程健維 施宇

摘 要：國民生產(chǎn)中許多行業(yè)，如礦業(yè)、化工及民用燃氣等領(lǐng)域，涉及到大量可燃可爆性氣體的管理與使用。這些氣體成為企業(yè)的第一大生產(chǎn)安全隱患，一旦失控發(fā)生爆炸事故，將給企業(yè)帶來嚴重的后果?？扇伎杀詺怏w的危險判定及風(fēng)險預(yù)測一直是當前安全生產(chǎn)的重點內(nèi)容。文中總結(jié)了國內(nèi)外常用的各種氣體爆炸性判定方法，在此基礎(chǔ)上分析了各種方法的優(yōu)缺點。結(jié)合現(xiàn)代化安全生產(chǎn)的要求，可以發(fā)現(xiàn)未來技術(shù)的發(fā)展趨勢一定向監(jiān)測實時物聯(lián)化、數(shù)據(jù)判斷智能化、決策支持科學(xué)化的方向發(fā)展。針對目前現(xiàn)有各種技術(shù)發(fā)展的離散化局面，提出了以“實時監(jiān)測-科學(xué)預(yù)測-智能決策”為核心思路的氣體爆炸風(fēng)險辨識及防控平臺的構(gòu)建設(shè)想?？梢栽谔岣咂髽I(yè)生產(chǎn)安全工作集約化程度的同時，提升安全管理水平、同時保障事故發(fā)生時的應(yīng)急救援效果，具備廣闊的應(yīng)用前景。

關(guān)鍵詞：可燃可爆性氣體;氣體爆炸事故;氣體爆炸性判定;氣體爆炸事故風(fēng)險辨識及防控;集約化;應(yīng)急救援

中圖分類號：X 932 文獻標志碼：A

DOI：10.13800/j.cnki.xakjdxxb.2019.0303 文章編號：1672-9315（2019）03-0395-10

Abstract：A large amount of flammable and explosive gases are managed and used in many Chinese industrial fields including mining industry，chemical industry，civil industry，et al.The explosive gases now become the No.1 safety threat to companies who deal with such gases.Once they are out of control or explode，serious consequences would be expected.Therefore，the explosion risk determination and prediction of flammable and explosive gases have always been the key tasks for company safe productions.This paper summarized various combustible gas explosion determination methods extensively used home and abroad.On the basis of that，the advantages and disadvantages of such methods were analyzed.Combining with requirements by modern safe production tasks，we can find that the development trend must apply such technologies，the real-time IOT （Internet of Things） monitoring，intelligent data judgments and scientific decision-making supports.Aiming at the discretization situation of various existing technologies developed so far，this paper proposed a framework of gas explosion risk identification and pre-control platform under the core idea of “real-time monitoring，scientific prediction and intelligent decision-making”.Such platform can not only enhance the intensity of production safety work in companies，but also improve the safety management level.The efficiency of emergency rescue in accidents can be guaranteed as well.It has a broad applicable prospect in the future.

Key words：flammable and explosive gases;gas explosion accidents;gas explosion determination;gas explosion accident risk identification and pre-control platform;intensification;emergency rescue

0 引 言

國民生產(chǎn)中許多行業(yè)，如礦業(yè)、化工業(yè)及民用燃氣等領(lǐng)域中，涉及到大量可燃可爆性氣體的管理與使用。而其作為危險企業(yè)安全生產(chǎn)的重要危險源，其一旦失控擴散、進而造成爆炸事故則會造成群死群傷重大傷亡事故，社會影響極其惡劣。在礦業(yè)領(lǐng)域中，1950—2016年的統(tǒng)計數(shù)據(jù)表明：瓦斯（煤塵）爆炸事故共有200多起，是其他類型安全事故總數(shù)7倍以上，同時也煤礦特大事故發(fā)生的首要原因，其死亡人數(shù)總數(shù)高達12 000多人[1];在化工行業(yè)：2018年統(tǒng)計的我國化工較大及以上事故中，涉及到可燃可爆氣體的爆炸事故共有7起，占當年化工行業(yè)安全事故總起數(shù)的53.85%，全年共造成55人死亡，死亡認識總?cè)藬?shù)61.80%[2];在民生行業(yè)中，來自2011—2014年的統(tǒng)計數(shù)據(jù)表明：我國民用燃氣爆炸事故總起數(shù)為1 452起，占全部事故的比重為43.27%.近年來民用燃氣事故呈現(xiàn)上升趨勢，單單在2018年的上半年，該類事故在室內(nèi)總?cè)細馐鹿手械谋壤黄屏?0%以上[3-4]。從以上數(shù)據(jù)可看出，礦業(yè)、化工及民用燃氣等行業(yè)生產(chǎn)或者消費過程中往往會涉及到易燃易爆氣體，且由于生產(chǎn)裝置趨向大型化，一旦發(fā)生事故，波及面很大，對人民生命財產(chǎn)安全造成巨大威脅。因此，在眾多涉及到氣體爆炸事故行業(yè)中，對氣體的預(yù)防及控制技術(shù)研發(fā)有著極為廣泛的需求。然后如何構(gòu)建可燃可爆氣體的有效監(jiān)測，事故發(fā)生的提前識別與預(yù)防，事故發(fā)生后又如何對其擴散、或是有效救災(zāi)的方案的優(yōu)化選擇等融為一體的防控平臺又是當前企業(yè)安全生產(chǎn)工作的難點。

傳統(tǒng)的觀念及方法主要圍繞混合可燃氣體爆炸性判定的研究，國內(nèi)外已有很多學(xué)者和單位開展相關(guān)研究工作[5-6]。但是隨著社會的進步與安全需求的深入，現(xiàn)代安全生產(chǎn)不僅僅局限于對現(xiàn)狀進行簡單的狀態(tài)監(jiān)測，更側(cè)重對事故的在形成之前的，演化過程中進行相應(yīng)的超前監(jiān)測與風(fēng)險的辨識。同時假如事故不幸發(fā)生，那么基于事故氣體當前的狀態(tài)對其發(fā)展趨勢進行提前預(yù)判，有力支持現(xiàn)場的救援決策也成為新的要求。而傳統(tǒng)的方法并不具備這些能力，文中以“實時監(jiān)測-科學(xué)預(yù)測-智能決策”為核心思路來構(gòu)想氣體爆炸事故風(fēng)險辨識及防控平臺，嘗試解決這些迫在眉睫的安全技術(shù)需求。

1 傳統(tǒng)氣體爆炸性鑒定方法概述

1.1 三角形法

對于單一爆炸性氣體我們可以采用三角形圖線法對其判別是否處于危險狀態(tài)。圖1中三角形ABC三個頂點分別代表3種不同的氣體，且頂點處僅有該相應(yīng)氣體成分;箭頭方向代表相應(yīng)氣體濃度增加的方向，并將等邊三角形3條邊均分為100份，三角形內(nèi)部各點即可表示相應(yīng)氣體濃度值。對于可燃性氣體F，上圖中U，L表示其在純氧中的爆炸濃度上下限，隨著氧氣濃度的減少，F(xiàn)氣體的爆炸極限范圍縮?。ūㄉ舷拗饾u降低，爆炸下限逐漸升高），當氧氣濃度降低至20.9%（即空氣濃度時），爆炸上下限（空氣中）變?yōu)閁′，L′，隨著氧氣濃度的進一步減少，爆炸上下限將交于點C，成為爆炸臨界點[5]。通過收集現(xiàn)場氣體濃度數(shù)據(jù)，根據(jù)氧氣濃度，在爆炸三角形中確定可燃氣體F的爆炸上下限U0，L0.當爆炸性氣體的濃度處于U0，L0之間時，氣體處在危險狀態(tài);當氣體濃度高于U0或者低于L0時，則處于安全狀態(tài)。

1.2 修正Le Charterlier方法在化工企業(yè)或是日常生活中，發(fā)生具有爆炸危險的火災(zāi)隱患時，現(xiàn)場所含有的氣體大多是復(fù)雜的混合氣體，此時便不能再直接使用爆炸三角形來確定爆炸極限，而應(yīng)該根據(jù)理·查特里公式，估算出多組分可燃氣體混合物的爆炸濃度極限，用該可燃氣體混合物與氧氣，氮氣組成濃度三角形，與用單一氣體爆炸三角形同樣的方法繪制出可燃氣體混合物的爆炸三角形。里·查特里公式如下[5]

1.3 最大容許氧濃度（MAO）分析在事故現(xiàn)場火焰持續(xù)傳播所需氧濃度，即最大容許氧濃度取決于火災(zāi)區(qū)域內(nèi)CH4，CO和H2的相對量。當混合氣體中氧氣濃度低于規(guī)定的最大容許氧濃度（MAO）時，MAO分析可將該混合氣體與空氣混合時分為非爆炸性或爆炸性氣體;當混合氣體中氧氣濃度高于規(guī)定的MAO時，該混合氣體爆炸狀態(tài)則不能確定，需要借助其他方法進行深入判斷。MAO分析中，比例R可用以下公式計算[5]

1.4 美國礦業(yè)局法（USBM）USBM方法是一個判定多組分混合氣體爆炸性的簡單方法，方法應(yīng)用圖展示了甲烷-空氣-惰性氣體組成的混合氣體可分為3種狀態(tài)：①爆炸性;②當混入更多空氣時具備爆炸性;③非爆炸性，這些狀態(tài)均取決于甲烷和“有效惰性”氣體的百分含量。圖2中的箭頭代表狀態(tài)點在增加甲烷、空氣或惰性氣體情況下的移動方向[5]。

1.5 Kukuczka方法Kukuczka方法的思想是借助數(shù)學(xué)方法將多組分混合氣體中可燃氣體等價轉(zhuǎn)換成單獨可燃氣體（CH4），以便校算出混合氣體狀態(tài)點。然后，在同一張圖表中測繪出CH4爆炸三角形及混合氣體狀態(tài)點，憑借兩者相對位置確定當前氣體狀態(tài)，圖3給出了一個簡單算例的結(jié)果。具體確定多組分混合氣體爆炸性流程如下所述[5]。

首先確定爆炸三角形形狀，Kukuczka爆炸圖表中“X”軸代表CH4濃度，“Y”軸代表O2濃度，另外與Coward爆炸三角形不同的是，Kukuczka方法中爆炸三角形固定不變。1）根據(jù)現(xiàn)存有CO2含量確定可燃極限的影響因素“α”

1.6 Coward爆炸三角形法

Coward爆炸三角形法依據(jù)可燃性氣體及O2濃度判定氣體爆炸性，該判定方法迅速簡便，但是在早期應(yīng)用中，卻僅僅考慮CH4，CO及H2這3種可燃氣體，圖4展示了根據(jù)這三種可燃氣體各自爆炸上下限及鼻限值（nose limit）確定的爆炸三角形。另外以可燃氣體CO為例，將Coward爆炸圖表可以劃分為5個狀態(tài)不同的區(qū)域，其中A點代表僅有O2存在的情況，B點代表僅有CO存在的情況，O點代表僅有惰性氣體存在的情況，而由這3種氣體組成的混合氣體都可以在圖表中以一個點來表示。

1.7 討 論綜合參照以往氣體爆炸性判定技術(shù)，這些方法瑕瑜互見，不能簡單采取拿來主義。將這些方法的共同不足之處總結(jié)如下

1）各種方法考慮可燃氣體種類普遍有限。大多數(shù)情況下事故現(xiàn)場存在多種可燃氣體，例如三角形法只能處理最多3種氣體的混合氣體，不具備普適性;

2）未考慮現(xiàn)場溫度、壓力對爆炸性范圍的修正。以往氣體爆炸性判定技術(shù)中，模擬氣體環(huán)境均為標準理想狀態(tài)下，并沒有綜合考慮環(huán)境溫度以及壓力對氣體爆炸性影響的研究。眾所周知，石油化工行業(yè)生產(chǎn)過程廣泛存在高、低溫及高、低壓，溫度、壓力的變化會對氣體的爆炸范圍產(chǎn)生很大影響，如不考慮現(xiàn)場因素，計算出來的結(jié)果會有較大的偏差[6];

3）缺乏氣體危險度的預(yù)評估.以往氣體爆炸性判定方法給出的多是0/1這種非爆炸/爆炸的定性結(jié)論，對現(xiàn)場氣體采集數(shù)據(jù)深度分析不夠，尤其是對當前非爆炸氣體條件下風(fēng)險度量化方法存在缺失，無法明確計算出安全富余量。然而這一信息至關(guān)重要，尤其在事故發(fā)生期間，對于救災(zāi)人員來說，明確氣體的安全度對進一步制定相關(guān)救援措施具有舉足輕重的意義[6];

4）缺乏氣體狀態(tài)變化趨勢預(yù)測。以往氣體爆炸性判定技術(shù)中，都是基于對當前氣體爆炸性狀態(tài)判定，對未來趨勢發(fā)展不能夠進行預(yù)測，也無法預(yù)判。缺乏計算氣體爆炸安全狀態(tài)與危險態(tài)之間轉(zhuǎn)換的時間評估能力。

2“實時監(jiān)測-科學(xué)預(yù)測-智能決策”氣體爆炸風(fēng)險辨識及防控平臺構(gòu)建

由于事故現(xiàn)場氣體成分濃度千變?nèi)f化，影響因素復(fù)雜，導(dǎo)致對應(yīng)的爆炸區(qū)域及狀態(tài)時刻變化，增加爆炸性預(yù)測及判定難度，存在較大安全隱患。因此對爆炸性氣體的監(jiān)測、狀態(tài)的預(yù)測、相應(yīng)的救災(zāi)等手段的決策，必須要在統(tǒng)一框架下集成進行，達到高效防災(zāi)、抗災(zāi)的目的。以網(wǎng)絡(luò)、大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)和人工智能等技術(shù)背景條件及相關(guān)技術(shù)的支持下，可以將對氣體爆炸風(fēng)險辨識及防控工作逐步做到監(jiān)測自動化、分析實時化的智能化階段[7]。具體而言，可以利用傳感器物聯(lián)網(wǎng)方式，通過現(xiàn)場事先布置或者災(zāi)害后通過無人機、機器人等遠程操作補設(shè)監(jiān)測設(shè)備，對事故現(xiàn)場氣體狀態(tài)實現(xiàn)實時監(jiān)控;在數(shù)據(jù)分析上，可利用監(jiān)測數(shù)據(jù)的一手數(shù)據(jù)通過無線網(wǎng)絡(luò)方式上傳至云端共享平臺數(shù)據(jù)庫，再通過遠程控制分析中心調(diào)取數(shù)據(jù)處理加工后，以多種表現(xiàn)形式（數(shù)值及分析圖表）反饋給現(xiàn)場救災(zāi)人員或者上級主管部門，以便其直觀掌握事故現(xiàn)場氣體狀態(tài)，這對應(yīng)急救援現(xiàn)場決策有重大參考價值。此外，現(xiàn)代化應(yīng)急救援要求對氣體狀態(tài)變化過程即事故萌芽孕育過程做到深度的感知，這就要求按需建立氣體狀態(tài)安全評估模型與網(wǎng)絡(luò)技術(shù)實現(xiàn)有機結(jié)合，逐步構(gòu)建完善“實時監(jiān)測-科學(xué)預(yù)測-智能決策”一體化的氣體爆炸事故風(fēng)險辨識及防控平臺。

2.1 氣體爆炸事故風(fēng)險辨識及防控平臺基本架構(gòu)氣體爆炸事故風(fēng)險辨識及防控平臺應(yīng)主要有“監(jiān)測預(yù)警”、“深度分析”及“決策支持”3大工作，如圖5所示。這些工作又分別由數(shù)據(jù)采集及監(jiān)測對象重構(gòu)功能技術(shù)、數(shù)據(jù)深度分析功能技術(shù)及決策支持功能技術(shù)互相協(xié)同實現(xiàn)。其中數(shù)據(jù)采集及監(jiān)測對象重構(gòu)功能技術(shù)中主要包括廠礦企業(yè)生產(chǎn)空間內(nèi)的安全監(jiān)測主模塊和事故現(xiàn)場應(yīng)急救援輔助模塊等;數(shù)據(jù)深度分析功能技術(shù)中主要包括氣體爆炸性測定模塊和安全余裕評估模塊等;決策支持功能技術(shù)中主要包括氣體狀態(tài)變化趨勢分析模塊和專家遠程協(xié)助模塊等。

2.2 監(jiān)測預(yù)警——數(shù)據(jù)采集及監(jiān)測對象重構(gòu)功能技術(shù)實現(xiàn)首先根據(jù)氣體的理化性質(zhì)、釋放源的特性、生產(chǎn)場地布置、地理條件、環(huán)境氣候及操作巡檢路線等條件，選擇氣體易于積累和便于采樣監(jiān)測處設(shè)置監(jiān)測點[8];控制室、機柜間、變配電所的空調(diào)引風(fēng)口、電纜溝和電纜橋架進入建筑物房間的開洞處等可燃氣體和有毒氣體可能進入建筑物的地方設(shè)置監(jiān)測點;在可能積聚比空氣重的可燃氣體、液化烴或有毒氣體的工藝閥井、地坑及排污溝等處設(shè)置監(jiān)測點[9]。然后根據(jù)現(xiàn)場監(jiān)測點實時監(jiān)測現(xiàn)場數(shù)據(jù)信息（包括氣體數(shù)據(jù)信息及視頻監(jiān)控信息），通過傳輸網(wǎng)絡(luò)發(fā)送并存儲到云端數(shù)據(jù)庫，供相關(guān)人員隨時調(diào)取以進行后續(xù)調(diào)度決策。以化工生產(chǎn)車間為例，如圖6所示，車間內(nèi)感應(yīng)器及視頻監(jiān)控設(shè)備以有線或無線的方式將數(shù)據(jù)信息傳輸?shù)綌?shù)據(jù)服務(wù)器，廠區(qū)監(jiān)控調(diào)度中心可以從數(shù)據(jù)服務(wù)器調(diào)取數(shù)據(jù)信息，將其分發(fā)傳輸至數(shù)據(jù)采集、視頻整理及調(diào)度指揮工作終端，經(jīng)過數(shù)據(jù)處理加工后，整合顯示在生產(chǎn)車間監(jiān)控調(diào)度中心監(jiān)控大屏。另外廠區(qū)監(jiān)控調(diào)度中心相關(guān)人員可以根據(jù)需要設(shè)置氣體濃度數(shù)據(jù)紅線，當氣體濃度超標，廠區(qū)廣播預(yù)警系統(tǒng)將自動開始運作。

在氣體爆炸事故應(yīng)急救援工作中，因氣體爆炸事故突發(fā)性強，現(xiàn)場事先布置的監(jiān)測點可能遭受破壞，導(dǎo)致現(xiàn)場存在某些監(jiān)測盲區(qū)。為避免誤

判造成二次損失，先使用遠程終端連接事先布置的視頻監(jiān)控設(shè)備，再借助無人機在航拍、通信和監(jiān)測等技術(shù)優(yōu)勢，將無人機作為一種火災(zāi)和救援現(xiàn)場的輔助工具可快速高質(zhì)量地獲取一線實時情況，特別是在危化品事故中，因?；酚袆e于其他化學(xué)物質(zhì)的理化性質(zhì)及其毒害作用，決定了?；肥鹿屎推渌麨?zāi)害事故有很大區(qū)別，主要體現(xiàn)在突發(fā)性更強、擴散更快[10]，但是無人機由于自身優(yōu)勢可以根據(jù)各種不同需要靈活添加各類音視頻拍攝設(shè)備、風(fēng)速儀、測溫儀和?；穫蓹z模塊等配件，快速到達災(zāi)害現(xiàn)場一線進行初期偵查，通過有線、無線、微波單兵、3G/4G圖像傳輸、衛(wèi)星鏈路等數(shù)據(jù)傳輸系統(tǒng)實時傳送到指揮決策機構(gòu)，為火情、災(zāi)情處理提供第一手決策信息[11]。在此基礎(chǔ)上，遠程遙控另一批無人機掛載各類可投放傳感器模組進入現(xiàn)場，在適當位置按需布置監(jiān)測點位，實時監(jiān)測現(xiàn)場氣體數(shù)據(jù)并上傳至云端數(shù)據(jù)庫，通過遠程控制分析中心調(diào)取數(shù)據(jù)庫上傳數(shù)據(jù)實時處理分析。

此外，監(jiān)控功能技術(shù)實現(xiàn)不僅僅停留在數(shù)據(jù)采集層面，另外為了提高應(yīng)急救援效率，需要在救援前確定一條最優(yōu)的救援路線[12]，所以其中還將嵌入無人機航空遙感系統(tǒng)，利用該系統(tǒng)具有實時性強，機動靈活、影像分辨率高、成本低且能在高危地區(qū)作業(yè)的特點，合理設(shè)置無人機飛行軌跡，采集無人機的飛行參數(shù)，接受無人機所攜帶任務(wù)傳感器采集的數(shù)據(jù)，根據(jù)無人機的飛行參數(shù)和作業(yè)任務(wù)，實時調(diào)整無人機的飛行姿態(tài)和作業(yè)任務(wù)[13]，最終將地面影像信息傳輸至遠程終端，經(jīng)處理加工后生成事故災(zāi)害現(xiàn)場最佳救援逃生路徑。如圖7所示，事故發(fā)生前，已有常規(guī)最佳救援逃生路線（綠色線路），但是由于爆炸事故的破壞性，可能常規(guī)路徑不再有效。因此，需要通過無人機航空遙感系統(tǒng)現(xiàn)場進行勘探作業(yè)，對比災(zāi)害前后圖像，通過一定的算法完成事故現(xiàn)場虛擬重構(gòu)，分析出最佳救援逃生路線。

2.3 深度分析——數(shù)據(jù)深度分析功能技術(shù)實現(xiàn)當生產(chǎn)車間發(fā)生氣體泄漏或氣體爆炸事故后，為防止二次事故發(fā)生，在采取應(yīng)急措施前需要對現(xiàn)場氣體爆炸狀態(tài)進行分析判定。特別是某區(qū)域內(nèi)剛發(fā)生氣體爆炸事故不久，極短時間內(nèi)大量能量以突發(fā)的形式瞬間釋放，導(dǎo)致現(xiàn)場氣體溫度及壓力相比標準狀態(tài)下差異較大，因而此時氣體溫度及壓力對可燃可爆性氣體理化性質(zhì)影響較大，占據(jù)氣體爆炸狀態(tài)主導(dǎo)地位。然而以往氣體爆炸性狀態(tài)判定方法中，均默認環(huán)境處在標準氣體壓及常溫情況下，現(xiàn)代化氣體爆炸事故應(yīng)急救援體系中將不再適用，所以在數(shù)據(jù)深度分析功能技術(shù)實現(xiàn)中不僅給出以往氣體爆炸性判定一系列算法作為參考，而且在Coward爆炸三角形法基礎(chǔ)上，提供綜合考慮環(huán)境溫度、壓力值及同時充入多種惰性氣體（如CO2，N2等）處理爆炸性氣體時爆炸三角形的修正算法[14-15]，如圖8所示。氣體狀態(tài)安全評估平臺從云數(shù)據(jù)庫調(diào)取數(shù)據(jù)，對現(xiàn)場氣體爆炸性進行判定，將氣體狀態(tài)區(qū)分為安全態(tài)氣體和危險態(tài)氣體。

當現(xiàn)場氣體爆炸狀態(tài)確定時，現(xiàn)場相關(guān)人員對現(xiàn)場氣體風(fēng)險程度卻沒有一個直觀認知，如圖9所示，P1和P2點都屬于安全狀態(tài)，但是很明顯P2點相比于P1點要安全一些，但是究竟安全多少，這時需要借助一個參量來直接顯示當前現(xiàn)場氣體安全余裕。在數(shù)據(jù)深度分析功能技術(shù)中針對安全態(tài)氣體定義安全系數(shù)，借助數(shù)學(xué)方法，將當前氣體風(fēng)險程度具體量算，給出爆炸圖中不同區(qū)域相對應(yīng)安全系數(shù)定義量算公式，以量算結(jié)果參照安全系數(shù)分布表，直觀顯示氣體狀態(tài)安全余裕[16-17]。

2.4 決策支持——決策支持功能技術(shù)實現(xiàn)對于應(yīng)急救援人員來說，有效救援時間即氣體安全時間至關(guān)重要，因為有效救援時間的長短將直接關(guān)系救災(zāi)決策方案的選擇，所以在決策支持功能技術(shù)中針對安全態(tài)氣體，給出安全態(tài)氣體以當前流量比率（可燃氣體與氧氣流量比）轉(zhuǎn)險過程時間算法，為現(xiàn)場決策提供可靠參照[18];此外將注入現(xiàn)場氣體以最低限度維持氣體處于安全態(tài)（不包括圖表絕對安全區(qū)域和爆炸性區(qū)域）的氣體流量之比定義為臨界比率，如圖10所示，P2C，P1B箭頭方向即為流量處在臨界比率時氣體狀態(tài)點的運動方向。

另一方面，在應(yīng)急救援工作中針對具有可爆炸性的氣體環(huán)境，現(xiàn)場相關(guān)人員需要對該氣體環(huán)境立即采取措施，以盡快達到惰化失爆，從而能夠順利展開后續(xù)救援工作。因此，救援人員最為關(guān)心的問題是在當前條件下，爆炸性氣體環(huán)境何時能夠失爆，或者在何種控制條件下（如控制注入惰性氣體的流量），使現(xiàn)場氣體環(huán)境在能夠在最短時間內(nèi)惰化。反映到爆炸分析圖中如圖11所示，對于狀態(tài)點P，其運動出爆炸區(qū)域的方式不同，如果能夠維持爆炸點運動軌跡PP′線垂直于爆炸三角形邊NC時，則狀態(tài)點P離開爆炸三角形距離最短。決策支持功能技術(shù)實現(xiàn)在提供最佳決策方案同時，進行現(xiàn)場氣體超限模擬，模擬使用通風(fēng)設(shè)備、注入惰性氣體及自惰化等方式下，記錄上傳爆炸點的運移變化軌跡等信息，為采取現(xiàn)場最佳決策提供可靠依據(jù)[19]。

此外，還應(yīng)該搭建專家在線交互平臺，提供數(shù)據(jù)協(xié)同共享服務(wù)，開通專家團隊與用戶數(shù)據(jù)庫訪問權(quán)限，專家團隊就用戶使用過程中產(chǎn)生的問題進行實時診斷，提出合理方案;提供信息交流協(xié)同服務(wù)，當用戶遇到任何問題需要與專家進行交流時，通過事故相關(guān)關(guān)鍵詞在云數(shù)據(jù)庫中檢索，云數(shù)據(jù)庫中存儲大量化工、消防、礦井等不同領(lǐng)域的專家信息，用戶可以根據(jù)自身需求與相應(yīng)專家連線溝通，實現(xiàn)一對一、一對多的交流。對決策實施效果進行觀察預(yù)演、專家咨詢建議等等方法，最終目的能夠輔助現(xiàn)場人員優(yōu)選出最佳的救災(zāi)決策方案[20-21]，以進一步提高現(xiàn)場決策實施可靠性。

3 結(jié) 論可燃可爆性氣體安全管理一直是企業(yè)安全生產(chǎn)的重點內(nèi)容，若一旦能量失穩(wěn)發(fā)生爆炸事故，事后應(yīng)急救援處理不當，不能及時地對突發(fā)事件進行有效處置延誤救援時機[22]，將進而引發(fā)嚴重社會影響。文中總結(jié)了國內(nèi)外常用的6種可燃氣體爆炸性判定方法，并分析了其優(yōu)缺點?？梢园l(fā)現(xiàn)，傳統(tǒng)的方法僅關(guān)注現(xiàn)場危險性的定性判定，即簡單回答安全/可爆的問題，對于災(zāi)害演化過程中風(fēng)險轉(zhuǎn)化、定量等其他深層次問題則無法有效解決[22]。這就要求必須能夠產(chǎn)生突發(fā)事件的相關(guān)事物進行預(yù)防和控制的研究，建立應(yīng)急救援計劃和預(yù)案實施規(guī)劃，及時有效地采取救援行動，盡可能地減輕災(zāi)害造成的生命財產(chǎn)和可能造成的社會影響[22]。文中總結(jié)了在以往氣體爆炸狀態(tài)分析方法，文中進而規(guī)劃構(gòu)建“實時監(jiān)測-科學(xué)預(yù)測-智能決策”為核心思路的氣體爆炸事故風(fēng)險辨識及防控平臺，參照現(xiàn)代化應(yīng)急救援體系功能需求，嵌入設(shè)計出“監(jiān)測預(yù)警”、“深度分析”、“決策支持”3大功能模塊。1）“監(jiān)測預(yù)警”：數(shù)據(jù)采集及監(jiān)測對象重構(gòu)功能技術(shù)實現(xiàn)。實時監(jiān)測現(xiàn)場氣體數(shù)據(jù)信息，通過傳輸網(wǎng)絡(luò)發(fā)送并存儲到云端數(shù)據(jù)庫，供相關(guān)人員隨時調(diào)用決策;災(zāi)害發(fā)生后，將一批無人機作為一種火災(zāi)和救援現(xiàn)場的輔助工具快速高質(zhì)量獲取一線實時情況，遠程遙控另一批無人機掛載各類可投放傳感器模組進入現(xiàn)場，在適當位置按需布置監(jiān)測點位;借助無人機航空遙感系統(tǒng)，實現(xiàn)監(jiān)測對象現(xiàn)場重構(gòu)，確定最佳救援逃生路線。

2）“深度分析”：數(shù)據(jù)深度分析功能技術(shù)實現(xiàn)。除了給出一系列氣體爆炸狀態(tài)判定算法的結(jié)果作為參考外，還將災(zāi)害環(huán)境氣體區(qū)分為安全態(tài)氣體和危險態(tài)氣體，并針對安全態(tài)氣體定義安全系數(shù)將氣體狀態(tài)風(fēng)險度量化，同時描繪出風(fēng)險度演化過程圖像，實現(xiàn)由解決傳統(tǒng)定性判定的不足，發(fā)展到定量分析的新階段，以顯示其安全度。

3）“決策支持”：決策支持功能技術(shù)實現(xiàn)。給出不同氣體狀態(tài)變化趨勢的精準預(yù)測及行之有效的救災(zāi)決策建議，以便現(xiàn)場條件允許情況下合理安排時間開展應(yīng)急救援工作，現(xiàn)場條件不允許時即刻終止應(yīng)急救援工作，達到救災(zāi)部署有序化、救災(zāi)風(fēng)險可視化、救災(zāi)效益最大化。

參考文獻（References）：

[1] 朱云飛，王德明，戚緒堯，等.1950—2016年我國煤礦特大事故統(tǒng)計分析[J].煤礦安全，2018，49（10）：248-251.ZHU Yun-fei，WANG De-ming，QI Xu-yao，et al.Statistical analysis of extra serious coal mine accidents from 1952 to 2016 in China[J].Safety in Coal Mines，2018，49（10）：248-251.

[2]材料化學(xué).2018年全國化工事故專業(yè)報告[EB/OL].2019-02-27.http：//www.sohu.com/a/298452150_648788.Materials Chemistry.National chemical accident professional report in 2018[EB/OL].2019-02-27.http：//www.sohu.com/a/298452150_648788.

[3]張滿可，杜前洲，彭 強，等.2011—2014年我國城市燃氣事故統(tǒng)計分析[J].煤氣與熱力，2016，36（1）：40-46.ZHANG Man-ke，DU Qian-zhou，PENG Qiang，et al.Statistical analysis of urban gas accidents in China from 2011 to 2014[J].Gas & Heat，2016，36（1）：40-46.

[4]燃氣爆炸.2018上半年全國燃氣爆炸數(shù)據(jù)分析[EB/OL].2018-07-07.https：//www.sohu.com/a/239764398_648681.Gas Explosion.Analysis of national gas explosion data in the first half of 2018[EB/OL].2018-07-07.https：//www.sohu.com/a/239764398_648681.

[5]Cheng J，Wang C，Zhang S.Methods to determine the mine gas explosibility：an overview[J].Journal of Loss Prevention in the Process Industries，2012，25（3）： 425-435.

[6]Cheng J.Explosion in underground coal mines-risk assessment and control[M].New York：Springer Nature Press，2018.

[7]徐占強.計算機網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)庫的安全管理技術(shù)分析[J].電子技術(shù)與軟件工程，2016，5（17）：210-210.XU Zhan-qiang.Computer network database security management technology analysis[J].Electronic Technology & Software Engineering，2016，5（17）：210-210.

[8]蘇岸廷.在《石油化工可燃氣體和有毒氣體檢測報警設(shè)計規(guī)范》下的氣體檢測技術(shù)及其應(yīng)用[J].輕工科技，2012，19（5）：133-134.SU An-ting.Gas detection technology and its application incode for the design of combustible gas and toxic gas detection and alarm for petrochemical industry[J].Light Industry Science and Technology，2012，19（5）：133-134.

[9]中國石化集團公司洛陽石油化工工程公司，GB50493-2009.石油化工企業(yè)可燃氣體和有毒氣體檢測報警設(shè)計規(guī)范[S].北京：中國計劃出版社，2009.LPEC.Code for the design of combustible gas and toxic gas detection and alarm for petrochemical industry[S].Beijing：China Planning Press，2009.

[10]徐 超.淺議無人機在消防滅火救援行動中的應(yīng)用[J].無線互聯(lián)科技，2016（8）：141-142.XU Chao.Discussion on extraction unmanned aerial vehicle application in fire extinguishing rescue operation[J].Wireless Internet Technology，2016（8）：141-142.

[11]朱易峰，蔡喜洋.無人機在?；肥鹿蕬?yīng)急救援的應(yīng)用研究[J].當代化工研究，2018，17（9）：103-104.ZHU Yi-feng，CAI Xi-yang.A research on the application of UAV in the hazardous chemicals emergency rescue[J].Modern Chemical Research，2018，17（9）：103-104.

[12]楊曉璐，趙江平，王 珂，等.城市救援最佳路線的確定[J].中國安全科學(xué)學(xué)報，2008，18（10）：50-56.YANG Xiao-lu，ZHAO Jiang-ping，WANG Ke，et al.Determination of the optimal rescue route in city[J].China Safety Science Journal，2008，18（10）：50-56.

[13]雷添杰，李長春，何孝瑩.無人機航空遙感系統(tǒng)在災(zāi)害應(yīng)急救援中的應(yīng)用[J].自然災(zāi)害學(xué)報，2011，20（1）：178-183.LEI Tian-jie，LI Chang-chun，HE Xiao-ying.Application of? aerial remote sensing of pilotless aircraft to disaster emergency rescue[J].Journal of Natural Disasters，2011，20（1）：178-183.

[14]Cheng J，Luo Y.Modified coward diagram method for determining mine gas explosibility[J].Journal of Loss Prevention in the Process Industries，2013，26（4）：714-722

[15]Cheng J，Yang S.Improved coward explosive triangle for determining explosibility of mixture gas[J].Process Safety and Environmental Protection，2011，89（2）：89-94.

[16]Cheng J，Luo Y，Zhou F.Explosibility safety factor：an approach to assess mine gas explosion risk[J].Fire Technology，2015，51（2）：209-323.

[17]Cheng J，Zhang X，Ghosh A.Theoretical explosion risk assessment model for underground mine atmosphere[J].Journal of Fire Sciences，2017，35（1）：21-35.

[18]Cheng J，Luo Y.An integrated model of predicting atmospheric status in sealed mine area[C]//Proceedings of 29th International? Pittsburgh Coal Conference，2011：12-15.

[19]Cheng J，Qi C，Li S.Modelling mine gas explosive pattern in underground mine gob and overlying strata[J].International Journal of Oil，Gas and Coal Technology，2018，Accepted Manuscript.

[20]Cheng J，Li S，Zhang F，et al.CFD modelling of ventilation optimization for improving mine safety in longwall working faces[J].Journal of Loss Prevention in the Process Industries，2016，40：285-297.

[21]Cheng J，Luo Y.Modeling atmosphere composition and determining explosibility in a sealed coal mine volume[J].Archives of Mining Sciences，2014，59（1）：25-40.

[22]張海龍.應(yīng)急管理關(guān)鍵問題研究[D].長春：吉林大學(xué)，2010.ZHANG Hai-long.Study on key issues of emergency management[D].Changchun：Jilin University，2010.