智能預(yù)警信息系統(tǒng)在建設(shè)項目安全生產(chǎn)管理中的應(yīng)用

馬瑞

（中鐵城市發(fā)展投資集團(tuán)有限公司，成都610000）

1 引言

美國安全工程師海因里希提出了其著名的“安全金字塔”法則：1 個死亡重傷害事故背后，有29 起輕傷害事故；29 起輕傷害事故背后，有300 起無傷害虛驚事件以及大量的不安全行為和不安全狀態(tài)存在。當(dāng)前，排查這些不安全行為和不安全狀態(tài)工作主要靠人力，通過現(xiàn)場人員的專業(yè)知識去發(fā)現(xiàn)生產(chǎn)中存在的安全隱患。這種方式易受到主觀因素影響，這樣經(jīng)驗式的管理無法適應(yīng)企業(yè)的較高要求。即便有的現(xiàn)場應(yīng)用了“安全隱患排查系統(tǒng)”“隧道監(jiān)控量測系統(tǒng)”“視頻監(jiān)控系統(tǒng)”等安全管理輔助軟件，但這些軟件大都相對獨立，數(shù)據(jù)不共享，難以對建設(shè)項目安全管理形成事前預(yù)知（風(fēng)險可視）、事中預(yù)防（控制可視）、事后響應(yīng)和總結(jié)（結(jié)果可視）。

2 解決方案

為建設(shè)項目建立并應(yīng)用一個以危險源管理為核心，覆蓋安全生產(chǎn)體系各項業(yè)務(wù)的智能預(yù)警信息系統(tǒng)，對各項業(yè)務(wù)產(chǎn)生的大量數(shù)據(jù)信息進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)簡化后，應(yīng)用多參數(shù)動態(tài)數(shù)據(jù)處理決策支持模型和預(yù)警指標(biāo)體系庫等知識庫和方法庫【1】，對危險源進(jìn)行風(fēng)險評價，評估危險源的風(fēng)險等級，對不可接受的風(fēng)險及時進(jìn)行預(yù)警，對危險源采取必要的技術(shù)控制、人員不安全行為控制、管理控制等措施，有針對性地、及時并有效地消除或降低安全隱患風(fēng)險，實現(xiàn)危險源的可視化管理，即風(fēng)險可視、控制可視和結(jié)果可視（見圖1）。

3 系統(tǒng)架構(gòu)

圖1 智能預(yù)警信息系統(tǒng)數(shù)據(jù)原理圖

通過對項目的整體信息、管理制度、應(yīng)急預(yù)案、人員信息、設(shè)備信息、材料信息等進(jìn)行管理，對雙控系統(tǒng)分層級、按照安全責(zé)任矩陣分權(quán)限管理，實現(xiàn)統(tǒng)一表單、統(tǒng)一考核制度、統(tǒng)一數(shù)據(jù)來源、統(tǒng)一安全隱患PDCA 閉環(huán)管理、統(tǒng)一獎懲激勵，實現(xiàn)規(guī)范、標(biāo)準(zhǔn)、精細(xì)、簡潔的管理，從而提高項目整體安全管理工作效率。其功能包括危險源辨識、評定安全風(fēng)險等級、隱患排查治理、教育培訓(xùn)、勞務(wù)人員管理、人員定位、作業(yè)現(xiàn)場檢查、監(jiān)理人員履職監(jiān)控、應(yīng)急救援、事故管理、特種設(shè)備穩(wěn)定監(jiān)控、機(jī)械設(shè)配定位管理、問題庫建立與安全績效考核等。

4 應(yīng)用及數(shù)據(jù)采集

各子系統(tǒng)的業(yè)務(wù)緊密聯(lián)系、環(huán)環(huán)相扣，在辨識出重大危險源后，對涉及的危險性較大分部分項工程編制專項方案并審批，對管理人員、專職安全生產(chǎn)管理人員、特種作業(yè)人員和其他人員，有針對性地推送技術(shù)交底內(nèi)容，并根據(jù)安全責(zé)任矩陣明確具體如安全措施等工作實施人、驗收人、監(jiān)督人等；通過視頻識別、RFAD 定位等方法確認(rèn)責(zé)任人員是否在現(xiàn)場進(jìn)行履職，安全隱患是否在規(guī)定時間內(nèi)被排除并驗收；利用方案中有關(guān)技術(shù)參數(shù)和計算書中的相關(guān)參數(shù)與現(xiàn)場設(shè)置傳感器或監(jiān)測點采集的數(shù)據(jù)進(jìn)行匹配對比，自動判定安全狀況；在發(fā)生事故或緊急情況系統(tǒng)自動或人工手動啟動相應(yīng)的應(yīng)急預(yù)案時，相關(guān)信息可以通過系統(tǒng)第一時間通知到指定的人員，以便相關(guān)應(yīng)急處置措施可以在最短時間內(nèi)實施。在正常情況下以上描述的各類信息都被作為數(shù)據(jù)采集到數(shù)據(jù)庫中。

數(shù)據(jù)采集和輸入由初始輸入、執(zhí)行預(yù)設(shè)安全管理的業(yè)務(wù)輸入和實施采集，形成歷史數(shù)據(jù)和實時數(shù)據(jù)，初始輸入數(shù)據(jù)包括安全生產(chǎn)法律法規(guī)及相關(guān)制度、危險源信息、危險源辨識信息、從業(yè)人員相關(guān)信息、進(jìn)場設(shè)備及材料信息、應(yīng)急預(yù)案初始設(shè)置信息等；業(yè)務(wù)輸入數(shù)據(jù)包括危險性較大工程的專項方案及審批信息、技術(shù)交底執(zhí)行信息、現(xiàn)場作業(yè)實施信息、安全管理人員進(jìn)行隱患排查過程信息、人員安全培訓(xùn)過程信息、人員作業(yè)行為信息、材料的進(jìn)場及使用信息、機(jī)械設(shè)備作業(yè)信息等；實施采集信息包括現(xiàn)場氣象數(shù)據(jù)及氣象大數(shù)據(jù)獲取，隧道監(jiān)測、基坑監(jiān)測等物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)、視頻監(jiān)控等。數(shù)據(jù)的采集可以通過傳統(tǒng)的系統(tǒng)錄入、導(dǎo)入方式和二維碼、GPS/GIS、NFC、物聯(lián)網(wǎng)、互聯(lián)網(wǎng)+等方式自動采集。

5 智能預(yù)警原理

危險源涉及人、材、機(jī)、法、環(huán)等方面的因素出現(xiàn)各種狀態(tài)或行為，及其持續(xù)時間和發(fā)生頻次等量化為基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，并建立目錄及索引，將數(shù)據(jù)庫中的歷史數(shù)據(jù)和實時數(shù)據(jù)作為參數(shù)輸入人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ANN），并建立多參數(shù)動態(tài)處理決策支持模型（后簡稱“模型”）（輸入層），由模型對預(yù)警指標(biāo)體系庫等知識庫和方法庫進(jìn)行深度學(xué)習(xí)（DL），并循環(huán)迭代后（隱藏層），對風(fēng)險結(jié)果進(jìn)行概率預(yù)測（輸出層），預(yù)測該工點可能發(fā)生不同級別事故的概率。如圖2 所示為人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)原理圖。

圖2 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)原理圖

在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，數(shù)據(jù)的傳遞以神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的線性操作進(jìn)行，危險源的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)（X）從輸入層開始，在網(wǎng)絡(luò)中按著箭頭標(biāo)示的方向，在層間從一個節(jié)點到另一個節(jié)點的傳輸處理，從箭頭根部節(jié)點到下個節(jié)點進(jìn)行數(shù)學(xué)變換，數(shù)據(jù)從箭頭的底部開始，然后乘以該路徑預(yù)警指標(biāo)體系庫、知識庫等的參數(shù)作為權(quán)重（ω），每個節(jié)點將以這種方式得到一個值，匯總所有在節(jié)點收斂的值。

為提高模型的預(yù)測準(zhǔn)確性，通過模型的自我學(xué)習(xí)的方式進(jìn)行，對生產(chǎn)過程中的多個參數(shù)進(jìn)行分析比對，從而有效界定危險源狀態(tài)是否構(gòu)成安全隱患。在模型中將危險源獲得的歷史數(shù)據(jù)和實時數(shù)據(jù)分為3 個數(shù)據(jù)集合：訓(xùn)練集合、測試集合和驗證集合。對于訓(xùn)練集合，利用80%的數(shù)據(jù)，通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的迭代結(jié)果，分別在剩余數(shù)據(jù)的10%測試和10%驗證集中進(jìn)行測試和驗證預(yù)測的準(zhǔn)確率，并通過調(diào)整神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)寬度和深度，計算誤差平方之和（SSE）對預(yù)測的準(zhǔn)確性進(jìn)行評估【2】。在循環(huán)與迭代中不斷調(diào)整權(quán)重，當(dāng)SSE 最小時確定權(quán)重，完成模型算法優(yōu)化，以達(dá)到預(yù)測系統(tǒng)的智能化【3】。

6 系統(tǒng)應(yīng)用

在開展安全管理各項業(yè)務(wù)的同時，系統(tǒng)不斷累積數(shù)據(jù)，并不斷自我學(xué)習(xí)，通過系統(tǒng)預(yù)測和人為干預(yù)，使得預(yù)測結(jié)果向更準(zhǔn)確的方向發(fā)展。安全管理風(fēng)險可視，即系統(tǒng)在事前具備風(fēng)險預(yù)知能力，使得一般隱患和緊急風(fēng)險能可視化；在風(fēng)險控制過程中，系統(tǒng)通過對隱患的排查情況進(jìn)行監(jiān)控，進(jìn)一步學(xué)習(xí)和預(yù)測，做到控制可視化；在隱患排除或風(fēng)險降低后，系統(tǒng)生成風(fēng)險控制結(jié)果報告及相關(guān)的安全管理業(yè)務(wù)報表，實現(xiàn)結(jié)果可視化。

7 結(jié)語

根據(jù)風(fēng)險等級和安全責(zé)任矩陣對安全風(fēng)險預(yù)警及警示進(jìn)行個人級別的精準(zhǔn)推送，督促現(xiàn)場及時、有針對性地采取預(yù)防措施，從源頭上控制各種不安全因素，使得安全生產(chǎn)具有“報警”和“免疫”能力，實現(xiàn)項目隱患排查治理異常情況自動報警和安全風(fēng)險智能預(yù)測預(yù)警。