基于異常檢測的煙草企業智能安全響應系統研究

［關鍵詞］智能預警；應急響應；安全管理；物聯網；數字化轉型

［中圖分類號］TH625 ［文獻標志碼］A ［文章編號］2095–6487（2024）11–0015–03

目前，煙草企業安全預警系統的研究主要集中在風險評估、異常檢測及預警信息的實時發布等方面。盡管這些研究在提高預警準確性和響應速度方面取得了一定的進展，但在煙草行業這一特定領域，如何結合行業特點，設計出既高效又具有行業適應性的智能安全預警系統，仍然是一個亟待解決的問題。

大語言模型技術發展迅速，在自然語言處理、信息檢索、決策支持等領域展現出的巨大潛力，為智能安全預警系統的策略生成提供了新的解決方案。然而，如何將大語言模型與煙草企業的安全預警系統有效結合，生成切實可行的安全響應策略，目前還缺乏系統性的研究和實踐案例。

針對上述問題，本研究綜合分析煙草企業面臨的安全風險，包括消防、安防、電氣、車輛、災害天氣等多個方面，并考察現代技術對這些風險的影響。為應對這些挑戰，本研究開發一個基于異常檢測的煙草企業智能安全預警系統，能夠實時監控和分析生產數據，以便及時發現并預警潛在的安全問題。此外，研究還利用大語言模型技術來生成有效的安全響應策略，這一創新方法可提高策略制訂的效率和質量。

1安全預警方法基礎

1.1安全預警概述

安全預警是一個動態過程，涉及識別、評估、監測及響應潛在安全威脅。其包括數據收集、風險分析、預警信號生成及應對措施制訂，旨在通過科學方法提前向決策者提供信息，以便預防或減輕安全事故。在煙草企業中，安全預警系統至關重要，其能減少事故概率，快速響應事故，以降低損失并提高運營效率。煙草企業在多個環節面臨火災、爆炸及有毒物質泄漏等風險。傳統安全管理方法依賴人工檢查和經驗判斷，效率低且易受人為因素影響。安全預警系統通過自動化數據收集和分析，實現對安全風險的實時監控和評估，從而更有效地管理風險。

煙草企業的安全預警系統雖然已經在一定程度上取得成效，但仍需要解決確保數據準確性和完整性、處理大數據、設計有效響應機制等挑戰。目前系統正在通過大數據和人工智能技術來提高預警的準確性，采用物聯網技術來擴大監測范圍，以及使用模擬和虛擬現實技術來增強應急演練的真實性。安全預警系統通常由傳感器網絡、數據處理中心、預警引擎及響應機制等部分組成，這些組件共同工作，以實現對環境和設備狀態的實時監控，并據此生成預警信號和采取應對措施。

1.2煙草企業安全風險

消防方面，存有大量易燃原材料和成品，火災隱患大。

安防方面，有盜竊、搶劫等外部入侵風險，監控有盲區或故障，門禁管理不善，重要區域安保不足。

電氣方面，電氣設備老化、過載、維護不當，易導致短路、漏電、火災，電線敷設不規范有觸電風險，電力供應不穩定影響生產。

車輛方面，內部運輸車輛可能超速、超載、疲勞駕駛，車輛維護不及時，駕駛員安全培訓缺乏。

災害天氣方面，暴雨致廠區積水，影響倉庫儲存；強風可能吹倒設施；雷電可能擊中電力設備或引發火災。

煙草企業應采取綜合性風險管理策略，如定期檢查維護生產設備、建立多元化供應鏈、構建信息安全體系、制訂應急預案等，以降低安全風險，確保穩定可持續發展。

2方案設計

2.1系統整體框架設計

基于異常檢測的煙草企業智能安全預警系統旨在建立一個多層次、模塊化的架構，實現對安全風險的全面監控和管理。

數據收集層從消防系統、安防系統、車載ADAS系統、智慧用電系統等收集關鍵數據，如設備狀態、存儲條件、物流信息及網絡訪問記錄。經過預處理后，數據供服務層使用。

服務層包括異常檢測和安全策略響應生成兩大核心功能。異常檢測利用先進的數據分析技術監控數據，識別生產過程中的異常模式，如設備故障、供應鏈中斷或網絡攻擊。安全策略響應生成利用大語言模型學習歷史數據和現有策略，生成針對特定安全事件的響應方案。

應用層是系統的輸出界面，將預警信息和響應策略以直觀、易理解的方式展示給企業決策者。系統結合異常檢測技術和大語言模型，提高預警準確性和響應策略的效果，為煙草企業的安全生產提供支持。系統整體框架如圖1 所示。

2.2基于異常檢測的智能預警構建

基于異常檢測的煙草企業智能安全預警系統依賴于異常檢測技術，通過分析消防系統、安防系統、車載ADAS 系統、智慧用電系統等安全數據來識別異常行為。系統采用統計和機器學習方法建立正常行為模型，實時監測數據并發現偏差。設計包括數據采集、預處理、異常檢測、預警生成及響應機制等環節。系統收集實時數據，經過預處理后，異常檢測引擎分析并識別異常行為，同時提供預先定義的響應策略。系統通過監測以上安全數據來識別安全風險，并不斷優化以適應新威脅。這種系統幫助企業實時監控風險，快速應對，提升安全性和效率。

2.3基于大語言模型的響應策略生成

大語言模型是自然語言處理領域的重要成果，能夠理解和生成復雜的文本。這些模型采用Transformer架構，通過編碼器和解碼器處理文本，并利用注意力機制捕捉文本中的復雜關系。在基于異常檢測的煙草企業智能安全預警系統中，大語言模型用于生成安全報告、定制響應策略，并作為智能接口與用戶交互。

在基于異常檢測的煙草企業智能安全預警系統中，大語言模型的應用為實現響應策略的生成提供強大的支持。在基于異常檢測的煙草企業智能安全預警系統檢測到異常行為后，大語言模型能夠根據之前的預警信息和相關知識庫，生成相應的安全策略和響應措施。

3綜合安全策略

在煙草企業的安全管理中，綜合安全策略的制訂是多維度的，要將技術、組織、文化及管理體系緊密結合。

技術層面，側重用異常檢測技術實時監控，快速識別安全威脅，借助大語言模型生成響應策略，建立應急響應機制。

組織層面，建立完整的安全管理體系，包括明確政策、規程、培訓及監督措施，還要通過定期教育和培訓提升員工安全意識和應急能力。

文化層面，將安全理念融入企業文化，培養員工安全文化意識，建立持續改進的文化氛圍，鼓勵員工提建議，優化提升安全策略。

通過這樣全面的策略，煙草企業能夠在技術、組織及文化3 個層面上共同構建一個強大的安全防護體系，以應對復雜多變的商業環境和安全威脅，確保企業的長期穩定發展。

4結束語

文章提出煙草企業智能安全預警與響應策略的綜合安全框架，包括數據處理、異常檢測技術及大語言模型驅動的響應策略生成。框架涵蓋實時監控安全狀況、快速生成響應方案及綜合管理體系等多個方面。盡管提出的框架和策略在理論上具有可行性，但實際應用中可能面臨技術和操作挑戰。未來研究可進一步優化異常檢測算法，提高大語言模型的生成質量和適應性，并更好地將安全策略與具體業務流程相結合。同時，關注新興技術在安全預警系統中的應用，考慮如何將這些技術與現有安全管理體系相融合，以應對不斷演變的安全威脅。