排水工程有限空间作业安全监督与应急联动处置智能管理方法与流程

本发明涉及排水工程安全生产与智能监控，具体涉及排水工程有限空间作业安全监督与应急联动处置智能管理方法。

背景技术：

1、排水工程有限空间作业（如排水管道清淤、泵站检修、检查井维护、污水处理池清理等）具有空间狭小、通风不良、有毒有害气体易积聚、水位动态变化、淹溺与中毒复合风险高等特点，是水务行业安全生产的重大风险源。gb 46768-2025《有限空间作业安全技术规范》已对有限空间作业前、作业中和作业后的安全技术要求作出了全面规定。

2、目前，排水工程有限空间作业的安全管理主要存在以下技术问题：一、作业前风险评估缺乏定量化、动态化手段。现有技术多依赖人工经验进行作业前风险辨识，缺乏基于数字孪生模型的定量化风险预评估手段。已有公开文献涉及将数字孪生技术引入有限空间安全管理（如锅炉有限空间安全作业管控系统、工地智能安防监控方法等），但上述方案多聚焦于作业过程中的实时监控与可视化展示，未将数字孪生用于作业前的风险预评估与作业方案优化，风险管控仍停留在“事中监测”而非“事前预判”的层面；二、气体浓度预警采用单一阈值判断，缺乏物理可追溯性和空间精细化能力。现有技术的气体预警多采用“实测浓度是否超过预设阈值”的静态判断方式。部分方案虽引入了机器学习进行风险评估或基于多传感器融合进行气体分析，但多为纯数据驱动的“黑箱”方法，缺乏对排水工程特有的“清淤扰动、淤泥释放有毒气体、气体在有限空间内扩散”这一物理过程的机理建模，预警结果缺乏可追溯性。同时，现有方案均未实现针对作业人员具体空间位置的个性化浓度预测；三、多源风险评估各自独立，缺乏基于风险耦合的综合研判机制。现有方案中，气体监测、水位监测、人员生理监测等分属不同子系统，风险评估结果相互独立。部分方案虽提出了风险势场的概念，但未将作业行为（尤其是清淤扰动）作为风险演变的前置驱动因素纳入评估模型，也未建立多源风险因素之间的动态耦合权重调整机制；四、应急响应依赖人工判断和单一系统联动，缺乏智能化协同决策能力。现有技术中，险情发生后的应急响应主要依靠现场监护人员人工判断后启动救援。部分方案虽提出了联动干预的概念，但仍以单一系统的自动化联动为主，缺乏多个专业化智能体之间的协同感知、协同决策和协同执行能力；五、安全监督与应急管理分属不同系统，未形成“事前预判-事中感知-应急决策-事后优化”的闭环。现有的作业审批、过程监控、应急处置等环节分属不同管理系统，数据无法贯通，难以实现从风险预评估到应急处置再到系统自优化的闭环管理。

3、针对上述技术问题，亟需一种面向排水工程有限空间作业场景、覆盖“数字孪生预评估、多源数据实时映射、机理驱动耦合预警、多智能体协同决策、闭环持续优化”全链条的智能管理方法。

技术实现思路

1、针对上述问题，本发明提供了排水工程有限空间作业安全监督与应急联动处置智能管理方法，旨在解决现有技术中作业前风险评估缺乏定量化手段、气体浓度预警缺乏物理可追溯性和空间精细化能力、多源风险评估缺乏耦合研判机制、应急响应缺乏智能化协同决策能力、安全监督与应急管理未形成全链条闭环等技术问题，实现排水工程有限空间作业从“被动监测”到“主动预判”、从“单一阈值报警”到“机理驱动耦合预警”、从“单系统联动”到“多智能体协同决策”的全面升级。

2、本发明的技术方案是：

3、一种排水工程有限空间作业安全监督与应急联动处置智能管理方法，包括以下步骤：

4、步骤s0：基于数字孪生的作业前风险预评估：通过现场勘察采集作业区域环境参数，构建作业空间的三维数字孪生模型并预计算浓度响应曲面库，基于天气预报数据、作业内容、历史环境数据在所述数字孪生模型上进行风险预评估，生成作业风险预评估报告并自动优化作业方案；

5、步骤s1：作业准入智能核验：通过生物特征识别与防护设备状态感知的双重核验，控制作业人员进入有限空间；

6、步骤s2：多源异构数据实时采集与数字孪生实时映射：采集环境参数、人员状态、作业行为、设备状态四类数据，实时映射至所述数字孪生模型，并构建动态风险势场函数；

7、步骤s3：“扰动-释放-扩散”全过程耦合预警：通过扰动识别与量化构建扰动强度指数di，基于物理信息神经网络（pinn）预测有毒气体释放量q(t)，通过查询所述浓度响应曲面库进行快速插值预测有限空间内任意空间位置的气体浓度分布c(x,y,z,t)，并基于多头注意力机制动态计算自适应安全阈值，采用d-s证据理论融合多源风险评估结果判定综合风险等级；

8、步骤s4：基于多智能体协同的应急决策与联动处置：部署包含环境评估智能体、人员状态智能体、路径规划智能体、资源调度智能体和决策融合智能体的多智能体体系，根据所述综合风险等级执行分级响应与多智能体协同决策；

9、步骤s5：作业全流程闭环评估与持续优化：生成作业安全评估报告，按照分层反馈机制分别用于优化步骤s0至步骤s4中各模型和参数。

10、优选地，步骤s0中所述基于数字孪生的作业前风险预评估具体包括：

11、作业前通过便携式检测设备采集淤泥厚度、作业空间体积、淤泥有机质含量；基于bim数据、历史测绘数据及现场勘察数据构建三维数字孪生模型；采用计算流体动力学方法离线预计算不同扰动场景下的气体浓度分布响应曲面，构建浓度响应曲面库；根据天气预报数据中的降雨量、气温、气压，结合历史环境基线数据，模拟预测作业期间气体浓度演化趋势基线；根据作业内容通过查询浓度响应曲面库模拟预测不同作业操作引发的有毒气体在有限空间内的扩散路径和浓度空间分布；根据水位历史数据和降雨信息模拟预测作业期间水位变化风险窗口；自动标注高风险时段和高风险区域，生成作业方案调整建议。

12、优选地，步骤s2中所述动态风险势场函数：，其中g为气体浓度风险势场，w为水位风险势场，p为人员生理风险势场，b为作业行为风险势场，α(t)、β(t)、γ(t)、δ(t)为根据作业阶段和主导风险因素自动调整的动态权重系数，满足α+β+γ+δ=1；步骤s2中所述气体检测仪采样频率不低于1hz，水位传感器采样频率不低于10hz，人员定位精度优于0.3m，ai摄像头帧率不低于25fps，时间戳对齐误差不大于100ms。

13、优选地，步骤s3中所述“扰动-释放-扩散”全过程耦合预警模型具体包括：扰动识别与量化：基于ai视觉识别和传感器数据识别机械扰动、水力扰动和热力扰动，构建扰动强度指数di；释放预测：基于di、淤泥特性参数s和环境参数，采用物理信息神经网络（pinn）预测有毒气体释放量q(t)，所述pinn以有机物厌氧分解产气的释放速率动力学方程作为物理约束项加入损失函数；扩散模拟：将q(t)作为源项，基于步骤s0预计算的浓度响应曲面库进行多维线性插值，预测未来t时间内有限空间内任意空间位置的气体浓度分布c(x,y,z,t)；所述pinn的训练以最终气体浓度分布c(x,y,z,t)的实测值为监督目标，通过反向传播优化释放预测子网络的参数；扩散模拟模块基于固定参数的预计算响应曲面及线性插值运行，不参与训练。

14、优选地，步骤s3中所述基于多头注意力机制的自适应安全阈值包括：

15、个体化阈值：基于作业人员年龄、体质、作业经验、历史生理数据计算个体化生理阈值；阶段自适应阈值：根据作业进度自动调整阈值宽松度；环境耦合阈值：将多源数据编码为特征向量，通过多头注意力机制计算各特征之间的相互关注权重，识别主导风险因子，以主导因子为基准动态调整其他因子的预警阈值；时间累积阈值：构建疲劳累积函数，随作业时间推移逐步提高预警敏感度。

16、优选地，步骤s3中所述采用d-s证据理论融合多源风险评估结果判定综合风险等级具体包括：

17、将气体风险评估结果、水位风险评估结果、人员生理状态评估结果分别转化为对各风险等级命题的基本概率赋值（bpa）；采用d-s合成规则融合多个证据源的bpa，获得综合bpa；将综合bpa转换为pignistic概率，取概率最大的风险等级作为综合风险等级。

18、优选地，步骤s4中所述多智能体协同决策具体包括：

19、环境评估智能体基于预测浓度c(x,y,z,t)及时间序列独立评估环境风险演变趋势；人员状态智能体基于生理参数时间序列及疲劳累积函数预测独立评估人员状态衰退趋势；路径规划智能体基于数字孪生模型和风险势场分布预计算最优撤离路径；资源调度智能体在橙色预警阶段即进入预备状态，预配置应急资源，并负责无人机释放决策；决策融合智能体采用多智能体加权投票机制综合各智能体输出生成最终应急决策指令；所述加权投票机制中，各智能体的投票权重根据其输入数据质量动态调整。

20、优选地，步骤s4中所述分级响应包括：

21、关注（黄）等级：发送提示信息，调节通风设备档位，资源调度智能体进入预备状态；预警（橙）等级：发送预警信息，触发声光报警，启动备用通风设备，路径规划智能体预计算撤离路径，资源调度智能体预配置应急资源；紧急（红）等级：触发多智能体协同决策，发送强制撤离指令及路径导航，自动启动应急排水设备和最大风量通风，自动发送紧急救援请求，自动解锁应急逃生通道，资源调度智能体自动释放无人机。

22、优选地，步骤s4中还包括智能体自学习与演化：每次应急事件结束后，各智能体基于实际处置效果进行经验回放和策略更新，对比预计算路径与实际撤离路径优化路径规划算法，对比预配置资源与实际使用资源优化资源调度策略，对比智能体决策与实际处置效果优化决策融合权重。

23、优选地，步骤s5中所述分层反馈机制包括：

24、第一层慢反馈：以季度为周期或累计新增有效样本达到50组时（以先到者为准），触发机理模型参数重校准和数字孪生模型基线数据更新，重校准后需经回溯测试验证方可投入后续使用；

25、第二层快反馈：每次作业后立即更新个体化阈值、注意力机制权重和各智能体投票权重；

26、交叉验证机制：机理模型参数重校准后，在后续至少3次作业中验证注意力机制权重的稳定性，确认收敛后固化更新；所述稳定性验证标准为：后续至少3次作业中注意力机制识别出的主导风险因子与机理模型校准前的主导风险因子分布一致率不低于80%，且各风险维度的注意力权重标准差不超过0.1。

27、本发明的有益效果是：

28、一、实现了排水工程有限空间作业的定量化、动态化事前风险预评估：通过步骤s0中三维数字孪生模型的构建、浓度响应曲面库的预计算以及基于该模型的作业前风险预评估，本发明首次将数字孪生技术从“事中实时监控”扩展至“事前风险预评估”领域。相比现有技术中依赖人工经验的定性风险评估，本方案实现了基于现场勘察数据、天气预报、作业内容等多源信息的定量化风险模拟预测，能够在作业开始前识别高风险时段和高风险区域，并自动生成作业方案优化建议。特别是浓度响应曲面预计算机制的引入，通过离线cfd模拟预计算构建查找表，使在线阶段仅需毫秒级插值即可获得高精度浓度分布预测，解决了cfd模拟无法实时运行的工程难题，使基于物理机理的浓度预测具备了在线实时能力。这一“预评估-优化-审批”机制将风险管控关口大幅前移，从源头上降低了作业风险。

29、二、构建了具有物理可追溯性和空间精细化能力的“扰动-释放-扩散”全过程耦合预警模型：通过步骤s3中“扰动识别与量化-释放预测（pinn）-扩散模拟（响应曲面插值）”的三阶段耦合预警模型，本发明将排水工程有限空间气体浓度预警从纯数据驱动的“黑箱预测”升级为机理驱动与数据驱动融合的“灰箱建模”。相比现有技术中“实测浓度是否超过预设阈值”的静态判断方式和纯数据驱动的机器学习方法，本方案具有以下突出优势：1、物理可追溯性——每一阶段的输出均有明确的物理意义（扰动强度、释放量、扩散浓度），且模型输出可追溯到是否符合物理规律约束，预警结果可验证；2、空间精细化——通过响应曲面插值可预测有限空间内任意空间位置的浓度分布，实现针对作业人员具体位置的个性化预警，而非仅提供整体平均浓度值；3、前瞻性——在扰动发生之初即可预测其后续影响，实现超前预警而非被动报警。实施例一中，pinn模型在清淤扰动发生时即预测3分钟后作业人员位置h2s浓度将达到5.2ppm，比实测值到达阈值提前约3分钟发出预警，为作业人员响应争取了宝贵的处置时间；4、端到端训练策略——以最终浓度分布实测值为监督目标，绕过了释放量不可直接测量的技术障碍，使模型训练在工程上可行。

30、三、建立了基于注意力机制的多风险因子动态耦合综合研判体系：通过步骤s2-2中的动态风险势场函数和步骤s3-4中基于多头注意力机制的自适应阈值体系，本发明实现了多源风险因素（气体、水位、人员生理、作业行为）之间的动态耦合评估。相比现有技术中多源风险评估结果相互独立或简单加权的方式，本方案具有以下创新：1、动态风险势场将离散的传感器数据转化为三维空间中的连续风险场函数，实现了风险的空间化和精细化评估，作业人员所在位置的风险势能值实时反映其面临的个性化综合风险；2、多头注意力机制自动识别当前场景下的主导风险因子（如实施例二中同时识别出水λ=0.38和人员生理λ=0.32为双主导因子），并以此为基础动态调整其他因子的预警阈值，体现了对排水工程有限空间“复合风险”本质特征（多种风险因素相互耦合、主导因子随场景动态变化）的深刻把握；3、个体化阈值考虑了作业人员的个体差异，解决了固定阈值“过于宽松则漏报、过于严格则误报”的固有矛盾。

31、四、实现了基于多智能体协同的智能化应急决策：通过步骤s4中五专业智能体（环境评估智能体、人员状态智能体、路径规划智能体、资源调度智能体、决策融合智能体）的协同决策框架和“预警即预备”机制，本发明将应急响应从“单系统自动联动”升级为“多智能体协同决策”。相比现有技术中单一系统的自动化联动或人工判断，本方案具有以下优势：1、专业化分工——各智能体各司其职（环境评估聚焦趋势研判、人员状态聚焦生命体征、路径规划聚焦安全撤离、资源调度聚焦力量配置、决策融合聚焦综合权衡），实现了应急决策的专业化和系统化；2、“预警即预备”——在橙色预警阶段即开始预计算撤离路径和预配置应急资源，实现了从“被动响应”到“主动预备”的升级，显著缩短了紧急响应的有效时间；3、动态权重投票机制——各智能体权重根据输入数据质量动态调整，增强了决策的鲁棒性；4、智能体自学习与事后校正——通过经验回放和策略更新，应急决策能力随实践不断优化。

32、五、建立了“事前预判-事中感知-应急决策-事后优化”的全链条闭环管理体系：通过步骤s0至s5的完整流程设计，特别是步骤s5中基于分层反馈机制对各环节模型和参数的全面反馈优化，本发明实现了排水工程有限空间作业安全管理的全链条闭环。相比现有技术中作业审批、过程监控、应急处置分属不同管理系统的“数据孤岛”状态，本方案实现了：1、数据贯通——从预评估到实时监测到应急处置到评估优化，全流程数据在同一数字孪生平台上贯通流转，消除数据孤岛；2、模型迭代——每次作业的评估报告分层反馈至不同环节，使系统具备持续进化的能力；3、标准对标——全面适配gb46768-2025《有限空间作业安全技术规范》中关于作业前风险评估、作业审批、作业中实时监测、持续通风、安全监护、异常情况处置、作业后安全验收等全流程要求，具有良好的政策适配性和推广价值。