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    水電工程安全風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警與決策體系研究

    2022-12-30 07:39:48龍,嚴(yán)江,初,
    四川水力發(fā)電 2022年6期
    關(guān)鍵詞:水電工程預(yù)警管控

    黃 龍, 嚴(yán) 錦 江, 彭 旭 初, 郭 成

    (1.中國(guó)電建集團(tuán)成都勘測(cè)設(shè)計(jì)研究院有限公司,四川 成都 610072; 2.國(guó)能大渡河流域水電開(kāi)發(fā)有限公司,四川 成都 610041)

    0 前 言

    在水電工程建設(shè)中,安全生產(chǎn)是維護(hù)參建單位長(zhǎng)期發(fā)展和增強(qiáng)水電工程社會(huì)效益的重要保障。由于水電工程規(guī)模大、施工周期長(zhǎng)、涉及的地質(zhì)條件多樣和施工難度大等特點(diǎn),給安全生產(chǎn)增加了難度。水電工程一旦發(fā)生安全事故,將直接危及人民的生命財(cái)產(chǎn),給參建單位帶來(lái)巨大的損失,因此,必須嚴(yán)格進(jìn)行工程安全風(fēng)險(xiǎn)管理。傳統(tǒng)工程的安全風(fēng)險(xiǎn)管理控制大部分依賴手工輸入信息、專家判斷等方式,因此,難免出現(xiàn)對(duì)異常原因分析不準(zhǔn)確和處理效果反復(fù)的情況。以水電工程建設(shè)安全為重點(diǎn),集成企業(yè)大數(shù)據(jù)中心的工程建設(shè)安全數(shù)據(jù),建立水電工程安全風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警與決策體系,為水電工程建設(shè)安全數(shù)據(jù)提供統(tǒng)一的統(tǒng)計(jì)、分析及可視化展示。同時(shí),建立相關(guān)安全管理KPI體系,對(duì)集成的海量安全信息進(jìn)行預(yù)警預(yù)報(bào),為管理決策提供數(shù)據(jù)支撐,與項(xiàng)目公司系統(tǒng)的全面、微觀管控相結(jié)合,對(duì)安全管理要素的趨勢(shì)性、系統(tǒng)性問(wèn)題進(jìn)行分析、預(yù)警、決策與綜合管理,實(shí)現(xiàn)水電工程安全管理的自動(dòng)感知、自動(dòng)預(yù)判和自主決策。

    1 研究現(xiàn)狀

    目前,國(guó)內(nèi)對(duì)于水電工程安全風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警決策體系的研究,還主要集中在對(duì)安全事項(xiàng)進(jìn)行單項(xiàng)深入研究或者一部分的綜合研究,比如,對(duì)大壩震后安全預(yù)警與決策支持系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)的幾個(gè)主要部分做了概括性的研究[1],缺乏對(duì)水電工程各個(gè)安全環(huán)節(jié)的信息統(tǒng)一分析處理,探究原因主要依賴人力經(jīng)驗(yàn)在單一知識(shí)庫(kù)中查詢,然后查詢另外的單一知識(shí)庫(kù)來(lái)制定相應(yīng)的解決措施,整體缺少一個(gè)自動(dòng)采集信息并且統(tǒng)一綜合分析處理的智慧化管理控制體系。

    2 體系架構(gòu)

    2.1 研究目的

    建立水電工程安全風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警決策體系的目的,是通過(guò)傳感器等監(jiān)測(cè)設(shè)備對(duì)指標(biāo)進(jìn)行自動(dòng)采集和上載,其他信息數(shù)據(jù)側(cè)采用手機(jī)APP以及相關(guān)信息系統(tǒng)進(jìn)行采集和上載,對(duì)工程的安全通過(guò)預(yù)警指標(biāo)體系風(fēng)險(xiǎn)判別出對(duì)應(yīng)問(wèn)題,系統(tǒng)自動(dòng)運(yùn)用大數(shù)據(jù)技術(shù)調(diào)用原因知識(shí)庫(kù)判定風(fēng)險(xiǎn)原因,之后,系統(tǒng)自動(dòng)分析,從措施庫(kù)中匹配合理的處置措施,從文檔庫(kù)中抓取對(duì)應(yīng)參考文檔,從案例庫(kù)中抓取參考案例,從而進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)的閉環(huán)處理。

    2.2 體系要素

    此次研究的水電工程風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警與決策體系,不僅涉及了水電工程管理領(lǐng)域,同時(shí)融合了大數(shù)據(jù)算法、物聯(lián)網(wǎng)、預(yù)警數(shù)學(xué)模型等多個(gè)領(lǐng)域,目前國(guó)內(nèi)少有研究。對(duì)水電工程而言,安全管控對(duì)象繁雜,不同崗位人員對(duì)多安全管控對(duì)象如何管控還沒(méi)有統(tǒng)一意見(jiàn)。同時(shí),預(yù)警數(shù)學(xué)模型考慮了在沒(méi)有足夠數(shù)量數(shù)據(jù)支撐的情況下,使用了通過(guò)事件去觸發(fā)風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別的方法,并且在識(shí)別出風(fēng)險(xiǎn)后,根據(jù)風(fēng)險(xiǎn)種類和風(fēng)險(xiǎn)的具體原因,自動(dòng)分析出適合的處置措施、案例和參考文檔。所以,在規(guī)劃三個(gè)知識(shí)庫(kù)(案例庫(kù)、措施庫(kù)和文檔庫(kù))時(shí),會(huì)將三個(gè)知識(shí)庫(kù)的聯(lián)動(dòng)性考慮充分。水電工程安全風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警與決策體系有機(jī)組合了措施庫(kù)、案例庫(kù)、文檔庫(kù),從而實(shí)現(xiàn)解決方法-現(xiàn)實(shí)案例-規(guī)范制度的全面決策,為安全風(fēng)險(xiǎn)問(wèn)題提供了解決問(wèn)題的方法和依據(jù)。

    2.3 技術(shù)框架

    整體技術(shù)框架包含了“5+2”體系,5即5層,感知層、傳輸層、數(shù)據(jù)層、平臺(tái)層和應(yīng)用層。感知層包含了安全傳感器、視頻監(jiān)控等多種設(shè)備和傳感器以及手機(jī)終端,通過(guò)多樣化的方式自動(dòng)采集、填報(bào)或系統(tǒng)抓取安全風(fēng)險(xiǎn)相關(guān)數(shù)據(jù),通過(guò)有線和無(wú)線的傳輸層傳遞給數(shù)據(jù)層。數(shù)據(jù)層包含了工程數(shù)據(jù)中心、企業(yè)大數(shù)據(jù)中心和決策知識(shí)庫(kù),感知層的數(shù)據(jù)在工程數(shù)據(jù)中心和企業(yè)大數(shù)據(jù)中心進(jìn)行處理并存儲(chǔ),決策知識(shí)庫(kù)中的措施庫(kù)、案例庫(kù)和文檔庫(kù)實(shí)時(shí)更新,支持系統(tǒng)自動(dòng)決策。平臺(tái)層即水電工程安全風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警與決策平臺(tái),進(jìn)行整體的業(yè)務(wù)處理。應(yīng)用層即安全管理應(yīng)用,包含了檢測(cè)預(yù)警、危險(xiǎn)源分布、應(yīng)急預(yù)案管理、應(yīng)急輔助指揮四個(gè)功能。2為兩大體系,預(yù)警分級(jí)管控體系和決策支持體系。

    3 體系建設(shè)

    3.1 數(shù)據(jù)采集

    水電工程安全管控包括三個(gè)方面:一是日常的工作安全管理,包括安全隱患排查、會(huì)議督導(dǎo)等工作;二是針對(duì)特殊工程部位、安全隱患的日常監(jiān)測(cè),如圍巖穩(wěn)定監(jiān)測(cè)、危險(xiǎn)源監(jiān)測(cè)等,使安全監(jiān)測(cè)成為保障工程安全的最有效的技術(shù)手段[2];另外,建設(shè)期的防洪度汛也是建設(shè)管理單位重點(diǎn)關(guān)注的內(nèi)容。體系按照以上三種不同安全管控方式進(jìn)行安全管控關(guān)鍵性指標(biāo)梳理和采集。

    日常安全數(shù)據(jù)按照日常申報(bào)為主。安全監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)主要利用物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)實(shí)時(shí)自動(dòng)采集數(shù)據(jù)。防洪度汛數(shù)據(jù)通過(guò)物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)實(shí)時(shí)自動(dòng)采集或者通過(guò)流域的氣象云平臺(tái)獲取。

    這三種安全數(shù)據(jù)的匯集方法采用了手機(jī)APP、信息化系統(tǒng)的實(shí)時(shí)在線收集,收集后各業(yè)務(wù)子系統(tǒng)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行整理和分析,過(guò)濾出有用數(shù)據(jù)之后,工程數(shù)據(jù)中心將數(shù)據(jù)進(jìn)行存儲(chǔ),并且依據(jù)安全風(fēng)險(xiǎn)分級(jí)預(yù)警指標(biāo)體系(參照表1)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行篩選,并加工為體系所需的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)。

    3.2 指標(biāo)分類

    水電工程安全風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警體系從特性和重要性兩個(gè)維度進(jìn)行工程信息剖析和指標(biāo)梳理。按照指標(biāo)的時(shí)間和關(guān)聯(lián)特性,分為靜態(tài)指標(biāo)和趨勢(shì)性指標(biāo)。根據(jù)不同指標(biāo)的重要性,將其分為重要指標(biāo)及一般指標(biāo),分別對(duì)應(yīng)于不同的管理層級(jí)。水電工程安全風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警指標(biāo)體系見(jiàn)表1。靜態(tài)指標(biāo)都是一般指標(biāo),趨勢(shì)性指標(biāo)都是重要指標(biāo)。

    表1 水電工程安全風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警指標(biāo)體系

    通過(guò)將相關(guān)指標(biāo)規(guī)整放入數(shù)據(jù)庫(kù)中便于通過(guò)平臺(tái)軟件開(kāi)展后續(xù)預(yù)警等操作,數(shù)據(jù)格式包括以下各種類型: String(工程名稱、工程類型、標(biāo)段、部位等)、Datetime(創(chuàng)建時(shí)間、檢測(cè)時(shí)間)和Int(合格數(shù)量、檢測(cè)點(diǎn)位數(shù)量)等。

    3.2 指標(biāo)預(yù)警

    異常安全相關(guān)指標(biāo)出現(xiàn)的時(shí)候,該預(yù)警指標(biāo)的可信度需要系統(tǒng)首先判定,需要剔除錯(cuò)誤填報(bào)或者由污染數(shù)據(jù)產(chǎn)生的錯(cuò)誤預(yù)警。當(dāng)安全指標(biāo)出現(xiàn)以下三種情況時(shí),系統(tǒng)自動(dòng)判定為數(shù)據(jù)污染或填報(bào)錯(cuò)誤:超出安全限值標(biāo)準(zhǔn)的數(shù)值、靠近源頭的某些安全代表性數(shù)據(jù)低于遠(yuǎn)離源頭的反常規(guī)數(shù)據(jù)和相互關(guān)聯(lián)的指標(biāo)出現(xiàn)異常的數(shù)據(jù)。

    當(dāng)剔除了錯(cuò)誤預(yù)警后,系統(tǒng)將其他正常預(yù)警提取至指標(biāo)預(yù)警處置體系,同時(shí)重要指標(biāo)預(yù)警(即趨勢(shì)性指標(biāo)預(yù)警)被自動(dòng)推送到相關(guān)人員和系統(tǒng)的下一階段。預(yù)警閾值和指標(biāo)趨勢(shì)性都同時(shí)影響重要指標(biāo)是否達(dá)到預(yù)警狀態(tài)。指標(biāo)趨勢(shì)性的重要性在于系統(tǒng)可以通過(guò)趨勢(shì)去判斷該指標(biāo)在未來(lái)某個(gè)時(shí)間點(diǎn)達(dá)到預(yù)警閾值的概率,有助于提前發(fā)出預(yù)警信號(hào),減少安全損失。

    同一時(shí)間,按照所屬分部分項(xiàng)等關(guān)聯(lián),系統(tǒng)會(huì)自動(dòng)給相關(guān)人員推送次要指標(biāo)(即靜態(tài)指標(biāo)),并且系統(tǒng)會(huì)識(shí)別出明顯異常的次要指標(biāo)進(jìn)行推送(為減輕公司管理人員不必要的工作量,當(dāng)重要指標(biāo)沒(méi)有預(yù)警,次要指標(biāo)一般并不會(huì)推送到公司級(jí)別人員)。系統(tǒng)和用戶都可以根據(jù)收到的重要預(yù)警指標(biāo)和異常靜態(tài)指標(biāo),分析可能造成異常的原因。

    3.3 風(fēng)險(xiǎn)原因分析

    系統(tǒng)在處理指標(biāo)預(yù)警的同時(shí),自動(dòng)推送風(fēng)險(xiǎn)提示。通過(guò)比對(duì)預(yù)警指標(biāo)的具體類型,系統(tǒng)中的風(fēng)險(xiǎn)管理模型將匹配對(duì)應(yīng)可能發(fā)生的風(fēng)險(xiǎn),給管理層自動(dòng)提供提示。為增加系統(tǒng)的冗余性和準(zhǔn)確性,風(fēng)險(xiǎn)管理模型同時(shí)兼容預(yù)設(shè)功能和人工篩選功能,預(yù)設(shè)功能試通過(guò)大量樣本的大數(shù)據(jù)決策選擇機(jī)制優(yōu)化出來(lái)的最佳匹配。提示給管理層的風(fēng)險(xiǎn)包括風(fēng)險(xiǎn)的嚴(yán)重程度和發(fā)生的可能性等信息,可以幫助管理層對(duì)于風(fēng)險(xiǎn)的決策。

    系統(tǒng)將統(tǒng)一分析判定異常次要指標(biāo)和重要指標(biāo)預(yù)警,按照指標(biāo)和原因的內(nèi)在關(guān)系,從原因庫(kù)中匹配選取有可能導(dǎo)致異常和預(yù)警的原因。同時(shí)人工篩選功能的存在可以允許管理人員按照實(shí)際現(xiàn)場(chǎng)狀態(tài)、專家意見(jiàn)和國(guó)家標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范去改動(dòng)推送的原因,并且管理人員對(duì)結(jié)果進(jìn)行最終確認(rèn)。被確認(rèn)的結(jié)果同時(shí)也被系統(tǒng)記錄,自動(dòng)成為指標(biāo)-原因關(guān)聯(lián)關(guān)系的分析樣本之一,使得系統(tǒng)該部分沉淀過(guò)程經(jīng)驗(yàn),自動(dòng)升級(jí)。

    安全管控類原因庫(kù)為常見(jiàn)重大安全風(fēng)險(xiǎn)產(chǎn)生的常見(jiàn)原因集合,針對(duì)識(shí)別出的安全管控類風(fēng)險(xiǎn),從人、機(jī)、料、法、環(huán)的角度進(jìn)行安全管控類原因庫(kù)梳理。安全風(fēng)險(xiǎn)管控類措施庫(kù)見(jiàn)表2。如防洪度汛風(fēng)險(xiǎn)原因,人:防汛組織機(jī)構(gòu)不完善,抗洪搶險(xiǎn)人員配備不足,汛期巡查不足;機(jī):防汛排水設(shè)備配置不合理;料:防汛材料與設(shè)備儲(chǔ)備不到位,防汛抽排物資設(shè)備不到位;法:水情通報(bào)制度不完善,設(shè)備安全運(yùn)行制度不完善;環(huán):降雨等惡劣環(huán)境影響。

    表2 安全風(fēng)險(xiǎn)管控類措施庫(kù)

    3.4 風(fēng)險(xiǎn)原因判斷

    風(fēng)險(xiǎn)原因判斷不僅需要定性分析可能造成的原因,同時(shí)也需要定量判斷各原因?qū)τ陲L(fēng)險(xiǎn)的貢獻(xiàn)程度。所以系統(tǒng)給出的分析應(yīng)包括風(fēng)險(xiǎn)-原因貢獻(xiàn)程度預(yù)設(shè)指標(biāo),同時(shí)管理人員可以根據(jù)專家意見(jiàn)、規(guī)范調(diào)整和實(shí)際情況調(diào)整風(fēng)險(xiǎn)-原因的關(guān)聯(lián)關(guān)系和貢獻(xiàn)程度值,然后系統(tǒng)將調(diào)整整體納入平臺(tái),通過(guò)反復(fù)的數(shù)據(jù)學(xué)習(xí),可使風(fēng)險(xiǎn)原因判斷更加準(zhǔn)確和自我迭代。

    3.5 決策支持

    在得到風(fēng)險(xiǎn)原因后,系統(tǒng)擁有的決策支持功能,可以根據(jù)安全風(fēng)險(xiǎn)管控類措施庫(kù)、案例庫(kù)中的信息,綜合分析風(fēng)險(xiǎn)、原因、措施三者的聯(lián)動(dòng)關(guān)系,給管理人員和用戶自動(dòng)推送潛在的可能解決問(wèn)題的措施。

    3.6 預(yù)警閉合

    系統(tǒng)平臺(tái)通過(guò)對(duì)風(fēng)險(xiǎn)關(guān)聯(lián)、原因判定、措施選擇等步驟的分析,將整個(gè)分析結(jié)果自動(dòng)提供給項(xiàng)目部管理人員和企業(yè)管理部門(mén)人員,相關(guān)方面人員對(duì)于預(yù)警情況和措施實(shí)行情況進(jìn)行反饋,從而使整個(gè)系統(tǒng)達(dá)到處理預(yù)警事件的一個(gè)閉環(huán)。

    4 工程應(yīng)用

    4.1 工程概況

    本文研究的成果作為大渡河工程數(shù)據(jù)管控中心項(xiàng)目的一部分,在雙江口電站等項(xiàng)目上使用,雙江口水電站樞紐工程由土心墻堆石壩、洞式溢洪道、泄洪洞、放空洞、地下發(fā)電廠房、引水及尾水建筑物等組成。土心墻堆石壩壩高314 m,居世界同類壩型的第一位。通過(guò)水庫(kù)調(diào)節(jié)可增加下游梯級(jí)電站枯期電量66億kWh,增加保證出力175.8萬(wàn)kW[3]。

    4.2 提高決策速度和準(zhǔn)確率

    本安全風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警與決策系統(tǒng)從啟用以來(lái),積累了大量有用的數(shù)據(jù)。系統(tǒng)自動(dòng)采集分析工程的安全風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo),分析出異常情況后自動(dòng)判定原因,并且推送改進(jìn)措施。判定安全風(fēng)險(xiǎn)的原因的速度大幅提升了85%,決策的速度也大幅提升了70%。伴隨著體系的使用,目前各項(xiàng)安全風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)都在往良好的趨勢(shì)發(fā)展,安全管控整體上更有效。

    5 結(jié) 論

    本研究以水電工程安全為控制目標(biāo),以分級(jí)安全指標(biāo)為對(duì)象,整合了三個(gè)知識(shí)庫(kù)(原因庫(kù)、案例庫(kù)、措施庫(kù)),建立了安全風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警與決策體系。通過(guò)在雙江口電站的有效使用,為整個(gè)體系沉淀了豐富的工程安全管理數(shù)據(jù),為以后水電工程的科學(xué)研究、工程管理等提供了豐富的經(jīng)驗(yàn)數(shù)據(jù)支持,并且經(jīng)過(guò)云大物移智(云計(jì)算、大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)、移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)、人工智能)技術(shù)的使用,水電行業(yè)開(kāi)啟了智慧化管理控制的升級(jí)迭代。伴隨著人工智能技術(shù)(AI)和數(shù)字孿生技術(shù)的不斷成熟和與水電工程智慧化管控的深度融合,必將推動(dòng)水電工程安全智慧化管控的持續(xù)發(fā)展。

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