CN118224518B - 一种lng装卸作业安全管控系统及违规行为识别方法 - Google Patents

Abstract

本发明属于液化天然气运输技术领域，具体是一种LNG装卸作业安全管控系统及违规行为识别方法，包括：监测设备连接数据采集模块并用于监测作业场景的环境条件、气体浓度、温度与压力数据；风险评估与预警模块根据监测到的数据进行风险评估和预警，识别潜在的危险隐患并及时向操作人员发出警报且液化天然气输送设备尽心锁紧液化天然气罐进行及时停止运输；人员定位与管理模块针对现场工作人员的位置进行信息采集，并根据监测设备收集的数据进行仿真模型生产风险评估报告，根据现场人员的位置尽心风险评估；记录和存储液化天然气装卸作业的所有数据并提供数据分析和回顾功能，且数据分析与记录模块根据事故数据生成分析报告，具有实时监控的效果。

Description

一种LNG装卸作业安全管控系统及违规行为识别方法

技术领域

本发明涉及液化天然气运输技术领域，具体是一种LNG装卸作业安全管控系统及违规行为识别方法。

背景技术

天然气重要的能源之一，天然气的陆地运输一般采用加压液化并使用专用的LNG运输车运输的方式。LNG属于易燃易爆的危险化学品，一旦发生爆炸，往往造成重大或特别重大事故，带来严重的损失和危害。LNG装卸车作业的安全规范较为复杂，且现场人员的技术水平、安全意识等往往存在较大差异，在作业过程中很容易因为不规范操作带来安全隐患，甚至直接引发安全事故，LNG装卸车作业的安全稳定运行具有重要的意义。

LNG装卸车作业的安全管控旨在对整个作业进行实时的安全监督，对违规行为进行发现和及时纠正，以减小安全事故发生的概率，维护天然气供给的稳定运行。目前国内LNG装卸车场站的常规安全管控手段主要采用“安全员巡检”的方式，即派专门的安全员在整个装卸车过程中进行巡检，一旦发现违规行为则进行制止。安全员巡检的方式一定程度上可以保障卸车作业的安全进行，但存在以下的问题：（1）装卸车时间往往长达数小时，安全员一般无法在这么长的时间内始终保持良好状态；（2）当有很多辆LNG运输车同时作业时，安全员数量往往不够，如果一人同时监控多辆车的作业，难免顾此失彼；（3）人工巡检过程往往受到安全员主观因素影响，对违规行为的判定和及时制止往往因人而异；（4）整个过程无数字记录，作业人员和巡检人员可能存在执行不到位的情况，但无数字留痕，无法进行评估和奖惩。

随着人工智能软硬件的不断发展，人工智能中计算机视觉相关落地应用愈发成熟。计算机视觉中的目标检测（Object Detection）任务旨在定位图片中的指定类别目标的位置，这类任务已经从基于手工特征的传统算法转向了基于深度神经网络的方法。其中YOLO是一种有效的无区域建议的目标检测模型，能够端到端直接训练整个网络，主要特点是在基本保持精度的情况下显著提高检测速度以达到实时的效果，通过不断迭代，目前已经发展到了YOLOv5，但业界往往更偏向采用稳定和效果俱佳的YOLOv4。本发明采用目标检测中YOLOv4相关技术，配合以特制的硬件装置，可以实现对LNG卸车作业现场进行实时的安全管控，对违规行为的发现和及时告警，以大大降低人工工作量和作业现场安全事故发生的概率。

针对上述的技术缺陷，现提出一种LNG装卸作业安全管控系统及违规行为识别方法。

发明内容

为解决上述问题，本发明LNG装卸作业安全管控系统，提供如下技术方案：

包括：

安全监测与检测模块，所述安全与检测模块包括监测设备与数据采集模块，所述监测设备连接所述数据采集模块并用于监测作业场景的环境条件、气体浓度、温度与压力数据，所述监测设备收集数据并进行传输；

风险评估与预警模块，所述风险评估与预警模块包括液化天然气输送设备与预警传输单元，所述预警传输单元连接所述监测设备，所述风险评估与预警模块根据监测到的数据进行风险评估和预警，识别潜在的危险隐患并及时向操作人员发出警报且所述液化天然气输送设备尽心锁紧液化天然气罐进行及时停止运输，

所述液化天然气输送设备包括机架、液化天然气罐上料机构与液化天然气罐运输机构与驱动机构；

人员定位与管理模块，所述人员定位与管理模块连接所述风险评估与预警模块，所述人员定位与管理模块针对现场工作人员的位置进行信息采集，并根据所述监测设备收集的数据进行仿真模型生产风险评估报告，根据现场人员的位置进行风险评估，待风险值到预警值时发生警报及时疏散工作人员；

数据分析与记录模块，所述数据分析与记录模块连接所述监测设备与所述天然气输送设备，所述数据分析与记录模块记录和存储液化天然气装卸作业的所有数据并提供数据分析和回顾功能，且所述数据分析与记录模块根据事故数据生成分析报告。

进一步的，所述液化天然气罐上料机构设置于所述机架上，所述液化天然气罐上料机构用于对液化天然气罐进行自动上料；

所述液化天然气罐运输机构设置于所述机架上，所述液化天然气罐运输机构连接所述液化天然气罐上料机构用于传输液化天然气罐进行新旧液化天然气罐的更换；

驱动机构，所述驱动机构设置于所述机架上，所述驱动机构用于液化天然气罐移动运输。

进一步的，所述液化天然气罐上料机构包括固定架、转动架、转杆与夹持组件，所述固定架设置于所述机架上，所述转动架转动连接于所述固定架上，所述转杆设置于所述转动架上，所述转杆用于液化天然气罐的安装，所述夹持组件设置于所述转杆上用于液化天然气罐的夹紧转动。

进一步的，所述液化天然气罐运输机构包括传输架、传输皮带与传动辊，所述传输架设置于所述固定架上，所述传动辊转动连接于所述传输架上，所述传输皮带绕卷所述传动辊传动，所述传输皮带用于传输液化天然气罐至所述转杆上。

进一步的，所述驱动机构包括安装板、驱动电机、输出轴、轴套与移动组件，所述安装板设置于所述固定架上，所述驱动电机设置于所述安装板上，所述输出轴设置于所述驱动电机的轴端，所述轴套设置于所述转杆的端部，所述输出轴与所述轴套卡接用于带动所述驱动电机与所述转杆一同转动，所述移动组件用于驱动所述驱动电机沿着所述安装板移动。

进一步的，所述安全监测与检测模块还包括气体传感器、温度传感器与湿度传感器，所述气体传感器检测空气中的可燃气体浓度，所述温度传感器可以监测作业区域的温度变化，所述湿度传感器对作业环境的空气湿度进行实时监测；

还包括容器监测，所述容器监测包括对液化天然气运输和储存使用的容器进行监测，所述安全监测与检测模块监控容器的参数包括压力、液位与温度；

还包括管道监测，所述管道监测包括液化天然气通过管道进行输送，所述安全监测与检测模块会监控管道的运行状态包括压力、流量与温度；

还包括火灾和爆炸监测，所述火灾和爆炸监测包括火焰传感器、火灾探测器与烟雾探测器，用于及时捕捉发生火灾的地点并进行扑救。

进一步的，所述风险评估与预警模块对数据采集模块采集的数据搭建数据库并进行数据分析，包括搭建数据分析模型，对数据库中的数据进行筛选，包括，

其中，xt是t时刻的输入，st-1是前一时刻的状态（也就是上一隐藏层的输出）。需要设定当前时刻输入和前一时刻状态对当前时刻输出的权重值（贡献值），包括U和W两个权重，通过对数据库的数据输入与数据输出进行筛选分析，将需要的数据筛选建立数据集。

进一步的，所述人员定位与管理模块获取作业场景的人员与工作地点的图像数据，通过搭建图像识别模型进行图像数据处理，并根据现场图像数据预测场景事故发生率，并生成预警报告进行反馈，包括连续函数如下：，

其中，f与g为可积分的函数，且通过卷积运算获得，函数f为卷积运算的被积函数，函数g为过滤器对图像数据进行过滤处理，n表示时间节点下的数据集的坐标值，τ表示时间变量，通过函数f与函数g获得二者相交的区域并将相交区域的面积记为卷积值。

进一步的，通过对人员定位与管理模块的数据进行收集使用获得数据集，通过设置离散函数进行数据清洗，包括，

通过连续函数与离散函数对图像数据进行处理获取需要的图像数据进行分析获取作业场景的事故率并进行预防。

根据本发明的另一个方面，提供一种LNG装卸作业违规行为识别方法，运用于上述所述的LNG装卸作业安全管控系统，包括：

步骤一：视频监控，在装卸作业现场安装视频监控摄像头，并将视频传输到监控中心进行实时监控；

步骤二：传感器监测，利用传感器和监测设备来检测关键参数，通过对传感器数据的分析和比对预防事故发生；

步骤三：智能分析，利用人工智能和机器学习技术来分析大量的数据，识别装卸作业过程中的违规行为；

步骤四：人工巡检和培训，定期派遣专业人员进行现场巡检，注意观察装卸作业的过程，及时发现违规行为。

与现有技术相比，本发明的有益效果是：

1、本发明中，通过监测设备连接数据采集模块并用于监测作业场景的环境条件、气体浓度、温度与压力数据，监测设备收集数据并进行传输，对作业现场进行实时监测，并进行及时调节工作进程，在事故发生时及时暂停，避免人员发生重大事故；

2、本发明中，利用该方法进行LNG装卸作业违规行为识别，通过风险评估与预警模块根据监测到的数据进行风险评估和预警，识别潜在的危险隐患并及时向操作人员发出警报且所述液化天然气输送设备尽心锁紧液化天然气罐进行及时停止运输解决了巡检人员需求量大，巡检范围不足导致的问题，并且该方法对违规行为的识别更加可观、准确；利用管控系统可以做到数字留痕，对违规操作行为进行记录，方便定期审核；

3，本发明中通过在装卸作业现场安装视频监控摄像头，并将视频传输到监控中心进行实时监控；利用传感器和监测设备来检测关键参数，通过对传感器数据的分析和比对预防事故发生；利用人工智能和机器学习技术来分析大量的数据，识别装卸作业过程中的违规行为；定期派遣专业人员进行现场巡检，注意观察装卸作业的过程，及时发现违规行为，并对液化天然气现场进行监测避免事故发生。

附图说明

为了便于本领域技术人员理解，下面结合附图对本发明作进一步的说明；

图1为本发明一种LNG装卸作业安全管控系统的整体框架示意图；

图2为本发明LNG装卸作业违规行为识别方法中整体框架示意图；

图3为本发明中液化天然气输送设备的结构示意图；

图4为本发明中液化天然气输送设备的轴线剖面图；

图5为本发明LNG装卸作业违规行为识别方法中的计算机设备示意图。

附图标记：1、机架；2、液化天然气罐上料机构；21、固定架；22、转动架；23、转杆；24、夹持组件；241、夹持环；242、限位块；243、限位槽；244、螺柱；3、液化天然气罐运输机构；31、传输架；32、传输皮带；33、传动辊；4、驱动机构；41、安装板；42、驱动电机；43、输出轴；44、轴套；45、移动组件；451、滑槽；452、滑块；453、驱动螺杆；454、限位部；4541、棘轮；4542、棘爪。

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。

如图1-4所示，本发明提供一种LNG装卸作业安全管控系统，包括：

安全监测与检测模块，安全与检测模块包括监测设备与数据采集模块，监测设备连接数据采集模块并用于监测作业场景的环境条件、气体浓度、温度与压力数据，监测设备收集数据并进行传输；

风险评估与预警模块，风险评估与预警模块包括液化天然气输送设备与预警传输单元，预警传输单元连接监测设备，风险评估与预警模块根据监测到的数据进行风险评估和预警，识别潜在的危险隐患并及时向操作人员发出警报且液化天然气输送设备尽心锁紧液化天然气罐进行及时停止运输；

人员定位与管理模块，人员定位与管理模块连接风险评估与预警模块，人员定位与管理模块针对现场工作人员的位置进行信息采集，并根据监测设备收集的数据进行仿真模型生产风险评估报告，根据现场人员的位置进行风险评估，待风险值到预警值时发生警报及时疏散工作人员；

数据分析与记录模块，数据分析与记录模块连接监测设备与天然气输送设备，数据分析与记录模块记录和存储液化天然气装卸作业的所有数据并提供数据分析和回顾功能，且数据分析与记录模块根据事故数据生成分析报告。

为了便捷快速进行液化天然气罐的更换在机架1上设置了液化天然气罐上料机构2，液化天然气罐上料机构2包括固定架21、转动架22、转杆23与夹持组件24，固定架21设置于机架1上，转动架22转动连接于固定架21上，转杆23设置于转动架22上，转杆23用于液化天然气罐的安装，夹持组件24设置于转杆23上用于液化天然气罐的夹紧转动。夹持组件24包括夹持环241、限位块242、限位槽243与螺柱244，夹持环241套设于液化天然气罐的转轴上，限位块242设置于夹持环241的内壁上，限位槽243沿转杆23的侧壁设置，螺柱244螺纹穿设过夹持环241抵接于液化天然气罐的转轴上。

为了保证液化天然气罐的稳定更换在机架1上设置了运输机构3进行新旧液化天然气罐的运输，运输机构3包括传输架31、传输皮带32与传动辊33，传输架31设置于固定架21上，传动辊转动连接于传输架31上，传输皮带32绕卷传动辊传动，传输皮带32用于传输液化天然气罐至转杆23上。传输皮带32截面呈V形设置，传输皮带32用于液化天然气罐的稳定传输。

为了稳定液化天然气罐进行传输纸张在机架1上设置了驱动机构4，驱动机构4包括安装板41、驱动电机42、输出轴43、轴套44与移动组件45，安装板41设置于固定架21上，驱动电机42设置于安装板41上，输出轴43设置于驱动电机42的轴端，轴套44设置于转杆23的端部，输出轴43与轴套44卡接用于带动驱动电机42与转杆23一同转动，移动组件45用于驱动驱动电机42沿着安装板41移动。移动组件45包括滑槽451、滑块452、驱动螺杆453与限位部454，滑槽451沿安装板41设置，滑块452沿滑槽451滑动设置，滑块452与驱动电机42固定连接，驱动螺杆453呈水平转动连接于滑槽451内且转动穿设过固定架21，限位部454设置于驱动螺杆453上用于对驱动螺杆453转动限位。限位部454包括棘轮4541与棘爪4542，棘轮4541固定连接于驱动螺杆453的端部，棘爪4542固定连接于固定架21上，棘轮4541与棘爪4542啮合。

优选的，安全监测与检测模块还包括气体传感器、温度传感器与湿度传感器，气体传感器检测空气中的可燃气体浓度，温度传感器可以监测作业区域的温度变化，湿度传感器对作业环境的空气湿度进行实时监测；

还包括容器监测，容器监测包括对液化天然气运输和储存使用的容器进行监测，安全监测与检测模块监控容器的参数包括压力、液位与温度；

还包括管道监测，管道监测包括液化天然气通过管道进行输送，安全监测与检测模块会监控管道的运行状态包括压力、流量与温度；

还包括火灾和爆炸监测，火灾和爆炸监测包括包括火焰传感器、火灾探测器与烟雾探测器，用于及时捕捉发生火灾的地点并进行扑救。

优选的，风险评估与预警模块对数据采集模块采集的数据搭建数据库并进行数据分析，包括搭建数据分析模型，对数据库中的数据进行筛选，包括，

其中，xt是t时刻的输入，st-1是前一时刻的状态（也就是上一隐藏层的输出）。需要设定当前时刻输入和前一时刻状态对当前时刻输出的权重值（贡献值），包括U和W两个权重，通过对数据库的数据输入与数据输出进行筛选分析，将需要的数据筛选建立数据集。

优选的，人员定位与管理模块获取作业场景的人员与工作地点的图像数据，通过搭建图像识别模型进行图像数据处理，并根据现场图像数据预测场景事故发生率，并生成预警报告进行反馈，包括连续函数如下：，

其中，f与g为可积分的函数，且通过卷积运算获得，函数f为卷积运算的被积函数，函数g为过滤器对图像数据进行过滤处理，n表示时间节点下的数据集的坐标值，τ表示时间变量，通过函数f与函数g获得二者相交的区域并将相交区域的面积记为卷积值。

优选的，通过对人员定位与管理模块的数据进行收集使用获得数据集，通过设置离散函数进行数据清洗，包括，

通过连续函数与离散函数对图像数据进行处理获取需要的图像数据进行分析获取作业场景的事故率并进行预防。

根据本发明的另一个方面，提供一种LNG装卸作业违规行为识别方法，包括：

S1：视频监控，在装卸作业现场安装视频监控摄像头，并将视频传输到监控中心进行实时监控；

S2：传感器监测，利用传感器和监测设备来检测关键参数，通过对传感器数据的分析和比对预防事故发生；

S3：智能分析，利用人工智能和机器学习技术来分析大量的数据，识别装卸作业过程中的违规行为；

S4：人工巡检和培训，定期派遣专业人员进行现场巡检，注意观察装卸作业的过程，及时发现违规行为。

根据本发明的另一个方面，提供一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述所述的LNG装卸作业违规行为识别方法的步骤。该计算机设备可以是终端，该计算机设备包括通过系统总线连接的处理器、存储器、通信接口、显示屏和输入装置。其中，该计算机设备的处理器用于提供计算和控制能力。该计算机设备的存储器包括非易失性存储介质、内存储器。该非易失性存储介质存储有操作系统和计算机程序。该内存储器为非易失性存储介质中的操作系统和计算机程序的运行提供环境。该计算机设备的通信接口用于与外部的终端进行有线或无线方式的通信，无线方式可通过WIFI、运营商网络、NFC（近场通信）或其他技术实现。该计算机设备的显示屏可以是液晶显示屏或者电子墨水显示屏，该计算机设备的输入装置可以是显示屏上覆盖的触摸层，也可以是计算机设备外壳上设置的按键、轨迹球或触控板，还可以是外接的键盘、触控板或鼠标等；

本领域技术人员可以理解，图5中示出的结构，仅仅是与本申请方案相关的部分结构的框图，并不构成对本申请方案所应用于其上的计算机设备的限定，具体的计算机设备可以包括比图中所示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者具有不同的部件布置。

在一个实施例中，提供了一种计算机可读存储介质，存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现上述LNG装卸作业违规行为识别方法实施例中的步骤。

在一个实施例中，提供了一种计算机程序产品或计算机程序，该计算机程序产品或计算机程序包括计算机指令，该计算机指令存储在计算机可读存储介质中。计算机设备的处理器从计算机可读存储介质读取该计算机指令，处理器执行该计算机指令，使得该计算机设备执行上述LNG装卸作业违规行为识别方法实施例中的步骤。

本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的计算机程序可存储于一非易失性计算机可读取存储介质中，该计算机程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，本申请所提供的各实施例中所使用的对存储器、存储、数据库或其它介质的任何引用，均可包括非易失性和易失性存储器中的至少一种。非易失性存储器可包括只读存储器（Read-OnlyMemory，ROM)、磁带、软盘、闪存或光存储器等。易失性存储器可包括随机存取存储器（RandomAccessMemory，RAM）或外部高速缓冲存储器。作为说明而非局限，RAM可以是多种形式，比如静态随机存取存储器（StaticRandomAccessMemory，SRAM）或动态随机存取存储器（DynamicRandomAccessMemory，DRAM）等

本发明的工作原理：通过在装卸作业现场安装视频监控摄像头，并将视频传输到监控中心进行实时监控；利用传感器和监测设备来检测关键参数，通过对传感器数据的分析和比对预防事故发生；利用人工智能和机器学习技术来分析大量的数据，识别装卸作业过程中的违规行为；定期派遣专业人员进行现场巡检，注意观察装卸作业的过程，及时发现违规行为，并对液化天然气现场进行监测避免事故发生。

以上公开的本发明优选实施例只是用于帮助阐述本发明。优选实施例并没有详尽叙述所有的细节，也不限制该发明仅为的具体实施方式。显然，根据本说明书的内容，可作很多的修改和变化。本说明书选取并具体描述这些实施例，是为了更好地解释本发明的原理和实际应用，从而使所属技术领域技术人员能很好地理解和利用本发明。本发明仅受权利要求书及其全部范围和等效物的限制。

Claims (6)

1.一种LNG装卸作业安全管控系统，其特征在于，包括：

安全监测与检测模块，所述安全监测与检测模块包括监测设备与数据采集模块，所述监测设备连接所述数据采集模块并用于监测作业场景的环境条件、气体浓度、温度与压力数据，所述监测设备收集数据并进行传输；

风险评估与预警模块，所述风险评估与预警模块包括液化天然气输送设备与预警传输单元，所述预警传输单元连接所述监测设备，所述风险评估与预警模块根据监测到的数据进行风险评估和预警，识别潜在的危险隐患并及时向操作人员发出警报且所述液化天然气输送设备尽心锁紧液化天然气罐进行及时停止运输；

所述液化天然气输送设备包括机架（1)、液化天然气罐上料机构（2）与液化天然气罐运输机构（3）与驱动机构（4)；

人员定位与管理模块，所述人员定位与管理模块连接所述风险评估与预警模块，所述人员定位与管理模块针对现场工作人员的位置进行信息采集，并根据所述监测设备收集的数据进行仿真模型生产风险评估报告，根据现场人员的位置进行风险评估，待风险值到预警值时发生警报及时疏散工作人员；

数据分析与记录模块，所述数据分析与记录模块连接所述监测设备与所述天然气输送设备，所述数据分析与记录模块记录和存储液化天然气装卸作业的所有数据并提供数据分析和回顾功能，且所述数据分析与记录模块根据事故数据生成分析报告；

所述液化天然气罐上料机构（2）设置于所述机架（1）上，所述液化天然气罐上料机构（2）用于对液化天然气罐进行自动上料；

所述液化天然气罐运输机构（3）设置于所述机架（1）上，所述液化天然气罐运输机构（3）连接所述液化天然气罐上料机构（2）用于传输液化天然气罐进行新旧液化天然气罐的更换；

驱动机构（4)，所述驱动机构（4）设置于所述机架（1）上，所述驱动机构（4）用于液化天然气罐移动运输；

所述液化天然气罐上料机构（2）包括固定架（21)、转动架（22)、转杆（23）与夹持组件（24)，所述固定架（21）设置于所述机架（1）上，所述转动架（22）转动连接于所述固定架（21）上，所述转杆（23）设置于所述转动架（22）上，所述转杆（23）用于液化天然气罐的安装，所述夹持组件（24）设置于所述转杆（23）上用于液化天然气罐的夹紧转动；

所述液化天然气罐运输机构（3）包括传输架（31)、传输皮带（32）与传动辊（33)，所述传输架（31）设置于所述固定架（21）上，所述传动辊（33)转动连接于所述传输架（31）上，所述传输皮带（32）绕卷所述传动辊（33)传动，所述传输皮带（32）用于传输液化天然气罐至所述转杆（23）上；

所述驱动机构（4）包括安装板（41)、驱动电机（42)、输出轴（43)、轴套（44）与移动组件（45)，所述安装板（41）设置于所述固定架（21）上，所述驱动电机（42）设置于所述安装板（41）上，所述输出轴（43）设置于所述驱动电机（42）的轴端，所述轴套（44）设置于所述转杆（23）的端部，所述输出轴（43）与所述轴套（44）卡接用于带动所述驱动电机（42）与所述转杆（23）一同转动，所述移动组件（45）用于驱动所述驱动电机（42）沿着所述安装板（41）移动。

2.根据权利要求1所述的一种LNG装卸作业安全管控系统，其特征在于，所述安全监测与检测模块还包括气体传感器、温度传感器与湿度传感器，所述气体传感器检测空气中的可燃气体浓度，所述温度传感器可以监测作业区域的温度变化，所述湿度传感器对作业环境的空气湿度进行实时监测；

还包括容器监测，所述容器监测包括对液化天然气运输和储存使用的容器进行监测，所述安全监测与检测模块监控容器的参数包括压力、液位与温度；

还包括管道监测，所述管道监测包括液化天然气通过管道进行输送，所述安全监测与检测模块会监控管道的运行状态包括压力、流量与温度；

还包括火灾和爆炸监测，所述火灾和爆炸监测包括包括火焰传感器、火灾探测器与烟雾探测器，用于及时捕捉发生火灾的地点并进行扑救。

3.根据权利要求2所述的一种LNG装卸作业安全管控系统，其特征在于，所述风险评估与预警模块对数据采集模块采集的数据搭建数据库并进行数据分析，包括搭建数据分析模型，对数据库中的数据进行筛选，包括，

其中，x_t是t时刻的输入，s_t-1是前一时刻的状态,需要设定当前时刻输入和前一时刻状态对当前时刻输出的权重值，包括U和W两个权重，通过对数据库的数据输入与数据输出进行筛选分析，将需要的数据筛选建立数据集。

4.根据权利要求3所述的一种LNG装卸作业安全管控系统，其特征在于，所述人员定位与管理模块获取作业场景的人员与工作地点的图像数据，通过搭建图像识别模型进行图像数据处理，并根据现场图像数据预测场景事故发生率，并生成预警报告进行反馈，包括连续函数如下：

，

其中，f与g为可积分的函数，且通过卷积运算获得，函数f为卷积运算的被积函数，函数g为过滤器对图像数据进行过滤处理，n表示时间节点下的数据集的坐标值，τ表示时间变量，通过函数f与函数g获得二者相交的区域并将相交区域的面积记为卷积值。

5.根据权利要求4所述的一种LNG装卸作业安全管控系统，其特征在于，通过对人员定位与管理模块的数据进行收集使用获得数据集，通过设置离散函数进行数据清洗，包括

，

通过连续函数与离散函数对图像数据进行处理获取需要的图像数据进行分析获取作业场景的事故率并进行预防。

6.一种LNG装卸作业违规行为识别方法，其特征在于，运用于上述权利要求1-5任一项所述的LNG装卸作业安全管控系统，包括：

步骤一：视频监控，在装卸作业现场安装视频监控摄像头，并将视频传输到监控中心进行实时监控；

步骤二：传感器监测，利用传感器和监测设备来检测关键参数，通过对传感器数据的分析和比对预防事故发生；

步骤三：智能分析，利用人工智能和机器学习技术来分析大量的数据，识别装卸作业过程中的违规行为；

步骤四：人工巡检和培训，定期派遣专业人员进行现场巡检，注意观察装卸作业的过程，及时发现违规行为。