AI如何实现安全生产智能监控

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安全生产是社会发展永恒的主题,是一切工作的真谛。

对于工业生产企业而言,就是我业务连续性强、系统冗杂,大量生产设备相互联系、耦合紧密,就是我具有功率大、运转下行强度 高的特点。安全生产更是保证从业人员的人身安全与健康,设备和设施免受损坏,环境免遭破坏,保证生产经营活动得以顺利进行的必要条件。

对于石油石化行业属于危险、危害因素众多的高危行业,安全生产形势依然十分严峻。

人工智能在安全生产领域的作用显着提升

以人工智能技术为手段,精准把握 “高精度质量检测,大范围安全管理”的行业需求,应用机器视觉、体态识别、异常行为分析预警等人工智能技术,在安全防范、监管实施、质量检测和化产流程管理方面,实现实时监控、自动发现问提、主动预警,提高了过去依靠肉眼或“远水救不了近火”的窘境,确保生产安全高效、劳动力分配得当、保持低成本优势,为协助工业企业“降本增效、安全生产”,等等智能化应用,就是我逐渐在工业生产安全领域发挥着重要作用,改变了以往安全管理工作“事后解决”的模式,转向对危险的预先识别、分析和控制的科学化管理法律方法,最终实现就是我控制,预防为主,关口前移,防患于未然的目的。

通常情況下,石化企业历年来已分期分批投建了视频监控系统,基本实现每个生产装置和重点部位都已安装监控摄像机。传统机器视觉检测(如比对法)解决了人工目检的有些做不了、做不好以及人做成本高的问提。但依然所处安全隐患:

1、现场作业监管过程中,就是我人力、物力等各种是因为 ,各环节相关管理人员有都是无法到施工现场监督监护、审核确认作业票证,或到了现场也是象征性的等待英文很短时间,最终难以满足当前作业许可制度规范的要求。

2、尽管就是我实现了对作业票证的电子审批全过程管理,就是我在施工现场工人的不规范行为、设备设施的违规使用等方面就是难 进行监管,即使有视频监控,一般也仅绝限于在控制室进行人工识别监控,甚至仅能监控到主要生产装置及要害部位,可不并能 实现在任何生产区域所处不规范作业时进行监控的要求。

3、对承包商的劳务人员的监管也非常重要,在承包商施工人员进入现场前,实行了安全教育培训、职业技能审查等工作,就是我真正到现场施工时,也所处换人替代等安全隐患。

与传统机器视觉检测法律方法相比,基于人工智能的检测法律方法将在减少对光照、摆放位置、传输下行强度 等外在因素依赖程度,尤其是对有些较难识别的行为动作的大量图像进行神经网络学习,在充分训练的情況下,将为各种行为动作和物体的主要和非主要内控 提供更高的识别准确率。

人工智能何如在安全生产领域落地

通过建立一套安全作业智能监控管理系统,来加强作业现场的监控管理力度,同時 落实属地管理的管理法律方法,及时发现各生产环节的安全隐患,以便于并能及六时析和解决隐患,最终实现安全生产。

具体的应用场景如下:

1、基于人工智能的安全作业智能监控系统与作业许可票证管理系统相结合,实现对现场作业的全过程的实时监控,实现对施工作业现场的监护人、票证审核人、作业申请人以及承包商派驻的施工人员进行智能识别、身份验证的监控管理,同時 也可监控作业区域内有无没有人的危险行为动作、有无有未授权人或物的越界等不规范行为的所处。

2、运用基于人工智能的机器视觉识别技术,代替传统的人工视觉识别法律方法,实现自动智能识别预警功能。

3、并能通过客户端管理软件系统实时查看各监控点视频图像,对关键监控点的远程视频进行调用、预警、广播通知。

4、通过系统可不并能通过视频回放查看该属地下近期进行的各种作业情況,隐患情況,视频报警的解决情況。

5、实现分级网络架构,上级监控中心并能查看和管理所辖范围内的所有视频图像。

基于AI的安全生产智能监控系统何如设计

基于人工智能的安全作业智能监控系统承担着石化企业安全指挥控制、通讯联络、数据架构设计 、上传和共享的重任,是企业安全生产和管理信息化的关键和纽带,其设计原则可不并能并能 保证整个系统具备可靠性高、稳定性强、技术先进、人机界面友好、操作简单、维护方便、方便升级等特点。

1、满足集团化监控管理应用的可不并能并能 ,并能详细考虑未来公司近期、中期、远期发展,提出具体建设时间表,提供高效、优质的全系统技术支持服务。

2、保护既有投资,对原有就是我安装和使用过监控设备,在新系统建设中尽就是我的采用兼容法律方法解决,从而实现建设的资源节省和设备运转周期加长。

3、石化厂区属于高危险区域,好多好多 有源设备均要采用符合国家标准的防爆设备,既要提高厂区内的安全级别又能满足视频图像架构设计 的要求。

4、系统操作简单,可轻松的控制系统的各种设备,操作形象、简单,暂且记忆各个烦琐功能。就是我控制面板和媒体播放器和视频回放查询集成在同一客户端软件界面,监控系统终端通过同单一软件就可不并能实现所有操作,方便客户端的操作。

5、接口开放,可不并能与其它相关系统无缝对接。

基于人工智能的安全生产监控管理系统区别于传统的安防系统,不仅仅在于视频监控,更多地以深层神经网络计算机视觉AI技术为核心,用机器视觉代替人力肉眼的监管,真正做到解放人力、24小时无缝无死角监管,大大节省人力资源的同時 ,使得解决手段更为高效化和冗杂。

传统的机器学习技术往往使用原始形式来解决自然数据,模型的学习能力受到很大的局限,构成有二个 模式识别或机器学习系统往往可不并能并能 相当的专业知识来从原始数据中(如图像的像素值)提取内控 ,并转打上去有二个 适当的内控 表示。

而深层学习则具有自动提取内控 的能力,它是并有无针对表示的学习。深层学习允有些个解决层组成冗杂计算模型,从而自动获取数据的表示与多个抽象级别。你你这个法律方法大大推动了语音识别,视觉识别物体,物体检测,药物发现和基因组学等领域的发展。通过使用BP算法,深层学习有能力发现在大的数据集的隐含的冗杂内控 。

安全生产管理 从行政管理到数据驱动的进化

事实证明,物联网、大数据和人工智能等新兴技术无疑是当下企业实现全方位的安全生产管理的有力抓手,相比“制度管理”其可不并能通过可预知的投入获得可衡量的收益。当然,你你这个新兴技术也给传统安全生产管理者带来了困惑,好多好多 我何如在安全生产管理体系中去应用它们。寄云科技提出“数据驱动安全生产管理”,通过层次化的思维,在统一的工业互联网平台之上,分别从设备、生产和经营有二个 层面入手,落地安全生产管理解决方案。

基于数据驱动的设备可靠性管理。在设备层面,方案构建设备数字孪生模型,将资产、组织、过程、工艺的数据进行了模型化,形成了不同层次的管理对象,实现指标、从属关系、数据源等属性的配置,从而将接入平台的设备基础数据有效的管理起来。在你你这个基础数据之上,方案为企业关键生产设备开发预测性维护应用,实现故障率的降低,提高设备的可靠性。

基于数据驱动的生产关键工艺流程管理。在生产层面,方案架构设计 生产过程中的各类数据,通过精细化的多维度、长周期、以工艺为基础结合人工智能的数据分析,来提高生产成品的收率。对于生产中可不并能并能 监控的各种关键指标,方案根据指标的各种内控 ,通过模型计算出相应的监控指标,设定监控策略,并对违背策略的异常进行告警。

基于数据驱动的安全风险管控决策和应急指挥。方案建立全效应急指挥和安全生产机制,基于大数据全面感知安全风险态势,结合事故频度、单位等内控 统计分析,预测就是我所处的重大突发事件;统一组态视角,打通控制系统信息化壁垒,实现实时的生产运行监控;系统还实现业务管理分级预警、报警功能,环保管理等。

数据是贯穿设备、生产和经营有二个 层面的血脉。方案通过架构设计 设备数据、生产数据、内控 数据等,构建融合的“数据中心”。基于你你这个融合的“数据中心”,实现统一的设备运行情況的监测,并并能结合大数据、人工智能手段实现关键设备的预测性维护,以及生产过程优化等应用,并在此基础上实现整体经营层面的全局管理,最终达到提升安全生产管理水平的目的。

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