动处置。

图5 安全生产智能监控与分析系统组成

3.4.1 安全数据采集

安全数据采集包括基于传感器网络的环境数据采集，基于条码标识的物料信息采集，基于人员身份识别卡的人员身份信息采集，基于视频的违规操作信息采集以及人员静电防护、门禁监控采集等。通过温湿度传感器、标签、人员身份卡、视频、静电防护设备以及相关信息采集设备，结合二维码信息技术、图像识别分析技术以及射频信息技术对生产过程中涉及到的人员、物料、设备、环境等危险因素状态进行采集。

人员的安全数据采集，重点针对生产过程中出现的不符合安全要求的操作行为、危险区域同时出现的人数、人员的身份信息及是否穿戴劳动护具、是否消除人体静电等数据进行采集；物料的安全数据采集，重点针对在制品在生产过程中的受力、位移、当量，以及存放位置等参数进行采集；设备的安全数据采集，重点针对设备运行状态、接地电阻等参数进行采集；环境的数据采集，重点考虑生产现场工作温度、湿度、粉尘、光照强度等数据进行采集。

按照生产现场防静电、防爆等特殊要求，根据危险因素特点设置各类安全数据的采集周期、频率、格式，通过对异构数据的解析，实现各类数据的同步采集与处理；综合应用实时、非实时数据库，结构化、非结构化数据库等，构建安全数据仓库，实现安全数据的分类、分级存储。

3.4.2 安全数据处理

采集到的生产现场安全数据具有多源、多模态、异构等特性，且在实际采集过程中可能会遇到采集对象缺损、污损以及采集数据、评估数据、真实数据不对等问题，为了保证各项数据的质量，需要对采集方法进行优化，对采集到的数据质量进行判定修正，剔除异常数据。

采集优化方法包括：采用全方位同步技术进行图像优化；利用数据冗余算法提高纠错等级；采用射频防碰撞算法防止数据误读漏读；采用数据填补算法进行数据清洗[4]。

3.4.3 安全数据分析与决策

根据企业安全风险管控的先验知识，建立安全数字化评估模型。从数据中心获取生产现场实时数据，根据安全评估模型进行环境、人员、物料、设备等综合危险指数的综合分析。通过对相关表征量的发展趋势进行匹配、计算，预测可能发生的危险情况及相关概率，构建一套预警评估机制，评估现场是否需要进行处置，如何处置，由此实现由安全分析数据驱动的辅助处置决策[5]。

3.4.4 安全信息-物理融合安全三维可视化监控

由于生产环境复杂，众多的安全数据源于安全因素难以通过简单的方式直观的呈现，因此需要建立三维生产线虚拟场景作为平台，融合经综合分析后的安全实时信息进行安全监控。

生产线建模：根据仿真建模技术，运用“软件与硬件仿真集成”的整体思路，基于“模型仿真——模拟执行——现场监控反馈”的仿真逻辑，建立三维生产线虚拟场景。

安全信息——物理融合：由实时安全数据驱动场景模型对象属性，建立人员、物料、设备、环境等危险因素与仿真模型的关联关系，从而实现三维模型与真实设备同步。

三维可视化显示：利用安全态势图标库，融合安全数据分析结果形成安全态势信息，采用三维场景模型与安全态势信息集成技术，进行安全态势全局可视化显示，实现生产安全实时监控。

3.4.5 安全联动处置

当监控系统接收到安全态势报警、预警信息时，一方面将该信息推送到现场报警系统进行灯光、声音报警，提醒操作人员发生危险；一方面进行安全联动处置。采用安全预警事件预案模拟推演技术进行态势推演，判断危险等级、定位故障原因，针对不同级别的预警响应作出不同的处置方案，如对人的误操作警告、人员疏散等的执行等，并将该异常事件的解决方案推送给管理人员进行处置，便于进行安全态势的掌控[6]。当危险排除后，重新将安全等级调整到阈值范围内。

异常处理方案包括：

（1）通过对车间现场的广播，对人员已经发生或者有可能发生的危险行为进行干预；对于其他更加严重安全事件，可撤离车间人员。

（2）针对车间设备已经发生的故障和危险，管理人员通过下发控制指令远程停机，并联系设备管理人员进行处理；对于可能发生的故障和危险，通过管理人员进行判定，再进行针对处置。

（3）对于环境原因已经发生或可能发生的危险，管理人员通过有线网络控制对安防设备进行远程操作，调整环境参数至要求范围，以确保车间安全生产。

4 结束语

本文提出一套火工品生产安全风险监控方法，特点是能实现火工品生产过程中安全风险的“感、联、知、控”。能通过对人员、物料、设备、环境等安全风险的全面梳理和覆盖监控，实现生产过程安全风险的全面感知；通过对安全风险数据采集、分析、主动预警，提醒安全人员及时处置，控制安全风险进一步演变为安全事件，及时将事件消灭在萌芽状态，实现生产过程安全风险的可控；建立生产过程安全风险数据，全面记录生产过程人员、物料、设备、环境等安全风险的产生、报警、消除的过程，实现安全事件的可查。

该方法在增强高危产品生产的本质安全度、提升企业数字化智能化水平、推动制造业转型方面具有很好的参考价值。但在研究过程中，传感网络布局优化是个难点，需要根据各制造企业的生产环境、安全风险防控要求等进行具体的分析，才能更好的实现企业安全生产风险监控。