基于工业互联网平台的有色金属安全生产监控系统设计应用*

贾思柔, 包建军

(1.白银有色集团股份有限公司，甘肃 白银 730900; 2.兰州兰石集团有限公司，甘肃 兰州 730000)

0 引 言

随着“双循环”发展格局的加速形成，制造企业安全生产成为许多生产企业的重要关注点，安全生产也成为制造企业，转型升级的重要保障[1]。工业互联网以工业企业为主体，以工业互联网平台为载体，通过网络技术、大数据、云计算、人工智能等新一代数字技术与工业技术的深度融合，为企业生产、安全、服务等活动各环节规模化供给智能服务与产品[2]。2020年，工信部与应急管理部联合发布了《“工业互联网+安全生产”行动计划(2021-2023 年)》，提出推进工业互联网技术和安全生产深度融合，强化安全生产基础和技术创新能力[3]。

虽然目前许多制造企业在安全生产方面已形成了一些管理制度和策略，但是针对制造企业安全生产的信息化建设覆盖还不完全，基于工业互联网平台的安全生产监控系统还未应用于有色金属企业的生产活动，生产中安全管理没有形成标准，同时缺少安全风险分级管控和风险监测预警，导致安全事故频发[4]。针对以上问题，基于工业互联网平台，设计有色金属安全生产监控系统总体架构设计、安全数据采集和集成方案，对安全生产监控系统服务模块进行开发应用，为解决有色金属安全生产智能化管控和有效风险检测预警问题提供借鉴。

1 总体架构设计

从有色金属生产管理发生事故的主要机理和控制措施出发，综合应用多层次、系统化的事前防范及企业安全风险防控技术体系思想，提出了基于工业互联网平台的有色金属安全生产监测预警系统架构设计方案，系统技术架构图如图1所示。该系统架构利用当前先进的5G 技术等标准通信体系[5]，同时采用最新的工业互联网安全体系架构[6]，建立有色金属安全生产监测预警运维体系，确保系统的高效使用。系统架构从下到上分为边缘层、IaaS(基础设施)层、PaaS(平台)层、SaaS(服务)层四个层次。

图1 有色金属安全生产监测预警系统架构图

边缘层：是整个平台的基础层，首先针对硬件设备，通过明确设备和产品的通信方式、数据接口，利用可智能感知和采集数据的硬件装置采集设备的各项数据，其次针对已建设的各项信息系统和非结构化数据，依托支持接口通信、通用协议通信的功能软件，实现对多源异构数据的标准化和边缘集成[7]。

IaaS层：基于目前在企业工业云上已建成的各项基础设施服务，为系统提供安全运行的基础环境，保证系统能稳定、安全、高效的运行。

PaaS平台层：基于工业互联网基础平台的业务中台、数据中台、AI(人工智能)中台、组件共享和IOT(物联网)中台等功能平台[8]，以及在平台底层硬件资源服务、数据服务的基础上，建立统一的安全生产管理应用支撑平台，同时加强数据之间的关联性分析和应用。

SaaS服务层：基于工业互联网平台，搭建满足于集团公司安全应急管理工作需要的各个业务应用功能模块，立足于企业整体信息化建设框架，包括安全动态指数监测预警、安全业务管控、敏捷应急联动、生产批次管理等功能。

2 安全数据采集和集成

本系统支持MQTT3.1协议对接其他系统自控数据，以对接的其他系统主动推送方式实现，同时支持按工作量收费，支持OPC DA(实时数据访问规范)采集或数据接口采集的内容；数据对接采用通用的Restful API(接口)，由对接的其他系统按照标准的数据通讯规则来主动推送数据，同时支持定制接口开发模式[9]。

2.1 物理数据采集

根据项目建设需要，从集团已建成的运营管控平台数据采集系统中抽取相关数据，主要收集的数据有：重大危险源数据、重点工艺装置数据、可燃有毒气体数据及消防火灾报警数据。其中数据接入方式有。

(1) Modbus(通讯协议)接入：从数据采集系统获取标准Modbus协议接口[10]，接口包含串口号、波特率、校验位、数据位、停止位、设备号、功能码、起始地址、偏移地址等信息；同时获取接入点位表，主要有点位编码、点位名称、点位类型、量程上限、量程下限，报警阈值。

(2) OPC(通讯协议)接入：数据源自建OPC服务端，并完成点位信息录入，该项工作作为数据接入的前提，需要在数据采集系统的OPC客户端配置完成之前完成，其中OPC服务端须符合OPC Data Access2.0系列标准[11]；需要获取的服务端配置信息有Host(OPC服务端IP)、User(用户名)、Password(用户登录密码)和Clsid(应用在注册表中相对应的CLSID值)。同时获取接入的点位表，主要有点位编码、点位名称、点位类型、量程上限、量程下限，报警阈值。

(3) 中间库对接：通过中间库进行对接时，数据源厂家需要按照数据采集系统中间库的样式以双方约定的方式定时将数据更新至中间库，中间库的搭建由数据源厂家进行搭建，并提供数据库用户名、密码，确保数据采集系统与中间库之间的网络互通。

2.2 视频数据采集

企业的数字视频接入五位一体平台，实现在平台内的调阅及视频联动功能。根据建设整体需要，视频接入一般采用两种方式。

(1) 采用视频采集设备接入企业视频，通过公用onvif协议，将采集设备连接到企业摄像头即可获取监控画面，单台视频采集设备可接入16路数字视频并将视频上传上级平台。

(2) 采用软对接方式接入企业视频，平台内通过绑定企业硬盘录像机对应监控摄像头的RTSP(实时)流，实现视频的实时调阅查看[12]。

在视频数据采集时需要得到接入视频点位相应的IP、端口号、通道号和用户名密码，同时拿到同网段至少3个空余IP地址，便于接入调试，后期不可占用采集设备的IP地址。

3 安全生产监控系统服务应用

3.1 基础管理模块

(1) 仪表盘 仪表盘可根据安全生产功能应用的数据信息，建立图表统计分析，可实现单一数据统计分析或多维度数据统计分析，也可实现专题数据统计分析，帮助企业完成报表的快速编制和在线导出。

(2) 界面调整 系统可通过后台对表单样式进行录入框长度和应用图标，且操作便捷，并可根据历史使用记录，自动推送高频次功能模块,使用人员也可以将自己常用的功能模块自由添加至快捷菜单。

(3) 表单调整 帮助实现数据的录入和获取，系统管理人员可实时对系统中的业务模型及模型字段进行灵活地调整和变更，在系统使用过程中，支持字段的灵活新增、编辑、删除、排序和检索等功能；信息数据可通过格式化的模板进行导入导出，便于用户批量上传下载。

(4) 流程管理 支持跨组织流程，可视化流程自定义；流程发起者可随时查看流程走向、当前状态和当前环节的处理人等信息，明确流程节点的职责和人员；支持流程驱动业务管理，可以随时对流程进行版本回退，流程在版本切换时不影响现有正在执行中的流程实例，同时可以查阅各版本的变更说明；平台的流程引擎支持流程在执行过程中的回退、取回、委托、抄送和中断等处理，能够适应各类工作场景需求。

(5) 组织架构 系统具有独立的组织架构管理模块，可按照当前企业管理层级划分，搭建组织架构，当管理层级、架构调整时，系统管理人员可以便捷进行维护，包括单位、部门、岗位的新增、注销、修改和调整等。

(6) 用户权限 平台支持对用户可见数据进行控制，颗粒度在字段级；管理员能够依据员工岗位和职位的不同对用户进行分组，为员工配置不同的系统角色，能够对不同的角色组以及角色所包含的成员列表进行维护；管理员能够指定不同角色的不同权限，为每个角色划分不同的系统功能操作范围，包括菜单权限以及数据权限。

(7) 快速查询 系统全局的搜索功能可以帮助用户快速检索到业务表单、业务流和文档中的所有相关数据，如企业用户编码、企业名称、危险化学品名录等，短时间内即可将结果展示给用户，方便用户进行模糊搜索和便捷查询。

3.2 安全生产监测预警模块

安全生产监测预警模块基于物联网、大数据和人工智能技术，实现安全生产事前、事中和事后的全方位、立体式和智能化的安全管控，提供了包含快速感知、实时监测、综合分析、超前预警、辅助决策和应急联动的一体化安全生产监测预警服务[13]。

安全生产监测预警模块面向金属矿山和有色金属冶炼场景，支持包含摄像头、机器人和无人机等设备接入管理、边缘计算设备管理及模型下发、AI技能编排及下发、模型管理及迭代优化、预警管理及工单派发、实时监控与应急联动等全流程能力，同时提供安全生产业务管理和专家知识库等模块支撑预警处理及辅助决策，提升企业生产本质安全水平和安全监管效率，安全生产监测预警模块功能架构图如图2所示。安全生产监测预警模块产品主要包含设备管理、监控中心、预警管理、AI技能管理、模型库、训练中心等7大功能。

图2 安全生产监测预警模块功能架构图

(1) 设备管理 用于多种终端设备和智能设备的接入及管理，支持包括摄像头、热成像和传感器等终端感知设备接入；支持AI边缘盒子、特种机器人和在线监拍装置等智能设备的接入、控制及管理,为整个系统提供数据接入底座；支持高清摄像头、热成像摄像头、传感器、巡检无人机、巡检机器人、手持终端和SCADA系统[14]等多种设备接入；支持AI盒子接入、AI盒子技能下发、预警信息上报和AI盒子监控。

(2) 技能管理 一个AI技能对应一个业务场景，技能管理可基于已有原子模型库快速编排出一个业务上所需的AI技能，如“未带安全帽检测”、“未穿工服检测”等。接入的设备仅需通过关联AI技能即可完成智能化升级，具备多种场景的AI能力。在技能管理中用户可根据自身业务逻辑设置自定义的预警逻辑及回调地址,并根据需要将技能下发至多种智能设备。支持对技能的零代码技能编排；支持模型阈值配置和告警参数配置；提供常用场景的技能模板；支持将技能下发至边缘智能设备上。

(3) 预警管理 关联相应AI技能的设备会根据配置的AI技能运行时间进行实时监测，当发生违规行为、设备异常和环境异常等事件时，会产生相应的风险预警，预警会生成预警事件图片及事件视频方便回看。预警管理中可查看整体预警事件的数量和详情，对每一个预警事件进行全流程的处理跟踪，达到预警的全生命周期管理；支持统一展示全部预警事件及告警数据统计；支持下发预警处理通知，记录处理意见，错误预警修正；支持筛选不同预警状态事件。

(4) 监控中心 系统具备统一监控中心，用户可基于监控中心对接入的设备进行实时监控，查看实时预警；同时支持接入摄像头实时画面展示；支持告警事件视频渲染展示；支持四分屏、九分屏、全屏展示。

(5) 训练中心 开放的生产环境对于模型识别的内容及准确率也有较大要求，AI模型通常需要一段时间的试运行才能变得更加精准和智能,训练中心可根据用户对于错误预警的标记和模型优化规则设置来进行数据收集，基于回流的数据无需复杂的模型参数调整即可快速实现模型的自迭代；同时支持业务数据的自回流及管理分析；支持设置收集策略和收集策略管理；支持对回流收集的数据进行标注；支持模型优化训练，历史数据集验证和模型测评。

4 结 语

由于有色金属信息化建设未覆盖企业的完整安全生产监控预警，特别是基于工业互联网平台的有色金属安全生产监控系统没有应用于企业的生产活动，使得生产中安全管理没有形成标准，同时缺少安全风险分级管控和风险监测预警，导致安全事故频发，文中基于工业互联网平台，设计提出了有色金属安全生产监控系统总体架构设计，然后针对安全数据采集和集成，从物理数据采集和视频数据采集两个方面提出了采集集成方式，最后从基础管理模块和安全生产监测预警模块对安全生产监控系统服务应用的各功能模块进行了介绍说明，帮助有色金属安全生产实现了智能化管控和有效风险检测预警。通过案例可见，工业互联网平台是帮助制造企业数字化转型的重要技术，基于平台对安全生产各项数据进行采集、汇聚、分析和辅助决策是具有极高的应用价值的[15]，可为企业数字化生产奠定坚实基础。