安全智能管理平台白皮书

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1、 西软西软 安全智能安全智能（SI）白皮书）白皮书 西软软件股份有限公司西软软件股份有限公司 2012 年年 5 月月 目目 录录 1 系统建设背景系统建设背景 4 2 系统建设目标及内容系统建设目标及内容 . 5 3 系统的功能架构系统的功能架构 6 3.1 SI 的总体架构 . 6 3.2 SI 感知层架构 . 7 3.3 SI 传输层架构 . 7 3.4 SI 应用层架构 . 8 4 平台功能介绍平台功能介绍 8 4.1 数据源集成管理 8 4.1.1 实时数据采集 . 8 4.1.2 人工数据采集 . 9 4.1.3 数据仓库 . 13 4.2 实时数据分析管理 15 4.2.1 多维

2、分析 . 16 4.2.2 数据挖掘 . 20 4.3 重大危险源预测与预警 21 4.4 隐患诊断管理 . 26 4.4.1 规则类型定义 . 28 4.4.2 专家规则库管理 29 4.4.3 安全规则库管理 29 4.5 隐患闭环管理 . 30 4.5.1 隐患录入 . 30 4.5.2 隐患整改 . 32 4.5.3 整改验收 . 33 4.5.4 统计查询 . 34 4.6 安全评价与决策支持管理 35 4.6.1 安全评价管理 . 35 4.6.2 决策支持管理 . 36 5 系统部署方法系统部署方法 40 6 平台运行环境平台运行环境 42 6.1 软件环境 . 42 6.2 硬

3、件环境 . 43 1 1 系统建设背景 煤炭是我国国民经济和社会发展的基础，在我国一次能源生产和消费结构中始终占 70%左右，在未来相当长的时期内，煤炭仍将是我国的主要能源之一，必须确保煤炭工业持续、稳定、健康发展。然而，长期以来我国煤矿安全生产管理工作成绩并不理想，煤矿事故频发，煤炭安全形势依然非常严峻，我国煤炭百万吨死亡率是美国的100 倍，南非的 30 倍，煤矿死亡人数多于全世界所有采煤国家煤矿死亡人数的总和，严重有悖于“新型工业化”与“和谐社会”的要求。 煤矿安全生产是我国当前迫切需要解决的问题。煤矿安全不是一个单纯的技术问题，煤矿的生产过程是一个包含人、设备、技术、环境、管理、经济目

4、标等诸要素组合的复杂系统，其最大特征是随机性、动态性和模糊性，各影响因素之间相互制约，许多问题都表现出极为明显的多维非线性关系。正是系统中各要素及其相互间的不确定的作用，导致了生产的安全隐患。 目前国内大部分煤矿已基本建立起了较为完善的安全生产自动化系统和辅助生产自动化系统，并且这些系统基本都实现了全集团公司内部的联网，从而保证了安全生产及辅助生产相关数据信息能够由各生产矿井实时上传至公司，并能满足公司各级管理人员获取数据信息的需要。但存在以下问题： （1）目前多数系统只能实现对实时监测数据的反映和记录，而无法对这些系统存储的海量数据中所蕴含的潜在的、有价值的信息进行深度的分析。 （2）系统间

5、数据没有建立起相互的关系，不能对各种因素的组合影响作出分析。 （3）不能提供分析、诊断的功能 （4）依赖于人工检查的数据不能及时进入系统，不能被自动跟踪处理 （5） 不能实现多系统的联动 （6）不能为中高层管理者改进安全管理，提供更科学有效的决策支持，实现系统级的安全闭环管理 基于上述背景，我们和西安交通大学、西北工业大学、西安科技大学、中国矿业大学、国家安全生产监督总局安全研究中心等机构的相关领域的专家，在前期本质安全管理研究的基础上，提出了煤矿安全智能（Security Intelligence，简称“SI”）系统解决方案。 SI 综合运用多个学科领域的技术、理论与方法，对煤矿生产过程中形

6、成的人、机、环境和管理各要素数据实时采集、集成和组合分析，通过可自定义的安全隐患智能诊断模型，对隐患进行识别及分级预警，提供应急预案，并对隐患的处置过程和结果进行闭环管理，实现煤矿生产过程中安全隐患智能分析与重大危险源风险预测、预警、预控，同时通过对企业安全生产状况多维度的深层次分析，生成安全评价结果，构建安全管理驾驶舱，为企业改进安全策略、完善安全措施提供支持。 2 2 系统建设目标及内容 安全智能管理平台建设目标包括以下几方面： （1）建立一个包括“人、机、环、管”在内的全安全要素管理平台，实现对所有安全要素的集成管理，可以对多因素交互形成的安全隐患进行自动识别与诊断，具有知识积累与自学习

7、功能； （2）建立一个 24 小时的全安全要素监控与预警系统，实现对所有安全要素的连续监控管理； （3）实现煤矿安全数据采集、集成分析、诊断、预警、处置、评估、改进的闭环流程管理； （4）实现对重大危险源的深度预测与预警； （5）在发生重要危险源预警或生产过程中发生事故时，可实现多系统联动、多因素组合分析，为科学决策提供及时有效的支持。 系统建设的内容包括： （1）将煤矿企业中各个独立的、自成体系的信息资源（包括综合自动化系统、安全监控系统、管理信息系统三大类系统）集成到统一的数据仓库中，作为分析与应用的基础 。 （2）提供多维分析和数据挖掘工具的开发应用，使各级管理和技术人员可以按照各自的实

8、际需要，借助分析工具，对企业海量历史数据信息所蕴藏的规律信息进行知识挖掘，方便灵活地对企业安全生产情况进行分析。 （3）建立可自定义的、具有学习能力的隐患诊断规则库，帮助将企业内外部专家的经验转换成诊断、预警规则，实现隐患的自动诊断与实时监测。 （4）建立可持续改进的隐患处置方案库 （5）通过数据挖掘与系统仿真技术，建立重大危险源预警模型，实现对重大危险源进行预警与预控。 （6）帮助企业建立起对隐患“自动辨识自动下发整改通知整改措施审批整改过程跟踪整改验收”的闭环管理模式，同时支持企业建立起隐患公示制度，加强各级管理人员对隐患及整改情况的监督力度。 （7）人工检查的数据，通过手持终端与安全检查

9、表，实时进入系统，实现问题自动跟踪、分析与后处理 （8） 针对煤矿企业各项安全技术规定（包括煤矿安全规程、作业规程、 操作规程、技术措施等）建立起完善的分专业（包括采、掘、机、运、通、救护、地测与防治水等）、分部门（包括职能科室、区队、班组等）、分工种、分作业地点的自动考核评价体系，实现由系统通过历史数据进行自动评价的目标； （9）建立安全管理驾驶舱，为各级安全生产管理人员，提供一个直观、准确、简单、方便、快捷的安全信息展示、预警与决策支持平台，使用丰富的图表直观的显示各种分析结果，方便决策者找出问题的关键，制定相应的管控措施，及时做出正确的决策。 3 3 系统的功能架构 3.1 SI 的总体

10、架构 SI 是一个基于数据分析的服务平台，包括 “全面感知、可靠传输、数据集成、智能分析、科学决策”五层结构。如图所示。 3.2 SI 感知层架构 3.3 SI 传输层架构 3.4 SI 应用层架构 4 4 平台功能介绍 4.1 数据源集成管理 数据源集成管理是将煤矿企业已建成的各监测监控系统中的数据，通过数据接口及手工录入的方式进行数据采集，并建立起关联关系进行统一存储，以满足实时数据分析的需要。 4.1.14.1.1 实时数据采集实时数据采集 实时数据采集的目的是将安全监控系统、瓦斯抽放监测系统、束管监测系统、人员定位系统、35KV 地面高压变电所监控系统、中央主扇房主扇监控系统、中央主扇

11、房6KV 高压变电所监控系统、人力资源系统等系统中的数据，通过制定开发的数据接口进行实时采集，并将原本独立存储在各系统中的数据信息建立起关联关系进行统一存储。 实时数据采集可实现的功能包括以下内容： 1、通过实时数据采集的参数设置功能，用户可以定义要采集系统的服务器名称、服务器 IP 地址、数据库用户名、数据库连接密码、数据库类型以及所需采集的数据内容等信息； 2、通过启动、停止按钮，可以方便的对各系统是否进行实时数据采集进行操作进行单独设定； 3、通过查看数据功能，用户可以随时查看从各系统中所采集的数据信息。 为了保证实时数据采集的安全性，安全智能管理平台设定了严格的权限控制，以避免非授权人

12、员的误操作引起数据采集错误的问题。 通过实时数据采集功能，可以由安全智能管理平台自动将煤矿企业目前在用信息系统中的数据，按照使用要求进行实时采集。 图：实时数据采集界面 4.1.24.1.2 人工数据采集人工数据采集 获取的数据越多、种类越细致，安全智能管理平台就会分析、提供的信息越精准，而目前国内大多数煤矿企业现有系统所能自动获取的数据信息相对有限，其中不乏缺少一些非常关键的人工测量数据，这就导致了安全智能管理平台不能自动获取所需要的全部数据，因此，对于那些目前无法通过系统自动获取的数据信息，将采用人工录入的方式实现数据的采集。 需要人工录入的信息主要包括采、掘、机、运、通、地测、防治水七大

13、煤矿专业所涉及的各科室/区队日常生产及检查、检测、观测数据（例如设备检查记录、设备测试/试验记录、设备维修记录、设备生产反馈记录、设备运转记录、工程验收记录、日常生产管理记录、安全检查记录、一通三防记录、班组学习培训记录、员工不安全行为记录、管理人员入井巡回检查等记录）的记录，目前，这些信息都是由人工记录在相应的纸质文档中。通过在安全智能管理平台中针对这些信息定制开发的录入界面，便可实现对这些信息的录入和统一存储的功能。人工录入界面举例如下： 图：设备点检记录界面 图：井下低压供电系统远方漏电试验管理界面图：综采队绞车检修记录界面 图：乳化液泵生产反馈表界面 图：设备润滑记录界面 图：综采工作

14、面工程质量验收管理界面 图：注氮日报表管理界面 图：不安全行为检查记录界面 图：入井巡回检查记录界面 同时为了满足日常生产中井下数据录入需要， 人工数据采集可以将井下常用且重要的单据通过手持终端进行数据录入，进而将数据自动上传到安全智能管理平台服务器。 1、 手持终端上人工数据录入的主菜单界面： 2、井下人工数据录入中“人员三违”记录表单举例： 4.1.34.1.3 数据仓库数据仓库 数据仓库将信息系统中的数据（例如各种类型的监测数据）以及人工监测的各类安全生产数据进行格式转换、抽取、清洗和整理，依照不同的数据来源或数据分析要求对各类数据进行二次分类整理，不但大幅度提升对海量数据进行任意维度统

15、计分析的运算效率；同时为煤矿安全智能分析（例如风险预控分析、危险源变化趋势预测分析、隐患触发诱因分析等）提供原始数据支撑。 安全智能管理平台数据仓库体系结构图如下所示： 数据挖掘层数据挖掘层数据存储层数据存储层数据获取层数据获取层海量数据库海量数据库（源源）图：数据仓库体系结构 海量数据库（源）：是数据仓库中数据的来源，例如煤矿企业现有的安全生产自动化及辅助生产自动化等系统中存储的各类型数据信息。 数据获取层：数据获取层完成数据抽取工作，例如通过数据集成方法（例如 OPC接口）从业务系统（例如中央主扇房 6KV 高压开关柜监控系统、35KV 地面高压变电所监控系统、瓦斯抽放监控系统、束管监测系

16、统、人员定位系统等）中获取所需的数据信息。 数据存储层：数据存储层实现对数据的存储和管理。 数据展现层：通过多维分析、数理统计和数据挖掘等方法，实现对数据的统计和统计结果的展现功能。 图：数据仓库主题维护界面 图：数据仓库事实表界面 4.2 实时数据分析管理 实时数据分析管理由多维分析、数据挖掘组成。实现了对各类监控监测数据的多维度的、灵活动态的数据分析及对各类数据的深度挖掘、趋势分析。实时数据分析系统整体架构如下图所示。 安全监控系安全监控系 统统中央主扇房中央主扇房 主扇监控系主扇监控系 统统瓦斯抽放监瓦斯抽放监 控系统控系统人员定位系人员定位系 统统束管监测系束管监测系 统统信息集成与服务数据仓库数据仓库数数据据展展现现实时数实时数 据库据库趋势分析趋势分析多维分析多维分析其他统计分析其他统计分析动态查询动态查询数据综合数据综合 分析分析统计分析报表统计分析报表重大危险重大危险 源预测源预测重大危险重大危险 源预警源预警图：实时数据分析整体架构 4.2.14.2.1 多维分析多维分析 为了给平台