监控预警系统（精选十篇）
监控预警系统 篇1
驾驶状态监控预警系统可以实现对车辆驾驶人的驾驶行为动态监管和驾驶行为安全预警, 主要实现的功能包括:不良驾驶行为监控与预警;保持安全距离状态监控与预警;车道偏离状态监控与预警;现超速状态监控与预警;远程信息发布与监控预警。
1 总体设计
系统分为了六个主要功能模块:主控模块、信息集成模块、行为检测及预警模块、数据规格化与存储模块、预警输出模块、远程信息交互与预警模块。系统整体功能架构如图1所示。
其中主控模块主要负责其他各模块的功能启动以及调度管理。信息集成模块通过多种通讯方式实现了预警系统信息集成方案中的数据收集功能。经过信息集成模块获取得到的数据还要经过数据规格化和存储模块的处理。数据规格化和存储模块还实现了数据的结构化存储以及不同属性的索引, 并向其他各功能模块提供了数据访问接口, 以检索本地各种查询条件下的状态数据。行为检测预警模块从内存缓冲区提取时间有序各类数据, 依据不同预警应用的知识库规则信息和条件设置进行在线分析, 实现不良驾驶行为、未保持安全距离、车道偏离以及超速预警的逻辑判断和检测。预警评估与输出模块可以直接将检测到结果通过用户终端或声音的方式进行播报, 也可以将预警信息通过数据规格化与存储模块提供的程序访问接口记录在本地数据库或者通过远程信息交互与预警模块将预警信息发回远端监控平台。远程信息交互模块利用3G/4G通信接口实现与远端控制平台的信息交互, 接收远端控制平台的指令发布和远程预警信息。
2 硬件设计
驾驶状态部分信息采集可依赖于原车CAN总线采集, 如油门信号、刹车信号、车速信号, 发动机转速信号等;此外, 为了采集其他操作信息, 还将加装离合信号、方向盘信号、方向盘触摸信号、加速度信号、头部姿态、档位信号等信息采集传感器。综合考虑各功能模块的在信息传输、信息处理等方面的性能要求, 对各模块之间的信号连线进行了规划。在此基础上, 实现了系统的硬件集成, 集成原理图如图2所示。
3 软件设计
软件各个部分的工作是由多个线程并发执行实现, 如图3所示。主控线程是整个系统软件的中枢, 由它完成系统各种配置量、数据库、知识库规则以及信息集成各通信接口的初始化工作。数据获取线程组针对串口、CAN总线接口及网络SOCKET接口提供不同的数据接收线程, 每一线程的工作方式类似:首先读取端口缓冲区数据, 对数据合法性进行初步校验, 如果是有效数据则依据通讯协议的约定进行数据解析, 并判读是否获取一个完整的协议帧, 如果得到了一个完整的协议帧, 则将该数据进行存储并送入内存数据Buf队列。不良驾驶及危险驾驶行为检测也由一组线程实现, 分别对应不同的检测逻辑。其工作流程为:从数据Buf队列提取一个数据, 提取该数据所携带不同属性值类型, 根据不同行为检测的条件要求, 判断该数据是否需要和历史时序数据进行比对或统计, 如需要比对则进行相应比对或统计操作, 若不需则继续, 最后于判断规则和检测条件进行匹配, 匹配成功产生一条预警并输出, 整个过程循环执行。
对软件的数据组织和访问进行抽象建模, 构建了不同层次的数据访问对象和接口。数据源 (Data Source) 层对不同类型的数据建立不同的对象, 他们各自提供自己的对象访问公共接口。数据模型 (Data Model) 层将源数据对象进行组织, 形成有时序的且有多维属性数据的数据库, 并建立数据的在时间或空间等属性上的索引, 为查询对象提供访问接口。数据访问接口层 (Access Interface) 则细分为两个子层次, 数据组织 (Data Forming) 层主要由一些查询对象构成, 这些对象直接访问数据模型层中的数据, 并按照不要需要对数据进行组织和统计;而抽象与封装 (Abstract and Encapsulation) 层可以组合利用数据组织层中的查询对象, 建立更高一级抽象数据, 它可以继承并实现了不同的接口, 利用了面向对象设计的多态优势, 直接为各类预警应用提供所需结果。
由于某些行为检测需要将当前数据与历史序列数据进行比对或统计, 因此要考虑数据的本地存储, 即要满足历史数据各种访问要求, 同时又要节省车载系统本地存储空间, 需要对源数据的存储机制进行规划。通过分析可以归纳以下几种情况。
(1) 使用实时数据作为驾驶员当前危险驾驶或违规操作的判断依据。例如, 根据超声检测模块获取的横向障碍物距离来提醒驾驶员注意方向控制;根据方向盘脱手判别装置判断驾驶员是否有单手驾驶操作;根据车辆已有的离合器踩踏深度信号判别驾驶员是否有半踩离合器行为。
(2) 使用实时数据车辆危险状态评估的判断依据。例如, 根据毫米波获取的纵向障碍物距离来提醒驾驶员注意前方有障碍物;根据车辆已有的速度信号提醒驾驶员是否已超速;根据水温或发动机转速等信号判别车辆是否运行良好等。
(3) 根据实时数据与历史数据对驾驶员当前危险态势进行分析。单纯使用实时数据来对驾驶员当前状态进行评估可能无法准确判断, 需结合历史数据综合判断。例如, 系统如需要对驾驶员是否处于异常驾驶状态进行判断, 应对驾驶员实施某种驾驶动作连续记录一段时间后方可正确判断出。
(4) 根据历史数据对驾驶员综合素质与安全驾驶能力进行评估。对驾驶员在营运过程中的某些数据或违规预警进行记录, 事后根据数据分析驾驶员在驾驶过程中对车辆的掌控能力以及对安全操作规范的遵守程度, 由此来对驾驶员综合素质进行评估。
根据上述对采集信息的使用分类, 可将系统采集到的各种数据划分为:实时数据、短时历史数据、长时历史数据。同一数据可能同时具有多种类型, 如车速既是实时数据, 也是短时历史数据, 也可能为长时历史数据。实时数据可为其开辟内存空间临时存放, 使用完毕后由后续更新数据进行自行替换。长时历史数据可以在车载本地数据库存放一段实践, 但定期需由远程信息交互模块传至监控中心服务器进行存储和管理。短时历史数据则可以较长一段时间内存储在本地数据库, 使用完毕后或者定期进行更新。
4 结语
运营车辆驾驶状态监控预警系统对公路运输安全具有重要意义。通过驾驶状态监控预警系统的开发与实现, 可以对不良驾驶行为、未保持安全距离状态、车道偏离状态、现超速状态实现监控与预警, 为规范运营车辆的驾驶行为提供有力的措施, 为全国运营车辆的联网联控工程建设提供有效的手段。
参考文献
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监控预警系统 篇2
对于财务危机恶化的上市公司,描述性分析表明:制造业公司依然比重最大。而财务危机程度最严重的公司在批发和零售贸易行业所占比重都比较大,仅次于制造业。随着财务危机恶化程度的加重,财务危机不同程度公司的平均资产规模是递减的。
我们发现资产规模在1亿元到10亿元的公司最易出现财务危机。资产规模在100亿元以上的公司出现连续两年亏损的概率很小,而资产规模在50亿元以上的公司出现连续三年亏损的概率很小,资产规模在20亿元以上的出现资不抵债情形较小。
在亏损两年后财务危机危机的恶化程度有加重趋势,并且亏损程度越严重的公司,其债务负担也越沉重,整体财务状况都呈下降趋势。
在判断连续两年亏损的公司是否会恶化成连续三年亏损方面,盈利能力和成长性、偿债能力、清偿资产/总资产指标的判别力强,而经营能力指标和现金流指标无判别作用。
研究表明,行业变量和规模变量在财务危机恶化预警系统中并不显著,反映出行业因素和规模因素并不是影响上市公司财务危机恶化的主要因素。
本课题研究目的有两个,一是通过实证研究检验出若干预警能力强的财务指标,建立起一套行之有效的.动态财务危机预警系统,并且能够根据已建立的财务危机预警系统,运用现有的公开数据,预测出下一年度出现财务危机的公司,为投资者的投资决策提供依据;二是对已面临财务危机的公司,通过实证研究检验出影响公司财务危机进一步恶化的因素,并建立动态财务危机恶化预警系统。
通过对上市公司财务危机预警系统及上市公司财务危机恶化的预警系统的研究,我们有如下结论:
1、上市公司的财务危机是一个时期概念,有开端和终止,从财务危机出现的那一时点起,直至公司破产都属于财务危机过程,并且上市公司出现的财务危机有着程度之分。
2、在预测上市公司是否发生财务危机上,净利润比总资产、投资收益占利润总额比重、应收帐款周转率、营业利润增长率、净资产增长率、长期负债比总资产、净利润增长率、存货周转率等共8个财务指标有着显著的判别作用。
具体而言,上市公司的投资收益占利润总额比重和长期负债比总资产的两个指标越大,即投资收益占利润总额比重越大,长期负债占总资产的比重越大,上市公司亏损的可能性越大,而对于其他6个财务指标,如净利润比总资产、应收帐款周转率、营业利润增长率、净资产增长率、净利润增长率、存货周转率,则意味着随着这6个财务指标越大,上市公司亏损的可能性越小。
3、我们对建立的财务危机预警模型进行了预测检验,模型和模型的预测正确率分别达到68.8%和68.6%,预测出有204家上市公司可能首次出现亏损。
4、对于财务危机恶化的上市公司,行业因素和规模因素并不是影响上市公司财务危机恶化的主要因素。我们的研究发现,债务因素是导致上市公司财务恶化成资不抵债情形或连续三年亏损的主要原因,对于由首次亏损变为连续两年亏损的上市公司而言,除了财务因素外,经营因素也是导致其财务状况恶化的重要原因。
对比资不抵债公司和每股净资产界于0与1之间的公司,我们发现资不抵债公司债务负担沉重,净现金流和经营净现金流指标都出现负数,其现金状况要明显弱于每股净资产界于0与1之间的公司,并且亏损和负增长的幅度都大于每股净资产界于0与1之间的公司。我们也发现资不抵债公司的资产风险主要集中在公司的流动资产方面,尤其是集中在应收帐款上,并且公司的资金来源中对负债的依赖性很大。
5、对于资不抵债公司和每股净资产界于0与1之间的公司,我们建立了财务危机恶化预警系统,我们模型的判别率达到82.5%。
我们的模型表明:资产负债率和货币资金比流动负债两个指标在判别公司每股净资产是否小于0时有着重要作用,而这两个指标都属于偿债能力指标,反映出债务负担过重是导致上市公司财务危机恶化的重要原因。另外,货币资金比总资产、长期负债比总资产、留存盈余比总资产、经营净现金流比流动负债、净资产增长率等五个财务指标也有着一定的判别作用。
6、我们建立了监控首亏公司是否继续亏损的财务危机恶化预警系统,模型的判别率达到98.7%。共有9个财务指标可以预警和判别亏损一年公司的财务危机是否继续恶化,它们分别是货币资金比流动负债、净利润比总资产、主业利润占利润总额比重、其他业务利润比利润总额、投资收益占利润总额比重、货币资金比总资产、主营业务收入增长率、营业利润增长率、净利润增长率。
我们的研究发现9个财务指标在亏损一年的公司的财务危机继续恶化过程中可以起到预警和判别作用。另外,我们也发现反映出投资收益占利润总额比重不仅在预测上市公司是否亏损有着重要作用,而且在预测上市公司是否会出现连续两年亏损上有着重要作用。总资产净利润率这个指标不仅在预测上市公司是否亏损有着长期预警作用,而且在预测上市公司是否会出现连续两年亏损上也有着长期预警作用。
7、我们建立了监控连续亏损两年的公司是否继续亏损的财务危机恶化预警系统,模型的判别率达到100%,有5个指标可以判别和预警连续亏损两年上市公司的财务危机是否继续恶化,它们分别是流动比率、净利润比总资产、主业利润占利润总额比重、投资收益占利润总额比重、净利润增长率。
在监控连续亏损两年的公司是否继续亏损的财务危机恶化预警系统的建立过程中,我们的研究对象是连续两年亏损的公司和连续三年亏损的公司。我们的研究发现五个指标在连续亏损两年的上市公司的财务危机继续恶化过程中可以起到判别和预警作用。另外,我们也发现主业利润占利润总额比重和投资收益占利润总额比重两个指标不仅在预测上市公司是否连续两年亏损有着长期预警作用,而且在预测上市公司是否会出现连续三年亏损上也有着长期预警作用。
(长城证券)
监控预警系统 篇3
(集美大学航海学院，福建 厦门 361021)
0 引言
随着我国国民经济快速、稳步发展，各行各业对石油及石油制品、化学品原料等危险品在种类和数量上的需求逐年增加，这在刺激化工企业发展的同时，也极大地推动危险品运输行业的进步.［1]危险品的运输主要依靠铁路运输、水路运输(河运、海运)、公路运输、航空运输、管道运输等5种交通运输方式.港口枢纽作为水路运输与公路运输、铁路运输等的中转站，承担着大量的危险品运输任务.由人、船舶和环境等因素导致的危险品事故时有发生，造成严重的经济损失甚至人员伤亡，产生不良的社会影响.［2-3]这就对港口企业的安全生产工作提出更高的要求，也突显出危险品运输监管工作的重要性.
目前，国内外学者应用物联网技术和先进的通信手段，设计开发出不少针对船舶和车辆运输危险品在途监控预警系统，解决危险品运输途中缺乏技术手段保障安全的问题，但针对危险品码头监控预警系统的研究还不太完善.现有监控预警系统的工作原理基本相同，都是采用射频识别技术(Radio Frequency Identification Technique，RFID)［4-5]、全球定位系统(Global Positioning System，GPS)技术、传感器技术、视频识别与监控技术、激光技术、红外技术等感知技术对危险品的理化状态进行动态监控［6]，同时应用先进的无线通信技术和互联网技术将各类动态、静态监控数据稳定、可靠、低功耗地汇集到远程监控管理平台.管理部门通过远程监控管理平台可以及时准确地发现并排除事故隐患，实现危险品的监控预警功能.［7]这些监控预警系统能够自动检测危险品理化信息和设备信息并预警，但视频信息仍然需要进行人工安全过滤.事实证明，在紧盯监控屏幕20 min后人的注意力会严重下降，当监控画面较多时，这种以人工为主的传统监视不能实时有效地阻止危险行为的发生，只能作为事后取证的工具.［8-9]
本文通过分析港口危险品作业及储存环节的特点，结合监管和预警的需求，针对目前现有监控预警系统的不足，提出一个基于智能视频分析和识别技术的主动式监控预警系统，重点阐述智能视频分析技术的特点，为港口枢纽危险品安全管理提供技术保障.
1 港口枢纽危险品运输概述
绝大部分危险品，如成品油和散装液体化学品，主要通过水陆联运方式运输，因此必然会在港口进行货物的装卸、过驳、堆存、包装或对危险货物集装箱进行拆装箱等作业.在上述作业过程中一旦发生意外，极易导致重大火灾、爆炸或污染事故.
1.1 港口危险品装卸作业流程
危险品运输船舶靠港后，由相关作业人员进行危险品的装卸、储运工作，这些工作所涉及的设施、设备和安全装置主要有管道、阀门、法兰、安全阀、呼吸阀、检测仪表遥控装置、连锁保护装置等.例如，一般用储罐保存液化危险品，若干储罐组成一个库区.［10]货物通常在库区内暂时堆存或直接从船上卸下装运出港，不在码头或堆场存放.
1.2 港口危险品监控预警需求
根据中华人民共和国交通运输部2012年第9号令《港口危险货物管理规定》第3章第22条规定，危险品作业场所应设置监测、监控设施和设备，主要有以下监控预警需求.
(1)危险品状态监控需求.需要实时掌握港区内危险品(作业中或存储中)的各类理化信息、危险品作业设备状态信息、危险品作业场地环境信息和危险品作业人员实时视频信息，使监控人员掌握危险品作业的现场态势，及时发现安全隐患、纠正违规操作.通过合理布设视频监控点，加大对港区防污染的监管力度，实现危险品码头作业的远程可视化管理.
(2)安全状态评级需求.根据实时采集的港区各类数据，分析、评估当前安全态势，在连续时间序列上提供当前态势评级.
(3)危险品安全预警需求.当发现有人员违规操作或危险品处于不安全状态时，能够及时发布预警信息、预警预控对策及预警灾害分析信息，为管理部门全力排除事故隐患提供技术支持，提高港口安全预警能力.
(4)数据共享、发布的需求.危险品的运输由多部门监管，各部门数据不一致和沟通不畅会导致诸多监管和救援工作难以协同.随着通信技术、数据采集归并技术的不断发展，各级部门对数据资源共享提出新的需求.
1.3 现有监控预警系统的不足
(1)视频信息需要人工过滤.随着港区内部署的摄像机和闭路电视监视器的不断增多，监管人员可能因易疲劳，注意力很难长时间集中等，无法有效审视所有图像中的信息.若处于货物作业繁忙期，监控视频中作业人员较多，更会使监控人员应接不暇，无法做到在风险出现时进行干预，视频监控的价值也只能体现在事后回放取证上.
(2)现有的视频监控预警系统无法在海量的信息中找到需要的信息，通常需要花费大量的人力和时间进行数据检索和分析.［11]
2 智能监控预警系统关键技术
监控技术的发展主要有3个阶段，依次为人眼加人脑的人力现场监控阶段、机器眼加人脑的传统视频监控阶段、机器眼加机器脑的智能视频监控阶段.［12]现阶段的监控技术是计算机图像视觉技术在安防领域应用的一个分支，是一种基于目标行为的智能监控技术.该技术借助计算机强大的数据处理能力，对视频信号进行处理、分析和理解.用户可以根据实际情况在不同监控场景中预设不同的报警规则，一旦场景中的目标出现违反预定义规则的行为，监控系统就会自动发出报警，有效地协助监控人员处理危机，并最大限度地降低误报和漏报现象.［13-14]
2.1 智能视频识别技术原理
智能视频识别技术是一种将计算机视觉、模式识别、计算机图像、人工智能等技术融合应用的技术.系统通常会经过下列步骤完成识别输出的工作.
步骤1 背景建模.背景建模是实现运动目标检测和跟踪的基础，按背景复杂程度可分为简单背景和复杂背景两种.建模难点在于户外监控环境下光照强度的变化以及初始背景样本的多样性.［15]常见的背景建模方法有单高斯模型法、基于统计的背景相减法、混合高斯模型法和二值化掩膜提取背景法.单高斯模型法只适用于光照强度波动较小的情况;基于统计的背景相减法虽然能够克服单高斯模型光照敏感度问题，但它只适用于静止环境的建模;混合高斯模型法可对背景的多个状态分别建模，可解决运动背景下的建模问题，但较难实现背景状态较多时的建模;二值化掩膜提取背景法对初始图像不太复杂的场合能快速建立良好的背景模型，比混合高斯模型法简单且复杂度低.［16]
步骤2 目标检测和跟踪.目标检测算法将行为识别的分析范围限定于视频中的目标位置.常用的目标检测算法有差分法和光流法.根据差分对象的不同，差分法又可分为帧间差分法和背景差分法.帧间差分法利用视频图像序列中连续几帧图像之间的差值获取运动物体的信息.背景差分法则利用当前图像与预先训练好的背景图像的对比检测目标，该方法对运动物体的检测效果非常好，其关键是背景模型的建立.光流法通过研究图像序列的光流场检测运动目标.该方法的优点是可以在场景信息未知的情况下检测运动目标，缺点是算法计算量过大，难以满足实时性要求.常用的目标跟踪方法主要有基于特征的方法、基于模型的方法和基于活动轮廓的方法.基于特征的方法通过提取目标特征并在各帧图像之间进行比较实现目标跟踪，常用的目标特征包括形状、颜色、大小等.基于模型的方法通过预先建立各种模型实现跟踪.基于活动轮廓的方法是将检测出的运动目标轮廓作为模板，在后续帧图中进行发现和跟踪.
步骤3 行为识别.通常先给定特定行为的训练样本让计算机挖掘行为模式，再通过计算目标行为与行为模板之间的相似度判断目标属于某种行为的可能性.该技术的关键是从训练样本中获取行为模式以及计算目标行为与模板之间的相似度.其优点是实现过程简单，算法计算量小，缺点是鲁棒性差.
步骤4 结果输出.计算机将识别出的目标行为与预定义规则相比较，判断是否存在不安全因素，向监管人员输出结果.
现阶段监控技术的优势在于其能够从原有的视频信息中挖掘有价值的信息，主动寻找潜在的风险源，扩大有效监视面积，实现监控自动化，无须大量人工值守.它忽略无关的物体和外界环境活动，能够减少误报.同时，由于算法具有自学习、自适应和自调节能力，系统能够随时间推移而日渐成熟.
2.2 智能视频识别技术在危险品码头的应用
危险品码头智能监控预警系统采用智能视频识别技术对码头监控场景的视频图像序列进行实时分析，实现对常见风险的自动检测和识别.同时，可建立基于视频内容理解的数据库，方便管理人员查询和管理.
2.2.1 工作流程
系统工作时，由前端视频设备采集图像信息并直接送入视频分析单元，计算机对当前监控场景进行建模并实时更新.同时，系统对场景内的目标进行监测和跟踪，先将提取的目标特征与数据库内的物体模板或行为模板进行比较，再将识别的结果与预定义报警规则相比较，最后输出预警信息.具体流程见图1.
2.2.2 主要功能
根据危险品码头的安全需求(如石油化工码头的防火防爆，集装箱码头的防火防盗)，系统可选取不同类型的功能模块实现不同的预警.系统首先要求用户指定一个检测区域，该区域可以是任意不规则的形状，主要的检测功能如下.
图1 智能视频识别技术原理
(1)人员识别.由于码头从业人员的素质参差不齐，违章作业的情况时有发生，从而带来严重的安全隐患.可制定规则，要求从业人员佩戴智能的、视频可识别的胸卡上岗，帮助监控人员排查闲杂人员等进入危险品作业区域，检测作业人员是否穿戴好必需的防护用品，检测禁止穿戴的物品(如带铁掌、铁钉的鞋或易产生静电的工作服).
(2)行为识别.可用于识别:敏感区域外徘徊观察的人员，突然倒地的人员，打架斗殴、人群聚集等情况;装卸作业指挥人员是否佩戴标志，指挥信号是否清晰准确;拆、装有毒物品时是否有进食行为;港内运输车辆是否安全驾驶，有无超车、急转弯、急刹车等行为.
(3)物体识别.可用于检测:龙门吊移动障碍物、堆场可疑遗留物;港内运输车辆是否配备灭火器材，车顶是否悬挂危险标志灯;堆场内货物是否按照货物性质分类堆码，是否有隔离装置;集装箱堆场干道违章停车;集装箱卡车在桥吊下停车位置不准.
(4)出入检测.记录人员出入情况、人数等信息.
(5)火焰检测.检测禁止明火的监控区域内是否存在违规现象，对煤堆场自燃进行报警.
(6)烟雾或粉尘检测.检测指定区域内是否有烟雾产生，如煤码头粉尘飞扬检测等.
(7)气象识别.可用于识别闪电、雷雨、大雾天、雨雪天或者附近是否发生火灾.
2.2.3 遇到的特殊问题
与智能视频识别技术在其他领域的应用相比，港口码头区域有以下特点需要注意.
(1)空间广阔.港口供万吨级货船停靠的泊位长度一般都在百米以上，而现有监控系统的检测范围通常在几十米范围内.想要满足智能视频监控系统的要求，就需要增加设备数量或提高视频设备的分辨率，但分辨率过高又会使数据量增大，降低系统工作效率.
(2)相机抖动.由于港口面海或面江，所以存在相机抖动的问题.该问题会引起光流场变化，导致监控场景建模困难，还会产生大量误报警.
2.3 智能视频识别技术的瓶颈
智能视频分析的主要方法是对场景中的动态变化进行分析，其分析过程包括运动检测、目标跟踪、行为识别和理解等.其中，运动检测和目标跟踪属于底层处理环节，目前针对这两方面的研究已较为成熟，但行为识别和理解层面的模型和算法由于复杂度过高，实际应用并不理想.这是因为人类对于行为的理解不仅仅通过行为本身，还要结合行为发生的具体环境进行，所以，计算机对人体行为的识别不仅要求能够识别出视频图像中“存在什么样的运动”，还需要能够理解“人与场景之间的相互关系”.［17]它的价值在于可大大降低监控人员的工作强度.
本文所描述的预警系统只能识别自身已训练的行为，不能识别更复杂的人体行为，技术瓶颈源于目标行为的多样性和当前算法的复杂性.本文从侧面考虑，通过检测目标所体现的客观现象，结合物联网感知技术，实现智能监控预警功能.
3 港口枢纽危险品智能监控预警系统总体框架
3.1 系统总体框架
为将智能视频识别技术［7]更好地应用在港口领域，结合目前较为成熟的物联网感知技术［5]，构建港口枢纽危险品智能监控预警系统总体框架，包括信息采集终端、通信网络、监控预警中心、用户接口和应急救援等5部分，见图2.
图2 港口枢纽危险品智能监控预警系统总体框架
(1)信息采集终端包括高清摄像头、RFID标签、GPS终端、各类传感器等，实时采集危险品作业现场的各类数据.高清摄像头采集作业现场的视频数据，结合智能视频识别技术实现计算机对作业人员异常行为的检测和预警;RFID标签用于识别危险品的种类、性质等;GPS终端用于跟踪港区内危险品运输车辆行驶路径;各类传感器用于采集危险品的理化信息、作业设备信息、作业环境信息等.
(2)通信网络利用3G/WCDMA/TD-SCDMA无线网络、光纤网络、无线传感网、串口通信和互联网，为各类数据的稳定传输和各部门之间的实时通信提供保障.
(3)监控预警中心是整个监控预警的核心，分为4个大区:一是信息管理区，主要对各类采集的信息进行汇总、归并、融合和挖掘;二是智能监控区，通过结合智能视频监控与识别技术实现24 h无人值守、实时监控、即时反应;三是信息应用区，包括地理信息系统(Geographic Information System，GIS)平台、预警信息处理与分析、危险品状态数据可视化和救援决策;四是安全保障区，依据安全管理制度和技术规范保障系统物理安全、网络安全、系统安全和应用安全，向管理员提供更改报警阈值、监测规则、主动防御触发以及设定授权用户等功能.
(4)用户接口向认证用户提供数据查询服务，例如货主可通过互联网登陆远程监控管理平台，查询当前货物的位置、状态等.
(5)应急救援.针对突发事件，迅速整合各类信息，发布救援方案，联系各救援部门，保障港口和人员安全，降低损失.
3.2 监控预警中心主要功能设计
(1)危险品运输车辆跟踪.应用GPS全球定位系统和环境监控功能，从危险品运输道路的起点对运输车辆进行监控，在货物运输前还可根据港区内的即时交通状况、天气情况，结合内置的路径规划算法，向运输人员提供最安全、快捷的运输路径，保证行车路线的顺畅，避免长时间拥堵，避免与其他可能会引起危险化学反应的货车行驶相近的路线，避免烈日雷雨等不良天气的影响，使运输人员、车辆和货物的安全得到极大的保障.
(2)环境监控.环境监控模块的主要功能是通过在港区内安装的环境检测设备采集环境信息，如当前的温度、湿度、光照强度等，并及时向操作人员和监控人员发布该信息.
(3)应急专家决策支持.应急专家决策支持模块内置应急预案，应急事故发生后通过应急短信快速有效地通知相关工作人员到达事故现场;建立并健全应急现场监测数据库、应急现场监测因子、现场实验方法、原始结果快速计算、相关曲线图等，存储相关现场监测结果并自动产生对应报表，供其他人员进行分析;将现场采集监测的数据和应急监测的视频、声音、图片、文字等多种类型文件通过卫星通信管理系统上传至数据库，供专家领导对现场进行判断，作出正确决策.
(4)仓储管理.危险品库是储存和保管易燃、易爆、有毒、有害物资的场所.为保证危险品仓储的安全，仓库需要依据危险品管理法律法规的规定，根据仓库的具体情况和所储存的危险品的特性，制定严格的危险品仓储管理制度和安全操作规程，并具体落实到责任人.仓库还要根据法规规定和管理部门的要求履行登记、备案、报告的法律和行政义务.该管理模块要求编制严格的出入库制度，恰当选择货位和堆垛，保证装卸作业安全，并制定应急处理和废弃物处理措施.
(5)作业人员管理.统一管理危险品装卸、运输、仓储等所有环节的作业人员的个人基本信息和危险品作业信息.结合智能视频识别技术，可方便地识别非作业人员，在突发事件下能够快速定位作业人员.
(6)态势评估分级.为便于监管人员了解整个危险品作业过程的安全情况，安全评级模块根据其他功能模块反馈给中央服务器的数据信息，结合事先制定的安全评价指标体系，对码头的安全状况作出客观的评价，给出安全等级.一旦当前的安全状况低于最低安全等级，系统就会发出警报，提醒用户作出相应的决策，保障危险品作业的安全.
(7)事故影响范围确定.若危险品码头突然发生事故，在事故初始阶段可通过数学模型确定事故影响范围，主要参数有3方面［2]:一是有害物质的体积、温度、压力、密度、热力学性质等参数;二是货物装卸工艺流程、设备类型、设备可能故障、泄漏位置、泄漏口形状尺寸等参数;三是风速、日照、地形等现场气象参数.
(8)信息发布.在危险品作业前通过信号基站向作业人员手持移动设备发布相关化学知识、注意事项及当日天气状况，提醒作业人员注意自身安全;向监管人员提供每日进出港口的危险品信息、工作纲要等;在港口危险品等级低于最低安全等级时，触发安全警报，通过广播、短信、报警灯等警告作业人员撤离危险区域.
4 结论
将智能视频分析技术与传统视频监控预警系统相结合，构建一个应用于危险品码头的智能监控预警系统.该系统旨在为港口管理部门提供一套能自动检测、智能识别危险品并提前预警的方案.其实用价值在于:
(1)可实现对安全事件的自动跟踪检测，大大降低监控人员的工作强度，提高监控质量.
(2)弥补传统视频监控预警不够及时、容易误报漏报的不足，对危险品码头的安全管理起一定的辅助作用.
(3)有效增强管理部门对作业设备、货物及人员的安全管理能力，减少安全事故发生的概率，提高应急救援的及时性.［18]
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浅析吉林移动裸机套利监控预警系统 篇4
随着中国移动终端业务的快速发展,2013年集团开始推广裸机销售业务,裸机销售酬金异常主要是代理商通过伪造裸机销售制造业绩,即使用虚假用户进行通信,使其满足裸机销售酬金匹配模型,在酬金发放期,领取酬金进行套利。套利后裸机使用客户通信水平降低、消费出现异常或直接流失。本系统的建立是为了实现吉林移动业务支撑系统收集裸机酬金数据统一管理,强化支撑系统的数据整合能力,保障营销数据的完整性、一致性,围绕“高效的资源配置、准确的酬金结算、精准的套利分析”做好对终端销售市场化的管理支撑。
二、项目总体方案
本系统分为基础模型层和应用模型层,两种模型主要区别在于基础模型层负责处理数据,将数据按照模板整理后提交应用模型层;而应用模型层将整理后的数据进行数据挖掘分析和数据整理,最终形成数据结果。
基础模型:参考各代理商裸机终端通信情况,选取能够识别套利特征的7个基础模型,基础模型的选取充分反映了代理商裸机酬金套利的各个方面特征和行为,为建立裸机套利监控预警模型打下坚实基础。
应用模型:提炼裸机套利基础模型的7个变量参数进行数据挖掘,针对各模型制定指标方案,设置阈值及权重。运用模型建立的指标体系计算出裸机套利预警系数,分别以红、橙、黄、绿色预警方式展现,具有可测性和可比性,能直接作为渠道违规行为严重性的判断依据。
目标:应用裸机套利监控预警模型,对现有流程和业务进行诊断,防范套利风险,对裸机终端渠道发展的用户质量进行深入分析,提高酬金效能,指导决策。
三、项目具体实现
系统的具体实现分为三个步骤,逐步构建整理模型,形成标准流程。
(一)裸机终端销售数据预处理
收集整理2013年第二季度裸机酬金匹配结果,裸机酬金结算比例保持平稳,但进行酬金结算的裸机中刚刚符合匹配规则的用户比例明显增高,裸机终端用户8、9月份消费分档情况表明,发放酬金的裸机用户ARPU出现明显下降,部分用户存在消费异常,发展用户质量有问题。不排除代理商逐渐掌握酬金匹配模型,存在裸机套利的情况。
(二)选取基础模型建立分级预警系统
通过数据预处理发现,单一模型和指标无法定位套利行为。所以我们根据已经为代理商结算酬金销售的裸机终端,提取连续3个月的终端用户的7项关键指标,针对各指标设置预警阈值并为各阈值设置相应权值,最终通过加权的形式为代理商裸机销售进行套利预警。
(三)监控预警系统的应用情况
市场部利用监控预警模型来分析代理商套利行为,采取应用分级预警的方式判定出疑似套利的违规预警级别,使违规行为的严重性能直接量化并直观的显示为红、橙、黄三色,便于市场管理人员快速查证及考核。模型自9月上旬上线以来,截止10月29日裸机套利专题分析6次,有效识别裸机套利终端数为1032部,目前全省已投入使用。
三、项目创新点
创新点1:理论创新---建立裸机套利监控预警系统
应用层次分析法对违规套利行为进行多层次逐步甄别,将违规原因清晰展现,使业务管理人员在考核违规代理商时有理有据。提高裸机发展用户数据质量,有效支撑市场部决策,提高经营分析数据的使用价值。
创新点2:技术创新---多指标加权系数决策分析算法
由于裸机套利行为的隐蔽性和不确定性,仅凭某项指标无法完成裸机套利行为的预警分析,需要将他们有机的结合在一起形成合力。我们采用独立权重聚合的优化措施,在多个基准分析模型之上,采取多指标加权系数法打通模型间壁垒,建立系统的监控应用模型,解决瓶颈,使对代理商裸机套利行为的预警成为可能。
创新点3:业务服务创新---管理升级及系统的可持续性优化
根据监控预警系统的上线情况,优化管理代理商终端销售流程,11月份下发了正式执行的文件后,全面启动了裸机终端规范经营的治理活动,有利推广模型的实际使用。对未掌握裸机套利监控预警分析使用方法的分公司开展辅导培训,帮助其熟练使用,有效监控。预警模型结合市场部《关于加强规范代理商经营管理的通知》,收集分公司的反馈意见,建立“监控-查证-反馈-优化”的闭环优化流程,做到可持续性优化。根据优化建议,建设分公司验证核实模块:通过互动平台,将业务人员与支撑人员的模型能力有效的结合在一起;开发分公司综合报表快速统计专区,快速收集分公司反馈的结果数据;优化模型,提高识别准确率,增强模型精准度。
四、效益评估
预计新版裸机酬金标准实施后,酬金的有效率能够提升14%以上,如按2013年各月酬金支付情况,今后每月可提高18.2万元的有效效能,一年节省酬金218.4万。根据系统识别出的套利行为进行有针对性的调整,降低酬金套利风险,防范套利行为发生,收益高、见效快,有效服务支撑市场部决策。
摘要：移动用户购买终端时,运营商一般会提供一定酬金用作客户维系,因此有些代理商通过制作假信息,套取运营商的酬金。本系统通过分析用户行为信息,识别裸机套利的用户,避免成本流失。
关键词：裸机套利,监控预警,行为信息分析
参考文献
监控预警系统 篇5
全面监测各种自然灾害,如强风、大雪、地震、突发性灾害(塌方落石)、异物侵入等,对铁路安全行车十分重要.为此,对高速铁路防灾安全监控系统中的大风监测与预警的`功能进行分析,介绍大风预警原理与方法,以提高我国的大风监测与预警能力.
作 者：张辉 Zhang Hui 作者单位：铁道第三勘察设计院集团有限公司,300251,天津刊 名：铁道通信信号英文刊名：RAILWAY SIGNALLING & COMMUNICATION年，卷(期)：45(3)分类号：U2关键词：高速铁路 防灾安全监控 风预警
监控预警系统 篇6
【关键词】加油站；安全监控预警；应急管理系统
加油站的安全防范是国家安全工作的重要内容，被列入一级防火单位。为了加油站的自身安全以及降低突发事故带来的危害，一般将加油站设立在偏僻的位置，且比较分散。加油站内储备的都是易燃易爆物品，且数量规模大又形成了密集的网点，因此存在的事故风险就非常大，一旦出现安全事故，将会带来无法计算的损失。【1】实现加油站的管理信息化和现代化、增强站内信息的及时掌握、提高站内的管理效率和应急反应是加油站当前面临的最大问题。
一、加油站内存在的危害因素
加油站是为各种车辆提供燃料的服务点，储备的都是易燃易爆的燃料物品，例如柴油、汽油等多种型号的燃料。这些燃料的储备使加油站存在很大的火灾和爆炸风险，加油站一旦发生火灾和爆炸事故，将会带来大范围的火灾、房屋坍塌、人员伤亡、财产损失、设施破坏、环境破坏，给站内、站外周围居民带来难以计算的大规模损失，甚至威胁到国家的经济和安全。下面对加油站内存在的危害因素进行罗列：
①加油、卸油、量油工作不以正常的工作程序为依据
②管道、设施没有定期进行安全排查，导致遭腐蚀严重管道、设施的存在以及安全管理设备的无法正常使用。腐蚀严重的管道、设施容易发生破裂，导致易燃易爆液体的泄漏。
③油蒸汽的密度比空气密度小、质量大，泄漏后聚集在地势较低的地方，会和空气进行混合，当達到爆炸限度时，一旦遇到明火，就会迅速燃烧发生爆炸。
④加油站内火源的存在也是加油站发生爆炸的一大危害因素，例如火柴、打火机、雷电等能够导致燃烧的因素。
二、避免加油站安全事故的发生措施
通过以上加油站存在的危害因素的罗列，设计了以下避免加油站安全事故的发生措施：
①开展安全教育工作，使工作人员认识到防火、防爆的重要性，提高他们的安全防范意识。
②提高工作人员操作行为的规范性，符合正常的工作程序。
③提高加油站硬件装置和工艺系统的水平。
④增加安全防范和监管力度
⑤以上措施都是如何避免发生安全事故的措施，真正从源头上避免安全事故的发生还要依靠安全监控预警和应急管理系统，从根本上提高加油站的安全和应急能力，及时发现站内存在的安全隐患。【2】还可以模拟事故发生的原因和过程，形成全面的应急管理方案。下面就对加油站安全监控预警和应急管理系统的设计应用进行具体论述，为加油站风险的规避提供参考依据。
三、加油站安全监控预警和应急管理系统的设计应用
安全监控预警和应急管理系统对加油站安全监控预警和事故应急处理的实现有着重要意义。图1是安全监控预警和应急管理系统的结构图，安全监控系统会对站内的设备状态、进出车辆、人员情况进行监控，然后根据收集的数据进行安全状况分析与预警，还会对报警设置进行显示、历史数据查询与管理、数据的综合报表和显示，当检测出安全隐患时会自动报警。通过对车辆和货物的监控，也可以及时发现存在的危害因素，进行紧急报警。应急管理系统通过计算机信息技术进行监控、分析和处理，通过监控及时获得相应信息，然后进行现场监控和勘察视频的上传。应急管理系统会对所有可能发生的事故原因和后果进行模拟，帮助制定管理、处置和救援方案。监控设备还会对加油、卸油、量油和周边情况进行实时监控，保证加油站的有序进行和周围应急救援资源的掌握。【3】具体的系统划分为视频监控子系统、油罐区域报警系统、油罐液位和温度监控子系统等。
①视频监控子系统
视频监控子系统主要是对加油站出入口、加油通道、办公区、油罐区等进行实时监控，包括各个区域的防爆摄像机和半球摄像机的监控。对存在的危害因素进行了有效的监控和排查。
②油罐区报警系统
油罐区域安装的是红外对射探头，组成了红外报警系统。红外对射探头发出的射线是普通肉眼看不到的，主要在油罐区外围墙形成了一道严密的保护网，用来感应外来入侵人员的进入，当发现有外来人员入侵时，系统会自动报警并在主机上显示出具体的位置，方便工作人员采取保护行动。油罐区报警系统有效的阻止了外来人员的入侵，对消除安全事故，保护燃油安全有着重要意义，保护了油罐区域的安全和加油站工作的顺利进行。【4】
③油罐液位和温度监控子系统。
用来收集液位信息和温度信息的是油罐液位和温度监控子系统，该系统通过对油罐液位和温度信息的收集，可以及时掌控油罐的信息，并将信息传送到主机，以判断油罐是否存在不安全因素，从而保证油罐的安全存放。
④卸油静电报警子系统。
卸油静电系统是用来检测卸油过程中产生的静电检测系统，将整个卸油过程涵盖在内。该系统由安全隔离器和静电接地报警器组成，要注意的是静电接地报警器要放在安全区域，因为它具有远传功能。
⑤可燃气体检测子系统
用于加油区和油罐区可燃气体的浓度检测的系统是可燃气体检测系统。可燃气体检测系统的主要功能是检测油罐区入口、卸油口的可燃气体浓度，根据卸油口和加油站顶部的防爆气体检测传感器检测信息，通过数据线线将信号传送到主机。
⑥视频监控主机
静电报警收集的信息和可燃气体的检测信息在视频监控主机上显示出来，还包括其他的数据信息和视频录像的收集与显示。该系统在数据收集以后会进行数据分析，通过视频的接线口、输入口和其他的子系统进行连接，比如防爆云台、声光报警器等装置。
⑦GPS定位系统
GPS定位系统主要用来对油罐车位置和安全信息的定位和及时掌握。包括油罐车的运行路线和其他信息的掌握，有效避免了司机的盗油行为，对加油站的财产安全进行了有效保护。
四、总结
加油站作为我国一级防火单位，其存在的风险不言而喻，加强加油站的安全保护加油站以及周围居民的生命安全和财产来说具有重要的意义。加油站安全监控预警和应急管理系统的设计应用是保证加油站及周围居民安全的重要方式，同时对事故的应急也有非常重要的作用。因此加油站的工作人员要提高安全意识严格执行安全监控预警和应急管理系统，实现加油站安全运行，促进经济的平稳发展。
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监控预警系统 篇7
贵州地处青藏高原东侧，受青藏高原持续隆升的影响，形成高山峡谷的地貌景观。不仅导致高边坡“景观”发育，而且导致由于边坡失稳造成的崩滑地质灾害极为频繁，并且具有规模大、机理复杂、危害大、防治难度高的特点，影响和制约着这一地区社会经济发展和西部大开发战略实施。
随着一系列举世瞩目的重大工程，如“西电东送”、南水北调工程、高速和高等级公路网建设等已经或即将实施。毫无疑问，这一地区的进一步开发，也必将带来更大规模、更大范围的边坡地质灾害及相关的环境问题亟待研究解决。经我们调研统计，镇胜高速公路的K2006至K2010+200段就有20多个边坡，大多数整体稳定性不好，存在潜在滑坡的趋势。
本研究不仅可以有效避免重大地质灾害发生，而且也将促进防灾减灾与公共安全和服务于工程建设的社会经济效益。
1. 国内外研究情况
国内外滑坡监测的方法很多，包括全站仪、经纬仪、水准仪、倾斜仪以及新近发展的GPS手机监测和InSAR技术等。这类方法由于都是采用单点定位，预测预报准确度十分有限，测量都是从宏观上去把握。而最近国内研究的超前摄动力的实时监测系统，虽然抓住了边坡失稳的本质特征，但由于西南地区边坡机理复杂，建立“抗滑力”与“下滑力”之间的力学模型存在很大的难度。
对此，我们提出了一种基于声发射原理的边坡地质灾害的远程实时监测预警系统，可以从细观上对破坏点进行定位，而且便于信息传输，因而受到人们的广泛重视。
2. 设计原理
2.1 设计思路
岩石受力破坏的过程是其内部微破裂萌生、扩展和断裂的过程，在这个过程中岩石会产生声发射现象。此时，传感器阵列接收到岩土体产生的声发射，传感器把捕捉到的信号无线传输给接收器，接收器再传输给边坡灾害分析预警控制中心。最后，控制中心智能分析系统将信号滤波后，以基于声发射源三维时差定位方法定位声源的具体位置，计算比较声发射值与阈值的相关关系，作出相应级别的预警措施，从而达到边坡灾害智能预警的目的。
2.2 声发射原理
声发射是材料受外力或内力作用而产生变形或断裂时，以弹性波的形式释放能量的现象。在岩体材料中，声发射波主要以纵波(P波)、横波(S波)的形式在介质中传播。它们的波速不一样，P波最快，S波次之。
2.3 远程实时监测设备组成
(1)远程实时监控系统拓扑结构
该系统在获取数据时各套设备之间采取完全的无线传输方式，没有任何连接线缆，传感器阵列可分散布置，数据采集发射设备对应着多个传感器。监测点的设备都采用电池供电;接收的数据能够远距离传输给监控主机。
(2)智能声音传感、接收装置
由声发射源三维时差定位方法可知：最少需要4个传感器求出声发射源位置坐标，但是，当传感器个数≥5时，可以减小干扰误差，计算出的声发射源坐标也就更为准确。接收装置包括电池组和天线，完成数据的采集和远程发射任务，电池组根据使用情况应定期更换。
为了更好的全天候、全方位、全过程对滑坡进行监测，传感器采用无线传感器网络(WSN, Wireless Sensor Networks)，它是一种全新的网络化信息获取与处理技术，具有自组网、无线多跳路由和多路径数据传输功能，结合数据融合技术，平衡网络负载，延长网络生命周期;传感器节点成本低，可实现对整个滑坡监测区域进行大范围的节点布置，保证数据采集的深度，为实现山体滑坡状态监测和预警提供巨量数据基础。
(单位:mm)
(3) 控制中心智能分析系统
智能接收分析系统由数据接收设备和数据处理计算机。数据接收设备用来接收数据发射设备的数据信号并将采集的信号传递给数据处理计算机，数据处理计算机通过计算比较声发射值与阈值的相关关系，做出相应级别的预警措施。为了连续接收现场数据信号，数据接收设备电源要保持接通状态，数据处理计算机最好配置不间断工作电源。
3. 声发射实时监控预警模型
3.1 实验要求
岩石的种类很多，为了使研究具有普遍意义，以下对不同岩性的岩石的声发射活动规律进行分析，进而揭示不同岩性岩石的声发射活动特性。试验选取三种在我国西南地区分布广泛的岩石(花岗岩、灰岩)将岩样加工成长方体试件，试件尺寸为40mm×40mm×80mm。为了消除试件端部与压力盘之间因摩擦而产生的噪声，试验时在试件两端抹上一层硬脂酸。在声发射探头的检测面上抹上一层黄油耦合剂，声源定位试验至少需要4个探头。
3.2 岩石全过程的声发射特征
(1)岩石破坏全过程中细观损伤定位
图6是岩石破坏过程中程中细观损伤三维定位结果，在开始加载时试件不会产生细裂纹，也就不存在事件数(events);当加载一段时间后，岩石试件内部开始产生细裂纹，这时所布置的传感器探头就会接收到声发射信号，可以对损伤点进行定位，一个定位点就是一个事件数;随着加载时间的增长，事件数会继续增加，最后所有的事件数形成岩石试件的宏观破裂面，此时，声发射事件数也不再增加，最终导致岩石试件的破坏。试验研究表明：可以用声发射方法监测岩石的细观破坏的演化过程。
(2)试件在加载下的声发射能量变化
在滑坡时，岩体中的应力是瞬时变化的，为了更好地得出边坡滑坡时声发射能量的峰值，我们做了在冲击荷载作用下的白云岩声发射试验。在80us时，有一个很大的声发射能量出现，此时试件接近于破坏状态，但并没有完全破坏，还具有一定的承载能力，裂纹会进一步扩展，直到最后完全破坏。
3.3 声发射实时监控预警模型
通过大量实验统计分析，确定出了滑坡时的声发射能量峰值，为了超前对滑坡进行预测，监控预警过程采用预警准则：
上式中：P为预警阈值，P 0为滑坡时的声发射能量峰值。
基于上述的原理，提出了滑坡预警模式，采用预警准则，即根据预先设定阈值自动报警。该模式警戒曲线总体存在与监控曲线相交的趋势，警戒曲线与监控曲线最终产生交点，监控预警时间即为交点位置对应横坐标，当监控曲线超过警戒曲线达到某一值后，边坡发生滑坡破坏。
4. 结论
(1)研究表明将声发射技术应用于边坡预警，能在边坡宏观破坏前进行坡体全局、动态实时监测预警。
(2)论文针对边坡滑坡监测，提出基于声发射的以无线传感器网络技术为基础的理念。采用无线监控技术，能有效避免人为活动和气候对传感器的影响。实现对监测区域的远程实时监护，并通过对采集数据的分析和处理，实现了对滑坡灾害和边坡稳态的实时远程智能监测。
(3)随着声发射技术在滑坡灾害监测中成功应用和推广，所带来的经济效益和社会效益显著。其中滑坡监测的前兆现象十分明显，在时间上比常规预测方法大为提前，为滑坡灾害预测预报提供了有效的手段。
(4)该监测系统应用前景较为广泛：在道路建设中，公路边坡预警，滑坡、泥石流监测，隧道开挖地面沉降，路堤沉陷破坏等的预测预警;在水利水电建设方面，可用于大坝、大堤位移和沉陷的智能监测预警;在岩土工程方面，可用于高边坡、建筑物、基坑、挡土墙破坏的监测预警。
监控预警系统 篇8
关键词：海上设施,安全监控,避碰预警
1研究背景
随着海上生产作业的快速扩展,活动日趋频繁,生产设施安全、交通安全等问题与油气田开发之间的矛盾越来越严重,海上平台、船舶、管线等设施安全以及海上交通通行安全等诸多客观难题已成为制约公司发展,阻碍油气田开发,增加生产成本的重要风险因素之一。
因此,需要通过研究海上平台、海底管线周边保护区域主动监控预警,以及船舶航行状态预测、主动避碰报警等技术手段,提出一种有效的保障海上设施安全的一体化监控预警系统,实现远程状态实时监控［1］,降低设施管线被破坏的风险,降低船舶航行中事故的发生率,减少人员伤亡,为海上生产作业保驾护航。
2业务需求
2. 1应急事件需求
海上设施安全监控预警主要针对以下几个问题进行技术研究分析。
1) 船舶撞平台。船舶与平台发生碰撞将导致海洋石油平台或者船舶结构损坏,或者造成爆炸、火灾等严重后果。同时还往往伴随着船舶溢油事故的发生。
2) 船舶抛锚。抛锚是海底管道事故的重要原因,即船锚以一定的速度下落,直接砸中海底管线,对海底管线造成破坏。对海底管道的危害主要决定于锚的尺寸、海床状况、管线掩埋或保护状况等。
3) 船舶拖锚。拖锚是指在船舶抛锚之后,锚在水底拖动时钩挂住海底管线,将海底管线拖断或刺穿。对于拖锚路径上的海底管道,外壁可能会受到破坏,局部会被扣住并且凹进或者由于弯曲而内部超压( 当锚的力量足够使管线发生侧向移动时) 。被拖的锚也可能先勾在管道上,当收锚时造成管线破坏。
4) 船舶事故。船舶事故包括碰撞、触损、火灾、风灾等。船舶事故也可能导致船舶被动抛锚,与此同时,船舶事故废弃物在水流作用下运动也影响海底管线的安全运行。
2. 2生产作业安全监管需求
为了避免以上事件的发生以及减轻事件发生后的影响,所建设的系统应具备以下功能: 掌握海上平台及管线附近水域内的船舶交通态势,加强海上平台及管线附近水域的监视,重点监视海上平台及管线附近水域船舶的交通动态,预防船舶对平台造成碰撞、在海底管线周边抛锚或作业等行为的发生; 加强平台碰撞、海底管线受损、 溢油预警能力,及时确定碰撞事故、海底管线事故和溢油事故发生位置,最大限度的减少事故损失; 协助对事故船舶的责任认定,保障海上平台及相关设施安全。
系统功能主要是对海上平台及管线附近水域内的船舶航行行为进行监视,判断其是否有碰撞、抛锚、拖锚、船舶事故、船只失控等行为倾向,预测其行为是否会对海上平台及管线造成安全威胁。
3关键技术研究与系统应用分析
通过对各类海上安全监管技术手段的比较, 得出各监管方式的优劣,结合海上油田群的特点,得出有效的、有针对性的适合海上平台及管线等设施、周边水域通航环境安全管理的技术方案,最终建立海上设施安全监控预警系统,以提高海上设施安全监控、交通安全、环境保护等方面的预警和处置能力。
3. 1雷达监控系统
主要通过雷达传感器采集实时交通信息,经计算机处理后,形成完整动态的交通图像,通过甚高频无线电话对船舶交通实施管理和服务。
生产作业区域内可以建设多个雷达基站,并与控制中心、监控终端组成监控覆盖网络。系统主要设备包括雷达天线、收发信机、通信链路、 处理与显示设备等。以雷达设备为主的系统主要适用于沿海港口水域、较开阔的船舶密集区、船舶航行受限水域等。海上平台群及管线海域属于船舶航行作业受限区,因此雷达是平台群周边水域安全管理的第一选择。雷达系统主要特点包括:
1) 全天候运转,且受气候的影响小,覆盖距离远,可以全面获得周围各种物标( 船舶、岛屿、 航标、岸线等) 的全景图像。
2) 精确确定船舶位置、航向和航速。
3) 主动探测技术,不受船舶装备或其装备发生故障而影响避碰。雷达与计算机结合,可有效计算CPA和TCPA等参数［2］,对船舶的行为进行预测,判别发生碰撞的可能性,并及时告警。
但是,雷达探测技术也存在明显的劣势。包括: 近距离存在盲区,易受遮挡; 作用距离较AIS短,而且受目标大小和高度的影响; 不能自动获得目标船舶船名、载货等静态数据信息。
3. 2自动识别系统( AIS)
自动识别系统( AIS)［3］是近年来IMO等几个国际组织共同的研究成果。其功能有三个,一是船与船模式的避碰,二是港口国获得船舶和其所运货物的信息,三是作为海上交通管理的工具。 AIS较于雷达［4］的优劣势在于:
1) 能够实现船—船、 船—岸间自动交换数据,目标位置精度高,可获得目标的即时速度和航向。
2) 信息量大,能够提供载货、吃水等船舶静态信息。
3) 不存在近距离盲区,绕射能力强,作用距离比雷达远,受海浪、暴雨等杂波的干扰小。
当AIS用于海上设施安全监控预警系统时, 可以通过GPS定位目标船舶的位置,通过无线通信方式将船舶位置及相关信息传输到监控中心, 系统可自动对船舶实施识别和跟踪。
目前,中海油海上生产作业船舶均已安装AIS系统。但是,SOLAS公约对于300GT以下船舶未做强制性要求,在目前情况下,海上油田群小型船舶数量仍然较多,且渔船数量较大。在没有国际公约和相关规章政策约束的情况下,无法强制这些船舶配置AIS船用设备,因此无法利用AIS系统对该类船舶进行有效监管。
3. 3船舶远距离自动识别与跟踪系统( LRIT)
LRIT和AIS都是船舶自动识别系统,但两者有很大区别。AIS是一个操作于VHF海上移动频带的自动连续广播系统,它能在船舶和岸台间交换标识、位置、航线、速度等信息。LRIT系统是航行船舶通过卫星通信把LRIT信息发送到陆地地球站,地球站再通过ASP和LRIT分配网络转发到经IMO授权的用户终端。两者的区别是:
1) 传送的信息内容不同。LRIT传输船舶识别号、船位、船位日期和时间等信息传送给LRIT数据中心; 而自动识别系统( AIS) 则可以发送( 或接收) 船舶的静态信息,包括IMO编码、船舶呼号、船名、船舶长度和宽度、船舶类型、定位天线在船上的位置等,LRIT系统所传输的信息内容要比AIS简单得多。
2) 传输方式不同。LRIT利用卫星通信方式, 把船舶信息传输到各数据中心,再由数据中心分发到用户; AIS是基于VHF移动频带的自动连续广播系统,并使用自组织时分多址技术来支持高广播速率。
3) 传输距离不同。AIS使在VHF覆盖范围内装备AIS设备的船舶及岸台能及时掌握附近海面所有船舶的动静态资讯,得以立刻互相通话协调,采取必要的避让措施。LRIT系统能为船舶提供全球的识别和跟踪服务。LRIT的距离比AIS系统要远的多。
4) 传输者和接收者不同。LRIT系统的传输者包括船载终端设备、通信服务提供商( CSP) 、应用服务提供商( ASP) 、数据中心等,接收者为IMO缔约国政府或授权用户; AIS系统的传输者为装载AIS设备的船舶自身,接收者是周边附近其他装载有AIS系统设备的船舶及岸台。
5) 信息的保密性不同。LRIT系统不属于广播系统,LRIT信息是在端与端之间传输。通过LRIT系统传递的数据只有经过授权才能被接收和查看,并且各方对LRIT信息有保密义务。而AIS则属于无线电自动广播系统,为船舶提供了一种有效的避碰措施,同时广播系统所传送的信息具有公开性。因此LRIT系统传递信息的安全性要明显高于AIS系统。
从LRIT和AIS系统对比来看,LRIT主要针对全球范围内指定船舶目标的监控,而AIS侧重于小范围水域内所有装载AIS船舶的监控,显然AIS系统更适合海上平台安全监管的需要。
3. 4工业远程电视监控系统( CCTV)
工业远程电视监控系统［5］具有逼真、直观的特点,在海上安全生产作业监控中应用广泛,在距离平台较近距离的情况下,CCTV可以很清楚地看到船舶的大小甚至船名。
但目前CCTV还不具备雷达定位、测速测向及避碰等优点,同时在夜晚和大雾等情况下很难正常发挥作用,因而不能代替雷达等其他监测系统。鉴于CCTV的特点及其在价格上的优势,可作为一种有效的辅助监视手段,也是海上设施安全监控管理方面一种技术手段的选择。
3. 5短波通信系统
广泛应用于船舶避让、海事管理、港口生产调度、船舶内部管理、遇险搜救以及安全信息播发等方面。实践表明: 在发生海事突发事件时, 水上专用VHF通信是接收、确认、转发船舶遇险信息和组织施救的最有效、最便捷的通信手段, 同时也是海上交通指挥和监控重点水域必不可少的通信装备。
VHF通信设备是石油平台群周边通航环境安全管理必不可少的设备,它是 “船—岸”之间信息交换的重要手段,从船舶交通管理的角度考虑,通信包括水上遇险与安全通信、正常工作情况下通信两部分,两部分均能够为海上石油平台周边水域的安全监管起到重要的作用。在发生紧急事故时,水上遇险与安全通信能够有效传达应急指挥中心的指令,组织周围船舶协助救援或者避开危险海域,减少事故的进一步损失。正常工作情况下工作通信有助于实现船舶的调度,减少或避免船舶与平台、海管线的碰损事故。同时, VHF通信网还担负播发航行警告或天气预报的职责,这对于海损事故可起到防患于未然的积极作用。
4海上设施安全监控及避碰预警系统应用研究
如前所述,海上设施安全监控预警［6］有多种技术和应用系统可以选择,但是各有使用场景和技术优缺点。鉴于此,综合集成上述多种技术手段,结合海上生产作业和安全监控实际场景,研究建设综合性强、多种技术手段互相融合补充的生产设施监控及避碰预警系统非常必要。
4. 1目标数据采集
为了保障海上设施及周边环境安全,首先要获得海上平台、管线等设施周边水域航行目标的情况以及周围环境情况。需要收集的信息主要有两种:
1) 交通情况数据: 船舶实时运动数据、航行计划,以及船舶所载货物、设备状况、人员配备和船舶装备等。
2) 环境数据: 航道情况、气象水文情况、助航设备工作状态。
3) 海上设施自身位置参数信息。
针对平台周边船舶目标情况,单一技术手段无法满足采集需求,需要融合雷达探测数据、 AIS数据、LRIT数据等,联合运用前述手段以实现对目标监控预警。
为满足环境数据采集要求,应建设电子海图等显示系统,获取航道、港口、锚地信息; 同时为应对气候环境变化,应建设环境监控系统,包括气象水文设备、能见度设备等。
4. 2信息数据传输交互
通过对海上设施周边船舶交通信息的掌握, 获得关注区域周边基本通航情况。经过数据处理及监控,获得油田群周边风险情况,并能够根据现场情况提出风险规避方案。
前述分析表明: 与船舶通信经济有效的方案是VHF系统。因此,海上油田群周边水域通航安全管理系统应建设VHF通信系统,以实现安全监管或应急中心与目标船舶的联系,包括目标确认、初步沟通、说明平台安全情况及应急指挥等。
4. 3系统建设方案
以地理信息平台和电子海图数据为基础,融合雷达系统、船舶自动识别系统( AIS) 、海事卫星通讯、北斗卫星通讯等手段,通过信息采集基站和船载设备获取信息,融合雷达探测数据、 AIS数据、LRIT数据等,通过VHF短波通讯方式进行数据传输,在具备卫星链路环境下,也可以通过TCP/IP实现数据通信［1］,实现对海上油田平台群及其附近主要功能水域的监控预警范围覆盖,增强对周边来往船舶、习惯性航路、锚地及输油管线附近水域的重点监控; 保障海上石油作业区的安全生产,避免输油管线的损坏,防止大规模溢油事故发生; 提醒船舶避让,防止船舶与船舶、船舶与平台的碰撞,最大限度地减少油田群周边水域安全事故的发生,进一步提高海上作业过程中的应急反应和应急处置能力。
系统架构见图1:
系统主要功能包括监控和识别标定水域的船舶和其他物标; 根据设定的标准生成报警信息; 不间断地数据收集和记录、信息回放和事故调查等。应用范围基本覆盖了中海油主要作业区域, 采集点分布包括渤海固定平台、深圳固定平台、 上海固定平台、湛江固定平台、钻井平台、中海油移动作业船舶以及油气传输管线等。
参考文献
[1]W.Richard Stevens,著.TCP/IP详解卷1协议[M].范建华,等,译.北京:机械工业出版社,2000.
[2]赵劲松,王逢辰.船舶避碰学原理[M].大连:大连海事大学出版社,1999.
[3]贾海辞,孔凡村.船载自动识别系统(AIS)在船舶避碰系统中的应用研究[J].上海海运学院学报,2002(2):18-21.
[4]王世远.雷达与ARPA[M].大连:大连海事大学出版社,2002.
[5]刘铭,施仁.工业远程监控设计方案探讨[J].计算机应用与软件,2004,21(7):54-56.
监控预警系统 篇9
目前, 井下发生瓦斯超限报警主要是利用甲烷传感器的声光报警装置进行声光报警。由于甲烷传感器的声光报警装置报警声级强度较小, 声响信号声级约80 d B (A) , 光信号仅能在20 m远处可见, 当井下某个地点发生瓦斯事故时, 只有甲烷传感器附近地点作业人员能够感知报警信息, 而位于该巷道内距甲烷传感器较远的地点及井下其它巷道内的人员却不能及时获取瓦斯灾害预警信息, 造成大部分井下人员避灾行动延迟。基于上述情况, 进行煤矿瓦斯灾害报警系统的探索研究就显得尤为必要。由于煤矿安全监控系统对井下各地点瓦斯浓度的变化进行持续监控, 构建基于煤矿安全监控系统的瓦斯灾害预警系统具有可行性。
1 系统概况
系统结构如图1所示。
该系统基于煤矿安全监控系统研制, 以甲烷传感器实时监测数据为基础, 利用监控系统断电控制信号, 同时增加预警控制装置、声光报警装置、矿用隔爆本安电源等设备;煤矿井下分为多个报警单元, 每个采掘工作面可划分为一个单元, 每个单元配备多台声光报警装置、矿用本安电源及相应的电缆接线设备。
2 技术研究与实施
2.1 主要技术路线
根据《煤矿安全规程》及《煤矿安全监控系统及检测仪器使用管理规范》的相关规定, 煤矿安全监控系统中甲烷传感器设置的报警值均≤1%, 断电值≤1.5%;每7 d调校传感器的标准甲烷气样浓度值约为1%～2%。为准确区分日常甲烷传感器调校和井下是否发生瓦斯灾害, 瓦斯灾害预警系统在原煤矿安全监控系统软件设置甲烷传感器报警点、断电点的基础上, 对其新增一项联动报警 (控制) 参数。该参数可根据矿井管理实际需要确定, 一般情况下该参数设置值≥3%。只有这样, 才能使系统避免因调校甲烷传感器、低值甲烷超限等引起系统预警, 影响矿井安全生产, 又能在发生瓦斯突出灾害时实现准确联动报警。
2.2 系统主要技术指标
报警声级≥110 dB (A计权) ;预警光信号为红色, 光强度直巷100 m处可见;声光报警器报警时, 矿用本安电源供电时间≥30 min;具有异地报警功能;具有远程控制报警及报警解除功能。
2.3 系统研发及具体实施
(1) 在系统研制过程中, 通过对瓦斯灾害预警指标、参数进行现场模拟试验研究, 确立系统预警指标体系。在系统报警状态下对系统电源供电参数进行试验;为区分甲烷传感器的报警信息, 对声光报警器的报警频率、节奏, 巷道中光信号可视距离等参数进行调整, 提高声光报警器的预警声级及光强度。
(2) 在安装实施过程中, 为提高系统的预警准确率, 在煤矿安全监控系统中对甲烷传感器新增联动预警参数, 并合理设置。为实现上述功能, 需要对煤矿安全监控系统软件进行改进。在监控系统软件的“报警值”、“断电值”的基础上, 另增加“联动报警”值;即对于任意一个特定的甲烷传感器, 可以设置其报警值、断电值、联动报警值等三个参数, 控制输出有本地报警信号、断电控制信号, 还有联动报警控制信号;报警系统异地联动的设置工作在地面中心站进行, 进入设置窗口, 选择需要设置的甲烷传感器, 设置其报警、断电、复电、联动报警参数等;并针对联动报警的需要, 设置其特定的逻辑控制关系。
(3) 因声光报警器在报警状态下工作电流增大, 原监控分站电源不足以长时间对其提供支持, 故系统对后备电源进行重新设计。支持预警系统专用的矿用本安隔爆电源提供4路18 V本安电源输出, 安装时可根据声光报警器与本安电源的距离, 确定每路输出支持的声光报警器数量。每路电缆末端的压降大小与连接的声光报警器数量及传输距离有关。当通信线路上的压降过大时, 将会造成声光报警器的响度过低, 达不到使用要求。经实验模拟和井下现场测试:电缆传输距离>1 km时, 最多连接2台声光报警器;<1 km时最多可连接4台声光报警器。
(4) 系统设计时考虑了在特定条件下, 能够对系统预警功能进行屏蔽的情况。通过在掘进工作面风门外或采面回风巷车场安设预警控制开关装置, 可实现对单个预警单元的开关控制。例如:在使用高浓度标准气样 (20%CH4) 对甲烷传感器热导元件进行校正前, 可关闭该预警控制开关, 避免因正常作业引起系统报警。
(5) 为提高预警系统的兼容性, 也可采用甲烷传感器的断电值作为联动预警指标。按照上述方式设置系统预警值时, 则毋须修改监控系统软件主程序, 缺点是该预警指标相对偏低 (郑州矿区矿井甲烷传感器断电点一般设置为≥0.5%CH4) , 且不能随意更改;在高突采掘工作面可能会引起预警系统的频繁报警。
3 结语
监控预警系统 篇10
近年来, 我国旱涝、洪涝灾害的频发, 使农业生产发展受到了不同水平的影响, 同时, 对水利工程的堤坝和农田水利设备的安全防范和预警机制工作建设的要求也日益突出。各级政府也大力支持这方面的工作, 并把监管好大坝安全工作作为重中之重来抓。
近年来, 随着国家对三农工作的重视, 科学农业和高效农业成为发展和革新的方向, 因此, 对水库大坝进行安全监测的重要性逐渐突显。为提升大坝安全系数, 需大幅增加其数据的分析量和信息的处理量。在施工阶段, 由于受到技术条件及地理环境等方面的制约, 处理数据难度大, 大部分工作要委托给第三方进行, 不能将这些数据分析的结果及时用于大坝安全实时监控和预警处理, 这样就不能及时地发现隐患, 延误了处理问题的最佳时机, 从而造成严重的损失。在安全监测系统的运行过程中, 水库工程的管理部门需进行大量的协商工作, 对各相关部门的职责进行协调, 为安全数据的监控分析及大坝安全系数的评定创造有利的客观环境, 从而保障水库大坝运行作业的安全性。因此, 在监控数据的采集工作完成后, 应对其进行科学管理, 随时分析、预警, 及时发现隐患并随时处理, 这样对农业的高效发展才能起到关键作用。
二、大坝监控系统功能和技术
早在二十世纪中期, 我国水库大坝的安全监测技术就已获得了较大的发展成效, 至二十世纪末, 在有关专家的努力研究下, 其安全检测体系和坝体的监测控制系统得到了进一步健全, 其中一机四库框架体系的提出对该技术的贡献最为突出, 根据该体系框架, 我国建立了实时的大坝安全监控系统。该体系框架由当时参与技术研究和改进的吴中如、顾冲时、沈振中等专家提出, 后又由李婷婷等人进行了相关发展和延伸, 为大坝构建了智能的安全监控框架和结构。随着经济的快速发展, 许多单位均具备了对水坝安全监测控制系统的研究条件和开发能力, 现阶段水坝的实时监控技术在各部门单位的运用日趋广泛。
㈠功能介绍
水坝安全的监测和控制系统, 即对人工的采集数据、智能监测系统的采集数据以及规划和施工期间产生的安全数据的协调、科学的动态式管理。该监测系统及其所在数据库可对监测信息进行分析与整合, 并且根据实际要求, 对数据进行添加或删除操作。操作人员在对资料进行整编时, 依据资料信息自动生成报表, 报表内容包括对该资料信息进行整编及分析的结果, 以此为基础, 相关管理部门能够对水坝的安全状况进行及时监控和判断, 以便在异常值出现后, 实现对异常情况的快速发现和及时反馈, 最终实现水坝安全隐患的消除。
㈡技术要点
1. 专业解析程式。
该程式的组成部分主要包括温度场解析程式、弹性力学和有限元的解析程式、非连续性形变解析程式、渗透解析程式以及弹塑性有限元解析程式, 目的在于通过专业的解析程式对大坝的安全隐患进行判定。
2. 数据库的网络及系统技术。
该技术主要包括管理系统、数据处理系统、远程终端浏览系统和数据分析评定系统, 第一可实现对水坝作业各环节流程的实时监控, 提升水坝的整体安全系数, 第二可实现远程用户对数据信息的约束性浏览。
3. 监测信息的解析技术。
粒子群优化算法是该技术对监控信息的主要解析方法。
三、水坝的预警处理和监控体系在农业生产中的重要意义
㈠数据信息的解析预警体系 该体系以专业知识和相关技术作为技术支撑, 对监控模板和相关安全信息数据进行搭建和解析计算, 以实现对水坝安全隐患的及时发现与排查, 同时根据隐患的危险级别制定完善的预警和处理机制。在预警处理机制的帮助下, 农业水利建设能够获得更加科学、合理、可靠的生产环境, 为农业农田水利建设提高农业综合生产能力做出了积极贡献。
