對(duì)于工業(yè)生產(chǎn)企業(yè)而言，由于業(yè)務(wù)連續(xù)性強(qiáng)、系統(tǒng)復(fù)雜，大量生產(chǎn)設(shè)備相互聯(lián)系、耦合緊密，而且具有功率大、運(yùn)轉(zhuǎn)速度高的特點(diǎn)。安全生產(chǎn)更是保證從業(yè)人員的人身安全與健康，設(shè)備和設(shè)施免受損壞，環(huán)境免遭破壞，保證生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)活動(dòng)得以順利進(jìn)行的必要條件。

對(duì)于石油石化行業(yè)屬于危險(xiǎn)、危害因素眾多的高危行業(yè)，安全生產(chǎn)形勢(shì)依然十分嚴(yán)峻。

人工智能在安全生產(chǎn)領(lǐng)域的作用顯著提升

以人工智能技術(shù)為手段，精準(zhǔn)把握 “高精度質(zhì)量檢測(cè)，大范圍安全管理”的行業(yè)需求，應(yīng)用機(jī)器視覺(jué)、體態(tài)識(shí)別、異常行為分析預(yù)警等人工智能技術(shù)，在安全防范、監(jiān)管實(shí)施、質(zhì)量檢測(cè)和生產(chǎn)流程管理方面，實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)監(jiān)控、自動(dòng)發(fā)現(xiàn)問(wèn)題、主動(dòng)預(yù)警，提高了過(guò)去依靠肉眼或“遠(yuǎn)水救不了近火”的窘境，確保生產(chǎn)安全高效、勞動(dòng)力分配得當(dāng)、保持低成本優(yōu)勢(shì)，為協(xié)助工業(yè)企業(yè)“降本增效、安全生產(chǎn)”，等等智能化應(yīng)用，已經(jīng)逐漸在工業(yè)生產(chǎn)安全領(lǐng)域發(fā)揮著重要作用，改變了以往安全管理工作“事后處理”的模式，轉(zhuǎn)向?qū)ξｋU(xiǎn)的預(yù)先識(shí)別、分析和控制的科學(xué)化管理方式，最終實(shí)現(xiàn)事先控制，預(yù)防為主，關(guān)口前移，防患于未然的目的。

通常情況下，石化企業(yè)歷年來(lái)已分期分批投建了視頻監(jiān)控系統(tǒng)，基本實(shí)現(xiàn)每個(gè)生產(chǎn)裝置和重點(diǎn)部位都已安裝監(jiān)控?cái)z像機(jī)。傳統(tǒng)機(jī)器視覺(jué)檢測(cè)（如比對(duì)法）解決了人工目檢的一些做不了、做不好以及人做成本高的問(wèn)題。但依然存在安全隱患：

1、現(xiàn)場(chǎng)作業(yè)監(jiān)管過(guò)程中，由于人力、物力等各種原因，各環(huán)節(jié)相關(guān)管理人員有時(shí)會(huì)無(wú)法到施工現(xiàn)場(chǎng)監(jiān)督監(jiān)護(hù)、審核確認(rèn)作業(yè)票證，或到了現(xiàn)場(chǎng)也是象征性的停留很短時(shí)間，最終難以滿(mǎn)足當(dāng)前作業(yè)許可制度規(guī)范的要求。

2、盡管已經(jīng)實(shí)現(xiàn)了對(duì)作業(yè)票證的電子審批全過(guò)程管理，但是在施工現(xiàn)場(chǎng)工人的不規(guī)范行為、設(shè)備設(shè)施的違規(guī)使用等方面也很難進(jìn)行監(jiān)管，即使有視頻監(jiān)控，一般也僅絕限于在控制室進(jìn)行人工識(shí)別監(jiān)控，甚至僅能監(jiān)控到主要生產(chǎn)裝置及要害部位，不能實(shí)現(xiàn)在任何生產(chǎn)區(qū)域發(fā)生不規(guī)范作業(yè)時(shí)進(jìn)行監(jiān)控的要求。

3、對(duì)承包商的勞務(wù)人員的監(jiān)管也非常重要，在承包商施工人員進(jìn)入現(xiàn)場(chǎng)前，實(shí)行了安全教育培訓(xùn)、職業(yè)技能審查等工作，但是真正到現(xiàn)場(chǎng)施工時(shí)，也存在換人替代等安全隱患。

與傳統(tǒng)機(jī)器視覺(jué)檢測(cè)方法相比，基于人工智能的檢測(cè)方法將在減少對(duì)光照、擺放位置、傳輸速率等外在因素依賴(lài)程度，尤其是對(duì)一些較難識(shí)別的行為動(dòng)作的大量圖像進(jìn)行神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)，在充分訓(xùn)練的情況下，將為各種行為動(dòng)作和物體的主要和非主要特征提供更高的識(shí)別準(zhǔn)確率。

人工智能如何在安全生產(chǎn)領(lǐng)域落地

通過(guò)建立一套安全作業(yè)智能監(jiān)控管理系統(tǒng)，來(lái)加強(qiáng)作業(yè)現(xiàn)場(chǎng)的監(jiān)控管理力度，同時(shí)落實(shí)屬地管理的管理方法，及時(shí)發(fā)現(xiàn)各生產(chǎn)環(huán)節(jié)的安全隱患，以便于能夠及時(shí)分析和處理隱患，最終實(shí)現(xiàn)安全生產(chǎn)。

具體的應(yīng)用場(chǎng)景如下：

1、基于人工智能的安全作業(yè)智能監(jiān)控系統(tǒng)與作業(yè)許可票證管理系統(tǒng)相結(jié)合，實(shí)現(xiàn)對(duì)現(xiàn)場(chǎng)作業(yè)的全過(guò)程的實(shí)時(shí)監(jiān)控，實(shí)現(xiàn)對(duì)施工作業(yè)現(xiàn)場(chǎng)的監(jiān)護(hù)人、票證審核人、作業(yè)申請(qǐng)人以及承包商派駐的施工人員進(jìn)行智能識(shí)別、身份驗(yàn)證的監(jiān)控管理，同時(shí)也可監(jiān)控作業(yè)區(qū)域內(nèi)是否有人的危險(xiǎn)行為動(dòng)作、是否有未授權(quán)人或物的越界等不規(guī)范行為的發(fā)生。

2、運(yùn)用基于人工智能的機(jī)器視覺(jué)識(shí)別技術(shù)，代替?zhèn)鹘y(tǒng)的人工視覺(jué)識(shí)別方式，實(shí)現(xiàn)自動(dòng)智能識(shí)別預(yù)警功能。

3、能夠通過(guò)客戶(hù)端管理軟件系統(tǒng)實(shí)時(shí)查看各監(jiān)控點(diǎn)視頻圖像，對(duì)關(guān)鍵監(jiān)控點(diǎn)的遠(yuǎn)程視頻進(jìn)行調(diào)用、預(yù)警、廣播通知。

4、通過(guò)系統(tǒng)可以通過(guò)視頻回放查看該屬地下近期進(jìn)行的各種作業(yè)情況，隱患情況，視頻報(bào)警的處理情況。

5、實(shí)現(xiàn)分級(jí)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)，上級(jí)監(jiān)控中心能夠查看和管理所轄范圍內(nèi)的所有視頻圖像。

基于AI的安全生產(chǎn)智能監(jiān)控系統(tǒng)如何設(shè)計(jì)

基于人工智能的安全作業(yè)智能監(jiān)控系統(tǒng)承擔(dān)著石化企業(yè)安全指揮控制、通訊聯(lián)絡(luò)、數(shù)據(jù)采集、上傳和共享的重任，是企業(yè)安全生產(chǎn)和管理信息化的關(guān)鍵和紐帶，其設(shè)計(jì)原則必須保證整個(gè)系統(tǒng)具備可靠性高、穩(wěn)定性強(qiáng)、技術(shù)先進(jìn)、人機(jī)界面友好、操作簡(jiǎn)單、維護(hù)方便、方便升級(jí)等特點(diǎn)。

1、滿(mǎn)足集團(tuán)化監(jiān)控管理應(yīng)用的需要，能夠完全考慮未來(lái)公司近期、中期、遠(yuǎn)期發(fā)展，提出具體建設(shè)時(shí)間表，提供高效、優(yōu)質(zhì)的全系統(tǒng)技術(shù)支持服務(wù)。

2、保護(hù)既有投資，對(duì)原有已經(jīng)安裝和使用過(guò)監(jiān)控設(shè)備，在新系統(tǒng)建設(shè)中盡可能的采用兼容方式處理，從而實(shí)現(xiàn)建設(shè)的資源節(jié)省和設(shè)備運(yùn)轉(zhuǎn)周期加長(zhǎng)。

3、石化廠區(qū)屬于高危險(xiǎn)區(qū)域，所以有源設(shè)備均要采用符合國(guó)家標(biāo)準(zhǔn)的防爆設(shè)備，既要提高廠區(qū)內(nèi)的安全級(jí)別又能滿(mǎn)足視頻圖像采集的要求。

4、系統(tǒng)操作簡(jiǎn)單，可輕松的控制系統(tǒng)的各種設(shè)備，操作形象、簡(jiǎn)單，無(wú)須記憶各個(gè)煩瑣功能。并且控制面板和媒體播放器和視頻回放查詢(xún)集成在同一客戶(hù)端軟件界面，監(jiān)控系統(tǒng)終端通過(guò)同單一軟件就可以實(shí)現(xiàn)所有操作，方便客戶(hù)端的操作。

5、接口開(kāi)放，可以與其它相關(guān)系統(tǒng)無(wú)縫對(duì)接。

基于人工智能的安全生產(chǎn)監(jiān)控管理系統(tǒng)區(qū)別于傳統(tǒng)的安防系統(tǒng)，不僅僅在于視頻監(jiān)控，更多地以深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算機(jī)視覺(jué)AI技術(shù)為核心，用機(jī)器視覺(jué)代替人力肉眼的監(jiān)管，真正做到解放人力、24小時(shí)無(wú)縫無(wú)死角監(jiān)管，大大節(jié)省人力資源的同時(shí)，使得處置手段更為高效化和多樣化。

傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)往往使用原始形式來(lái)處理自然數(shù)據(jù)，模型的學(xué)習(xí)能力受到很大的局限，構(gòu)成一個(gè)模式識(shí)別或機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)往往需要相當(dāng)?shù)膶?zhuān)業(yè)知識(shí)來(lái)從原始數(shù)據(jù)中（如圖像的像素值）提取特征，并轉(zhuǎn)換成一個(gè)適當(dāng)?shù)膬?nèi)部表示。

而深度學(xué)習(xí)則具有自動(dòng)提取特征的能力，它是一種針對(duì)表示的學(xué)習(xí)。深度學(xué)習(xí)允許多個(gè)處理層組成復(fù)雜計(jì)算模型，從而自動(dòng)獲取數(shù)據(jù)的表示與多個(gè)抽象級(jí)別。這些方法大大推動(dòng)了語(yǔ)音識(shí)別，視覺(jué)識(shí)別物體，物體檢測(cè)，藥物發(fā)現(xiàn)和基因組學(xué)等領(lǐng)域的發(fā)展。通過(guò)使用BP算法，深度學(xué)習(xí)有能力發(fā)現(xiàn)在大的數(shù)據(jù)集的隱含的復(fù)雜結(jié)構(gòu)。

安全生產(chǎn)管理 從行政管理到數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的進(jìn)化

事實(shí)證明，物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)和人工智能等新興技術(shù)無(wú)疑是當(dāng)下企業(yè)實(shí)現(xiàn)全方位的安全生產(chǎn)管理的有力抓手，相比“制度管理”其可以通過(guò)可預(yù)知的投入獲得可衡量的收益。當(dāng)然，這些新興技術(shù)也給傳統(tǒng)安全生產(chǎn)管理者帶來(lái)了困惑，就是如何在安全生產(chǎn)管理體系中去應(yīng)用它們。寄云科技提出“數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)安全生產(chǎn)管理”，通過(guò)層次化的思維，在統(tǒng)一的工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)之上，分別從設(shè)備、生產(chǎn)和經(jīng)營(yíng)三個(gè)層面入手，落地安全生產(chǎn)管理解決方案。

基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的設(shè)備可靠性管理。在設(shè)備層面，方案構(gòu)建設(shè)備數(shù)字孿生模型，將資產(chǎn)、組織、過(guò)程、工藝的數(shù)據(jù)進(jìn)行了模型化，形成了不同層次的管理對(duì)象，實(shí)現(xiàn)指標(biāo)、從屬關(guān)系、數(shù)據(jù)源等屬性的配置，從而將接入平臺(tái)的設(shè)備基礎(chǔ)數(shù)據(jù)有效的管理起來(lái)。在這些基礎(chǔ)數(shù)據(jù)之上，方案為企業(yè)關(guān)鍵生產(chǎn)設(shè)備開(kāi)發(fā)預(yù)測(cè)性維護(hù)應(yīng)用，實(shí)現(xiàn)故障率的降低，提高設(shè)備的可靠性。

基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的生產(chǎn)關(guān)鍵工藝流程管理。在生產(chǎn)層面，方案采集生產(chǎn)過(guò)程中的各類(lèi)數(shù)據(jù)，通過(guò)精細(xì)化的多維度、長(zhǎng)周期、以工藝為基礎(chǔ)結(jié)合人工智能的數(shù)據(jù)分析，來(lái)提高生產(chǎn)成品的收率。對(duì)于生產(chǎn)中需要監(jiān)控的各種關(guān)鍵指標(biāo)，方案根據(jù)指標(biāo)的各種特征，通過(guò)模型計(jì)算出相應(yīng)的監(jiān)控指標(biāo)，設(shè)定監(jiān)控策略，并對(duì)違背策略的異常進(jìn)行告警。

基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的安全風(fēng)險(xiǎn)管控決策和應(yīng)急指揮。方案建立全效應(yīng)急指揮和安全生產(chǎn)機(jī)制，基于大數(shù)據(jù)全面感知安全風(fēng)險(xiǎn)態(tài)勢(shì)，結(jié)合事故頻度、單位等特征統(tǒng)計(jì)分析，預(yù)測(cè)可能發(fā)生的重大突發(fā)事件;統(tǒng)一組態(tài)視角，打通控制系統(tǒng)信息化壁壘，實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)的生產(chǎn)運(yùn)行監(jiān)控;系統(tǒng)還實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)管理分級(jí)預(yù)警、報(bào)警功能，環(huán)保管理等。

數(shù)據(jù)是貫穿設(shè)備、生產(chǎn)和經(jīng)營(yíng)三個(gè)層面的血脈。方案通過(guò)采集設(shè)備數(shù)據(jù)、生產(chǎn)數(shù)據(jù)、外部數(shù)據(jù)等，構(gòu)建融合的“數(shù)據(jù)中心”?；谶@個(gè)融合的“數(shù)據(jù)中心”，實(shí)現(xiàn)統(tǒng)一的設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)的監(jiān)測(cè)，并能夠結(jié)合大數(shù)據(jù)、人工智能手段實(shí)現(xiàn)關(guān)鍵設(shè)備的預(yù)測(cè)性維護(hù)，以及生產(chǎn)過(guò)程優(yōu)化等應(yīng)用，并在此基礎(chǔ)上實(shí)現(xiàn)整體經(jīng)營(yíng)層面的全局管理，最終達(dá)到提升安全生產(chǎn)管理水平的目的。

來(lái)源：智安物聯(lián)網(wǎng)