CN110458366A - 粮食储运过程粉尘***风险预控***及评估预警方法 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及粮食储运的粉尘***控制领域，尤其涉及一种粮食储运过程粉尘***风险预控***及评估预警方法，包括数据采集装置、远程控制中心、物联网云平台以及风险控制单元，所述数据采集装置与远程控制中心通信连接，数据采集装置用于向远程控制中心发送现场环境的监测数据，所述远程控制中心与物联网云平台无线连接，将接收数据采集装置的数据发送至物联网云平台同时接收风险评估结果，并根据结果驱动风险控制单元动作，所述物联网云平台包括风险数据库、风险预测评估模块；本发明***完善，监测评估方法简单，效率高。
Description
技术领域
本发明涉及粮食储运的粉尘***控制领域，尤其涉及一种粮食储运过程粉尘***风险预控***及评估预警方法。
背景技术
粮食粉尘伴生于粮食储运过程，粮食在出入仓、翻动粮面、提升、扒沟等过程都不可避免地会产生大量的混合粉尘，尤其是在密闭空间中粮食粉尘浓度值越高，安全隐患相对越大。
国内外多起粮食粉尘***事故原因调查分析结果显示，涉事粮油生产企业大多对粉尘***险患了解不足，管理人员、技术人员和作业人员粉尘防爆意识欠缺，监管力度不够。设备运行出现异常，局部过热容易产生电火花，缺乏对大功率输送设备轴温检测装置；缺少对关键工艺段粉尘浓度的实时检测；除尘工艺环节，除尘的实际效果没有具体的实时数值与之对应，作业人员只能监控到除尘设备是否正常运，很难直观清楚除尘器性能以及除尘的效果；粮油生产企业粉尘***险患信息档案建立不完善，且缺乏生产过程安全信息，导致其无法对粮食粉尘***风险进行预判和控制。
发明内容
本发明的目的在于克服现有技术的不足，避免粉尘***事故的出现，而提供了一种粮食储运过程粉尘***风险预控***及评估预警方法，本发明***完善，监测评估方法简单，效率高。
本发明的目的是通过如下措施来实现的：一种粮食储运过程粉尘***风险预控***，包括数据采集装置、远程控制中心、物联网云平台，所述数据采集装置与远程控制中心通信连接，数据采集装置用于向远程控制中心发送现场环境的监测数据，所述远程控制中心与物联网云平台无线连接，所述远程控制中心用于接收数据采集装置的数据并发送至物联网云平台，所述物联网云平台包括风险数据库、风险预测评估模块。
优选的，所述数据采集装置包括安装于工艺现场的粉尘监测仪、安装于输送设备电机轴承处的温度传感器Ⅰ、安装于除尘器处的温度传感器Ⅱ和压差传感器，还包括安装于粉尘沉积处的厚度传感器、安装于除尘风网主管道处的风速传感器。
优选的，所述远程控制中心采用可编程逻辑控制器PLC，通过MODBUS-RTU通讯协议或4-20mA信号与所述数据采集装置通讯，用于向云服务器发送采集数据及接收云服务器的控制指令。
优选的，所述风险数据库包括环境管理信息库和数据采集信息库；所述环境管理信息库用于保存和管理对清扫工作的实施情况表、安全巡检随手拍、设备检修情况、人员安全培训演练情况、天气情况实际信息数据；所述数据采集信息库用于接收保存数据采集装置的信息数据。
优选的，所述远程控制中心通过OPC服务器将数据采集装置的数据发送至数据采集信息库。
优选的，所述远程控制中心连接有用于联动执行控制风险的风险控制单元，所述风险控制单元包括通风机、高压喷雾设备、除尘器。
优选的，所述风险预测评估模块是基于风险数据库获取的实时定量数据构建***风险评估模型、计算预警值的，风险评估模型用于将风险数据库内实际信息数据分别打分量化计算预警值。
上述的粮食储运过程粉尘***风险预控***的评估预警方法，包括如下步骤：
a、安装数据采集装置、传送数据：在工艺现场安装粉尘监测仪，在输送设备电机轴承处安装温度传感器Ⅰ，在除尘器处安装温度传感器Ⅱ和压差传感器，在粉尘沉积处安装厚度传感器，在除尘风网主管道处安装风速传感器；实时监测将数据采集装置所采集的数据输送至远程控制中心，远程控制中心通过OPC再将数据输送至物联网云平台的数据采集信息库；
b、日常采集数据保存：在物联网云平台开发环境管理信息库接口，将对清扫工作的实施情况表、安全巡检随手拍、设备检修情况、人员安全培训演练情况、天气情况实际信息数据上传至物联网云平台的环境管理信息库；
c、构建风险评估模型：根据步骤a和步骤b所采集数据进行打分量化考核，量化清扫情况数值为P1；量化安全巡检随手拍跟踪隐患情况数值为P2；量化设备检修、点火源情况为P3；量化人员安全培训演练情况为P4；量化天气情况数值为P5；量化数据采集装置采集到的数值为P6；
d、计算预警值：根据步骤c的量化值，计算预警值Spi＝P1+P2+P3+P4+P5+P6，其中P1、P2、P4、P5为利于事故预防和安全管理的负指标值，P3、P6为不利于事故预防和安全管理的正指标值；
e、判断预警与否：根据步骤d所计算的预警值，若达到现场规定的风险值，或者P3、P6任一项量化为10分制时，未达到6分的合格分，则将进行联动风险、执行操作命令，通过物联网云平台短信接口模块向相关人员发送预警短信，通过库区广播播报预警信息，声光报警器提醒现场工作人员，同时联动远程控制中心，远程控制中心发送指令，驱动风险控制单元的通风机、高压喷雾设备、除尘器进行工作；若d所计算的预警值未达标，则记录此次评估结果，并继续实施监测工作；
f：风险评估存档：若e步骤执行了联动风险操作，则持续发送预警，直至P3、P6隐患消除，量化分值合格，则将此次风险评估结果存入风险历史档案数据中。
本发明的有益效果：本发明解决粮油生产企业缺乏生产过程中对粉尘***险患情况的实时了解导致其无法对粮食粉尘***风险进行预判和控制的现象，通过定量分析和定性分析方式相结合，即考虑了影响粉尘***的要素，也考虑了管理和环境因素的影响，预测结果更具准确性，同时实时对粉尘***风险预警，并自动联动采取相应的安全控制策略降低粉尘***风险，为解决粮油生产企业无法对粉尘***风险提供预判和控制提供了科学有效的解决办法。
附图说明
下面结合附图和实施例对本发明作进一步描述：
图1为粮食储运过程粉尘***风险预控***框图；
图2为粮库分包风险指标体系框图；
图3为粉尘***的评估预警***流程图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
实施例1：一种粮食储运过程粉尘***风险预控***，包括数据采集装置、远程控制中心、物联网云平台，数据采集装置与远程控制中心通信连接，数据采集装置用于向远程控制中心发送现场环境的监测数据，远程控制中心与物联网云平台无线连接，远程控制中心用于接收数据采集装置的数据并发送至物联网云平台，物联网云平台包括风险数据库、风险预测评估模块。其中数据采集装置包括安装于工艺现场的粉尘监测仪、安装于输送设备电机轴承处的温度传感器Ⅰ、安装于除尘器处的温度传感器Ⅱ和压差传感器，还包括安装于粉尘沉积处的厚度传感器、安装于除尘风网主管道处的风速传感器，通过一系列的传感器及监测仪来获得现场的隐患信息数据，传输给远程控制中心。远程控制中心采用可编程逻辑控制器PLC，通过MODBUS-RTU通讯协议或4-20mA信号与数据采集装置通讯，用于向云服务器发送采集数据及接收云服务器的控制指令。
本实施例中的风险数据库包括环境管理信息库和数据采集信息库；环境管理信息库用于保存和管理对清扫工作的实施情况表、安全巡检随手拍、设备检修情况、人员安全培训演练情况、天气情况实际信息数据，即记录了粉爆风险指标体系中管理因素、人员因素、气象和环境因素(构成定性指标，即通过人为培训、考核量化)，设备检修情况为定量指标的点火源因素，通过设备的运行时间、运行及维修状况，可确定点火源状况，因为设备的维修状况会引起***隐患，数据采集信息库用于接收保存数据采集装置的信息数据，即数据采集装置采集现场的粉尘浓度(粉尘因素)、设备温度及状态(设备因素)的数据。
远程控制中心通过OPC服务器将数据采集装置的数据发送至数据采集信息库，远程控制中心还连接有用于联动执行控制风险的风险控制单元，所述风险控制单元包括通风机、高压喷雾设备、除尘器。风险预测评估模块是基于风险数据库获取的实时定量数据构建***风险评估模型、计算预警值的，风险评估模型用于将风险数据库内实际信息数据分别打分量化计算预警值。
上述的粮食储运过程粉尘***风险预控***的评估预警方法，包括如下步骤：
a、安装数据采集装置、传送数据：在工艺现场安装粉尘监测仪，在输送设备电机轴承处安装温度传感器Ⅰ，在除尘器处安装温度传感器Ⅱ和压差传感器，在粉尘沉积处安装厚度传感器，在除尘风网主管道处安装风速传感器；实时监测将数据采集装置所采集的数据输送至远程控制中心，远程控制中心通过OPC再将数据输送至物联网云平台的数据采集信息库；
b、日常采集数据保存：在物联网云平台开发环境管理信息库接口，将对清扫工作的实施情况表、安全巡检随手拍、设备检修情况、人员安全培训演练情况、天气情况实际信息数据上传至物联网云平台的环境管理信息库；
c、构建风险评估模型：根据步骤a和步骤b所采集数据进行打分量化考核，量化清扫情况数值为P1，主要通过人员将库区各处清扫作业检查结果录入***，***根据检查结果打分并加权平均量化出该项风险值；量化安全巡检随手拍跟踪隐患情况数值为P2，主要通过人员对库区巡检和隐患跟踪录入***的结果打分量化；量化设备检修、点火源情况为P3，主要通过人员对动火情况录入***的结果进行打分量化；量化人员安全培训演练情况为P4，主要通过对人员的安全培训和应急演练的开展和实施结果打分量化；量化天气情况数值为P5，主要通过对库区气象站或者该地区网络天气数据采集的数据结果打分量化；量化数据采集装置采集到的数值为P6，主要是实时数据采集，综合量化数值；
d、计算预警值：根据步骤c的量化值，计算预警值Spi＝P1+P2+P3+P4+P5+P6，其中P1、P2、P4、P5为利于事故预防和安全管理的负指标值，P3、P6为不利于事故预防和安全管理的正指标值；则得出的Spi值越高则安全隐患越大，值越小说明现场越安全；
e、判断预警与否：根据步骤d所计算的预警值，若达到现场规定的风险值，或者P3、P6任一项量化为10分制时，未达到6分的合格分，则将进行联动风险、执行操作命令，通过物联网云平台的短信接口模块向相关人员发送预警短信，通过库区广播播报预警信息，声光报警器提醒现场工作人员，同时并联动远程控制中心，远程控制中心发送指令，驱动风险控制单元的通风机、高压喷雾设备、除尘器进行工作；若d所计算的预警值未达标，则记录此次评估结果，并继续实施监测工作；
f：风险评估存档：若e步骤执行了联动风险操作，则持续发送预警，直至P3、P6隐患消除，量化分值合格，则将此次风险评估结果存入风险历史档案数据中。
上述的现场规定的风险值标准(即比对值)是由厂家制定，因为不同的厂家所在的场地不同、设备数量、环境情况不同，因此标准的数值则不同，需根据实际情况核算，本发明中所涉及的评估***和方法适应于各个不同的厂家。
最后应说明的是：以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，对于本领域的技术人员来说，其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换，凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (8)
1.一种粮食储运过程粉尘***风险预控***，其特征在于：包括数据采集装置、远程控制中心、物联网云平台，所述数据采集装置与远程控制中心通信连接，数据采集装置用于向远程控制中心发送现场环境的监测数据，所述远程控制中心与物联网云平台无线连接，所述远程控制中心用于接收数据采集装置的数据并发送至物联网云平台，所述物联网云平台包括风险数据库、风险预测评估模块。
2.根据权利要求1所述的粮食储运过程粉尘***风险预控***，其特征在于：所述数据采集装置包括安装于工艺现场的粉尘监测仪、安装于输送设备电机轴承处的温度传感器Ⅰ、安装于除尘器处的温度传感器Ⅱ和压差传感器，还包括安装于粉尘沉积处的厚度传感器、安装于除尘风网主管道处的风速传感器。
3.根据权利要求1所述的粮食储运过程粉尘***风险预控***，其特征在于：所述远程控制中心采用可编程逻辑控制器PLC，通过MODBUS-RTU通讯协议或4-20mA信号与所述数据采集装置通讯，用于向云服务器发送采集数据及接收云服务器的控制指令。
4.根据权利要求1所述的粮食储运过程粉尘***风险预控***，其特征在于：所述风险数据库包括环境管理信息库和数据采集信息库；所述环境管理信息库用于保存和管理对清扫工作的实施情况表、安全巡检随手拍、设备检修情况、人员安全培训演练情况、天气情况实际信息数据；所述数据采集信息库用于接收保存数据采集装置的信息数据。
5.根据权利要求4所述的粮食储运过程粉尘***风险预控***，其特征在于：所述远程控制中心通过OPC服务器将数据采集装置的数据发送至数据采集信息库。
6.根据权利要求4所述的粮食储运过程粉尘***风险预控***，其特征在于：所述远程控制中心连接有用于联动执行控制风险的风险控制单元，所述风险控制单元包括通风机、高压喷雾设备、除尘器。
7.根据权利要求1或4所述的粮食储运过程粉尘***风险预控***，其特征在于：所述风险预测评估模块是基于风险数据库获取的实时定量数据构建***风险评估模型、计算预警值的，风险评估模型用于将风险数据库内实际信息数据分别打分量化计算预警值。
8.一种如权利要求1所述的粮食储运过程粉尘***风险预控***的评估预警方法，其特征在于：包括如下步骤：
a、安装数据采集装置、传送数据：在工艺现场安装粉尘监测仪，在输送设备电机轴承处安装温度传感器Ⅰ，在除尘器处安装温度传感器Ⅱ和压差传感器，在粉尘沉积处安装厚度传感器，在除尘风网主管道处安装风速传感器；实时监测将数据采集装置所采集的数据输送至远程控制中心，远程控制中心通过OPC再将数据输送至物联网云平台的数据采集信息库；
b、日常采集数据保存：在物联网云平台开发环境管理信息库接口，将对清扫工作的实施情况表、安全巡检随手拍、设备检修情况、人员安全培训演练情况、天气情况实际信息数据上传至物联网云平台的环境管理信息库；
c、构建风险评估模型：根据步骤a和步骤b所采集数据进行打分量化考核，量化清扫情况数值为P1；量化安全巡检随手拍跟踪隐患情况数值为P2；量化设备检修、点火源情况为P3；量化人员安全培训演练情况为P4；量化天气情况数值为P5；量化数据采集装置采集到的数值为P6；
d、计算预警值：根据步骤c的量化值，计算预警值Spi＝P1+P2+P3+P4+P5+P6，其中P1、P2、P4、P5为利于事故预防和安全管理的负指标值，P3、P6为不利于事故预防和安全管理的正指标值；
e、判断预警与否：根据步骤d所计算的预警值，若达到现场规定的风险值，或者P3、P6任一项量化为10分制时，未达到6分的合格分，则将进行联动风险、执行操作命令，通过物联网云平台的短信接口模块向相关人员发送预警短信，通过库区广播播报预警信息，声光报警器提醒现场工作人员，同时联动远程控制中心，远程控制中心发送指令，驱动风险控制单元的通风机、高压喷雾设备、除尘器进行工作；若d所计算的预警值未达标，则记录此次评估结果，并继续实施监测工作；
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