基于數據挖掘技術的實驗中心動態監督巡視系統設計研究

摘要：實驗中心各類物資和人員的聚集增加了安全管理的復雜性。在分析現有實驗中心信息化水平的情況下，提出使用數據挖掘技術分析實驗中心各類風險物資的狀態轉換特征和公共區域師生員工的行為特征，構建對應的系統硬件和軟件設計方案，通過該系統能夠實現快速自動化識別風險物資以及人員行為的各類異常狀況，并產生相應的動態監督巡視方案，提高巡視工作的目的性和有效性。

關鍵詞：實驗室安全；監督巡視；數據挖掘

實驗室安全是高校建設發展的基礎和保障，與高校事業發展同等重要。隨著國家對教育、科研大力投入，高校整合各個實驗室建設大型實驗中心，同時各類風險物資和人員在實驗中心的集中整合也增加了實驗中心安全管理的復雜性，實驗中心安全事故時有發生。因此，建立更為科學的實驗中心安全管理系統十分必要和緊迫。

近些年來，高校實驗中心安全管理工作得到越來越多的重視，雖然很多高校也根據學校自身的特征制定了一系列的管理措施，但是實驗室安全事故仍然時有發生。究其原因，高校實驗室安全管理存在人員信息化管理模式落后、危險品信息化管理主要體現在采購環節而缺乏實時狀態信息、缺乏人員和風險物資的痕跡管理信息等問題[1]。當然，目前以信息技術為支撐、以PC和智能手機為工具、以移動后勤或掌上后勤為主要形式的高校實驗中心管理模式正在逐漸興起，數字化革命正在推動高校實驗中心管理觀念的變革[2]。為了提高高校實驗中心管理水平，前人已經做了較多的工作，比如校園網環境中的實驗室管理體系設計[3]、實驗室綜合管理平臺的構建等[4]。這些成果促進了信息化技術在高校實驗室管理中的應用，但是這些應用主要側重于對實驗中心設備的管理，對基于信息化技術的實驗中心安全管理缺乏深入研究。

已有學者通過對當前實驗室安全管理工作中存在問題的分析研究，探索構建實驗室安全管理常效保障體系，保障師生員工的人生和財產安全[5]；提出使用信息化手段加強實驗室安全的源頭監管，監督危險物資的狀態[6]。部分學者使用信息化技術設計實驗室管理系統巡視員監督子系統，加強實驗室巡視效率[7]。同時許多新的技術也逐漸應用到實驗室安全管理工作中，比如構建一種基于ZigBee技術的實驗室環境監測系統，從而構建了一個無線傳感器網絡，實現對實驗室環境的監測[8]；在物聯網原理研究基礎上，利用RFID技術實現線下實驗室設備的采集與傳輸，從而實現對實驗室設備的在線管控[9]。這些工作充分體現了信息化技術在實驗中心安全管理中的有效性，但是這些新技術的應用依然缺乏對于風險物資狀態的智能化分析和對于師生員工行為模式的智能分析。為此，本文提出使用數據挖掘技術研究風險物資的狀況和師生員工的行為特征，并自動生成對應的安全巡視方案。

數據挖掘技術在企業人力資源管理中已經取得了部分成功應用，比如采用決策樹分類算法，將決策樹模型用于人力資源管理中[10]；采用自相關組成成分法挖掘人力資源信息，實現人力資源優化建模[11]。本文通過使用構建基于數據挖掘技術的實驗中心動態巡視系統，根據對風險物資狀態和人員行為信息的挖掘分析，提出動態實驗中心巡視方案，提高巡視效率，降低安全風險。

1 系統硬件設計分析

按照設計要求，整個系統由多個無線個人卡片傳感器、一個個人行為數據庫、一個資產管理數據庫、一個人員信息數據庫、和一個數據分析與管理終端組成。系統整體結構圖如圖1所示。

其中資產管理數據庫用于同步校內資產管理部門數據庫，分類記錄化學風險物資、生物風險物資、輻射風險物資和其他易燃物資的校內狀態，記錄對應的進出實驗中心時間。人員信息數據庫包括實驗中心的教師、學生和管理人員信息及其對應的權限。通過在實驗中心的各個公共區域部署人員卡片傳感器采集實驗中心人員的行為信息并通過網絡存儲在人員行為數據庫。數據分析終端主要用于通過數據挖據方法發現物資和人員行為的異常，并生成對應的安全巡視計劃。

2 系統軟件設計分析

軟件設計遵守三層架構體系，通過業務邏輯層實現系統的高內聚低耦合特性，從而為系統未來的功能擴充和維護創造便利條件。結合實踐管理體會，本文對各層次的內部進一步細化，形成如圖2所示軟件的三層架構體系圖。

表示層位于最外層（最上層），最接近實驗中心管理人員。用于為管理人員顯示系統處理后的有效數據和接收輸入的數據，為管理人員提供一種交互式操作的界面。表示層可以劃分為系統界面外觀層和系統界面規則層，外觀層用于實現系統界面功能，而規則層主要用于接收外觀層信息并調用對應的業務邏輯結構。

業務邏輯層的功能主要集中在巡視方案相關業務規則的制定、業務流程的實現、行為數據挖掘等與動態巡視業務需求有關的系統設計，也承擔人員與資產關系信息相關流程的實現。作為本系統的核心環節，業務邏輯層分為兩大功能模塊，其中人員與資產管理業務邏輯包括接口層和業務層，并且和動態巡視方案業務邏輯公用數據庫訪問層。數據訪問層用于實現對數據庫的連接、查詢和各種更新操作。通過訪問數據庫中的人員行為信息和物資變動信息，使用數據挖掘方法發現人員的異常行為或是物資的異常變動，在日常基本巡視基礎上增加動態巡視，并將巡視方案通過方案制訂接口層提交表示層。

數據層用于存儲本系統的相關數據，包括資產管理數據庫、人員信息數據庫和人員行為數據庫，同時數據層需要同步學校資產管理部門、人事部門和學工部門的數據庫，實時更新物資、教工和學生的相關狀態信息。

3 系統功能結構設計

結合我校工學院實驗中心對實驗室日常管理要求，通過分析現有常見實驗室風險隱患，設計風險物資日常監督與異常挖掘系統、師生行為異常數據挖掘系統和巡視人員管理系統等三個子系統，共九個主要功能模塊，詳細功能結構如圖3所示。

巡視人員管理系統主要用于管理實驗中心相關工作人員，包括基本信息和相關巡視日志，用于對實驗中心巡視人員績效考核。動態巡視方案管理系統包括風險物資日常監督與異常挖掘子系統和師生行為異常數據挖掘子系統。風險物資日常監督與異常挖掘子系統主要用于對存在化學風險、生物風險、輻射風險和其他易燃風險物資的狀態監督，包括進入實驗中心時間、滅失時間、轉出時間、存儲地點、責任人等相關信息；挖掘風險物資的時空轉換特征，識別異常狀態并產生對應的巡視方案。師生行為異常數據挖掘系統除了師生基本信息管理功能之外，主要用于挖掘師生出入實驗室的時間特征、分析人員在實驗中心各個公共區域出現特征，對系統發現的人員異常行為生產對應的巡視方案，預防風險發生。

4 總結

隨著高校的快速發展，實驗中心各類物資與人員愈發集中，安全風險快速增加。本文提出使用數據挖掘技術分析各類風險物資的狀態轉換特征，自動識別安全隱患，加強巡視目的性，能夠有效加強風險物資的管控；同時本文提出使用分析實驗中心公共區域師生員工的行為特征，分析中心不同實驗室成員的行為規律，自動識別存在安全隱患的異常行為，并快速生成巡視方案，提高巡視效率。本文提出的實驗中心動態監督巡視系統能夠降低大型實驗中心的巡視人員班次，并提高巡視效率，降低實驗中心安全風險。

參考文獻：

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[11] 盧軼遐. 基于數據挖掘的人力資源最優結構建模設計[J]. 現代電子技術，2017，40（24）：43-45.

基金項目：

南京農業大學“卓越教學”課堂教學改革實踐項目（JF17080286）；2017南京農業大學工學院教育教學改革研究項目（2017G13）。

作者簡介：

李中華（1967—），男，江蘇鹽城，碩士，院總務處處長，研究方向為實驗室安全管理等。