基于双重预防机制的安环实时管控方法与流程

本发明涉及智慧工厂安全环保管理，具体而言，涉及一种基于双重预防机制的安环实时管控方法。

背景技术：

1、随着工业化和城镇化的持续推进，制造业企业生产经营活动日益复杂化、大型化，对安全环保管理提出了更高要求。双重预防机制（即安全风险分级管控与隐患排查治理体系）作为安全管理领域的核心理论框架，旨在构建“防患于未然”的主动防御体系。然而，现有的双重预防机制在企业实际运行中仍面临以下技术瓶颈：在风险管控层面，传统模式下的风险辨识与隐患排查高度依赖人工纸质记录，缺乏信息化工具支撑，导致隐患发现滞后、整改过程难以追溯、闭环管理流于形式；在数据管理层面，安全数据与环保数据分散存储于不同的业务系统中，数据标准不统一、接口不兼容，形成严重的信息孤岛，无法实现安环一体化的联动分析与协同决策；在监测预警层面，现有的管控手段多为静态、被动的管理模式，缺乏基于工业物联网感知的实时监测与智能预警能力，难以及时捕捉异常工况并触发预警响应，安全关口难以实现真正前移。

技术实现思路

1、本发明在于提供一种基于双重预防机制的安环实时管控方法，以解决现有技术中隐患排查依赖人工导致发现滞后且难追溯、安全与环保数据分散形成信息孤岛无法联动分析，以及风险管控依赖静态被动模式缺乏实时监测与智能预警的技术问题。

2、为了解决上述的问题，本发明采取的技术方案如下：

3、一种基于双重预防机制的安环实时管控方法，包括以下步骤：

4、步骤1，建立安全风险分级管控与隐患排查治理的闭环管理机制；所述闭环管理机制包括建立并管理重大危险源电子档案、执行多模式智能巡检以及基于状态机驱动执行工单流转处理；

5、步骤2，建立安环统一数据底座；所述安环统一数据底座包括构建统一的安全环保数据中心、构建标准化数据接口层以及构建统一的安环数据视图模块；

6、步骤3，构建基于物联感知的实时监测与预警机制；所述实时监测与预警机制包括构建物联网感知层、构建物联网网络层与中间件交互以及构建分级预警机制与图像识别分析；

7、其中，所述物联网感知层采集实时监测数据，所述实时监测数据通过所述物联网网络层与中间件传输至所述安全环保数据中心进行存储，当所述实时监测数据或所述图像识别分析的检测结果触发所述分级预警机制时，生成预警事件并联动所述基于状态机驱动执行工单流转处理创建隐患工单。

8、进一步地，建立并管理重大危险源电子档案的方法具体包括：以结构化数据形式存储危险源的属性信息，所述重大危险源电子档案的数据存储采用关系型数据库与文档型数据库相结合的混合存储策略；集成地理信息系统引擎进行可视化展示，将所述重大危险源电子档案的数据与所述地理信息系统引擎进行空间绑定，危险源对应电子地图上的唯一空间点位，所述空间点位根据风险等级采用对应色系进行渲染标注。

9、进一步地，执行多模式智能巡检的方法具体包括：设置巡检模式类型，所述巡检模式类型包括日常巡检模式、专项巡检模式、季节性巡检模式以及应急巡检模式；所述执行多模式智能巡检提供断网数据同步与校验机制，移动终端开启离线数据缓存功能，当巡检区域网络信号中断时，所述移动终端切换至离线工作模式并将巡检数据临时存储于本地数据库；待网络恢复后触发数据同步操作，将本地缓存的巡检记录上传至后台业务系统，所述后台业务系统根据数据上传时间戳与签到时间戳进行去重校验。

10、进一步地，基于状态机驱动执行工单流转处理的方法具体包括：采用状态机驱动的流程引擎架构，所述流程引擎架构内置标准化工单状态机模型，所述标准化工单状态机模型定义隐患工单的状态节点集合以及状态转换规则，所述状态节点集合包括待派单状态、已派单状态、待整改状态、待验收状态、已验收状态、已挂起状态和已关闭状态；针对不同风险等级的隐患工单配置差异化的处理时限，超期未处理的隐患工单由系统自动执行升级操作。

11、进一步地，构建所述安全环保数据中心的方法具体包括：采用分布式架构设计，架构层次划分为数据采集层、数据存储层、数据处理层、数据服务层以及数据应用层；所述数据存储层采用结构化数据与非结构化数据混合存储策略，结构化业务数据存储于关系型数据库集群中，非结构化数据存储于分布式文件系统集群中；所述数据存储层具备弹性扩容能力，当存储容量达到预设阈值时触发存储节点扩容流程，新增存储节点加入集群后进行数据重分布。

12、进一步地，所述标准化数据接口层采用http restful api标准接口规范，数据交换方式包括消息队列异步推送模式、实时推送同步模式和定时批量同步模式；所述标准化数据接口层内置数据校验与转换引擎；所述安环数据视图模块基于数据仓库技术构建，所述数据仓库采用星型模型设计主题域，事实表与维度表通过主外键关联形成星型结构，所述主题域的划分包括风险管控主题域、隐患治理主题域、监测预警主题域和应急处置主题域。

13、进一步地，在构建物联网感知层时，部署传感器设备以采集所述实时监测数据，传感器采集频率根据监测对象的不同设定差异化的采集频率；构建物联网网络层与中间件交互中，中间件封装设备接入协议适配、设备注册管理、数据采集汇聚、命令下发控制、协议转换和设备运维功能模块；所述设备接入协议适配功能模块内置协议解析引擎以进行协议报文解析并提取有效数据载荷；所述数据采集汇聚功能模块建立持久通信连接，接收上报的实时监测数据并发送至消息队列中间件进行分发。

14、进一步地，构建分级预警机制与图像识别分析的方法具体包括：所述分级预警机制按照预警等级划分为红色预警、橙色预警、黄色预警和蓝色预警四个级别，预警等级划分规则与监测参数阈值配置相关联；所述图像识别分析采用基于深度学习的视觉分析算法框架，解码后的视频帧批量输入模型进行推理预测得到检测结果；检测结果为违规行为或异常状况时自动创建所述隐患工单并关联对应的视频截图作为证据附件。

15、进一步地，本发明方法还应用于危化品运输车辆动态监控场景和应急演练与培训场景：在所述危化品运输车辆动态监控场景中，危化品运输车辆配置车载物联网终端设备，采集车辆实时位置坐标和车辆运行状态参数并上传至所述中间件，在电子地图上动态展示车辆历史行驶轨迹；在所述应急演练与培训场景中，通过应急处置主题域集成应急预案数字化管理模块，根据预设的演练脚本自动生成演练任务并通知参演人员，记录参演人员的演练数据并自动生成演练评估报告。

16、与现有技术相比，本发明的有益效果是：

17、（1）本发明通过建立闭环管理机制、安环统一数据底座以及基于物联感知的实时监测与预警机制，实现了对监测数据的动态感知与智能分析。当监测数值异常时自动触发预警并联动状态机驱动的工单系统，将管理模式从事后被动处置彻底转变为事前主动防御，实现了隐患从发现到验收的全流程可追溯。

18、（2）建立安环统一数据底座，采用混合存储策略与标准化接口，将分散在各业务模块的结构化与非结构化数据进行在线汇聚。数据视图模块从多维度整合风险、隐患、监测与应急数据，有效消除了信息孤岛，为企业安全环保决策提供了完整的数据支撑。

19、（3）在多模式智能巡检中引入离线数据缓存与断网恢复后的去重校验同步机制，确保了在厂区网络信号不稳定情况下的巡检执行效率与数据准确性。

20、（4）统一的安全环保数据中心采用分布式架构，具备弹性扩容与副本再平衡能力，能够根据数据容量自动分配资源，满足海量物联监测数据与视频图像数据的高吞吐量写入与高并发查询需求。

21、（5）深度融合基于深度学习的视觉图像识别分析与多类型物联网传感器，丰富了异常感知的维度；此外，将管控方法扩展至危化品运输车辆动态监控与应急演练场景，实现了工厂内外安环管理的全方位覆盖。

22、为使本发明的上述目的、特征和优点能更明显易懂，下文特举本发明实施例，并配合所附附图，作详细说明如下。