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烟草行业智能化电气火灾预警模型的研究
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产品名称

烟草行业智能化电气火灾预警模型的研究

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产品描述

杨建鸣 1,程卫 1, 喻民军 1,孙满 2

1.重庆市烟草专卖局安全处,重庆市 400023

2.北京创源信诚管理体系认证有限企业北京市 100029

 

为有效预防火灾事故的发生,彻底解决火灾隐患,提升烟草行业安全管理整体水平,开展智能化一体电气火灾预警系统研究。结果表明,采用硬件设施监控与App系统分析相结合的新型电气火灾预警,可实现由现阶段的事后报警向事前预防的转变,提升了电气火灾的整体预警能力,实现了报警更迅速、用电更安全的目标。研究成果为烟草行业的火灾预警和安全管理提供了技术支撑。

  随着电气设备的逐步应用,在降低劳动强度、提高生产效率的同时,也增加了电气火灾发生的可能性。据统计,2015 年由电气原因引起的火灾占全年火灾总数的 30.1%,较大火灾中有 56.7%是由于电气原因引发(见图 1)。

 

 

  2016 年由电气原因引起的火灾占全年火灾总数的 30.4%(如图 2),已经成为全年引发火灾的最主要原因。

 

 

  烟草行业近年来联合工房的大量修建,新型自动化生产设备的不断应用,在改善作业环境、提高生产效率的同时,也不可避免地增加了电气火灾发生的可能性。

 

1 烟草行业电气火灾预警现状

 

  1.1 预防系统均为事后警系统

 

  目前,烟草企业采用的大多数电气火灾监控系统报警信息的发布均建立在已经检测到烟雾或火焰出现的基础上,不是在还未发生火情时对严重火灾隐患进行预警,只能起到事故应急的作用,而未能达到事先预防的目的。事故前期所造成的损失不可避免,也损失了火灾事故前期最佳的扑灭时机。

  1.2 预警系统均为单一参数监测

  目前,部分烟草企业已经开始尝试使用火灾电气预警系统,采取的措施多为定期监测相关数据如电流或温度等,一旦超过限值进行整改等来对火情进行预先防控。此举起到了一定的效果,但随着时间的推移面临着逐渐老化的现象,这种技术未能考虑到火情产生的复杂性和偶然性,上述的数据监控都是数据孤岛,导致精准度差,误报率高。

  1.3 预警系统受人为因素影响大

  目前,火灾监控系统由于误报率高等原因,大多数都被使用单位或人员设置手动状态,由值班安保人员进行管理,而值班安保人员通常是保安企业派遣,由于近年劳动力工资上涨等原因,在岗的值班保安的流动性高,多数在岗值班保安的上岗培训不足,紧急情况应变性差,当火情真正发生时,消灭火灾发生的现场最佳应急处理时间只有 3-5分钟,在手动报警的情况下,以现在的保安的素质在 3-5 分钟内做出最正确最快速的反应基本是无法实现的。

  目前,烟草行业内普遍采用的电气火灾监控系统还存在许多问题,如报警精准性不高,经常出现误报、漏报甚至不报的情况时有发生;不能依据系统实时运行状态检测数据进行火灾综合风险水平预测,只能起到事故应急处置的作用,而无法达到事先预警、提前预防的目的,受操作、使用人员人为因素影响较大,无法实现事故及时应急处理、处置的作用。

 

2 国内外电气火灾预警系统发展现状

 

  目前,国外电气火灾监控产品的市场主要由一些欧美企业所占据,如德国西门子企业的 Cerberus ECO FS18,法国施耐德企业的 WEFPT-40FRYD,美国爱德华企业的 EST3。多采用剩余电流式和测温式电气火灾监控探测器,剩余电流式电气火灾监控探测器只能检测漏电电流,对短路、负荷过载等问题不能有效防范;另外,线路老化后导致其绝缘性变差,从而产生漏电电流,此时剩余电流式探测器经常会产生不必要的误动作,影响系统的准确率。而测温式电气火灾监控探测器的报警原理是当采集到的温度超过设置的阈值后触发报警,然而多数传感器缺少模数转换功能,增加了处理器的处理负担,进而导致发现、处理响应滞后。同时此类监测系统无法反映电气系统的综合运行状态,比如电压、频率、电流、温度等关键因素的关联变化与相关作用。虽然这些产品在市场中占据很大份额,但其原理基本均采用阈值法,当被保护线路中的被探测参数(漏电电流、电线温度等)超过报警基准值时,才能发出报警控制信号,指示报警部位,并无预警预测火灾风险的能力。

  我国现在主要是通过配电箱内的各类探测器对探测点的电流、电压、温度以及接地故障产生的剩余电流等参数进行实时监测,当探测点监测参数出现异常时,探测器发出控制和报警信号。这类电气火灾监控设备本质上仍属于报警系统,不能全面、有效的预防电气火灾的发生。

 

3 智能化一体电气火灾预警系统构想

 

  为了解决电气火灾安全预警技术精准度不足,误报、漏报率较高,不能实现提前预警以及及时应急响应等问题,真正实现事故的提前预防和处置,变事故应急为事故预防,保证企业安全生产运行。

  首先,通过构建的大数据分析模型对实时检测的电气系统运行状态参数和作业环境条件参数的整体性综合分析与运算,解决监控参数单一化和阈值设定固定化问题,提高火灾隐患数据分析的准确度。

  其次,通过数据模型反映的电气系统各关键设备与电气线路的安全运行状态,预测火灾风险发生的可能性和评判综合风险水平,提前 1-2 天发布严重电气火灾安全隐患预警信息,提前 1-2 周发布一般电气火灾安全隐患预警信息,真正解决电气火灾监控系统误报、漏报率较高的问题,有效提高预警信息发布的精准性。

  最后,该系统还可以在发生不可预见事故时与应急处置系统(如消防自动喷淋系统等)实现实时联动,解决目前事故应急处置系统均处于手动运行状态和受人为因素影响的响应滞后问题,达到及时、有效进行事故应急处理、处置的目的。新旧两个系统的功能、效果和原理对比详见表 1。

  表 1 现有电气火灾监控系统与新型智能化电气火灾预警系统对比分析

 

系统类别

现有电气火灾监控系统

新型智能化电气火灾预警系统

基本原理

基本原理:是传统的单一阈值法,即定期监测相关数据如电流或温度等,一旦超过限值进行采取整改等措施对火灾及隐患进行防控。

主要问题:未能考虑到火情产生的复杂性和偶然性,数据监控都是数据孤岛,导致精准度差,误报率高。

基本原理:通过构建大数据分析模型,实时检测的电气系统运行状态参数和作业环境条件参数,快速进行整体性运算与综合分析,依据火灾综合风险水平提前发布预警和及时应急处置。

改进创新:解决监控参数单一化和阈值设定固定化问题,极大地提高火灾隐患数据分析的准确度。

监测方案

监测方案:采用传统的节点控制方式进行布点和监测方案设计。

主要问题:未使用现代最先进的技术进行调整和优化等,现场监测数据噪声量大,数据运算分析速度慢、滞后时间长,导致系统误报率较高。

监测方案:采用网格化与节点控制相结合的方式进行布点和监测方案的优化。

改进创新:使用现代最新的监控方法,通过大数据技术的快速、精准运运算,有效消除噪声影响,解决误报率高的问题

预警、报警功能

预警、报警功能:现有电气火灾监控系统多为电气火灾报警系统,属于事中处理,小部分系统具有一定的预警功能。

主要问题:报警信号发布是在已经检测到烟雾或火焰的基础上,即真正发生火情后才能报警,现场最佳的反应时间短,只有 3-5 分钟,对现场处置人员快速反应能力要求高,管理难度大。

预警、报警功能:新研发的电气火灾监控系统是真正的电火灾预警系统,属于事前预防。

改进创新:新系统将通过大数据运算模型,实时反映电气系统关键设备与电气线路的运行状态,预测火灾事故发生的可能性,提前 1-2 天发布严重电气火灾安全隐患预警信息,提前 1-2 周发布一般电气火灾安全隐患预警信息,有充足的时间隐患整改,事故预防,现场管理难度大大降低。

预警、报警精度

预警、报警精度:精度较差,误报、漏报以及不报情况严重。主要问题:由于同一传感器本身的精度存在个体差异,而且又受安装位置、环境温度以及电磁干扰等环境的影响;而不同传感器之间针对同一情况往往也会输出不同的结果,因而会引起电气火灾的误报、漏报现象。

预警、报警精度:精度较高,误报、漏报率将控制 5%-10%以下,无不报现象。

改进创新:将多参数综合分析法引入火灾风险水平的判定过程中,有效提高预警信息的准确性。当受监控的某一线路的漏电流、工作电流、电压或线路温度等参数经过智能综合评判模型判定,达到或超过预期风险水平值时,及时发出预警信号。

应急处置

应急处置:现有电气火灾应急系统基本上都被设置到手动状态,报警信息第一时间反应给值班保安,由值班保安通知处理。

主要问题:值班保安通常由外协的保安企业派遣,流动性高,素质低,以现在保安的素质很难在火情处理的最佳时间 3-5分钟内对火灾报警信息做出快速准确的反馈和处理,管理人员不能第一时间指挥反应,易于错过火情最佳处理时间,一旦发生火情,后果非常严重。

应急处置:依据高精准度的预测的结果,实现提前预警和及时应急处置。

改进创新:通过与手机联动,严重火灾隐患预警信息提前1-2 天发布给值班保安以及各层级主要安全负责人,使管理者有充足的时间指挥反应,事先消灭电气火灾隐患,解决了现有电气故障造成的火灾应急报警反应时间短保安素质低风险大的问题。新系统还将与应急处置系统实时联动,解决事故应急处置系统均处于手动运行状态和受人为因素影响的响应滞后问题,达到及时、有效进行事故应急处理、处置的目的。

 

  此外,本项目的成果不仅能够应用于生产厂房、库房的电气火灾事故预警,同时可以广泛应用于办公场所,高层住宅楼等的电气火灾预警,项目的研究成果具有广阔的应用前景和工程价值。

 

4 模型的研究与建立

 

  4.1 优化实时监控参数,设计合理监测方案

  在广泛调研,收集资料,并对国内外电气火灾安全管理模式的分析实验的基础上,根据现场实地调研所获得的信息,对于所需要的检测不同类型的电气系统状态参数(如电流、电压、温度等)和作业环境条件参数(温度、湿度、粉尘浓度等)进行合理优化,确定出所要监测的参数集合;结合试点场所实际情况确定出合理的布点与监测方案。

  4.2 运用先进技术,建立预警模型

  运用 MATLAB,SPSS,SAS 等数学App对实验室的基础实验数据、采集的现场实验数据进行大数据分析,并进行以综合预警信息数据库为基础的数值模拟研究,在大数据云分析时,实现数据仓库的高度可扩展性、高性能、高度容错性、支撑异构环境、较低的分析延迟、易用且开放接口、较低成本和向下兼容性,在数据的采集与获取阶段,研究一套高效的数据过滤处理方法,将多源数据进行融合计算,进行初始数据处理,从而得到高质量的大数据源。

  选择典型的监测点,连续采集所有优化后需要检测的参数数据,将采集到的数据分别作为训练样本和测试样本输入系统,利用 Matlab App进行归一化处理,以及数学分析,对比训练曲线与实际曲线,进行误差分析,对建立的基于 BP 神经网络方法的预测模型进行修正,保证模型的准确性和精确性。

  4.3 调试、运行系统,完成现场应用

  根据项目前期建立的预测模型,以及通过进行监测现场的环境状况,制定出完善的系统安装方法和运行的流程。通过数据库、网络结构以及权值阈值等参数的设定选择预测数据,以风险的严重度、产生频度和被发现的可能性等作为风险水平的判定依据,将系统在现场进行模拟测试的实际应用,以量变到质变理论为基础进行风险水平等级划分。评定最终的风险水平等级并进行量化。工作单位对预测的结果进行验收,评价该结果是否有效、合理,预测是否准确,做到研究成果为烟草行业火灾预警工作提供技术支撑,并具有切实的意义。

 

 

5 预期功能及特点

 

  建立一套符合我国烟草行业电气系统安全现状的电气火灾数字化预警系统。该系统将包括电气火灾关键影响因素实时监测与综合分析模块,智慧化风险预测模块,多维度多渠道预警模块和自动化应急处理处置模块四部分。该系统主要特点与功能如下:

 

  5.1 全面、实时、关键参数监测分析

  针对基于电气火灾特点分析总结出的电气火灾关键影响因素(如电气系统自身温度、电路系统电流与电压、环境温度、环境可燃物等)进行实时监测,利用大数据技术对实时监测的数据进行规律性和关联性分析,综合确定各因素在电气火灾事故中的结构重要度、概率重要度和临界重要度,进而明确各因素在电气火灾风险判定过程中的影响权重与关联度,最终确定电气火灾综合风险水平。

  5.2 智慧化火灾风险预测

  系统能够根据实时监控的火灾风险关键影响因素数据,通过所建立的基于模糊综合评判理论和 BP 神经网络技术电气火灾综合风险预测模型进行综合分析,确定风险发生的可能性和风险后果严重程度量化值,最终确定电气火灾综合风险水平数值。系统具有自我学习和自我完善功能,可达到高精度和高可靠性的风险预测目的。

  5.3 多维度、多渠道火灾风险预警

  系统可以根据电气火灾综合风险水平判断结果,多维度、多渠道进行预警信息的发布与推送。多维度主要是指分层级、分范围进行预警信息的发布和推送,如根据预测的综合风险水平高低程度不同,预警信息会发布和推送给不同层次和范围的企业领导层、安全管理层、生产管理层、现场操作层等人员。多渠道是指利用智能手机 APP、PC 客户端等先进设备,进行火灾预警信息的网络信息化传递,同时运用可视化的实现工具完成数据到可视化图像的转换,在传统文字与声光报警的基础之上,采取直观形象的图形演示、多媒体动画等表达手段,尤其是利用地理信息系统进行高火灾风险区域精准定位手段,进行预警信息的推送与发布。

  5.4 自动化应急处理处置

  系统可通过与烟草企业现有应急处理处置系统(如自动喷淋、超音速灭火等)的有机融合,在发生不可预见事故时及时有效的进行应急处置。应急系统的启动与运行均由本系统输出的高精度和高准确度的警示信息进行控制,实现对各类电气安全事故的迅速响应、科学决策、有序调度和高效处置等目的。

 

6 结论

 

  (一)一套智能化的电气火灾预警系统可以有效预防烟草行业电气火灾事故。

  (二)预警系统的设计、预警模型的建立对预警系统的准确性起到了至关重要的作用。

 

参考文献:

 

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  [2] 黄国忠, 丁洁, 谢志利, 等. 基于模糊综合评判的移动电源火灾风险分析[J]. 工程科学学报, 2016, 38(1):1482-1488.

  [3] 田树仁. 基于神经网络的智能电气火灾预警系统设计[J]. 消防科学与技术, 2015,34(9):1201-1203.

  [4] 张天福. 基于神经网络的智能电气火灾预警系统设计浅谈故障电弧式电气火灾监控探测器在电气防火中的作用[J]. 电器与能效管理技术, 2015, 21: 82-87.

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