一种基于多源数据融合的火炸药产线安全风险协同预警方法及系统与流程

本发明涉及火炸药生产安全，尤其涉及一种基于多源数据融合的火炸药产线安全风险协同预警方法及系统。

背景技术：

1、火炸药生产作为民用爆破领域的重要环节，具有高度的危险性和复杂性。火炸药生产过程涉及易燃易爆物质，且生产环境复杂多变，存在多种潜在安全风险，如粉尘爆炸、化学品泄漏、设备故障等。传统的安全风险预警方法多侧重于单一数据源的监测，例如仅对生产设备运行参数或环境监测数据进行独立分析，无法全面、综合地评估火炸药产线的整体安全状态。

2、单一数据监测方式仅关注部分风险因素，易忽略不同数据源间潜在关联与相互作用，导致风险评估不全面；由于缺乏对多源数据融合处理，这种方法难以挖掘数据深层信息，风险评估准确性受限；还无法在风险初期综合多源数据及时发现异常，延误预警时机。

3、随着信息技术的发展，多源数据融合技术在多个领域展现出巨大潜力，但将其应用于火炸药产线安全风险预警方面的研究与应用尚不成熟，现有技术在数据融合方法、协同预警机制等方面存在不足，难以满足现代火炸药安全生产对高效、精准安全风险预警的需求。

技术实现思路

1、发明目的：本发明提出的一种基于多源数据融合的火炸药产线安全协同预警方法及系统，旨在通过融合多种数据源，实现对火炸药产线安全风险的实时、准确评估与协同预警，以提高火炸药生产的本质安全水平。

2、技术方案：

3、本发明提出了一种基于多源数据融合的火炸药产线安全风险协同预警方法，包括：

4、从火炸药产线采集多源监测数据，对所述多源监测数据进行预处理得到包括传感器特征、环境特征和行为特征的融合数据；

5、根据火炸药产线的工艺特点，为所述融合数据中的各项特征分配权重值；组合不同工艺下各项特征的权重值，形成基础权重矩阵；根据火炸药产线的实时工艺状态切换权重配置；

6、基于所述融合数据与所述基础权重矩阵，利用安全风险评估算法实时计算火炸药产线的风险值；当所述风险值大于预设阈值时，动态调整所述基础权重矩阵；

7、根据所述风险值评价火炸药产线的安全风险等级，发出协同预警信息。

8、进一步的，所述多源监测数据包括传感器读数、环境监测数据、视频监控数据、生产设备运行参数和生产计划工艺参数。

9、进一步的，所述预处理包括：

10、对所述采集到的多源监测数据进行清洗和归一化，剔除噪声数据和异常读数；

11、从多源监测数据中提取核心特征，包括从传感器读数中提取传感器特征、从环境监测数据中提取环境特征、从视频监控数据中提取行为特征；

12、采用数据融合技术对所述核心特征和多源监测数据进行处理，包括使用卡尔曼滤波融合算法融合所述生产设备运行参数和环境特征、使用神经网络融合算法融合所述生产计划工艺参数和行为特征，建立融合数据。

13、进一步的，所述火炸药产线的工艺包括加料阶段、压药阶段和包装阶段，通过产线数据采集系统实时获取。

14、进一步的，所述基础权重矩阵包括：

15、工艺状态为加料阶段，传感器特征的权重为0.4，环境特征和行为特征的权重为0.3；工艺状态为压药阶段，传感器特征权重为0.6，环境特征和行为特征的权重均为0.2；工艺状态为包装阶段，环境特征权重为0.4，传感器特征和行为特征的权重均为0.3。

16、进一步的，所述安全风险评估算法包括模糊综合评价算法、灰色关联分析算法、基于机器学习的分类算法。

17、进一步的，所述动态调整所述基础权重矩阵，包括：

18、识别对当前风险值贡献最大的特征，提升该贡献最大的特征在所述基础权重矩阵中的权重值，提升的幅度由预设的风险梯度决定，其他特征的权重按比例压缩，对调整后的总权重进行标准化；

19、当所述多源监测数据出现矛盾，将传感器特征的权重提升至0.9，进行人工复核。

20、进一步的，所述评价火炸药产线的安全风险等级，包括：

21、记所述风险值为r，若r＜0.4，判断无安全风险；若0.4≤r＜0.6，安全风险等级为低风险；若0.6≤r＜0.8，安全风险等级为中风险；若r≥0.8，安全风险等级为高风险。

22、进一步的，所述协同预警信息包括：

23、若安全风险等级为低风险，预警信息通过本地声光提示通知，日志记录出现异常的监测数据；若安全风险等级为中风险，预警信息通过短信通知，火炸药产线的关联设备进入预停机准备，启动处置知识库；若安全风险等级为高风险，预警信息同步至消防联动，硬切断火炸药产线的主电源，激活抑爆系统。

24、另一方面，本发明还提出了一种基于多源数据融合的火炸药产线安全风险协同预警系统，包括：

25、数据处理模块，用以从火炸药产线采集多源监测数据，对所述多源监测数据进行预处理得到包括传感器特征、环境特征和行为特征的融合数据；

26、权重分配模块，用以根据火炸药产线的工艺特点，为所述融合数据中的各项特征分配权重值；组合不同工艺下各项特征的权重值，形成基础权重矩阵；根据火炸药产线的实时工艺状态切换权重配置；

27、风险评估模块，用以基于所述融合数据与所述基础权重矩阵，利用安全风险评估算法实时计算火炸药产线的风险值；当所述风险值大于预设阈值时，动态调整所述基础权重矩阵；

28、协同预警模块，用以根据所述风险值评价火炸药产线的安全风险等级，发出协同预警信息。

29、有益效果：本发明相较现有技术具有如下显著进步：

30、1、全面性：本发明通过整合火炸药产线的多源数据，包括生产设备运行参数、环境监测数据、人员操作记录等，全面考虑各种安全风险因素及其相互作用，避免了单一数据监测的片面性，实现了对火炸药产线整体安全状态的综合评估，提高了安全风险预警的全面性。

31、2、准确性：数据预处理和融合过程有效提高了数据的质量和可靠性，融合后的数据模型更准确地反映了火炸药产线的实际安全状态。结合先进的安全风险评估算法，能够深入挖掘数据中的潜在信息，精确识别潜在安全隐患，从而提高安全风险评估的准确性，为及时采取有效的预防措施提供科学依据。

32、3、及时性：系统对火炸药产线的多源数据进行实时采集、预处理、融合和评估，能够在风险发生的初期及时发现异常并发出预警，使相关人员能够迅速响应，采取措施消除隐患或降低事故损失，增强了火炸药生产过程的安全性与可控性，有效提高了安全风险预警的及时性。

33、4、协同性：协同预警机制实现了多部门、多人员的协同应急处置，明确了各岗位人员在应急处置中的职责与任务，提高了应急处置的效率与效果。当安全风险出现时，系统通过多种方式及时通知相关人员，各方能够迅速协同行动，形成合力，共同应对安全风险，避免了信息孤岛和应急处置混乱的局面，优化了火炸药产线的安全管理流程与协同工作机制。

1.一种基于多源数据融合的火炸药产线安全风险协同预警方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的火炸药产线安全风险协同预警方法，其特征在于，所述多源监测数据包括传感器读数、环境监测数据、视频监控数据、生产设备运行参数和生产计划工艺参数。

3.根据权利要求2所述的火炸药产线安全风险协同预警方法，其特征在于，所述预处理包括：

4.根据权利要求3所述的火炸药产线安全风险协同预警方法，其特征在于，所述火炸药产线的工艺包括加料阶段、压药阶段和包装阶段，通过产线数据采集系统实时获取。

5.根据权利要求4所述的火炸药产线安全风险协同预警方法，其特征在于，所述基础权重矩阵包括：

6.根据权利要求5所述的火炸药产线安全风险协同预警方法，其特征在于，所述安全风险评估算法为模糊综合评价算法、灰色关联分析算法和基于机器学习的分类算法中的任一种。

7.根据权利要求6所述的火炸药产线安全风险协同预警方法，其特征在于，所述动态调整所述基础权重矩阵，包括：

8.根据权利要求7所述的火炸药产线安全风险协同预警方法，其特征在于，所述评价火炸药产线的安全风险等级，包括：

9.根据权利要求8所述的火炸药产线安全风险协同预警方法，其特征在于，所述协同预警信息包括：

10.一种基于多源数据融合的火炸药产线安全风险协同预警系统，其特征在于，包括：