CN116245345A - 一种可视化的智慧园区安全管理系统及方法 - Google Patents

一种可视化的智慧园区安全管理系统及方法 Download PDF

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Abstract

本发明涉及园区管理技术领域，具体公开了一种可视化的智慧园区安全管理系统及方法，包括数据分析模块，按照定期检查的类型抽取平面直角坐标系内的部分数据点为为参照点集合，对对应检查项目的参照点集合进行分析获取调整系数；控制模块，根据调整系数调整随机检查过程中各个危险源的抽取概率，本发明通过对园区内危险源各个检查项目进行数据处理分析，然后在日常安全的巡检过程中能够根据各个检查项目的数据变化，调整随机检查过程中抽取到某个危险源的概率，从而加强风险管理，使得巡检过程中更倾向与数据变化不符合预期的危险源，从而增加发现风险的概率，提升园区整体的安全性。

Description

一种可视化的智慧园区安全管理系统及方法
技术领域
本发明涉及园区管理技术领域，具体的，涉及一种可视化的智慧园区安全管理系统及方法。
背景技术
园区一般是政府建立的供集群产业驻扎的建造区，其中包括化工产业集群的园区，对于化工产业来说，由于化工行业从原料到设备乃至产品大部分都具有易燃易爆或者有毒中的一种安全隐患，需要进行科学合理的监管和规划以保证安全或者在事故发生的情况将损失降到最小。
目前，通常的做法包括在建筑园区前合理规划，保证安全距离，还有通过人工进行仔细检查，在人工检查的基础上，目前存在着使用机器人进行巡检的技术，但是目前机器人巡检仍然不被大部分园区所完全取信，一般在购买时是尝试性合作，也就是说会购买少量巡检机器人以进行试用，在此基础上，机器人就可能会存在着无法在一天内对园区内所有危险源进行检测的问题，如果在初期的尝试性合作过程中出现没有被机器人所查找出的安全隐患或者安全问题，机器人的合作项目显然会因此受到较大影响，鉴于此，为了应对合作初期巡检机器人巡检效率不足导致巡检不够全面的问题，本发明提出一种可视化的智慧园区安全管理系统及方法。
发明内容
本发明的目的在于提供一种可视化的智慧园区安全管理系统及方法，解决以下技术问题：
如何应对合作初期巡检机器人巡检效率不足导致巡检不够全面的问题。
本发明的目的可以通过以下技术方案实现：
一种可视化的智慧园区安全管理系统，包括：
检查模块，用于对园区内若干危险源进行定期检查或者随机检查，并获取检查数据；
数据处理模块，将判定为安全状态的受检危险源的同一检查项目不同时间的检查数据填入预设的检查表格内，并按照检查表格在平面直角坐标系内生成若干数据点；
数据分析模块，按照定期检查的类型抽取平面直角坐标系内的部分数据点为为参照点集合，对对应检查项目的参照点集合进行分析获取调整系数；
控制模块，根据调整系数调整随机检查过程中各个危险源的抽取概率。
通过上述技术方案：通过对园区内危险源各个检查项目进行数据处理分析，然后在日常安全的巡检过程中能够根据各个检查项目的数据变化，调整随机检查过程中抽取到某个危险源的概率，从而加强风险管理，使得巡检过程中更倾向与数据变化不符合预期的危险源，从而增加发现风险的概率，提升园区整体的安全性。
作为本发明的进一步技术方案：所述定期检查的类型包括日检、周检、月检和季检。
作为本发明的进一步技术方案：所述受检危险源是否为安全状态的判定过程包括：
根据受检危险源的检查项目调取对应的预设安全区间；
将检查项目的实时检查数据与预设安全区间进行比对，并获得评价分；
通过公式：
Figure SMS_1
；
获得危险源状态评分C，其中m是受检危险源的检查项目数量，
Figure SMS_2
是受检危险源第k个项目的评价分，m、k均为正整数；/>
Figure SMS_3
是受检危险源第k个项目的权重系数；
将危险源状态评分C与预设评分区间进行比对，若危险源状态评分C超出预设评分区间，则当前受检危险源为安全状态；
若危险源状态评分C落入预设评分区间内，则当前受检危险源处于临界状态；
若危险源状态评分C低于预设评分区间，则当前受检危险源处于危险状态。
作为本发明的进一步技术方案：所述安全管理系统还包括可视化模块，可视化模块采用独立窗口显示所有项目的参照点集合以及评价分。
作为本发明的进一步技术方案：所述评价分的获取过程包括：
将预设安全区间划分为若干评价区间；
获取对应检查项目一个完整运行周期内实时数据随着时间变化的分析曲线；
获取一个评价区间与分析曲线的交点数量n，n为正整数；
通过公式:
Figure SMS_4
，以及/>
Figure SMS_5
；
获取评价分
Figure SMS_6
；其中/>
Figure SMS_7
、/>
Figure SMS_8
和/>
Figure SMS_9
分别是按照时间先后顺序第个i+1、第i个和第n个与评价区间接触的分析曲线交点在时间轴上的数值；/>
Figure SMS_10
是于n为奇数取1，n为偶数取0的函数；a是预设的评价分值；/>
Figure SMS_11
是对应检查项目一个完整运行周期内数据位于安全区间内的总时长，/>
Figure SMS_12
是预设安全区间间隔长度。
通过上述技术方案：通过对危险源及其检查项目的参数进行数字化评价获得状态评分，状态评分可以直观的显示于显示器上方便观察，同时状态评分能够整体上反应某个危险源的安全状态，从而为园区的人工安全检查提供一定的辅助，可提升人工检查的效率，同时预警部分危险区域，尽可能减少非必要的损失。
作为本发明的进一步技术方案：所述检查模块的检查主体为巡检机器人。
作为本发明的进一步技术方案：所述对对应检查项目的参照点集合进行分析获取调整系数的过程包括：
于对应危险源的一个检查项目的安全区间内获取水平的分析线，通过分析线将参照点集合划分为上下两部分；
将参照点集合拟合为曲线，并获取每个参照点的斜率值；
以最新的参照点斜率为基准，向后识别x个参照点的斜率，x-2为首个斜率与最新的参照点斜率符号相反的参照点的间隔点数量；
通过公式：
Figure SMS_13
，
获得调整系数P，其中
Figure SMS_14
、/>
Figure SMS_15
为权重常数且/>
Figure SMS_16
＞/>
Figure SMS_17
，是分析线上下两部分各自含有参照点的数量，/>
Figure SMS_18
是参照点集合整体变化系数，/>
Figure SMS_19
是最新获得的x个参照的整体变化系数，L是标准变化系数，是由经验数据获取的常数。
通过上述技术方案：可以针对每个项目按照不同检查类型获得的数据获取不同的调整系数P，根据调整系数进一步的调整每个危险源在随机检查过程中被抽取到的概率，概率调整是依据参照点集合整体变化以及最新获得的x个参照的整体变化加权综合考量的，同时最新获得的x个参照的整体变化趋势是主要考量部分，在上述计算公式中体现为
Figure SMS_20
＞
Figure SMS_21
，也就是说结合最新数据的情况下更为精准的反应该检查项目的数据变化趋势。
作为本发明的进一步技术方案：所述分析线为通过参照点集合中最高点和最低点连线中点的水平线。
作为本发明的进一步技术方案：所述根据调整系数调整随机检查过程中各个危险源的抽取概率的过程包括：
建立与x个危险源相一一对应数字集合，其中，x为危险源数量，数字集合所有的数字均不相同且初始状态下每个集合数字数量相同；
根据调整系数P从预设对照表中获取数字调整数量；
定位调整系数P对应的检查项目以及检查项目所属危险源；
控制该危险源所对应的数字集合按照所述数字调整数量，增加或者减少所述对应的数字集合内的数字数量。
一种可视化的智慧园区安全管理系统的方法，包括如下步骤：
S1、对园区内若干危险源进行定期检查或者随机检查，并获取检查数据；
S2、将判定为安全状态的受检危险源的同一检查项目不同时间的检查数据填入预设的检查表格内，并按照检查表格在平面直角坐标系内生成若干数据点；
S3、按照定期检查的类型抽取平面直角坐标系内的部分数据点为为参照点集合，对对应检查项目的参照点集合进行分析获取调整系数；
S4、根据调整系数调整随机检查过程中各个危险源的抽取概率。
本发明的有益效果：
（1）本发明通过对园区内危险源各个检查项目进行数据处理分析，然后在日常安全的巡检过程中能够根据各个检查项目的数据变化，调整随机检查过程中抽取到某个危险源的概率，从而加强风险管理，使得巡检过程中更倾向与数据变化不符合预期的危险源，从而增加发现风险的概率，提升园区整体的安全性。
（2）本发明通过对危险源及其检查项目的参数进行数字化评价获得状态评分，状态评分可以直观的显示于显示器上方便观察，同时状态评分能够整体上反应某个危险源的安全状态，从而为园区的人工安全检查提供一定的辅助，可提升人工检查的效率，同时预警部分危险区域，尽可能减少非必要的损失。
（3）本发明可以针对每个项目按照不同检查类型获得的数据获取不同的调整系数P，根据调整系数进一步的调整每个危险源在随机检查过程中被抽取到的概率，概率调整是依据参照点集合整体变化以及最新获得的x个参照的整体变化加权综合考量的，同时最新获得的x个参照的整体变化趋势是主要考量部分，在上述计算公式中体现为
Figure SMS_22
＞/>
Figure SMS_23
，也就是说结合最新数据的情况下更为精准的反应该检查项目的数据变化趋势。
附图说明
下面结合附图对本发明作进一步的说明。
图1是本发明的管理系统步骤流程图。
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作出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本发明保护的范围。
请参阅图1所示，在一个实施例中，提供了一种可视化的智慧园区安全管理系统，包括：
检查模块，用于对园区内若干危险源进行定期检查或者随机检查，并获取检查数据，其中随机检查指的是在随机时间从若干危险源中按照计划抽取固定数量的危险源进行检查的过程，随机检查开始时间完全随机，其获取的数据将通用与所有类型的定期检查，定期检查的类型包括日检、周检、月检和季检，不同的检查类型其针对受检危险源的检查项目不同，若定期检查类型为周检，则从所有数据点中抽取由周检获得的数据点；
数据处理模块，将判定为安全状态的受检危险源的同一检查项目不同时间的检查数据填入预设的检查表格内，并按照检查表格在平面直角坐标系内生成若干数据点，平面直角坐标系以时间为X轴，以检查数据为Y轴；
数据分析模块，按照定期检查的类型抽取平面直角坐标系内的部分数据点为为参照点集合，对对应检查项目的参照点集合进行分析获取调整系数；
控制模块，根据调整系数调整随机检查过程中各个危险源的抽取概率。
通过上述技术方案：通过对园区内危险源各个检查项目进行数据处理分析，然后在日常安全的巡检过程中能够根据各个检查项目的数据变化，调整随机检查过程中抽取到某个危险源的概率，从而加强风险管理，使得巡检过程中更倾向与数据变化不符合预期的危险源，从而增加发现风险的概率，提升园区整体的安全性。
受检危险源是否为安全状态的判定过程包括：
根据受检危险源的检查项目调取对应的预设安全区间；
将检查项目的实时检查数据与预设安全区间进行比对，并获得评价分，需要说明的是，预设安全区间是基于经验数据预先设定的，例如粗苯储罐，其检查项目包括罐体温度和环境温度，由安全标准知，罐体温度的预设安全区间为20℃-450℃，环境温度的预设安全区间为-5℃-37℃；
通过公式：
Figure SMS_24
；/>
获得危险源状态评分C，其中m是受检危险源的检查项目数量，
Figure SMS_25
是受检危险源第k个项目的评价分，m、k均为正整数；/>
Figure SMS_26
是受检危险源第k个项目的权重系数，其为参照包括受检危险源不同检查项目的实际危险程度以及运行状态在内影响因子而预设的数值，可由经验数据获得；
将危险源状态评分C与预设评分区间进行比对，若危险源状态评分C超出预设评分区间，则当前受检危险源为安全状态，其中，预设评分区间是基于危险源状态评分C的获取公式，在正常运行状态下获取的经验数据，同样以粗苯储罐为例，其罐体温度的预设安全区间为20℃-450℃，也就是说罐体温度在正常运行过程中会在上述区间内变化，调取经验数据中温度中的相关数据，根据评价分的获取公式，在百分制下可以分别获得罐体温度的预设安全区间内各个温度所对应的危险源状态评分C，作为示例的粗苯储罐在一次完整周期中于一次检测为197℃时获得最低分42.4，则以[42.4*（1-λ），42.4]作为粗苯储罐的预设评分区间，其中λ是设备的失效概率，是指产品在规则的使用条件下使用到时刻t后，产品失效的概率，可由设备提供的厂家获取，用于计算的λ不低于0.75；
若危险源状态评分C落入预设评分区间内，则当前受检危险源处于临界状态，需要再次详细检查；
若危险源状态评分C低于预设评分区间，则当前受检危险源处于危险状态，需要发出警报并上报专业人员。
安全管理系统还包括可视化模块，可视化模块采用独立窗口显示所有项目的参照点集合以及评价分。
评价分的获取过程包括：
将预设安全区间划分为若干评价区间；
获取对应检查项目一个完整运行周期内实时数据随着时间变化的分析曲线；
获取一个评价区间与分析曲线的交点数量n，n为正整数；
通过公式:
Figure SMS_27
，以及/>
Figure SMS_28
；
获取评价分
Figure SMS_29
；其中/>
Figure SMS_30
、/>
Figure SMS_31
和/>
Figure SMS_32
分别是按照时间先后顺序第i+1个、第i个和第n个与评价区间接触的分析曲线交点在时间轴上的数值；/>
Figure SMS_33
是于n为奇数取1，n为偶数取0的函数，也可以由其他同类型赋值函数替换；a是预设的评价分值，如百分制情况下a取值100；/>
Figure SMS_34
是对应检查项目一个完整运行周期内数据位于安全区间内的总时长，可由经验数据获得，/>
Figure SMS_35
是预设安全区间间隔长度。
通过上述技术方案：通过对危险源及其检查项目的参数进行数字化评价获得状态评分，状态评分可以直观的显示于显示器上方便观察，同时状态评分能够整体上反应某个危险源的安全状态，从而为园区的人工安全检查提供一定的辅助，可提升人工检查的效率，同时预警部分危险区域，尽可能减少非必要的损失。
检查模块的检查主体为巡检机器人。
对对应检查项目的参照点集合进行分析获取调整系数的过程包括：
于对应危险源的一个检查项目的安全区间内获取水平的分析线，通过分析线将参照点集合划分为上下两部分；
将参照点集合拟合为曲线，并获取每个参照点的斜率值；
以最新的参照点斜率为基准，向后识别x个参照点的斜率，x-2为首个斜率与最新的参照点斜率符号相反的参照点的间隔点数量；
通过公式：
Figure SMS_36
，
获得调整系数P，其中
Figure SMS_38
、/>
Figure SMS_40
为权重常数且/>
Figure SMS_42
＞/>
Figure SMS_39
，可由经验数据获得，/>
Figure SMS_41
Figure SMS_43
是分析线上下两部分各自含有参照点的数量，/>
Figure SMS_44
是参照点集合整体变化系数，通过计算每个点的斜率累加获得，/>
Figure SMS_37
是最新获得的x个参照的整体变化系数，通过计算这x个点的斜率累加获得，L是标准变化系数，通过对标准状态下参照点的斜率累加获得。
通过上述技术方案：可以针对每个项目按照不同检查类型获得的数据获取不同的调整系数P，根据调整系数进一步的调整每个危险源在随机检查过程中被抽取到的概率，概率调整是依据参照点集合整体变化以及最新获得的x个参照的整体变化加权综合考量的，同时最新获得的x个参照的整体变化趋势是主要考量部分，在上述计算公式中体现为
Figure SMS_45
＞
Figure SMS_46
，也就是说结合最新数据的情况下更为精准的反应该检查项目的数据变化趋势。
分析线为通过参照点集合中最高点和最低点连线中点的水平线。
根据调整系数调整随机检查过程中各个危险源的抽取概率的过程包括：
建立与x个危险源相一一对应数字集合，其中，x为危险源数量，数字集合所有的数字均不相同且初始状态下每个集合数字数量相同，需要说明的是，在数字集合中“1”和“10”属于两个数而并不将“10”这类多位数看做多个一位数；
根据调整系数P从预设对照表中获取数字调整数量；
定位调整系数P对应的检查项目以及检查项目所属危险源；
控制该危险源所对应的数字集合按照所述数字调整数量，增加或者减少所述对应的数字集合内的数字数量，值得说明的是，抽取过程中等概率的抽取所有数字，当某个集合数字数量上升时，抽中这个集合的概率就会增加。
需要说明的是，本方案的抽取过程是在所有数字集合中抽取一个数字的过程，该数字所在集合对应的危险源即为检查目标，也就是通过调整某个危险源对应的数字集合包含的数字量，以实现了调整该危险源的抽取概率的过程。
具体的，在某个危险源的多次检查过程中会出现若干个数据，在设备运行平稳时， 可以近似看做
Figure SMS_48
=
Figure SMS_60
=L，此时P值为
Figure SMS_61
|
Figure SMS_50
-
Figure SMS_51
|+
Figure SMS_54
，在此基础上，设备数据于安全范围内的 略微波动会使得和轻微变化且变化方向相同，也就产生了包含
Figure SMS_57
|
Figure SMS_49
-
Figure SMS_52
|+
Figure SMS_56
值在内的一 个参照区间，进一步的当设备最新数据与过往数据相比产生剧烈波动时，如最近三次检查 数据持续上升或者下降，那么
Figure SMS_59
和
Figure SMS_47
就会较大幅度的变化使得P值超过参照区间，然后，预 设对照表是根据超过参照区间的长度与参照区间长的取整后的比值获取的，如每超出一个 参照区间长度对应
Figure SMS_53
个数字，在预设对照表上获取调整数字后就可以调整对应数字集合 的数字量，从而实现调整抽取危险源的概率，其中当设备数据下降时，
Figure SMS_55
和
Figure SMS_58
为负值，也就 是说，获取数字后对数字集合数字的增加或者减少可以根据P值的正负来决定。
本发明还提供了一种可视化的智慧园区安全管理方法，包括如下步骤：
S1、对园区内若干危险源进行定期检查或者随机检查，并获取检查数据；
S2、将判定为安全状态的受检危险源的同一检查项目不同时间的检查数据填入预设的检查表格内，并按照检查表格在平面直角坐标系内生成若干数据点；
S3、按照定期检查的类型抽取平面直角坐标系内的部分数据点为为参照点集合，对对应检查项目的参照点集合进行分析获取调整系数；
S4、根据调整系数调整随机检查过程中各个危险源的抽取概率。
以上对本发明的一个实施例进行了详细说明，但内容仅为本发明的较佳实施例，不能被认为用于限定本发明的实施范围。凡依本发明申请范围所作的均等变化与改进等，均应仍归属于本发明的专利涵盖范围之内。

Claims (10)

1.一种可视化的智慧园区安全管理系统，其特征在于，包括：
检查模块，用于对园区内若干危险源进行定期检查或者随机检查，并获取检查数据；
数据处理模块，将判定为安全状态的受检危险源的同一检查项目不同时间的检查数据填入预设的检查表格内，并按照检查表格在平面直角坐标系内生成若干数据点；
数据分析模块，按照定期检查的类型抽取平面直角坐标系内的部分数据点为为参照点集合，对对应检查项目的参照点集合进行分析获取调整系数；
控制模块，根据调整系数调整随机检查过程中各个危险源的抽取概率。
2.根据权利要求1所述的一种可视化的智慧园区安全管理系统，其特征在于，所述定期检查的类型包括日检、周检、月检和季检。
3.根据权利要求1所述的一种可视化的智慧园区安全管理系统，其特征在于，所述受检危险源是否为安全状态的判定过程包括：
根据受检危险源的检查项目调取对应的预设安全区间；
将检查项目的实时检查数据与预设安全区间进行比对，并获得评价分；
通过公式：
Figure QLYQS_1
；
获得危险源状态评分C，其中m是受检危险源的检查项目数量，
Figure QLYQS_2
是受检危险源第k个项目的评价分，m、k均为正整数；/>
Figure QLYQS_3
是受检危险源第k个项目的权重系数；
将危险源状态评分C与预设评分区间进行比对，若危险源状态评分C超出预设评分区间，则当前受检危险源为安全状态；
若危险源状态评分C落入预设评分区间内，则当前受检危险源处于临界状态；
若危险源状态评分C低于预设评分区间，则当前受检危险源处于危险状态。
4.根据权利要求3所述的一种可视化的智慧园区安全管理系统，其特征在于，所述安全管理系统还包括可视化模块，可视化模块采用独立窗口显示所有项目的参照点集合以及评价分。
5.根据权利要求3所述的一种可视化的智慧园区安全管理系统，其特征在于，所述评价分的获取过程包括：
将预设安全区间划分为若干评价区间；
获取对应检查项目一个完整运行周期内实时数据随着时间变化的分析曲线；
获取一个评价区间与分析曲线的交点数量n，n为正整数；
通过公式:
Figure QLYQS_4
，以及/>
Figure QLYQS_5
；
获取评价分
Figure QLYQS_6
；其中/>
Figure QLYQS_7
、/>
Figure QLYQS_8
、/>
Figure QLYQS_9
和分别是按照时间先后顺序第i+1个、第i个和第n个与评价区间接触的分析曲线交点在时间轴上的数值；/>
Figure QLYQS_10
是于n为奇数取1，n为偶数取0的函数；a是预设的评价分值；/>
Figure QLYQS_11
是对应检查项目一个完整运行周期内数据位于安全区间内的总时长，/>
Figure QLYQS_12
是预设安全区间间隔长度。
6.根据权利要求1所述的一种可视化的智慧园区安全管理系统，其特征在于，所述检查模块的检查主体为巡检机器人。
7.根据权利要求1所述的一种可视化的智慧园区安全管理系统，其特征在于，所述对对应检查项目的参照点集合进行分析获取调整系数的过程包括：
于对应危险源的一个检查项目的安全区间内获取水平的分析线，通过分析线将参照点集合划分为上下两部分；
将参照点集合拟合为曲线，并获取每个参照点的斜率值；
以最新的参照点斜率为基准，向后识别x个参照点的斜率，x-2为首个斜率与最新的参照点斜率符号相反的参照点的间隔点数量；
通过公式：
Figure QLYQS_13
，
获得调整系数P，其中
Figure QLYQS_14
、/>
Figure QLYQS_19
为权重常数且/>
Figure QLYQS_21
＞/>
Figure QLYQS_15
，/>
Figure QLYQS_17
和/>
Figure QLYQS_18
是分析线上下两部分各自含有参照点的数量，/>
Figure QLYQS_20
是参照点集合整体变化系数，/>
Figure QLYQS_16
是最新获得的x个参照的整体变化系数，L是标准变化系数。
8.根据权利要求7所述的一种可视化的智慧园区安全管理系统，其特征在于，所述分析线为通过参照点集合中最高点和最低点连线中点的水平线。
9.根据权利要求1所述的一种可视化的智慧园区安全管理系统，其特征在于，所述根据调整系数调整随机检查过程中各个危险源的抽取概率的过程包括：
建立与x个危险源相一一对应数字集合，其中，x为危险源数量，数字集合所有的数字均不相同且初始状态下每个集合数字数量相同；
根据调整系数P从预设对照表中获取数字调整数量；
定位调整系数P对应的检查项目以及检查项目所属危险源；
控制该危险源所对应的数字集合按照所述数字调整数量，增加或者减少所述对应的数字集合内的数字数量。
10.一种可视化的智慧园区安全管理方法，其特征在于，使用如权利要求1-9任一项所述的可视化的智慧园区安全管理系统，其包括如下步骤：
S1、对园区内若干危险源进行定期检查或者随机检查，并获取检查数据；
S2、将判定为安全状态的受检危险源的同一检查项目不同时间的检查数据填入预设的检查表格内，并按照检查表格在平面直角坐标系内生成若干数据点；
S3、按照定期检查的类型抽取平面直角坐标系内的部分数据点为为参照点集合，对对应检查项目的参照点集合进行分析获取调整系数；
S4、根据调整系数调整随机检查过程中各个危险源的抽取概率。
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