大数据在民爆安全风险预警中的应用
单恩

中煤科工集团重庆研究院有限公司 重庆市 400037

摘要：依托工业互联网、大数据、人工智能等新一代信息技术构建全流程、全要素、全场景的安全风险预警体系，已成为民爆行业安全发展的核心技术路径。本文以民爆生产、仓储、运输等关键环节为研究对象，构建大数据驱动的民爆安全风险预警整体架构，结合工程应用验证大数据技术在风险超前识别、隐患精准预警、安全状态量化评价等方面的应用效果，使得民爆安全风险由被动应对向主动预判、由分散管控向一体化协同、由经验判断向数据驱动决策的转变，推动民爆行业数字化转型与本质安全水平提升。

关键词：大数据；民用爆炸物品；安全风险预警；工业互联网

民用爆炸物品行业（以下简称民爆行业）是推进现代化基础设施体系建设、保障国民经济建设和社会发展需要的重要基础性行业。本文围绕民爆安全风险管控需求，系统研究大数据在民爆安全风险预警中的应用路径、技术架构、核心算法与工程实现方式，为民爆行业智能化安全管控提供依据。

1民爆安全风险特征与大数据应用需求

1.1民爆行业典型安全风险来源

民爆生产与仓储涉及易燃易爆物料，工艺条件严苛、风险诱因复杂、事故后果严重，安全风险具有突发性、耦合性、隐蔽性、传导性等特征。乳化炸药、膨化炸药、雷管等生产线对温度、压力、流量、转速等参数波动极为敏感，微小超限可能引发热积累、反应失控、机械冲击等隐患。仓储环节则存在超量储存、温湿度超标、人员超员、非法入侵、烟火隐患等风险。传统管理模式依赖人工巡检与经验判断，难以覆盖全流程、全要素、全天候风险，无法实现超前预警与精准防控。

1.2大数据在民爆安全预警中的应用需求

民爆安全风险预警对大数据技术的需求体现在全域数据采集、异构数据融合、风险规律挖掘、分级智能预警、闭环管理追溯五个层面。全域数据采集需覆盖传感器、PLC、视频、定位、门禁、环境监测等全维度数据源。异构数据融合需要实现时序数据、关系数据、视频图像、文本日志的统一接入与治理。风险规律挖掘依托机器学习、关联规则、深度学习算法，提取风险特征、识别异常模式、预测演化趋势。分级智能预警按风险严重程度自动匹配处置流程。闭环管理追溯将预警、处置、复核、归档纳入统一流程，形成可追踪、可优化的管理闭环。

2基于大数据的民爆安全风险预警系统架构

大数据驱动的民爆安全风险预警系统采用分层分布式架构，自下而上分为感知层、采集层、数据层、算法层、应用层与展示层，实现全面感知、实时传输、深度分析、智能预警、闭环管控的全流程支撑。

图1大数据民爆安全风险预警系统架构

感知层部署温度、压力、视频、人员定位、门禁等终端，实时采集现场物理信息与状态数据。采集层通过5G、光纤、工业以太网，依托OPC、Modbus、RTSP、MQTT等协议实现多源数据稳定接入，采用单向网闸确保生产控制网与管理信息网物理隔离。数据层构建以时序数据库为核心，搭配实时库、关系库、文件库的统一数据底座，支持毫秒级写入、高并发查询与长期存储。算法层集成异常检测、关联规则、改进YOLO、PPFA健康评估、模糊综合评价等模型，完成特征提取、风险识别、状态评估与趋势预测。应用层开发实时监控、智能巡检、隐患预警、设备诊断、安全评价、对标分析等模块。展示层通过PC、移动APP、大屏、Web页面实现风险可视化、预警推送与报表导出。系统具备多源数据统一接入、模型驱动智能预警、三级联动管控、全场景风险覆盖的特征。兼容多厂家、多协议、多结构设备，实现异构数据标准化治理。采用动态预警模型替代固定阈值报警，提升预警准确率、降低误报率。实现集团、分公司、生产线三级数据贯通与业务协同，覆盖生产、仓储、人员、设备、环境全要素管控对象。

3民爆安全风险预警关键技术

3.1多源异构数据采集与标准化

民爆现场数据类型复杂、协议多样，系统采用分层接入与协议转换实现全域稳定采集，数据采集类型与协议如下表所示。

表1民爆安全多源数据采集类型与协议

数据类型	采集对象	通信协议	存储载体
工艺参数	温度、压力、流量、转速	OPCUA、ModbusTCP	时序数据库
视频图像	定员、烟火、入侵、行为	RTSP、专用SDK	分布式文件库
设备状态	电流、振动、启停、故障	PLC、MQTT	实时/历史库
环境信息	温湿度、烟雾、气体	ZigBee、LoRa	关系数据库
人员车辆	定位、考勤、轨迹、门禁	5G、北斗、TCP/IP	关系数据库

数据接入采用单向传输与物理隔离，保障生产系统稳定运行。所有数据经时间戳对齐、单位统一、标识统一、结构统一处理，形成标准数据条目，为后续分析与建模提供一致基础。

3.2大数据预处理与特征提取

原始数据存在噪声、缺失、漂移等问题，系统通过数据清洗、归一化、特征提取、数据标注完成预处理。数据清洗采用滑动平均、阈值过滤、插值补全剔除野值、填补缺失、平滑噪声。数据归一化将不同量级参数映射至统一区间，消除数值差异影响。特征提取围绕预警需求，提取超限次数、波动幅度、变化速率、偏离度、关联相关性等核心特征，形成模型输入向量。数据标注对历史隐患、故障、异常事件打标，构建高质量样本库，支撑模型训练与优化。

3.3安全风险预警核心模型

系统融合数据驱动与知识驱动方法，构建多模型协同预警体系。基于PPFA概率可预测特征分析的设备健康评估模型，融合多参数时序变化，量化健康状态、预测剩余寿命与故障概率，推动事后维修向预测性维护转变。基于模糊关联规则的隐患耦合预警模型，以Apriori算法挖掘参数、设备、行为间支持度、置信度与提升度，识别多因素叠加风险。改进YOLO视觉识别模型针对现场强光、弱光、遮挡等复杂场景，轻量化网络结构，提升定员、烟火、入侵、未佩戴防护用品识别准确率与实时性。风险等级评估模型采用层次分析与模糊综合评价，构建多维度指标体系，将风险划分为蓝色提示、黄色关注、橙色预警、红色紧急四级，匹配差异化处置策略。

3.4分级预警与闭环处置

系统按风险等级自动执行分级预警。蓝色提示为参数接近阈值，仅作提醒；黄色关注为轻微超限，限期核查；橙色预警为明显异常，立即现场处置；红色紧急为重大风险，联动停产、断电、撤离、警报等应急措施。预警信息通过PC、APP、短信、大屏声光报警多渠道推送，确保快速触达。所有预警事件纳入闭环管理，从预警生成、派单处置、整改反馈到复核销号、数据归档全程留痕。以实时监测为起点，经异常识别、分级预警、派单处置、整改反馈、复核销号，最终完成数据归档，形成可追踪、可统计、可优化的管理闭环，持续迭代提升预警能力。

4系统功能模块设计

实时监控与智能巡检模块以数字孪生镜像现场，展示工艺、设备、参数、人员、环境全景，支持实时查看与历史回调。智能巡检采用随机与定时双模式，依托视觉识别自动完成定员监测、违规抓拍、异常留证，替代人工高频巡检，降低现场暴露风险。历史超限统计与多维对标模块对参数超限、人员超员、设备异常全周期统计，按工序、班组、设备、时段多维分析，生成可视化图表，支持同比、环比与多产线对标，动态生成安全标杆值与提升潜力。设备健康诊断与隐患预警模块实时评估设备健康状态，输出评分、隐患位置、故障类型、趋势与处置建议，挖掘参数与故障关联关系，提前预警潜在隐患。安全综合评价与报告自动生成模块融合多维度信息量化安全评分，支持自定义规则，提供默认与定制版报告，可一键导出、定期推送与长期归档。集团级安全综合监控模块实现全集团风险一屏总览，集中展示评分、预警数量、隐患分布、整改率等指标，支持排名对比与热力图呈现，辅助统筹监管资源与安全决策。

5结束语

大数据技术能够有效整合民爆生产、仓储、人员、设备、环境等多源异构数据，实现风险深度挖掘、精准识别与超前预警。感知、采集、数据、算法、应用、展示六层架构与五大功能模块高度适配民爆高危场景，满足实时监控、智能巡检、隐患诊断、安全评价、闭环管理全业务需求。通过幅缩短隐患发现时间、提升预警准确率、减少违规与设备故障，推动民爆安全管理向主动预判、智能防控、全域协同转型。

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