張進(jìn)校 岳建昌 胡麗彬 張進(jìn)花

摘要：基于對化工園區(qū)事故態(tài)勢感知需求的分析，應(yīng)用物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)進(jìn)行化工園區(qū)信息的采集與監(jiān)測，在園區(qū)內(nèi)設(shè)計(jì)無線傳感網(wǎng)絡(luò)，并提出以位置與剩余能量為基礎(chǔ)的集中分簇路由協(xié)議，之后，借助數(shù)據(jù)信息對化工園區(qū)的事故演化趨勢進(jìn)行動(dòng)態(tài)表征，在事故征兆出現(xiàn)之前提前完成對相關(guān)風(fēng)險(xiǎn)與異常情況的感知，最后，構(gòu)建化工園區(qū)事故預(yù)警三維結(jié)構(gòu)模型，從邏輯維、時(shí)間維與知識(shí)維3個(gè)維度衡量事故預(yù)警結(jié)構(gòu)，明確事故熵預(yù)警流程，完成化工園區(qū)事故態(tài)勢感知的應(yīng)用。

關(guān)鍵詞：物聯(lián)網(wǎng)，無線傳感網(wǎng)絡(luò)，化工園區(qū)，事故態(tài)勢感知，事故預(yù)警

中圖分類號(hào)：X937 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：1001—5922（2021）02一0080—04

在城市規(guī)模日漸擴(kuò)大的過程中，城市安全問題越來越彰顯出其重要性，危險(xiǎn)物質(zhì)的運(yùn)輸與貯藏在很大程度上對城市安全形成威脅。特別是在化工園區(qū)，化工企業(yè)生產(chǎn)與儲(chǔ)存的危險(xiǎn)品及產(chǎn)生的廢水、廢氣與固體廢棄物種類繁雜，數(shù)量眾多。近年來，我國發(fā)生了很多起嚴(yán)重的化工園區(qū)爆炸事故，所造成的損失非常大，生態(tài)環(huán)境也遭受到嚴(yán)重的破壞，不僅將城市安全問題的警鐘敲響，還讓人們意識(shí)到運(yùn)輸與貯藏危險(xiǎn)品潛在的事故威脅。

傳統(tǒng)的化工園區(qū)事故與風(fēng)險(xiǎn)管控技術(shù)存在監(jiān)控覆蓋范圍小、實(shí)時(shí)信息共享性差、數(shù)據(jù)服務(wù)表觀化以及研判策略經(jīng)驗(yàn)化等不足。應(yīng)用物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)，可構(gòu)建以數(shù)據(jù)為驅(qū)動(dòng)、面向態(tài)勢感知的信息采集與響應(yīng)系統(tǒng)，對于區(qū)域風(fēng)險(xiǎn)管控以及事故應(yīng)急一體化、集成化水平的提升意義重大。文章針對化工園區(qū)危險(xiǎn)物質(zhì)的特性與管理需求，結(jié)合物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)與表征系統(tǒng)紊亂無序程度的熵理論指導(dǎo)，進(jìn)行區(qū)域性事故災(zāi)害態(tài)勢感知與預(yù)警方法的探究。

1化工園區(qū)事故態(tài)勢感知需求

化工園區(qū)區(qū)域性事故態(tài)勢感知與預(yù)警是系統(tǒng)性的，為將此工作做好，應(yīng)盡可能地確保各環(huán)節(jié)狀態(tài)信息采集的時(shí)效性，將其作為事故態(tài)勢感知與風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警的數(shù)據(jù)信息，所以需要通過構(gòu)建專用的化工園區(qū)區(qū)域性信息采集與傳輸網(wǎng)絡(luò)將信息傳遞給事故態(tài)勢感知平臺(tái)與風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警平臺(tái)，為信息的及時(shí)采集提供保證。以信息的采集與處理為基礎(chǔ)，引入表征系統(tǒng)紊亂無序程度的熵理論對事故態(tài)勢進(jìn)行感知與預(yù)警診斷，并提供相應(yīng)的協(xié)同應(yīng)急處置措施，以此有效控制事故的發(fā)生。圖1所示為事故態(tài)勢感知與預(yù)警系統(tǒng)邏輯圖。

化工園區(qū)信息采集要求針對不同的信息采集設(shè)備及所處的環(huán)境條件，進(jìn)行事故態(tài)勢感知基礎(chǔ)設(shè)備與系統(tǒng)體系架構(gòu)的逐步建立與完善。在執(zhí)行化工園區(qū)的信息采集任務(wù)之時(shí)，應(yīng)做到重點(diǎn)信息全覆蓋、輔助信息可獲取，為事故態(tài)勢的感知、診斷與預(yù)警提供有效支持。

2基于物聯(lián)網(wǎng)的化工園區(qū)信息采集與監(jiān)測

化工園區(qū)的安全狀態(tài)實(shí)時(shí)監(jiān)控覆蓋的區(qū)域范圍較大，涉及的監(jiān)測目標(biāo)對象眾多，信息的采集與感知應(yīng)考慮日常監(jiān)控與采集數(shù)據(jù)的穩(wěn)定可靠性以及應(yīng)急監(jiān)測的機(jī)動(dòng)靈活性。針對差異化的應(yīng)用環(huán)境，物聯(lián)網(wǎng)的信息采集方式主要分為傳感器信號(hào)采集、射頻信號(hào)采集與視頻信號(hào)采集3種，傳感器采集方式主要用于化工園區(qū)廠房、車間、倉庫區(qū)環(huán)境參數(shù)等的采集，含溫度、濕度以及各種氣體濃度等;射頻信號(hào)采集方式主要用于移動(dòng)車輛的管理，含出入庫登記、裝載危化品檢測等;視頻信號(hào)采集方式則主要進(jìn)行化工園區(qū)公共區(qū)域、倉庫區(qū)以及園區(qū)樓宇等的監(jiān)控，與紅外識(shí)別處理技術(shù)相結(jié)合達(dá)到智能視頻監(jiān)控的目的。此處對無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的相關(guān)設(shè)計(jì)進(jìn)行研究，以無線傳感器的網(wǎng)絡(luò)通信協(xié)議為重點(diǎn)分析網(wǎng)絡(luò)布局與數(shù)據(jù)傳輸機(jī)制。

2.1無線傳感器網(wǎng)絡(luò)布局

圖2所示為化工園區(qū)無線傳感器網(wǎng)絡(luò)布局示意圖，該網(wǎng)絡(luò)由分布于各廠房區(qū)域內(nèi)的各種類型傳感器節(jié)點(diǎn)組成。傳感器對化工園區(qū)內(nèi)各個(gè)廠房、車間或倉庫區(qū)的環(huán)境狀態(tài)信息進(jìn)行感知，并于區(qū)域內(nèi)形成超級(jí)簇，向sink節(jié)點(diǎn)轉(zhuǎn)發(fā)這些數(shù)據(jù)，之后，sink節(jié)點(diǎn)在互聯(lián)網(wǎng)支持下同監(jiān)控中心相連，由監(jiān)控中心的故障感知與預(yù)警系統(tǒng)完成數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)、分析、故障診斷預(yù)警功能。

無線傳感網(wǎng)絡(luò)采用人工布置方式在各廠房、車間或倉庫區(qū)所需監(jiān)測的對象附近進(jìn)行傳感節(jié)點(diǎn)的部署，并以此劃分監(jiān)測區(qū)域?yàn)椴煌膮^(qū)域組，各組對對應(yīng)的區(qū)域負(fù)責(zé)。在監(jiān)測區(qū)域內(nèi)部，傳感器節(jié)點(diǎn)采用協(xié)同感知的方式對環(huán)境信息進(jìn)行感知，可保證在監(jiān)測區(qū)域任意時(shí)間采集、監(jiān)測與預(yù)警的實(shí)現(xiàn)。此處的無線傳感網(wǎng)絡(luò)由sink節(jié)點(diǎn)與各廠房、車間或倉庫區(qū)的一級(jí)簇頭節(jié)點(diǎn)以及監(jiān)測區(qū)域內(nèi)的普通感知節(jié)點(diǎn)共同構(gòu)成。在傳感器網(wǎng)絡(luò)中，很多節(jié)點(diǎn)能量與傳輸功率會(huì)受到限制，它們并不向sink節(jié)點(diǎn)直接轉(zhuǎn)發(fā)數(shù)據(jù)包，而是先成簇向位于附近的二級(jí)簇頭節(jié)點(diǎn)轉(zhuǎn)發(fā)，之后再由二級(jí)簇頭轉(zhuǎn)發(fā)給一級(jí)簇頭。而由于在收集到數(shù)據(jù)之后，一級(jí)簇頭會(huì)先執(zhí)行數(shù)據(jù)融合任務(wù)，之后再單跳向sink節(jié)點(diǎn)轉(zhuǎn)發(fā)，這要求一級(jí)簇頭有足夠的能力以及對數(shù)據(jù)進(jìn)行轉(zhuǎn)發(fā)與處理的能力，故此處無線傳感器網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)還需做好對一級(jí)簇頭與sink節(jié)點(diǎn)預(yù)先部署及能量不受限的工作。

2.2基于位置與剩余能量的集中分簇路由協(xié)議

在化工園區(qū)內(nèi)，由無線傳感器組成的監(jiān)測網(wǎng)絡(luò)為園區(qū)的信息監(jiān)測任務(wù)提供支持，因此傳感器網(wǎng)絡(luò)的設(shè)計(jì)工作應(yīng)將能量視作重點(diǎn)考慮因素。另一方面，傳感器這種信息采集設(shè)備具有敏感性，當(dāng)有故障或意外發(fā)生之時(shí)，有時(shí)會(huì)出現(xiàn)早期預(yù)警狀況，這會(huì)造成很多危險(xiǎn)的誤報(bào)。對此，提出一種基于位置與剩余能量的分簇路由協(xié)議，在此協(xié)議下，傳感器網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)按照廠房、車間或倉庫區(qū)劃分簇并進(jìn)行一級(jí)簇頭的設(shè)置，區(qū)域中心即一級(jí)簇頭所在位置，其功能在于轉(zhuǎn)發(fā)區(qū)域數(shù)據(jù)。在此超級(jí)簇內(nèi)，一級(jí)簇頭將全部節(jié)點(diǎn)位置及剩余能量綜合起來，進(jìn)行二級(jí)簇頭的集中選擇，普通節(jié)點(diǎn)所感知到的數(shù)據(jù)經(jīng)二級(jí)簇頭融合之后轉(zhuǎn)發(fā)給一級(jí)簇頭，之后由一級(jí)簇頭向sink節(jié)點(diǎn)轉(zhuǎn)發(fā)。基于位置與剩余能量的分簇路由協(xié)議以特定的應(yīng)用場景為支持：①化工園區(qū)內(nèi)的全部傳感器節(jié)點(diǎn)均通過人工布置;②在執(zhí)行對傳感器節(jié)點(diǎn)的部署任務(wù)之時(shí)，還需完成超級(jí)簇的建立工作;③按照廠房、車間或倉庫區(qū)的范圍進(jìn)行超級(jí)簇的部署;④各簇結(jié)合實(shí)際的監(jiān)測需求確定節(jié)點(diǎn)數(shù)量;⑤各超級(jí)簇在控制區(qū)域內(nèi)能夠?qū)崿F(xiàn)協(xié)同感知預(yù)警事故的功能。

3化工園區(qū)事故態(tài)勢感知

3.1事故態(tài)勢感知方法

以事故熵為基礎(chǔ)的化工園區(qū)事故態(tài)勢感知是基于所采集與監(jiān)測的化工園區(qū)信息進(jìn)行的層次更高的態(tài)勢感知，如圖3所示，即基于物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)采集與監(jiān)測的信息數(shù)據(jù)，對化工園區(qū)的事故演化趨勢進(jìn)行動(dòng)態(tài)表征，在事故征兆出現(xiàn)之前提前完成對相關(guān)風(fēng)險(xiǎn)與異常情況的感知。通過部署以無線傳感器為主的物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備獲得化工園區(qū)觀測樣本數(shù)據(jù)，是對園區(qū)故障熵增因子變化情況的宏觀監(jiān)測，事故熵模型以采集與監(jiān)測的數(shù)據(jù)時(shí)間序列下樣本的變化規(guī)律為基礎(chǔ)而構(gòu)建，同時(shí)，做出某時(shí)刻同類信息數(shù)據(jù)有相同的正常標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)這一假設(shè)。

該式將事故狀態(tài)與信息事故熵之間的關(guān)系連接起來，事故狀態(tài)的改變會(huì)決定事故熵的變化趨勢，以此達(dá)到度量采集信息表征故障狀態(tài)的目的。

4化工園區(qū)事故態(tài)勢感知應(yīng)用——事故預(yù)警

4.1事故預(yù)警結(jié)構(gòu)

化工園區(qū)事故預(yù)警將全面事故風(fēng)險(xiǎn)管理的思想體現(xiàn)出來，是基于對化工園區(qū)全方位與全過程的事故信息采集與監(jiān)測而實(shí)施的事故管理模式。提前對事故狀態(tài)進(jìn)行判斷是事故預(yù)警的核心，而實(shí)現(xiàn)對事故風(fēng)險(xiǎn)的“防患于未然”則是事故預(yù)警的最高目標(biāo)。預(yù)警有預(yù)測與報(bào)警兩層面的劃分，化工園區(qū)事故態(tài)勢預(yù)警會(huì)根據(jù)所收集的相關(guān)事故信息與事故狀態(tài)，對園區(qū)當(dāng)前的態(tài)勢進(jìn)行評判，同時(shí)，預(yù)測性判斷園區(qū)今后的態(tài)勢，進(jìn)而做出是否將警告發(fā)出的決定。系統(tǒng)工程的三維結(jié)構(gòu)模型為事故預(yù)警提供了具有普適性的理論方法，以此結(jié)構(gòu)為參考，對化工園區(qū)事故預(yù)警流程進(jìn)行分析，構(gòu)建如圖4所示的化工園區(qū)事故預(yù)警三維結(jié)構(gòu)模型。

化工園區(qū)事故預(yù)警結(jié)構(gòu)的衡量可從邏輯維、時(shí)間維與知識(shí)維3個(gè)維度來展開，其中，邏輯維對事故預(yù)警的邏輯過程進(jìn)行分析，并設(shè)計(jì)化工園區(qū)預(yù)警框架，確定預(yù)警的對象與判據(jù)，并在此基礎(chǔ)之上完成對相應(yīng)措施的制定以防控警情。時(shí)間維所表示的是預(yù)警的時(shí)間先后，亦即從事故態(tài)勢的識(shí)別到事故防控的全過程，同事故態(tài)勢感知的“察覺一理解一預(yù)測一響應(yīng)”時(shí)間進(jìn)程相對應(yīng)。知識(shí)維是各類理論與技術(shù)方法，它們?yōu)槌晒Φ氖鹿暑A(yù)警提供支持，化工園區(qū)事故態(tài)勢的感知、判斷與預(yù)警涉及控制論、突變論、系統(tǒng)論等多種分析方法。

4.2事故熵預(yù)警

1）預(yù)警指標(biāo)：以事故熵值的變化作為對事故態(tài)勢進(jìn)行判斷的依據(jù)，事故熵值越大，表明事故的發(fā)展?fàn)顟B(tài)越紊亂。事故熵由信息事故熵與系統(tǒng)事故熵構(gòu)成，前者是對采集與監(jiān)測到的信息數(shù)據(jù)所引起的事故態(tài)勢演化的度量，信息的波動(dòng)會(huì)改變信息的事故熵;后者是對整個(gè)化工園區(qū)事故態(tài)勢所做的系統(tǒng)衡量，反映的是多種事故相關(guān)的信息事故熵波動(dòng)特征。實(shí)時(shí)采集與監(jiān)測信息事故熵與系統(tǒng)事故熵，可動(dòng)態(tài)掌握化工園區(qū)事故態(tài)勢的發(fā)展。

3）事故熵預(yù)警流程：在上述化工園區(qū)事故熵預(yù)警分析與閾值明確兩個(gè)環(huán)節(jié)，基于事故熵的化工園區(qū)事故態(tài)勢預(yù)警建立于對事故熵值序列進(jìn)行預(yù)測的基礎(chǔ)上，通過對超出閾值的異常熵值的觀察與計(jì)算，將預(yù)警發(fā)布出來。圖5所示為事故熵預(yù)警機(jī)制流程。

5結(jié)語

化工園區(qū)內(nèi)有很多危險(xiǎn)物質(zhì)與工藝裝置，潛在事故風(fēng)險(xiǎn)拓展由點(diǎn)及面。針對傳統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)管控技術(shù)的不足，進(jìn)行以物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)為基礎(chǔ)的化工園區(qū)事故態(tài)勢感知方法及應(yīng)用研究，可在較大程度上提高化工園區(qū)風(fēng)險(xiǎn)管控與事故應(yīng)急集成化的水平，有利于園區(qū)一體化安全管控的實(shí)現(xiàn)。