基于“物聯網”的危險品運輸車輛的云計算管理平臺系統

呂彥杰，鄭興宏，晁越川，耿耀民，吳陽，郝佩

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基于“物聯網”的危險品運輸車輛的云計算管理平臺系統

呂彥杰1，鄭興宏1，晁越川1，耿耀民2，吳陽2，郝佩2

（1.克拉瑪依市公安消防支隊，新疆 克拉瑪依 834000；2.新疆中科泰安消防科技有限公司，新疆 克拉瑪依 834000）

國家經濟形勢的快速發展使危化品運輸車的保有量持續增加，也帶來了危化品運輸車輛事故的頻繁發生，根據886起危險品車輛道路運輸事故發生原因的分析來看，人為因素占事故總數的67%.因此，從系統架構、系統實現的功能、系統達到的效果三個方面提出了構建基于“物聯網”的危險品運輸車輛的云計算管理平臺系統，這是減少危險品運輸車輛事故發生有效技術手段的設想。

物聯網；危險品；運輸車輛；云計算管理平臺系統

隨著國家經濟建設的快速發展，各行業各領域對危險化學品的需求逐步增大，危化品運輸車的保有量也持續增加。危險貨物的道路運輸過程中，由于道路交通事故、運輸車輛機械故障、危險貨物物理化學變化等原因，極易引發危險貨物道路運輸事故，造成危險貨物的泄漏或遺灑，對事故周邊人員的生命健康和財產安全以及生態環境造成嚴重危害。2014-03-01，晉濟高速山西晉城段兩輛運輸甲醇的半掛貨車發生追尾相撞，碰撞致使甲醇泄漏，后車發生電氣短路，引燃地面泄漏的甲醇，形成流淌火迅速引燃了兩輛事故車輛及隧道內的其他車輛。事故共造成40人死亡、12人受傷和42輛車燒毀，直接經濟損失8 197萬元。

1 危險品運輸車輛事故原因分析

國家對危險品車輛運輸安全非常重視，推出許多規定并加大了管理和處罰力度；危險品運輸車輛從業者也制定了各種規定、預案和處罰措施，但是危險品運輸車輛事故仍有發生。近年來，許多部門和學者對危險品運輸車輛事故進行分析和探討，找出事故發生的原因，也提出了相應的對策。

長安大學沈小燕團隊統計分析了886起危險品罐車道路運輸事故的發生時間、地點、形態、道路等級、路段特征及事故原因等[1]，結果如下。

人為因素占事故原因總數的67%，主要表現在駕駛人員的超速行駛、疲勞駕駛、操作失誤、疏忽大意、違章停車、其他違章行為，以及押運人員的擅離職守、疏忽大意、違章操作、對貨物監管不力方面。

車輛因素占13%，主要表現為爆胎、制動失靈、罐體脫鉤、車輛自燃、輪胎起火、其他車輛機械問題。

故障罐體及安全附件因素占9%，主要表現為罐體破裂、安全閥非正常泄放、閥門失效、罐體及安全附件老化失修。

氣候因素占7%，主要表現為雨、雪天氣路面濕滑且能見度低，霧天能見度低，高溫暴曬致泄漏，低溫嚴寒導致罐體破裂。

道路及交通環境因素占4%，主要表現為路面平整度差、路面積水濕滑、道路線形不合理、交叉口無信號、陡坡急彎。

從這些統計分析來看，人為因素占到67%、車輛自身因素占到13%、車輛和危險品有關的因素占9%、氣候因素占到7%，為了減少危險品車輛運輸事故發生，主要從人、車和貨這三個方面著手，加強管理和管控。目前，關于對危險品車輛運輸管理的制度、規定、要求、處罰措施和應急救援預案等管理性的文件非常多，也起到了一定的作用，但這類安全事故仍頻頻發生。筆者認為，管理制度和規范制訂雖然很完善，但是對執行制度過程的監督管理和管控技術跟不上，造成了許多人員在執行規定方面存在僥幸心理，不遵守制度和規范要求，進而釀成大禍。如果通過技術手段，對從業人員的所有操作進行全天候的監控和管理，對所有危化品運輸車輛和車輛上的設備和危險品進行實時監控和管理，發現問題隱患及時處理和糾正，這樣就可消除93%（理論上）的事故因素，如果把7%的氣候因素處理好，通過管理和技術手段兩手抓，可大大減少事故的發生。

2 云計算管理平臺系統設計

基于“物聯網”的危險品運輸車輛的云計算管理平臺系統，通過建立智能車聯感知前端、智能車聯云平臺和智能車聯應用平臺，構建統一的智能車聯管控系統，實現感/傳、云/管、端/用的有機結合，充分利用GPS/北斗導航、物聯網、云計算、大數據、移動互聯網以及機器視覺和人工智能的技術紅利，搭建架構先進、支持車、人、物全程動態監控的智能車聯管控系統，為危險品運輸管理是實施實時監控等需求提供安全、可靠的解決方案。

2.1 系統架構

面向危險品運輸車輛的管理、監控和調度等實戰化應用，以智能物聯網為基礎，形成以“車、人、物”為遠端采集對象的智能車聯感知前端，以智能車聯云平臺為管控樞紐，以移動互聯網為智能應用端口，以安全為前提的加密、鑒權和認證方式的智能車聯管控系統。通過“感/傳、云/管、端/用”，形成對危險品運輸車輛、駕乘人員以及運輸物品的實時動態管控和數據分析。

2.2 系統實現的功能

實現對危險品運輸車輛數據的感知、獲取、采集、傳輸和匯總：車輛參數包括車輛基本狀況數據（如車輛故障、故障碼記錄、車況狀態、歷史數據等等）、車輛實時行駛數據（位置信息、軌跡與行程信息、精準油耗、精準里程、急剎車急油門急轉彎三急數據等）、車輛行駛環境數據。

實現對危險品車輛駕乘人員數據感知、獲取、采集、傳輸和匯總：駕乘人員數據及其相關的駕駛行為信息主要包括駕駛員疲勞狀態信息、駕駛員抽煙/玩手機等非正常狀態信息、以及三急統計和車道偏離等反映出的駕駛行為信息等。需要利用機器視覺和人工智能等最新技術對駕乘人員臉部及相關信息進行識別、分析并進行準確判斷，需要通過以大量樣本為基礎的深度學習算法進行不斷的訓練和收斂。

實現對危險品運輸特定運輸物品和輔助設備設施數據感知、獲取、采集、傳輸和匯總：運輸物品的數據信息，比如油料和危險品泄漏、溫度、濕度、壓力、震動、傾斜、告警等數據，對于不同目的的運輸車輛運載物品差別比較大，其反應出來的監測目標也有差別。同時，對承載危險品的容器及附屬設施進行實時監控，一旦出現安全隱患則發出報警，駕駛員及遠程管理可實時了解危險品及附屬設備的安全狀況，發現問題及時處理。

具備泛在通信能力和統一通信網關的智能車聯感知前端：通過感知平臺、融合通信平臺和處理控制平臺。需要將“車、人、物”等各種多源信息量化分析、數字采集并整合，形成整個系統的數據基礎；智能車聯前端也是一個融合物聯通信平臺，以車為單位，完成多傳感器的物聯匯聚，并與云端進行雙向通信，既有窄帶多并發的數據要求，又有大數據率傳輸的要求，形成一個具備泛在通信能力的物聯平臺；車載前端最終還是一個處理控制平臺，能夠獨立和通過云端指令，完成對“車、人、物”的控制、干預、預警和管理。

海量數據的存儲、分析、挖掘和應用：基于云架構的智能車聯管控平臺是圍繞危險品運輸車輛的“車、人、物”實時數據匯聚、計算、調度、監控、管理與應用而建立的。這些數據必須能夠實時檢索、查找、挖掘、分析和處理，這種大數據應用是戰時后勤保障的重要基礎，因此，這是一個典型的大數據平臺。

2.3 系統達到的效果

通過對車輛信息主要包括車輛基本狀況數據（如車輛故障、故障碼記錄、車況狀態、歷史數據等）、車輛實時行駛數據（位置信息、軌跡與行程信息、精準油耗、精準里程、急剎車急油門急轉彎三急數據等）、車輛行駛環境數據（車輛碰撞、前向預警、車道偏離等）實時監控，讓駕駛員和遠程管理人員了解車輛狀況和駕駛員操作狀況，并根據預警信息，進行有效干預，從而減少由于車輛本身或者操作不當造成的事故。

駕乘人員信息及其相關的駕駛行為信息主要包括駕駛員疲勞狀態信息、駕駛員抽煙/玩手機等非正常狀態信息、三急統計和車道偏離等反映出的駕駛行為信息等，可實時監控和預警告知，可對駕駛人員和押運人員的行為進行監控和預警，從而減少人為因素造成的事故。

運輸載荷信息主要包括運輸物品的監測信息，比如油料和危險品泄漏、溫度、濕度、壓力、震動、傾斜、告警等數據實時監控和預警，可避免危險品的泄漏等造成安全事故。

通過其他輔助信息的推送和提醒，比如氣象氣候、自然災害和道路狀況等富足信息向駕駛人員和管理的推送，在不利的氣候條件下，采取合理的處置措施，可避免由于氣象氣候造成的事故。

3 結論

危險品運輸車輛事故，不僅對財產和人員安全造成損失和損害，而且對于環境也會造成極大的傷害和影響，也可能對事故周圍的居民造成傷害。因此，這類事故危害性極大，需要高度重視，必須從管理制度和技術防控2個方面進行管控。基于“物聯網”的危險品運輸車輛的云計算管理平臺系統，已在一些單位進行了部分功能的測試，效果良好。安全管理不僅需要制度，更需要技術手段，如果技術手段達到了一定的高度，再加上嚴格的管理制度，危化品運輸車輛事故一定會減少。

［1］沈小燕，李小楠，謝培，等.886起危險品罐式車輛道路運輸事故統計分析研究［J］.中國安全生產技術，2012（11）.

2095－6835（2019）01－0102－02

U492.81

A

10.15913/j.cnki.kjycx.2019.01.102

呂彥杰，河南人，中級職稱，新疆克拉瑪依市公安消防支隊支隊長。

〔編輯：張思楠〕