CN112905666A - 一种公共安全领域基于异常数据解析的应急预测管理*** - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种公共安全领域基于异常数据解析的应急预测管理***，包括以下模块：传感器信息接受模块，用于获取各种监测参数的实时数据；数据存储与逻辑分析模块，对接收数据进行存储、逻辑分析和提取，筛选出达到预警阈值的异常数据；数据对比与结果导向模块，用于将筛选出来的异常数据与相关标准数据库以及危险有害因素/事故类型数据库中相关数据进行对比分析，识别出异常数据所对应的事故情况；应急资源配置模块，根据数据对比与结果导向模块识别出的异常数据所对应的事故的发生时态、状态以及事故类型、事故地点、事故影响区域范围、是否有人员伤亡等输入条件，由应急资源配置模块生成输出最优的资源分配解决方案。
Description
技术领域
本发明涉及安全生产、应急产业的技术领域，具体涉及一种公共安全领域基于异常数据解析的应急预测管理***。
背景技术
随着智能化、自动化科技的进步，公共安全领域的监测技术蓬勃发展，如智慧用电、智能城市、智慧消防等长足发展，工业领域的工况用电监测、环境监测、可燃及有毒气体探测、火灾/火焰探测、可燃性粉尘浓度检测、相关自动化控制及联锁***等技术变成了必不可少的安全技术措施。本发明基于安全生产基本理论，基于监测***，统计异常数据，通过搭建大数据逻辑对应关系，进而完成应急管理领域事故预测方向的探索与尝试。
发明内容
本发明目的是为了解决目前安全生产、公共安全领域对于应急事件的预测能力不足，基于监测技术、传感器及数据处理能力、逻辑处理能力基本功能，利用***安全工程基本方法，将现有监测***中被忽视的数据统计并分类，通过逻辑关系的大数据处理，用于对风险/事故/事件发展方向的预测。能够实现既定的法定合规性监测及检测***的数据分析与应急事件预测，提升应急管理的方向性和针对性，提升应急管理及应急处置的效率与实际效果。
本发明是通过以下技术方案实现的：
一种公共安全领域基于异常数据解析的应急预测管理***，包括以下模块：
传感器信息接受模块，用于获取各种监测参数的实时数据；
数据存储与逻辑分析模块，所述传感器信息接受模块获取的监测数据通过数据传输通道发送至数据存储与逻辑分析模块，数据存储与逻辑分析模块对所述接收数据进行存储、逻辑分析和提取，从而筛选出达到预警阈值的异常数据；
数据对比与结果导向模块，用于将数据存储与逻辑分析模块筛选出来的异常数据与相关标准数据库以及危险有害因素/事故类型数据库中相关数据进行对比分析，进而识别出异常数据所对应的事故情况；数据对比与结果导向模块能够识别出异常数据所对应的事故的发生时态、状态以及事故类型、事故地点、事故影响区域范围、是否有人员伤亡；
应急资源配置模块，应急资源配置模块中建设有资源分配方案数据库，该数据库中包括人力资源数据、物资数据、交通资源数据、医疗资源数据、以及事故解决方案，根据数据对比与结果导向模块识别出的异常数据所对应的事故的发生时态、状态以及事故类型、事故地点、事故影响区域范围、是否有人员伤亡等输入条件，由应急资源配置模块通过设定的资源分配算法自动生成输出最优的资源分配解决方案；
应急管理数据存储与分析模块，一方面连通数据存储与逻辑分析模块，收集存储筛选出的异常数据；另一方面连通应急资源配置模块，收集存储采取的应急资源配置方案。
在上述技术方案中，传感器信息接受模块包括涉及场所可能存在的可燃气体浓度、有毒气体浓度、氧气浓度、可燃性粉尘浓度、物料的温度、工作压力、液位高度等信息数据，以及覆盖监测点范围的摄像头。
在上述技术方案中，所述数据存储与逻辑分析模块，包括云端服务器数据库和数据逻辑分析***，云端服务器数据库用于收集所述监测数据并进行分类储存，数据逻辑分析***用于分析监测数据，筛选出达到预警阈值的异常数据。
在上述技术方案中，所述事故的发生时态包括过去、现在、未来三种，即事故过去发生过、事故正在发生、事故将要发生；所述事故的状态包括正常、异常、紧急三种状态。
在上述技术方案中，所述人力资源数据，包括姓名、职能、职位、在岗时间、性别、年龄、身体状态；所述物资数据，包括物资名称、物资位置、物资数量、和对应的物资管理人员联系方式；所述医疗资源数据，包括医院名称、位置、联系电话、医院级别；所述事故解决方案，是根据专家制定的与事故类型相对应的事故解决方案。
本发明的优点和有益效果为：
本发明得到一种公共安全领域基于异常数据解析的应急预测管理***，属于公共安全、应急管理领域。其依据安全生产基本原理，结合现代通信技术新进的信息收集、处理、分析及传输技术，可以实现对公共安全领域有关参数的监测，通过***逻辑关系分析，能够实现对异常数据的提取及分析预警，从而实现对事故的预测，最终可以达到应急资源的优化配置以及应急救援效果的有效提升，切实提升应急管理成效，从而在公共安全管理及安全城市建设方面发挥作用。
附图说明
图1是本发明的应急预测管理***的结构示意图。
对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，可以根据以上附图获得其他的相关附图。
具体实施方式
为了使本技术领域的人员更好地理解本发明方案，下面结合具体实施例进一步说明本发明的技术方案。
实施例一
如图1所示，本实施例提供的一种公共安全领域基于异常数据解析的应急预测管理***，包括传感器信息接受模块1、数据存储与逻辑分析模块2、数据对比及结果导向模块3、应急资源配置模块4、标准数据库模块5、危险有害因素/事故类型模块6、应急管理数据储存与分析模块7。
传感器信息接受模块，用于获取各种监测参数的实时数据，主要包括涉及场所可能存在的可燃气体浓度、有毒气体浓度、氧气浓度、可燃性粉尘浓度、物料的温度、工作压力、液位高度等信息数据，以及覆盖监测点范围的摄像头。
数据存储与逻辑分析模块，所述传感器信息接受模块获取的监测数据通过数据传输通道发送至数据存储与逻辑分析模块，数据存储与逻辑分析模块对所述接收数据进行存储、逻辑分析和提取，从而筛选出达到预警阈值的异常数据，为下一步的数据对比做好数据准备。进一步的说，所述数据存储与逻辑分析模块，包括云端服务器数据库和数据逻辑分析***，云端服务器数据库用于收集所述监测数据并进行分类储存，数据逻辑分析***用于分析监测数据，筛选出达到预警阈值的异常数据。
数据对比与结果导向模块，用于将数据存储与逻辑分析模块筛选出来的异常数据与相关标准数据库以及危险有害因素/事故类型数据库中相关数据进行对比分析，进而识别出异常数据所对应的事故情况，为下一步应急响应提出有针对性的科学依据。进一步的讲，数据对比与结果导向模块能够识别出异常数据所对应的事故的发生时态、状态以及事故类型、事故地点、事故影响区域范围、是否有人员伤亡等，所述事故的发生时态包括过去、现在、未来三种，即事故过去发生过、事故正在发生、事故将要发生；所述事故的状态包括正常、异常、紧急三种状态。
应急资源配置模块，依据所述数据对比与结果导向模块的分析结果，生成应急资源分配的最优方案。应急资源配置模块中建设有资源分配方案数据库，该数据库中包括人力资源数据、物资数据、交通资源数据、医疗资源数据、以及事故解决方案，根据数据对比与结果导向模块识别出的异常数据所对应的事故的发生时态、状态以及事故类型、事故地点、事故影响区域范围、是否有人员伤亡等输入条件，由应急资源配置模块通过设定的资源分配算法自动生成输出最优的资源分配解决方案。进一步的讲：所述人力资源数据，包括姓名、职能、职位、在岗时间、性别、年龄、身体状态等；所述物资数据，包括物资名称、物资位置、物资数量、和对应的物资管理人员联系方式等；所述医疗资源数据，包括医院名称、位置、联系电话、医院级别等；所述事故解决方案，是根据专家制定的与事故类型相对应的事故解决方案，例如发生事故“XX化学品储存罐发生泄漏”，则对应的解决方案为“关闭XX化学品储存罐的YY阀门”。
应急管理数据存储与分析模块，一方面连通数据存储与逻辑分析模块，收集存储筛选出的异常数据；另一方面连通应急资源配置模块，收集存储采取的应急资源配置方案。
进一步的说，所述标准数据库模块：主要包括可参考的现行国家标准、行业标准、有关规范：《工作场所有害因素职业接触限值第1部分：化学有害因素》(GBZ 2.1-2019)、《工作场所有害因素职业接触限值第2部分：物理因素》(GBZ 2.2-2007)、《石油化工可燃气体和有毒气体检测报警设计标准》(GB/T 50493-2019)、《工作场所有毒气体检测报警装置设置规范》(GBZ/T 223-2019)、《石油天然气工程可燃气体检测报警***安全规范》(SY/T6503-2016)等。
进一步的说，所述危险有害因素/事故类型模块：主要依托《企业职工伤亡事故分类》(GB6441—86)设定常见危险有害因素类型：触电、火灾、容器***、其他***、锅炉***、火药***、中毒和窒息、物体打击、车辆伤害、机械伤害、起重伤害、淹溺、灼烫、坍塌、其他伤害等。
实施例二
下面以化工生产企业中的苯储罐区为例，说明经本发明的应用。
在生产、使用苯的车间及贮苯场所应设置泄漏检测报警仪，储罐等容器和设备应设置液位计、温度计，并应装有带液位、温度远传记录和报警功能的安全装置，重点储罐等应设置紧急切断装置。灌装时应控制流速，且有接地装置，防止静电积聚。
本发明收集常规监测异常数据：
1.如泄漏浓度报警，包括：浓度监测高数值发生时间、数值、泄漏源等，数据分析可初步判断常规监测异常发生点位发生规律性数值异常，接近并不超过报警值，此时可辅助预测泄漏源附近可能发生储存或管道/设备腐蚀、密封不良等事件/事故/故障/风险。
2.如压力报警，包括：压力监测高数值发生时间、数值、高数值位置等，数据分析可初步判断常规监测异常发生点位发生规律性数值异常，接近并不超过报警值，此时可辅助预测泄漏源附近可能发生储存或管道/设备不正常操作时的压力范围；相互连接***的高压***泄漏(高压到低压***)；泄压阀隔离措施不够或不当；阀门故障(关闭或打开)；喘振问题；储罐温度升高等事件/事故/故障/风险。
3.如液位偏高，包括：设备及容器液位监测高数值发生时间、数值、高数值位置等，数据分析可初步判断常规监测异常发生点位发生规律性数值异常，接近并不超过报警值，此时可辅助预测泄漏源附近可能发生后续***故障；后续***阀门故障或者开度不够；仪表指示故障；***温度偏高；出口管线堵塞；泵出口未安装逆止阀等事件/事故/故障/风险。
以上对本发明做了示例性的描述，应该说明的是，在不脱离本发明的核心的情况下，任何简单的变形、修改或者其他本领域技术人员能够不花费创造性劳动的等同替换均落入本发明的保护范围。
Claims (5)
1.一种公共安全领域基于异常数据解析的应急预测管理***，其特征在于：包括以下模块：
传感器信息接受模块，用于获取各种监测参数的实时数据；
数据存储与逻辑分析模块，所述传感器信息接受模块获取的监测数据通过数据传输通道发送至数据存储与逻辑分析模块，数据存储与逻辑分析模块对所述接收数据进行存储、逻辑分析和提取，从而筛选出达到预警阈值的异常数据；
数据对比与结果导向模块，用于将数据存储与逻辑分析模块筛选出来的异常数据与相关标准数据库以及危险有害因素/事故类型数据库中相关数据进行对比分析，进而识别出异常数据所对应的事故情况；数据对比与结果导向模块能够识别出异常数据所对应的事故的发生时态、状态以及事故类型、事故地点、事故影响区域范围、是否有人员伤亡；
应急资源配置模块，应急资源配置模块中建设有资源分配方案数据库，该数据库中包括人力资源数据、物资数据、交通资源数据、医疗资源数据、以及事故解决方案，根据数据对比与结果导向模块识别出的异常数据所对应的事故的发生时态、状态以及事故类型、事故地点、事故影响区域范围、是否有人员伤亡等输入条件，由应急资源配置模块通过设定的资源分配算法自动生成输出最优的资源分配解决方案；
应急管理数据存储与分析模块，一方面连通数据存储与逻辑分析模块，收集存储筛选出的异常数据；另一方面连通应急资源配置模块，收集存储采取的应急资源配置方案。
2.根据权利要求1所述的应急预测管理***，其特征在于：主要包括涉及场所可能存在的可燃气体浓度、有毒气体浓度、氧气浓度、可燃性粉尘浓度、物料的温度、工作压力、液位高度等信息数据，以及覆盖监测点范围的摄像头。
3.根据权利要求1所述的应急预测管理***，其特征在于：所述数据存储与逻辑分析模块，包括云端服务器数据库和数据逻辑分析***，云端服务器数据库用于收集所述监测数据并进行分类储存，数据逻辑分析***用于分析监测数据，筛选出达到预警阈值的异常数据。
4.根据权利要求1所述的应急预测管理***，其特征在于：所述事故的发生时态包括过去、现在、未来三种，即事故过去发生过、事故正在发生、事故将要发生；所述事故的状态包括正常、异常、紧急三种状态。
5.根据权利要求1所述的应急预测管理***，其特征在于：所述人力资源数据，包括姓名、职能、职位、在岗时间、性别、年龄、身体状态；所述物资数据，包括物资名称、物资位置、物资数量、和对应的物资管理人员联系方式；所述医疗资源数据，包括医院名称、位置、联系电话、医院级别；所述事故解决方案，是根据专家制定的与事故类型相对应的事故解决方案。
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