基于UWB的危化品智能仓储管理系统研究

针对当前危化品仓储过程中存在的问题,设计了一种基于UWB的危化品智能仓储管理系统,构建了UWB系统定位硬件平台,提出了一种基于神经网络的Chan-Taylor混合定位算法来抑制危化品仓库中的非视距误差及多径传播因素的影响,最后基于Visual Stdio 2018环境采用C++语言完成了系统的开发。测试表明本系统可通过UWB定位标签实现仓库货物、人员、设备的实时定位管理,危化品堆垛运动轨迹及距离的实时监测,可以有效提高危险化学品的安全管理水平,减少安全事故的发生。     

危险化学品仓库堆垛安全布局建模及优化研究

为了解决危化品仓库堆垛布局在仓储安全和仓库利用率方面缺乏优化算法的问题,根据危化品堆垛安全距离的要求、仓库内通道设置的要求以及仓库利用率,建立了危化品堆垛安全布局优化数学模型,提出了通道设置优化和矩形布局优化结合的分层优化方法;在保证堆垛安全距离约束条件下,先通过调整通道位置进行堆垛区域划分,再采用G4动态规划排样算法优化矩形区域内货物堆垛方式,得到危化品仓库堆垛最优安全布局方案。结果表明:该算法在满足危化品仓库堆垛安全的条件下,可有效提高仓库空间利用率。     

“数字化集中仓”模式下危化品仓储安全监管的演化博弈分析

针对利用数字化技术提高危化品仓储安全监管水平问题,考虑政府搭建“危化品集中式仓储中心+数字化网络监管平台”策略,基于演化博弈理论,构建危化品仓储安全监管演化博弈模型,分析建立数字化集中仓概率(本文简称“建仓概率”)对相关政府部门和危化品仓储企业行为演化规律的影响,探讨数字化集中仓模式下,危化品仓储企业合规仓储的驱动因素。研究结果表明：当建仓概率低于某临界值时,政府部门和危化品仓储企业会疏于监管违规仓储;随着建仓概率提高,政府部门和危化品仓储企业策略呈现周期性波动现象;当建仓概率很高时,虽然数字化集中仓一定程度上可提高政府监管便利性,但从长远看会使政府监管部门放松对危化品仓储安全的监管。研究结果可为政府推行数字化监管新模式和危化品仓储企业实施智能仓储管理提供一定决策支持。     

面向危化品仓储堆垛三维几何重建的单目视觉标定算法研究

为了解决安全生产部门对危化品仓存储缺乏有效技术手段的问题,构建了五元组参数单目视觉成像模型并提出一种相机标定方法。该方法无需已知相机内参数信息,仅通过2个标识点成像关系就可实现参数标定,避免了传统算法实现过程复杂、运算量大等问题。标定得到的参数作为堆垛三维几何重建运算的基本条件,重建的效果则客观评价了标定参数的精确性。试验结果表明:提出的标定算法易于实现,其结果在堆垛几何重建过程中有较强的鲁棒性,重建结果与实际情况比较误差很小,适用于危化品仓储五距的监管。     

"互联网+"赋能危化品仓储物流安全

<正>传统危化品仓储与物流行业存在诸多安全问题和隐患。如何利用新型互联网科技赋能危化品仓储与物流,提升安全管理水平?本刊记者对中化能源科技有限公司副总裁孙黎明进行了专访。我国是危化品生产与消费大国,产量与需求一直在快速增长,近年来危化品仓储与物流的需求也随之节节攀升。在产业互联网趋势方兴未艾的今天,传统危化品仓储与物流行业发展迅速,但同时也存在诸多安全问题和隐患。如何利用新型互联网科技赋能危化品仓储与物流,提升安全管理水平,已经成为整个行业需要研究的重要课题。     

危险化学品仓储安全管理现状及对策

通过对"十二五"期间危化品事故的统计分析,对危险化学品安全管理相关的法律法规进行了全面的梳理和研读。研究表明,危险化学品仓储企业所存在的共性问题有:企业主体责任不落实,政府各监管部门监管标准不统一、信息不共享、监督效率低,仓储过程中存在违规存储、仓储环境差、设备老化、违章指挥、违章作业、违反劳动纪律等。针对危化品仓储企业安全管理的普遍问题提出了相应的建议措施。     

危险化学品仓储事故演化规律及消防力量需求研究

危险化学品仓储火灾事故复杂,处置难度大,易引发事故多米诺效应,对人民的生命和财产造成严重威胁。本文分析了危化品仓储火灾爆炸事故的演化规律和事故风险,结合事故案例剖析危化品仓储火灾爆炸事故后果及对周边区域的影响。针对危险化学品仓储火灾爆炸事故,建立危化品仓储火灾扑救泡沫需求评价二级指标体系,采用模糊层次分析法建立了泡沫灭火剂用量评价数学模型,并根据救援力量类别需求、各种应急救援装备与作战人员需求建立危化品火灾消防力量需求预测模型,准确预测危化品仓储事故消防力量需求。     

基于位置服务的危化品车辆监控与应急联动技术研究

危化品车辆监控和应急救援是政府监管部门和企业保证危化品公共安全的重要工作之一。针对危化品车辆事故频发的严重形势,指出我国在危化品车辆监管方面存在的技术难点问题,提出了结合定位技术,地理信息技术和多传感器信息融合技术,建立基于位置服务的危化品车辆监控与应急联动系统的设想。该系统在提升在途车辆位置感知精确度、保证化学品状态参数实时监控以及场站货物装卸和存放位置管理等方面有显著的优势;事故状态下,该系统基于多方应急联动机制,能够利用事发周边应急资源、敏感信息的查询预警等增值服务功能,提高危化品车辆事故信息预警和应急处置的时效性,具有良好的应用前景。     

智能监控危化品仓库实时温度

正仓库温度的管控是危化品仓库管理的重中之重,自本田汽车(中国)有限公司引进某品牌温度智能化监控系统以来,危化品仓库的管理现状得到了有效的改善。本文从传统危化品仓库温场监控方式及其存在的问题、温度智能化监控的优势、温度智能化监控系统产生的安全价值3个方面,论述危化品仓库温度智能化监控的必要性及重要性。     

面向危险化学品运输监测系统的信息融合模型构建

设计一种可用于危化品运输全过程安全状态实时监测的多参数监测系统,并以该系统为基础,构建面向危化品运输安全监测系统的多传感器信息融合模型。该模型综合利用系统监测到的多种参数信息,通过数据预处理、特征提取和状态判决、形势判决、危险态势估计和预测等4个级别的信息融合,结合危险报警模块和数据库管理系统,自动分析被测数据,最终达到对危化品运输安全分类、分级、分层次报警的目的。以该模型为基础讨论部分信息融合算法并设计相应的软件,在实际构建的针对液化石油气的危化品安全监测系统中进行应用试验,结果说明了信息融合模型的有效性。     

基于UWB定位的变电站作业安全监控技术研究

UWB定位技术具备较高的定位精度,在未来电力安全生产中将得到广泛应用。简 要描述了UWB定位的原理,对比了各类无线定位技术,分析了变电站作业安全监控中的 定位精度需求,确定了UWB定位技术在变电站应用的可行性;在此基础上,以某个500kV 变电站为例,建立了基于UWB定位的变电站作业监控测试环境,并对变电站典型作业场 景进行了测试,根据测试数据,分析了在变电站环境影响UWB定位精度的主要原因;最 后总结了在变电站作业安全监控场景应用UWB定位技术需要解决的关键问题。     

基于高分遥感的危险化学品重大危险源安全布局动态管控研究*

为遏制危险化学品重特大安全事故,解决传统安全监测手段的空间局限性问题,结合高分遥感与数值模拟技术,开展危险化学品重大危险源区域安全布局动态管控研究。利用数值模拟技术模拟并确定危险化学品重大危险源重点管控范围;基于高分遥感影像提出适用于危险化学品重大危险源安全布局动态管控的变化检测方法,动态监测安全防护范围内的建筑、道路等人工构筑物的变化情况,严控事故影响范围内的人工构筑物密度;以内江市隆桥化工为实例开展示范应用。结果表明:高分遥感技术能够高效监测危险化学品重大危险源安全防护范围内的工程建设情况,有助于危险化学品企业保持足够的外部安全防护距离,降低危险化学品重特大安全事故风险。     

基于差分进化-NM单纯形法的危化品泄漏源定位*

为确定危化品泄漏源的强度和位置,提出1种基于DE-NM算法的危化品泄漏源定位方法,以监测浓度与扩散模型计算浓度的误差作为优化目标,在差分进化过程中每隔一定代数执行单纯形法,使得二者误差最小的源强和位置即为最优定位结果。研究结果表明:DE-NM算法能够快速有效地反算出泄漏源的强度和位置,满足应急响应的要求;同时,能够避免DE算法的过早收敛,以及NM算法对初值敏感的问题,有效降低单一算法对定位结果精度造成的不利影响。     

危化品罐车自封堵式安全截断阀设计与分析

为解决危化品罐车的储罐阀门管线等关键部件易损坏造成危化品泄漏的问题,基于系统本质安全原理设计1种内置自封堵式安全截断阀并对其关键部件强度进行校核计算,建立实现阀芯阀座有效密封的三维实体模型并完成有限元分析。结果表明:在阀座密封面与球形阀芯接触处出现最大应力,阀座承受的最大应力小于材料的最大屈服应力,内置自封堵式安全截断阀具有较高的可靠性,可为危化品储运相关安全装置设计提供理论参考。     

基于RFID技术的危险化学品仓储管理系统设计

本文介绍了一种基于RFID技术的危险化学品仓储管理系统及应用方法。该系统在现有危险化学品仓储管理中引入RFID技术,可以将货物、标签、信息建立唯一的对应关系,将货物以“电子镜像”的方式实时、可靠地映射在管理系统中,彻底改变传统人工管理信息滞后、效率低下、易出差错的现状,实现危险化学品检验、入库、盘点、出库等作业环节的自动化数据采集和存储环境监控。本文也给出该系统未来的试点应用方向。     

低温乙烯储存过程风险评价及其缓解对策

为加强危险化学品储存的环境安全性,在深入调研危化品储存环节主要风险的基础上建立评价指标体系,采用层次分析法与模糊综合评价法相结合的风险评估模型对低温乙烯罐储存过程进行风险评估,并提出可行的控制措施。研究结果表明,储罐环境安全处于安全级内;针对低温乙烯罐存在的风险建立EHS一体化管理模式,建立全厂应急预案及一系列的风险预防措施,以缓解其储存过程的风险。     

基于ARIMA-LOESS模型的危化品道路运输事故起数预测

文章针对危化品道路运输事故预测问题,运用差分自回归移动平均模型(Autoregressive Integrated Moving Average,ARIMA)与局部加权回归模型(Locally Estimated Scatterplot Smoothing,LOESS)的组合模型,对我国危化品道路运输事故发生起数进行预测。首先,基于2011—2018年我国发生的危化品道路运输事故数据建立ARIMA模型,利用SPSS软件进行模型拟合预测,获取危化品道路运输事故起数的线性部分;其次,应用MATLAB建立LOESS回归模型,对ARIMA模型预测偏差进行残差优化,获取危化品道路运输事故起数的非线性部分;最后,建立ARIMA-LOESS组合模型,利用组合模型对危化品道路运输事故发生起数进行预测,并根据真实数据对预测结果进行对比验证。结果表明:ARIMA-LOESS组合预测模型可较好拟合危化品道路运输事故数据序列,并修正单一模型的误差,获取较高的预测精度。该研究可为危化品道路运输安全与运行的趋势分析与判断提供更加可靠的数据依据,也可为危化品道路运输事故防控方案提供帮助。