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      圣瞳案例|人工智能在火力发电安全作业智能管控应用

      · 精选案例
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      项目背景

      火电厂针对日常的作业运维,会安排有大量外包人员进行临时性作业,作业过程中的安全监管是一大难题。由于作业地点随机,通过常规监控设备,未必能够对拍摄到作业过程并进行监管。当出现作业异常状况时,容易出现监管真空造成安全事故。对于固定场所的日常作业管理,现场已经部署有大量监控摄像头,但日常管控还是由人工通过摄像头远程查看,需要人工进行大量检核工作,随着监控终端设备数量日益增多,海量数据造成人工检核工作量剧增现象日益凸显,响应及时性和管控有效性无法保证。

      行业痛点

      (1)人员着装:主要集中在对于人员着装的持续监管,根据不同作业场景,对人员着装监管的内容较多(如安全帽、安全带、工服、口罩等),但用管理人员现场监督以及通过监控远程查看的方式,都不可能做到实时监管,往往会发生工人入场着装符合要求,而作业过程中会有减少部分着装穿戴的情况发生,而此时靠人眼监督的时效性、准确性和持续性都无法保证。

      (2)人员行为:如人员越界、禁区闯入等情况,往往是极短时间内发生,用传统方式如果监管人员此时没有查看到,则会造成监管漏洞,待危险发生时往往为时已晚。

      (3)作业环境:以烟火识别为例,作业环境中,如果一旦发生火灾,将对人员、物品造成不可估量的损失,传统火焰检测设备如传感器,往往只适合相对封闭的空间,并且待发现时为时已晚,而室外场合因设备设施分散,空气流动大,传统设备起不到作用,基本还采用人员值守看管,效率较低,还容易对监管人员本身造成伤害。

      (4)皮带监测:以物料异物检测为例,在传送皮带运输煤炭的过程中,如果出现大煤块,锚杆等大型异物,会在转换节点中出现煤块堆积,异物堆积等状况,大量堆积后,会影响皮带运输效率,严重情况下会出现设备安全隐患。传输皮带区域是严格不允许人员翻越的,有些工作人员为了方便,时不时会从皮带翻越闯过,造成了严重的人员安全隐患。针对这些情况,现场一般使用检测员来观察运煤过程中是否出现异物,跑偏等情况,效率较低,监测不及时,人员自身无法自我约束翻越皮带,造成设备人员等安全隐患。

      落地案例

      针对某火电厂的实际作业情况,做如下规划:

      (1)临时作业监管:对于外来人员临时作业情况,搭配执法记录仪或移动布控球,配合智能布控箱设备在临时作业场所展开分析应用,做到快速搭建、快速分析、快速查看,确保监管无遗漏。

      (2)常规作业监管:对于场内常规固定区域作业情况,通过摄像头搭载边缘计算盒,设置各检测项来规范作业内容,避免异常作业行为造成的安全隐患,同时在充分利旧的基础上,尽可能复用现有的监控摄像头,同时兼顾最基本的监控项,做到降本增效。

      (3)皮带运输监控:对于皮带区域监控情况,对于已有的摄像头进行利旧,将视频源引入视频分析设备。设备对皮带跑偏,运输大煤块,锚杆等异物,翻越皮带等情况进行实时视频分析,获取分析结果,并将结果传送给控制系统,控制系统根据推送情况,进一步决定是否要远程启停皮带,将相关异物,皮带跑偏等现象进行纠正。

      解决方案

      方案采用行业领先的人工智能(AI)计算机视觉技术、深度学习技术、边缘计算技术等高新科技,采用视频监控与智能分析相结合的方式,实现对现场作业及设备管理的智慧化管控。(1)对于临时性作业区域,可通过布控球或执法记录仪进行采集,并通过内置人工智能算法的智能布控箱对现场视频进行分析,并在布控箱显示屏上输出分析结果,部署结构如下:

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      此架构针对临时性作业场景,可以做到设备移动快捷组网部署,现场作业现场分析,智能布控箱内置电池组,可确保长时间工作,作业结束后设备可随时拆卸。

      (2)对于场内固定作业区域,可将已有的监控摄像头尽可能复用(如果根据现场要求需要新增摄像头,只要添加支持国标的常规网络摄像头即可),在不影响原有监控系统的前提下,由内置人工智能算法的边缘计算盒读取和分析监控摄像头拍摄的视频,并将最终的分析结果及报警信息实时输出到可视化智能感知平台,部署结构如下:

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       (3)对于运煤皮带区域,利旧已有的监控摄像头,在不影响原有监控系统的前提下,由内置人工智能算法的边缘计算盒读取和分析监控摄像头拍摄的视频,对皮带传输过中出现的情况进行分析,并将分析结果通过平台展示。必要情况下,也可将分析结果以串口通讯方式经过Modbus协议传输给控制系统,监控人员根据告警情况,远程控制皮带启停,并通知相关工作人员进行处理。

      方案价值

      • 通过计算机识别与人工智能技术,实现了使用图像视频采集设备获取图像,快速识别相关人员及行为的管控目的,做到快速发现快速报警,事前预防、事中管控、事后分析,实现基于人工智能的电力安全作业智慧管控。
      • 可全天持续性实时监测违规情况。
      • 实时持续检测分析,做到秒级识别响应和报警。
      • 检测内容可根据临时作业不同要求进行模块化搭建精准化检测项目,适应不同类型场景,规范外包人员临时作业的规范性,降低事故发生。
      • 可复用普通监控摄像头进行自动检测和识别,为普通设备赋能,减少重复投入。

      减少人力进行重复性劳动,人员可以进行更专业的管理事务。

       

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