特種設備檢驗中大數據技術的應用研究

戴西斌，左萬君

（江西省檢驗檢測認證總院特種設備檢驗檢測研究院，江西 南昌 330000）

0 引言

近年來，隨著特種設備需求量迅速增加以及大數據相關技術日益成熟，在特種設備檢驗過程中，可有效利用大數據技術的高速性、規模性、多樣性等特點，采集大量信息數據，通過物聯網、云計算、5G 等技術完成數據快速處理，實現數據的融合和共享，充分挖掘數據潛藏價值，構建風險預警與評估體系，提高特種設備檢驗質量和效率，進而在一定程度上監控和保障特種設備安全穩定運轉[1]。此外，在特種設備內部管理過程中，有機地融合大數據技術，也可起到優化管理模式、建立安全評價和服務評價體系、提高檢驗工作效率等作用，使特種設備檢驗從傳統方式向數字化、智能化方向發展[2]。

1 大數據概述

大數據是指所涉及的信息規模大、種類多、結構復雜的數據集，需通過網絡信息技術對數據集展現快速檢索響應，批量分析或處理海量數據集，聚集有價值的信息數據。麥肯錫全球研究所指出，大數據具有海量性、高速性、多樣性、價值性、真實性等特征，可以把每種信息數據相互組合連接起來，凝聚產生更大的信息價值[3]。近年來，隨著現代移動互聯網的飛速發展，使得全球逐步進入大數據時代，通過物聯網、人工智能、云計算、5G 等大數據相關技術，可快速實現對信息數據的獲取、存儲、建模、分析，并高效整合挖掘有價值的信息數據。在新時期背景下，信息數據已成為日常生活資料，充分利用信息數據的全面共享，交叉應用于工業、醫療、教育、農業、金融等領域，可為企業創造巨大的經濟效益，對促進我國經濟發展起到關鍵作用[4]。

2 特種設備檢驗現狀

特種設備是指涉及生命安全、危險性較大的各類非常規的承壓或者機電類設備。常見的承壓類特種設備有鍋爐、壓力容器、壓力管道等，其依賴外部壓力使設備運行；常見的機電類特種設備有電梯、起重機械、客運索道、大型游樂設施等，其依賴機械和電力系統使設備運行。特種設備被廣泛應用于人們的日常生活和生產中，在社會經濟發展中扮演著十分重要的角色，具有兩個典型的特征：第一，涉及領域廣、基數大；第二，操作復雜、危險性高[5]。由此可知，特種設備對安全性有著極高的要求，需采用科學高效的檢測技術，以精細化、自動化和全面化作為檢測技術發展方向，提高特種設備檢驗的可靠性，有效確保特種設備檢驗質量和安全性。

目前，無損檢測技術是一種常用且有效的檢測技術，在特種設備檢驗中被廣泛應用，其主要包括射線檢測、磁粉檢測、超聲波檢測、渦流檢測、紅外線檢測、滲透檢測等[6]，但該無損技術具有自動化程度較低、檢驗效率偏低、全方位監控較差等缺點。此外，由于特種設備需求量迅速增加，內部管理水平偏低，沒有形成全面系統的管理體系，使得整套檢驗工作流程繁雜、耗時長，導致服務評價質量較差。因此，需使特種設備檢驗從傳統的方式向智能化、數字化、網絡化方向發展，有機地融合物聯網、云計算、人工智能等新興技術，不斷提高特種設備檢驗的準確性、工作效率、技術和管理水平，保障特種設備安全穩定運行[7-8]。

3 大數據在特種設備檢驗中的應用

3.1 構建特種設備大數據智慧檢驗平臺

近年來，隨著現代工業化高速發展，特種設備需求量也迅速增加，這也對特種設備檢驗提出了更高的要求，需不斷提高檢驗質量與效率。因此，現有簡單化特種設備檢驗平臺滿足不了當下的檢驗需求，需借助物聯網、云計算、5G、大數據等相關技術，優化升級特種設備檢驗平臺，構建特種設備大數據智慧檢驗平臺，對特種設備各業務工作平臺數據實現自動化采集，建立起規范、標準數據體系，快速實現對信息數據的獲取、存儲、建模、分析，并高效整合挖掘有價值的信息數據。此外，在此基礎上，還可構建特種設備檢驗狀況、維保狀況、安全狀況的實時監控網絡平臺，特種設備故障預警、應急管理、質量管理、服務評價系統，可滿足特種設備的運行、維護、檢驗、故障處理、報告出具等全方位需求。因此，構建大數據智慧檢驗平臺對提高特種設備檢驗質量與效率具有十分重要的意義[9]。

構建大數據智慧檢驗平臺的主體架構有數據采集層、數據管理層、數據分析處理層、數據應用層，涉及的相關技術有物聯網技術、采集技術、元數據技術、云計算技術、可視化技術等。利用大數據平臺提供的目標數據，通過互聯網全面信息共享，可為特種設備設計、制造、維護、檢驗、管理等環節提供針對性服務，從而實現全方位保障特種設備安全穩定運行[10]。

3.2 構建特種設備數據采集與監控系統

通過構建大數據智慧檢驗平臺，可以獲取大量的特種設備相關原始數據，包括設備運行數據、設備業務數據、設備監控數據等，但該原始數據不能直接形成有價值信息。因此，需根據特種設備的不同功能要求，構建特種設備數據采集與監控系統。首先，通過采集技術和存儲技術將獲取的原始數據進行精細化預處理和模塊劃分；隨后，采用元數據技術、標識技術、集成技術對特種設備數據庫進行識別、全面匯總、整合和分析，從而實現對特種設備數據庫的靜態管理和動態監控[11]。以云計算技術和物聯網技術為基礎，全面采集特種設備運行過程中的整體數據；此外，通過公共服務平臺共享數據信息，吸引相關企業和機構提供更多的數據，從而形成龐大的數據集，為后續特種設備檢驗、維保、管理等工作提供可靠的數據支撐，達到對特種設備靜態管理目標。隨著特種設備長期在線運行，數據庫的信息也會隨之更新變動。通過數據監管云平臺，可實現對特種設備動態數據的監控，及時排查特種設備運行過程中的風險點和故障點，而后明確特種設備檢驗方向和關鍵點，從而有效提高檢驗質量和效率[12]。由此可知，構建動態監控系統對特種設備安全穩定運行具有十分重要的意義。

3.3 構建特種設備風險預警與評估系統

對特種設備各項數據進行采集、整合和分析后，可基于特種設備不同的質量問題和風險因素，采用相關數據挖掘方法及預測機制建立數據分析模型，構建特種設備數據風險預警與評估系統，從而有效降低檢驗風險性，進一步提高特種設備安全性。構建特種設備風險評估分級模型時，需全面綜合考慮可能性影響因素和后果影響因素，建立風險預警與評估的專項數據庫，有效實現風險評估指標數據的自動化獲取[13]。后續檢驗人員檢驗設備時，風險預警與評估系統會自動推送該設備的風險等級評估數據，提示需要重點檢驗的風險點，從而使檢驗人員有針對性地制定檢驗方案，明確檢驗工作重心，高效排查特種設備安全隱患，提升檢驗質量和效率。此外，在特種設備檢驗時，有機地融合高射頻識別、紅外感應器、激光掃描器等物聯網技術，提前設置相關參數，可實現設備風險智能預警[14]。例如，在檢驗起重機械時，根據風險評估分級模型，確定風險評估指標數據后，運用物聯網技術對設備進行有效識別，設置設備負載數等相關參數。當發現設備負載數超過90%時，系統會自動發出報警信號，確保檢驗人員及時解決設備安全隱患，保障設備安全穩定運行。

3.4 構建特種設備內部管理與服務評價體系

檢驗人員完成設備檢驗后，特種設備檢驗檢測機構需完善設備內部管理工作，總結優化整個特種設備檢驗流程，進而提高機構的檢驗實施效率。因此，檢驗檢測機構需重視現代信息化管理建設，運用移動互聯網、5G 等大數據技術，開發多功能特種設備檢驗檢測管理系統，構建特種設備內部管理與服務評價體系，將信息數據轉化成有形的數據資產。該多功能管理系統不僅需包含監察管理、儀器設備管理、檢驗管理、財務管理、數據分析統計等檢驗模塊，還需涵蓋設備制造、安裝、維保單位的服務評價模塊，將傳統的檢驗信息提升到大數據應用層次，做到人工與信息化的有機配合，對設備實施有針對性管理，從而促進內部管理方式創新，樹立以服務為核心的檢驗檢測機構[15-16]。例如，在檢驗電梯時，通過構建大數據+電梯檢驗信息管理平臺，可實現全面獲取電梯各項數據，有效支撐大數據分析決策，助力機構內部創新管理，提高工作能力和效率。此外，也可通過公共服務平臺，為社會公眾共享設備數據服務，助力提升檢驗服務質量，提高公益檢驗檢測機構的社會滿意度[17]。

4 結語

隨著大數據時代的到來，從特種設備檢驗發展的實際情況出發，運用大數據思維方法，以信息技術為核心，著重構建大數據智慧檢驗平臺、數據采集與監控系統、風險預警與評估系統、內部管理與服務評價體系，推動特種設備檢驗從傳統方式向信息化、數字化、智能化方向發展，有效實現數據信息化、檢驗流程化、管理自動化、服務升級化的“智慧特檢”新階段，提高特種設備檢驗質量和效率，進而有力保障特種設備安全穩定運行。此外，也有利于推動檢驗技術創新、業務拓展，引領特檢事業轉型升級發展。