一种元宇宙化工过程SAAS云平台的制作方法

一种元宇宙化工过程saas云平台
技术领域
1.本发明涉及化工过程安全管理技术领域，尤其是一种元宇宙化工过程saas云平台。


背景技术：

2.化工安全生产任务复杂、繁重，必须有一套科学的管理体系来规范。化工过程安全管理体系是比较科学的安全管理体系。化工行业应从设计抓起，首先选择“本质上更安全”的工艺，建设“本质上更安全”的装置系统，加上运行阶段的科学管理，才能实现过程安全生产目标。化工过程安全管理系统包括报警系统和巡检系统，已知的比如申请公告号为 cn 107450435 a的一种化工厂安全管理系统，通过安全管理员对化工厂进行定期巡检，采集现场的图像及各参数情况，及时排查化工厂内的安全隐患，且一旦出现异常情况，及时发出警报，但是人为巡检速度较慢，无法及时发现故障，且在发生故障时时无法第一时间了解，同时，在夜间巡检时更加不容易发现故障的发生，不利于工厂的安全管理。


技术实现要素：

3.本发明提供一种元宇宙化工过程saas云平台，解决了化工厂安全生产管理的问题。
4.本发明具体技术方案如下：
5.本发明提供一种元宇宙化工过程saas云平台，所述saas云平台包括底层数据装置、中层数据中心、元宇宙saas管理平台；
6.所述底层数据装置与所述中层数据中心通信，所述底层数据装置包括仪器仪表、智能传感器中的一种或多种；
7.所述中层数据中心与所述saas管理平台通信，所述中层数据中心包括大数据中心、物联网中心、云计算中心、人工智能中心以及数据孪生中心中的一种或多种；
8.所述saas管理平台与用户端通信，所述saas管理平台包括巡检模块；所述用户端包括智能穿戴设备端；
9.所述中层数据中心包括：
10.数据接收模块，被配置为接收底层数据装置采集的底层数据；
11.数据处理模块，被配置为基于底层数据进行处理，得到中层数据；
12.平台建立模块，被配置为基于中层数据通过人工智能中心和/或数据孪生中心建立孪生数据模型和风险报警评估模型，基于孪生数据模型模拟生成虚拟工厂，并将虚拟工厂发送至所述saas管理平台的巡检模块，用于对用户端进行展示，基于风险报警评估模型对工厂内的情况进行模拟获得当前状态以及风险系数；
13.巡检模块包括：
14.虚拟巡检路径规划单元，被配置为在虚拟工厂内基于巡检点规划虚拟巡检路径，并将所述巡检路径发送给用户端的智能穿戴设备端，供智能穿戴设备端在虚拟工厂内巡
检；
15.真实巡检路径单元，被配置为在接收到智能穿戴设备端发送疑似故障指令或报警发送指令后，将相应的报警信息或疑似故障信息发送给维修人员端或者实际工厂内的巡检者，所述报警信息包括故障位置、故障类型、检查路径中的一个或多个，所述疑似故障信息包括故障位置、检查路径中的一个或多个。
16.本发明的有益效果在于，利用地层数据装置采集的底层数据经过处理后构建虚拟工厂，智能穿戴设备端在虚拟工厂中巡逻，可以及时发现巡检点的故障情况，并快速将相应信息发送各维修人员或者实际工厂中的巡检者，进而实现厂区安全。
附图说明
17.图1为本发明元宇宙化工过程saas云平台的架构图；
18.图2为本发明中层数据中心和巡检模块的结构示意图；
19.图3为本发明中虚拟巡检路径规划单元的结构示意图；
20.图4为本发明中线巡检路径的结构示意图；
21.图5为本发明中点巡检路径的结构示意图；
22.图6为本发明中第二巡检路径的结构示意图；
23.图7为本发明中第三巡检路径的结构示意图；
24.图8为本发明中巡检机器人巡逻的结构示意图；
25.图9和图10均为本发明中第四巡检路径的结构示意图；
26.图11为本发明中第五巡检路径的结构示意图。
具体实施方式
27.现在结合附图和优选实施例对本发明作进一步详细的说明。这些附图均为简化的示意图，仅以示意方式说明本发明的基本结构，因此其仅显示与本发明有关的构成。
28.本发明提供一种元宇宙化工过程saas云平台，如图1所示，所述saas云平台包括底层数据装置、中层数据中心、元宇宙saas管理平台；
29.所述底层数据装置与所述中层数据中心通信，所述底层数据装置包括仪器仪表、智能传感器中的一种或多种；
30.所述中层数据中心与所述saas管理平台通信，所述中层数据中心包括大数据中心、物联网中心、云计算中心、人工智能中心以及数据孪生中心中的一种或多种；其中，大数据中心、物联网中心、云计算中心、人工智能中心以及数据孪生中心之间的数据处理关系如下，但不限于如下关系，本技术不做具体限制，关系为：物联网中心接收底层数据装置采集的数据，然后发送给云计算中心，云计算中心或大数据中心对底层数据实时存储并进行处理后，人工智能中心或者孪生数据中心基于处理后的数据建立孪生模型，该模型可以模拟生成虚拟工厂供给saas管理平台展示；
31.所述saas管理平台与用户端通信，所述saas管理平台包括巡检模块；所述用户端包括智能穿戴设备端；
32.如图2所示，所述中层数据中心包括：
33.数据接收模块1，被配置为接收底层数据装置采集的底层数据；优选采用物联网中
心实现；
34.数据处理模块2，被配置为基于底层数据进行处理，得到中层数据；优选采用大数据中心或者云计算中心实现；
35.平台建立模块3，被配置为基于中层数据通过人工智能中心和/ 或数据孪生中心建立孪生数据模型和风险报警评估模型，基于孪生数据模型模拟生成虚拟工厂，并将虚拟工厂发送至所述saas管理平台的巡检模块，用于对用户端进行展示，基于风险报警评估模型对工厂内的情况进行模拟获得当前状态以及风险系数；优选采用人工智能中心或者数据孪生中心实现；
36.巡检模块4包括：
37.虚拟巡检路径规划单元40，被配置为在虚拟工厂内基于巡检点规划虚拟巡检路径，并将所述巡检路径发送给用户端的智能穿戴设备端，供智能穿戴设备端在虚拟工厂内巡检；
38.真实巡检路径单元41，被配置为在接收到智能穿戴设备端发送疑似故障指令或报警发送指令后，将相应的报警信息或疑似故障信息发送给维修人员端或者实际工厂内的巡检者(优选巡检用的机器人)，所述报警信息包括故障位置、故障类型、检查路径中的一个或多个，所述疑似故障信息包括故障位置、检查路径中的一个或多个；所述故障优选为气体泄漏。
39.本实施例中利用底层数据装置采集的底层数据，并将底层数据处理成中层数据后基于中层数据建立数据模型，基于数据模型生成虚拟工厂，用户端可以进入虚拟工厂内并对其内的巡检点依据虚拟巡检路径进行巡检，可以实现虚拟环节下的安全生产协作。
40.本实施例中所述巡检模块用于虚拟现实管理，包括但不限于基于 vr、ar、mr或xr构建。
41.本实施例中所述智能传感器包括多路传感器和气云成像设备；所述多路传感器包括点式传感器、线式传感器、激光传感器中的一种或多种；所述气云成像设备包括气云成像气体泄漏安全监控系统和气云成像监测终端；所述多路传感器包括数字平台管理系统和数字采集终端。
42.如图1所示，本实施例中saas云平台的架构包括三层，底层为仪器仪表、多路传感器、气云成像设备等采集的底层数据，中层为大数据、物联网、云计算、人工智能、数字孪生，最后充分运用vr、 ar、mr和xr技术搭建而成saas管理平台；其中，仪器仪表、多路传感器分别安装在相应管路上，采集相应管路上的气体信息，气云成像设备安装在厂区内，在气体泄漏时，采集泄漏气体的气体云，并通过物联网将采集的各种数据传递到中层；采用多重安全监测时化工过程在本质上更加安全。
43.所述平台建立模块中建立孪生数据模型的方法属于现有的常规技术，具体可以参考申请公布号为cn 111723469 a公开的一种基于孪生数据的数字画像建模方法及系统，部分方法步骤如下：
44.获取处理后的气体云数据的孪生数据；
45.采用调度及数据比对技术使孪生数据相匹配；
46.通过实体模型特征配置技术结合调度技术建立孪生数据模型；
47.通过模型配置技术及仿真技术进行模型仿真，将物联网实时数据的反馈及历史数
据的分析结果相结合，模拟生成当前状态及风险系数；
48.通过数据可视化技术将仿真过程及评估模型结果进行展示。
49.本实施例中运用孪生数据仿真建模，使渲染出的虚拟工厂图像更加直观，让管理者有一种颠覆性的体验感，并以非常高的实用性，服务于工厂的安全生产管理。。
50.本发明从观看平面枯燥的大屏向融合式四维智能空间的跨跃。通过数字孪生技术将枯燥数据静态数据，映射到三维实景模型上。让管理者管理更加轻松、更加精准、更加高效。
51.本实施例中所述saas管理平台在接收到智能穿戴设备端发送的查看指令后，发送至中层数据中心，所述中层数据中心分析红外光谱对应的气体类型以及相应的位置后通过saas管理平台发送给对应的智能穿戴设备端。
52.本实施例中的智能穿戴设备端可以与主机连接，通过主机与巡检单元通讯，其中，一台主机可以控制多个的智能穿戴设备，另外，智能穿戴设备也可以是比较高端的智能设备，直接与巡检单元通讯；智能穿戴设备端即穿有智能穿戴设备的巡检人员，其中，智能穿戴设备优选vr眼镜。
53.另外，本实施例的元宇宙化工过程saas云平台集成在主机上，巡检人员在办公室中通过主机可以观察到工厂内的气体云情况，在出现气体泄漏即出现气体云时，会报警，同时出现泄漏气体的位置及类型，此时，巡检人员可以通过主机将气体的位置、类型以及检查路径发送给维修人员，其中检查路径可以基于现有技术实现，例如百度地图中开始位置到终点位置的路径规划。
54.本实施例中巡检人员在通过vr眼镜进入虚拟工厂时，需要通过账号密码进行登录，每个巡检人员一个账号，通过账号登录进入平台后，有专属的权限，每个巡检人员在相应的权限下监控、查看相应的信息，且管理者可以在后台修改相应的权限；巡检人员登录进入账号后，将智能穿戴设备与自己登录进的平台连接即可进入虚拟工厂。
55.基于上述情况，巡检人员可以戴上vr眼镜设备值班，直接在值班室中进入虚拟工厂进行巡检，这样可以解放值班人员，可以躺着值班，不用进入到工厂中巡检了。该方案从防脱岗、防睡觉，向“睡眠式值班”的跨跃。元宇宙saas云平台，彻底传统的大屏管理模式，实现无需固定式工作场所，不受距离和空间的限制，穿戴好vr装备，就可以闭上眼睛“躺着”值班了。
56.如图3所示，在所述虚拟工厂内基于巡检点规划巡检路径包括如下部分：
57.接收子模块401，被配置为接收智能穿戴设备端发送的规划路径指令，并在接收到指令后获取选定的巡检点；
58.路径规划子模块402，被配置为将各巡检点按照距离顺次连接形成虚拟巡检路径，并将巡检路径发送给对应的智能穿戴设备端。
59.本实施例中所述路径规划子模块402中的虚拟巡检路径包括线巡检路径和点巡检路径，在各巡检点位于同一虚拟空间时，将巡检点顺次连接构成线巡检路径，在各巡检点分散于多个不同虚拟空间时，将各空间内的巡检点映射于同一平面内，根据距离的长短将各巡检点顺次编号构成点巡检路径。
60.值班人员在虚拟工厂中巡逻时，按照各巡检点与起始巡检位置的距离将各巡检点(在虚拟工厂中将每一个需要巡查的巡检物作为一巡检点)依次连接形成一巡逻路径，巡检
人员在选择规划路径的选项时，会同时选择起始巡检位置，如图4所示，a点作为起始巡检点，按照与a点的距离，该路径依次为b-e点。
61.由于实际的工厂可能会设置多层，那么相应的虚拟工厂中也会显示多层的设置，因此值班人员在虚拟工厂中也需要进行每一层的巡检；由于在虚拟工厂中可以不同位置之间随意跳跃，因此，在规划巡检路径时，可以第一个巡检点在一层，第二个在二层，第三个返回到一层，此时，巡检路径则为点状的，如图5所示，以数字来标注巡检的顺序。
62.本实施例中所述虚拟巡检路径规划单元40还包括如下部分：
63.故障信息接收子模块403，被配置为接收智能穿戴设备端发送的巡检点的疑似故障信息，将相应的故障位置发送给真实巡检路径单元中的巡检者；
64.标记移送子模块404，被配置为将疑似故障的巡检点标记，并将智能穿戴设备端移送至虚拟巡检路径中的下一巡检点处；
65.巡逻子模块405，被配置以已标记的巡检点为基点，自基点延伸出多条巡检线路并将各巡检线路依次与余下的各巡检点连接构成第二巡检路径，即在下一巡检点巡检完后，将智能穿戴设备端移送至已标记的巡检点，在标记的巡检点巡检完后，顺序移送至后一巡检点，依次循环，直至巡检完各巡检点。
66.本实施例中所述故障信息接收子模块403中的疑似故障的巡检点的选择包括平台建立模块的推荐或者智能穿戴设备端的选择，所述智能穿戴设备端的选择依据为故障指标虚拟出的气体颜色，所述故障指标包括有无气云、环境温度中的一种或多种。故障点的选择为智能选择，可以是系统推荐的，也可以是人工选择的；若是人工选择，那么其依据则是虚拟工厂内虚拟出的气云颜色，其颜色的生成可以包括多个指标，例如，温度、气云情况等。
67.现以图4所示的线巡逻路径为例进行说明，巡检路径上依次包括 a，b，c，d，e雾个巡检点，第一步巡检a点，第二步巡检b点，在 b点发现疑似泄漏气体，将b点的位置发送给实际工厂内的巡检机器人后，第三步直接去c点巡查，在巡检完c点后回到b点巡查，接着到d点巡查，巡查完后回到b点巡查，再接着到e点巡查，巡查完后回到b点巡查，按照该巡检方式生成了如图6所示的第二巡检路径。
68.本实施例中所述虚拟巡检路径规划单元40还包括第三巡检路径构建子模块406，所述第三巡检路径构建子模块406被配置为基于第二巡检路径巡检过程中，在其中一巡检点接收到真实巡检路径单元中的巡检者发送的已标记巡检点的故障信息后，以所在巡检点为起点，将余下巡检点依次连接构成第三巡检路径。
69.现以图4所示的线巡逻路径为例进行说明，巡检路径上依次包括 a，b，c，d四个巡检点，第一步巡检a点，第二步巡检b点，在b 点发现疑似泄漏气体，将b点的位置发送给巡检机器人，巡检机器人在实际工程内去到对应的位置进行拍照，并对照片分析后，得出气体是否泄漏并在泄漏后确定泄漏气体发送给巡检人员，第三步直接去c 点巡查，c点巡查完后巡查b点，接着去d点巡查，若巡检人员在d 点接收到了巡检机器人发送的b点气体泄漏情况以及确定泄漏后的气体类型，则将相应信息发送者维修人员，并在巡检完d点后去到e 点巡检，不用再返回b点，按照该巡检方式生成了如7图所示的第三巡检路径。
70.本实施例中所述虚拟巡检路径规划单元40还包括第四巡检路径构建子模块407，所述第四巡检路径构建子模块407被配置为接收真实巡检路径单元发送的巡检者的故障信息，并获取巡检者的巡逻范围，基于巡逻范围内的各巡检物生成虚拟的巡检点，按照距离顺
序插入到虚拟巡检路径或第二巡检路径或第三巡检路径中构成第四巡检路径。
71.本发明中在工厂内会放置多个巡检机器人，每个机器人会有固定的巡逻范围，在工厂的生产状况不同的时候，巡检机器人的巡检范围也会随之发生变化，如图8所示，在真实的工程内有a-h 8个巡检点，设置了a-c三个巡检机器人，每个机器人负责一个区域，即一个机器人负责四个巡检点，其中，相邻两个机器人之间的巡检点会有重合，重复巡检以保证生产安全；而在有机器人故障时，则在虚拟工厂中相应巡逻范围内设置一虚拟机器人，从而来代替实际工厂中故障的机器人巡逻，例如a机器人故障了，而其巡检点为i、j、k、h,在虚拟工厂中判断这几个点对应的位置，若都在c点后d点前，则生成如图 9所示的第四巡检路径，若i、j点在b点后c点前，k点在c点后d 点前，h点在d点后，则生成如图10所示的第四巡检路径。
72.所述虚拟巡检路径规划单元40还包括如下部分：
73.信息获取子模块413，被配置为获取平台建立模块模拟得到的工厂的当前状态和风险系数，
74.气云模拟生成子模块414，被配置为基于当前状态和风险系数在相应巡检点模拟生成灰度气云并发送给智能穿戴设备端；
75.第五巡检路径构建子模块415，被配置为获取智能穿戴设备端发送的选定的气云巡检点，并将各气云巡检点(即模拟生成有气云的巡检点)按照距离顺次连接形成第五巡检路径。
76.本实施例中平台建立模块中建立的风险报警评估模型可以对工厂内的情况进行模拟获得风险系数，根据风险系数以及气云成像数据等在巡检点模拟生成气云，由于为模拟生成，因此，巡检人员通过主机看到的为灰度气云，如图11所示的a-e上的填充，即没有相应气体颜色的气云；接着，巡检人员点击这些气云巡检点，将这些巡检点按照顺序依次连接即形成第五巡检路径，可以参考图11所示的路径。
77.本实施例中所述虚拟巡检路径规划单元40还包括如下部分：
78.点位获取子模块408，被配置为获取选定的巡检点以及选取的n 个坐标位；
79.信息采集子模块409，被配置为将采集巡检点上每个坐标位对应的图像，并以其中一个坐标位为基点，将余下坐标位对应的图像旋转，其中，所述图像为二维平面图或者三维立体图；
80.展示子模块410，被配置为将旋转后的图像展示在n-m个画面上，其中n为大于2的自然数，m为大于0且不大于n的自然数。
81.值班人员通过vr设备在虚拟工厂中巡检，在到达一个巡检点时，可以选择多个方向同时查看，例如，该巡检点为一个反应罐，可以选择同时检查该反应罐的上、下、左、右四个方向，即n＝4，此时，智能穿戴设备上的显示会切割成至少两个画面，每个画面可以显示反应罐的至少一个方向，可以是该方向的二维平面图，也可以是三维立体图。
82.本实施例中所述虚拟巡检路径规划单元40还包括录屏子模块 411，所述录屏子模块411被配置为在智能穿戴设备端进入虚拟巡检路径开始巡检时，开始录制智能穿戴设备端的巡检过程。
83.本实施例中所述虚拟巡检路径规划单元40还包括防作弊子模块 412，所述防作弊子模块412被配置为调取智能穿戴设备端每次巡检过程的巡检数据，将各巡检过程的巡检
数据进行相似度计算，并判断相似度是否达到阈值，若是，则智能穿戴设备端正常巡检，没有偷懒。
84.值班人员在虚拟工厂内巡检时，避免值班人员偷懒，可以录屏，还可以比对判断每次的巡检数据，毕竟每次的巡检过程是不同的。
85.适于实行计算机程序的计算机包括并且示例性地可以基于通用微处理器或者专用微处理器或者上述处理器两者，或者任意其他种类的中央处理单元。通常地，中央处理单元将接收来自只读存储器或者随机存取存储器或者这两者的指令和数据。计算机的主要元件是用于运行或者执行指令的中央处理单元以及用于存储指令和数据的一个或多个存储器装置。通常地，计算机还将包括或者是可操作性地耦合，以从用于存储数据的一个或多个大容量存储装置接收数据或者传递数据到大容量存储装置，或者接收和传递两者，该大容量存储器例如为磁盘、磁光盘或者光盘。然而，计算机不必须具有这样的装置。此外，计算机可以被嵌入到另一装置中，例如，移动电话、个人数字助理(pda)、移动音频或者视频播放器、游戏主控台、全球定位系统(gps) 接收器或者可移动存储设备，例如，通用串行总线(usb)闪存盘等。
86.虽然本说明书包含很多具体的实施细节，但是这些不应当被解释为对任何发明的范围或者对可以要求保护的内容的范围的限制，而是作为可以使特定发明的特定实施方式具体化的特征的说明。在独立的实施方式的语境中的本说明书中描述的特定特征还可以与单个实施方式组合地实施。相反地，在单个实施方式的语境中描述的各种特征还可以独立地在多个实施方式中实施，或者在任何合适的子组合中实施。此外，虽然以上可以将特征描述为组合作用并且甚至最初这样要求，但是来自要求的组合的一个或多个特征在一些情况下可以从该组合去掉，并且要求的组合可以转向子组合或者子组合的变形。
87.已经描述了主题的特定实施方式。其他实施方式在以下权利要求的范围内。例如，在权利要求中记载的活动可以以不同的顺序执行并且仍旧实现期望的结果。作为一个实例，为了实现期望的结果，附图中描述的处理不必须要求示出的特定顺序或者顺序次序。在特定实现中，多任务处理和并行处理可以是有优势的。