一种危险品智能监控与应急推演方法、系统及电子设备与流程

本说明书涉及危险品仓储与物流安全监控，具体涉及一种危险品智能监控与应急推演方法、系统及电子设备。

背景技术：

1、危险品在仓储与物流转运过程中，由于其自身固有的易燃、易爆、有毒等理化特性，对监控与应急处置的时效性和精准性提出了极高要求。

2、目前，危险品安全监控主要依赖部署在仓储区域或运输载体上的传感器网络。在风险判断层面，通常采用单一维度的阈值报警机制，即对每个传感器参数设定安全上下限，当某一参数超过阈值时触发报警。其判断逻辑可表示为：

3、

4、其中，表示时刻的风险状态，表示单一传感器在时刻的测量值，表示预设安全阈值。

5、然而，危险品事故的发生往往具有渐进性与复合性，其演化过程通常是多维状态参量相互耦合作用的结果。例如，环境温度的缓慢上升本身可能尚未触及报警阈值，但若该温度变化叠加了特定危险品较低的闪点属性以及当前正在进行的动火作业状态，则实际风险已显著升高。由于上述阈值判断机制仅关注单一传感器数值的瞬时越限，无法感知环境参数、作业状态与危险品自身理化特性在时间维度上的联动变化，导致对早期复合风险征兆的感知往往严重滞后，容易错失最佳干预窗口。

6、在应急处置环节，现有技术在接收到报警信号后，通常采用关键词匹配的方式从预设的预案数据库中调取固定文本形式的应急处置规程。由于预案文本是预先编制的，其假设的情景往往固定且单一，无法根据事故发生时刻的实时多维状态（如风向风速、邻近货物分布、当前作业节点等）进行动态适配。这种静态匹配模式脱离了事故现场的实际物理演化过程，导致给出的处置方案往往缺乏针对性与可执行性。

7、如何在危险品多源异构数据融合的前提下，实现风险的动态精准评估与处置方案的即时生成，是当前亟待解决的技术问题。

技术实现思路

1、本说明书的目的在于提供一种危险品智能监控与应急推演方法、系统及电子设备，以解决现有危险品安全监控技术中单一维度阈值报警难以识别多维复合演化趋势导致预警滞后、以及固定文本预案与实时现场条件脱节导致处置方案缺乏针对性的技术问题。

2、根据本说明书的第一方面，提供了一种危险品智能监控与应急推演方法，包括：

3、获取危险品的静态基础属性数据和动态多源感知数据，并按照危险品领域知识的语义结构进行融合编码，得到该危险品的结构化状态数据。其中，静态基础属性数据是指通过申报系统获取的、不随作业进程变化的危险品固有属性信息，例如危险品标识（如联合国编号）、危险类别、包装类别以及对应的闪点、爆炸极限、毒性参数等理化特性。动态多源感知数据是指在危险品作业全流程中通过物联网感知设备实时采集的、随时间变化的观测信息，例如位置感知数据、环境感知数据、视频感知数据和作业感知数据。所谓危险品领域知识的语义结构，是指以危险品分类编号为锚点，将理化特性、隔离规则、应急处置规程等领域知识关联至对应危险品的语义组织方式。融合编码的过程并非简单地将不同来源的数据拼接为数组，而是将动态感知数据中的原始观测值与静态基础属性中关联的理化特性在语义层面进行对应，使得编码后的结构化状态数据天然携带该危险品的领域语义信息。例如，温度传感器采集的温度值在编码时与该危险品分类编号对应的闪点属性相关联，从而使后续处理环节能够在领域语义层面理解该温度值对该特定危险品的实际风险含义。

4、以预设周期对结构化状态数据进行更新，形成状态数据时间序列。预设周期的具体取值可根据实际业务需求设定，例如可以设定为1秒至10秒之间的某一固定值，也可以根据风险状况进行动态调整。通过周期性更新，结构化状态数据在时间维度上形成连续的序列，使得后续的风险评估能够基于多参数在时间上的变化趋势进行综合判断，而非仅基于单一时刻的瞬时值。

5、将状态数据时间序列输入预先训练的风险评估模型，获得包含风险等级的风险评估结果。该风险等级是基于结构化状态数据携带的危险品领域语义及其在时间序列上的综合变化趋势确定的。具体而言，风险评估模型在处理状态数据时间序列时，所依据的不仅是各维度参数的数值变化，还包括这些参数与危险品领域语义之间的关联关系。例如，模型能够综合判断"温度上升趋势""气体浓度渐变"与"该危险品闪点属性""当前作业状态"之间的叠加效应，从而输出反映多维状态综合变化趋势的风险等级，而非仅对单一参数是否超过固定阈值进行二元判断。

6、在确定风险评估结果满足预设预警条件的情况下，基于危险品对应的结构化状态数据构建事故情景，生成目标处置方案。预设预警条件可以根据实际安全管理需求设定为特定的风险等级阈值。事故情景的构建以结构化状态数据为基础，该数据中包含了危险品的空间位置、环境参数、邻近货物信息等多维现场信息，因此所构建的事故情景能够反映当前具体的现场条件，而非基于预设的固定模板。在此基础上生成的目标处置方案是针对当前具体情景的定制化方案，能够适应不同现场条件下的差异化处置需求。

7、根据本说明书的第二方面，提供了一种危险品智能监控与应急推演系统，包括：

8、数据聚合单元，用于获取危险品的静态基础属性数据和动态多源感知数据，并按照危险品领域知识的语义结构进行融合编码，得到该危险品的结构化状态数据；以预设周期对结构化状态数据进行更新，形成状态数据时间序列。

9、风险评估单元，用于将状态数据时间序列输入预先训练的风险评估模型，获得包含风险等级的风险评估结果，该风险等级是基于结构化状态数据携带的危险品领域语义及其在时间序列上的综合变化趋势确定的。

10、应急推演单元，用于在确定风险评估结果满足预设预警条件的情况下，基于危险品对应的结构化状态数据构建事故情景，生成目标处置方案。

11、根据本说明书的第三方面，提供了一种电子设备，包括至少一个处理器和至少一个存储器，存储器用于存储指令，当该指令被处理器执行时，使得处理器实现如本说明书第一方面所述方法的步骤。

12、本说明书实施例提供的技术方案至少具有以下有益效果：

13、通过获取危险品的静态基础属性数据和动态多源感知数据，并按照危险品领域知识的语义结构进行融合编码得到结构化状态数据，由于融合编码过程将动态观测数据与危险品固有的理化特性在语义层面进行了关联，使得结构化状态数据不再是孤立的传感器读数集合，而是携带了领域语义的综合性数据表征，为后续风险评估提供了丰富的语义基础。

14、通过以预设周期对结构化状态数据进行更新形成状态数据时间序列，并将该时间序列输入预先训练的风险评估模型，使得模型能够基于携带的危险品领域语义及其在时间序列上的综合变化趋势确定风险等级，从而精准捕捉危险品状态的复合演化模式，克服了单一维度阈值报警机制对早期复合风险征兆感知滞后的缺陷，实现了风险的动态精准评估。

15、通过在确定风险评估结果满足预设预警条件的情况下，基于危险品对应的结构化状态数据构建事故情景并生成目标处置方案，将固定文本预案的静态匹配转化为基于实时多维状态的动态推演，使得生成的处置方案与现场实际物理演化过程紧密贴合，克服了固定预案脱离实时现场条件的缺陷，实现了从预警到处置的完整闭环。