基于數字孿生的安全生產風險管控平臺研究

張 波,趙松鵬

(廣西右江水利開發有限責任公司,廣西 南寧 530029)

為實現新階段水利高質量發展,要守住安全這條底線。2022年8月,水利部印發了《構建水利安全生產風險管控“六項機制”的實施意見》。實施意見對提升水利安全生產風險管控能力,有效化解各類安全生產風險提出了新要求。

近年來,隨著數字化、智能化技術在水利行業應用的快速發展,基于水利工程安全生產的信息管理系統被水管單位廣泛應用[1-2]。蔡平等[3]探討了水利工程設備安全風險管控平臺危險源辨識、風險評價、風險管控和安全預測預警等功能模塊內容,推動了設備安全風險管控的數字化、信息化進程。蔣迪等[4]闡述了水利工程安全風險管理體系建設的重要性,并對怎樣建立安全生產風險防控體系進行了簡要概述,對水利工程如何進行安全風險管理具有一定借鑒意義。袁偉[5]基于水利工程施工的特點,結合4M1E模型構建水利工程安全生產管控體系,利用層次分析法識別安全生產關鍵要素,可為水利工程安全生產提供參考。傳統安全生產信息管理系統存在業務功能單一[6],智能分析處理能力缺乏[7],實用性不足[8]等問題,尚未實現危險源辨識動態管控、風險評價自動計算、預測預警自動提醒、處置措施自動生成的目標,與安全生產風險管控精細化、智能化管理還存在明顯差距[9-10]。

隨著數字孿生的發展,基于數字孿生的安全生產在許多行業都有應用[11]。運用數字孿生技術,將安全風險管控六項機制數字化、網絡化、智能化是新階段進一步提高水利安全風險管控能力,防范化解各類風險的必由之路。谷豐等[12]以礦業為實際案例,從多個管理層面分析了數字孿生在工業安全生產中的應用。王佳奇等[13]將數字孿生技術引入煤礦安全管理中,指出了構建的孿生模型可以實現瓦斯事故的事前預防與快速響應,加快了瓦斯事故孿生模型的落地應用。丁恩杰等[14]闡述了礦山信息化發展及以數字孿生為核心的智慧礦山關鍵技術,為智慧礦山的發展奠定基礎。黃越等[15]在分析電廠自動化管理現狀基礎上,應用物聯網、數字孿生技術及相關設計思想,提出了一種基于數字孿生技術的自動化遠程監測系統建設方案。目前,數字孿生在水利工程安全生產風險管控還少有研究及應用。

以百色水利樞紐工程為例,通過建立各類危險源數據庫,梳理安全風險管控場景,構建基于數字孿生的安全生產風險管控平臺,將各類危險源安全狀況精準映射至數字孿生場景中。平臺利用水利工程積累的歷史數據、實時監測數據、孿生數據,結合安全生產狀況評價模型、水利專業模型、工程安全監測預警模型、智能分析模型,對工程各類危險源風險進行實時計算、仿真推演、預測預警、優化決策,為水利安全生產風險管控6項機制執行提供技術支撐。

1 工程現狀

百色水利樞紐工程是西部大開發十大標志性工程,是治理和開發郁江的關鍵項目。該工程位于郁江上游干流右江,壩址下距百色市22 km,工程主要由主壩、水電站、2座副壩、通航建筑物等組成。工程效益以防洪為主,兼顧發電、灌溉、航運、供水等。百色水利樞紐工程壩址以上流域面積19 600 km2,水庫正常蓄水位228 m,水庫總庫容56.6億m3,水庫防洪庫容16.4億m3,調節(興利)庫容26.2億m3,屬不完全多年調節水庫。在安全生產管理信息化建設方面,已建有大壩安全監測、泄洪閘門在線監測、水輪發電機在線監測、視頻監控等監測感知系統和安全生產管理信息系統、生產管理信息系統等業務管理系統。

2 平臺框架

平臺遵循水利部數字孿生技術架構體系,由信息基礎設施、數字孿生安全生產管控平臺、安全生產智能應用、網絡安全體系、保障體系等部分組成。本研究以百色水利樞紐工程安全生產風險管控為例,通過建設基于數字孿生的安全生產風險管控平臺,將安全生產風險管控“六項機制”貫穿整個安全生產管理過程,平臺架構見圖1。

圖1 基于數字孿生的安全生產風險管控平臺框架

2.1 信息基礎設施

按照“集約化、一體化”的建設原則,以數據中心為依托,優化資源配置,完善安全生產信息基礎設備,主要包括強化監測感知體系及數據管理。

a)監測感知。通過“空天地內”監測網絡體系,實現工程狀態的全方位感知?！翱铡敝覆捎帽倍贰NSS、星載SAR等技術對大范圍滑坡體以及邊坡等進行高頻高精度監測;“天”指采用無人機貼近攝影等技術對工程部位進行無接觸、全覆蓋拍攝與隱患識別;“地”指采用地基雷達、激光雷達等技術對工程重點部分變形進行毫米級實時監測;“內”指采用陣列式位移計等新型傳感器以及巡檢機器人等新技術對工程內部進行全方位監測。

b)數據管理。對采集到的多源異構數據進行整理分類檢驗融合,并通過閾值方法、人工智能方法等進行異常值處理,對缺失數據采用線性插值、三次樣條等插值方法進行補缺;同時結合地形地貌、BIM模型等基礎數據組建工程數字底板,并以此為基礎構建工程數字孿生體,囊括工程周邊地形地貌、基礎結構、建筑物、機電設備、監測儀器等實體工程中的所有元素。

2.2 數字孿生安全管控平臺

參照數字孿生工程總體框架,安全生產風險管控平臺包含安全生產數據底板、風險管控專業模型庫、安全知識庫、孿生引擎等內容。

a)安全生產數據底板。安全生產數據底板是安全生產風險管控平臺的“算據”。在共享水利部本級L1級、流域管理機構及省級水行政主管部門L2級數據底板基礎上,建設百色水利樞紐工程L2級和L3級數據底板,匯聚工程安全生產全要素、全過程基礎數據、監測數據、業務管理數據以及外部共享數據。主要建設內容包括多維多時空尺度數據底板、BIM+GIS基礎平臺和數據資源池。

b)風險管控專業模型庫。風險管控專業模型是安全生產風險管控平臺的“算法”,以安全生產數據底板為基礎,以安全生產知識庫的相關標準規范作為運算規則,結合百色水利樞紐工程安全生產的管理需求,構建各類風險管控專業模型。核心的模型是安全生產狀況評價模型,實時計算各類危險源、隱患和事故風險的風險值,并在整體上和各領域、專業設置風險閾值,超過閾值時實時預警,之后根據預警情況,精準采取防范、處置措施,甚至問責。其它專業模型有作業風險管控模型、設施設備風險管控模型、智能分析模型、有限元分析模型等。

c)安全生產知識庫。安全生產知識庫是一個將安全隱患、征兆與事故相關聯的知識集合,包括知識圖譜庫、業務規則庫、歷史場景庫和專家經驗庫等。知識圖譜庫包括水利電力行業典型危險源庫、隱患庫、事故案例庫和作業風險庫等;業務規則庫包括安全生產相關法律法規、標準規范、規章制度和操作規程以及應急處置相關的綜合預案、專項預案和現場處置方案等;歷史場景庫包括生產安全事故應急處置場景、事故場景、作業場景等;專家經驗庫包括水利、電力行業相關安全生產專家的經驗匯總。

d)孿生引擎。孿生引擎是實體系統數據接入、軟件系統接入和應用系統的接口,滿足數據加載、模型計算、實時渲染等大容量、低時延、高性能等要求,包括數據引擎、知識引擎、模擬仿真引擎等內容。其中,數據引擎提供多維多時空尺度數據匯聚、清洗、轉換、共享、展示、計算、更新等服務能力;知識引擎提供知識語義提取、知識推理、知識更新、集成應用等服務能力;模擬仿真引擎提供模型版本管理、參數配置、組合裝配、加載調用、計算跟蹤、訓練優化、模型迭代等服務能力。

3 安全生產風險管控場景

對百色水利樞紐工程存在實體和作業操作2個安全生產風險管控場景流程進行梳理,將安全生產風險管控“六項機制”融合在百色水利樞紐工程安全生產風險管控管理中。

3.1 存在實體的危險源風險管控

以百色水利樞紐工程泄洪閘門為例,流程見圖2,首先參照泄洪閘門設計、制造、安裝等方面的技術圖紙資料構建泄洪閘門、啟閉機等設備的BIM模型。其次從閘門工控系統、閘門在線監測系統、視頻監控系統、智能巡檢系統等提取泄洪閘門相關的監測數據,從生產管理信息系統、物資管理信息系統、安全管理信息系統提取泄洪閘門巡檢、操作、維護、檢修、缺陷處理等生產管理數據和隱患排查整改、風險管控等安全管理數據。之后從安全知識庫抽取泄洪閘門運行操作、維護保養、檢修試驗、安全鑒定等方面的規則標準。最后以閘門BIM模型為基礎,根據泄洪閘門風險管控的需求,以泄洪閘門的管控措施、隱患和健康狀況等為基礎實時計算風險值,超出設定閾值時實時預警,并根據預警情況針對性采取防范、處置措施,實現對泄洪閘門的風險全過程、全要素管控。最終形成工程安全“四預”應用。

圖2 泄洪閘門風險管控流程

工程安全“四預”應用即工程安全領域預報、預警、預演、預案4個方面的業務應用,通過系統各功能模塊間配合,可完成工程安全“四預”業務應用,各業務從上到下層層遞進,為應對洪水、地震等突發事故提供決策支持與處置措施建議。

a)預報。以工程實時監測數據與運行方案為輸入,調用系統模型庫中工程安全分析模型或在線結構計算模型,對工程重點部位變形、滲流、應力應變等安全監測效應量進行預報。

b)預警。根據監測效應量預測結果,進行工程安全分析評價,并結合預警指標與閾值體系進行預警觸發判斷,對觸發預警指標的情景進行預警發布。

c)預演。在工程數據孿生體上對預測與預警結果進行模擬仿真,對工程安全分析評價結構進行風險評價與定級,將評價結果反饋以調整運行方案。

d)預案。確定運行方案后,結合預測、預警、預案結果調用工程預案庫自動優選應急預案,并向上級發起申請,審核通過后進行預案執行。

3.2 作業操作危險源風險管控

以百色水利樞紐工程動火作業為例,首先從業務規則庫抽取動火作業應遵循的安全規則、風險和防范措施。其次結合百色水利樞紐工程實際動火工作場所和級別,建立對應的作業數字化場景。之后從生產管理信息系統、安全管理信息系統、視頻監控系統等相關系統提取動火作業人員及資質、場所、時間、防范措施、作業設施設備、防護用品等數據。最后根據動火作業風險管控的需求,實時查找動火作業過程中的風險隱患,研判、計算動火作業的風險值,并在基礎上進一步實現風險預警、防范、處置等功能,從而實現對動火作業的全要素、全過程進行風險管控,流程見圖3。

圖3 動火作業風險管控流程

本文所述的基于數字孿生的動火作業施工高危風險作業分析主要包括建立施工現場三維模型、標注安全風險點、建立最佳作業條件庫、施工人員行為分析這4個環節。

a)建立施工現場三維模型。首先通過對施工現場實物的運行信息提取獲取施工現場的數據模型,并以數字化檢測獲取施工現場的量測信息。然后,將數據模型和量測信息進行融合,并對施工現場進行仿真。最后,生成施工現場的三維模型。

b)標注安全風險點。通過層次細節模型(Level of Detail,LOD)對動火施工風險的關鍵點進行標注。

c)建立最佳作業條件庫。依據歷史的施工現場的施工步驟、施工安全措施、施工環境影響因素等信息,建立最佳作業條件和預警范圍。

d)施工人員行為分析。通過施工現場攝像頭和施工人員安全帽提取施工人員的行為特征,并將施工人員的行為特征與最佳作業條件庫的閾值進行比較,在出現風險時作高危風險告警。

4 具體應用

系統采用時下流行的B/S系統架構模式進行前后端分離式開發,前端主要采用VUE 框架以及Element UI、Echarts等開源組件庫以及自主研發適用于各類監測業務的定制化組件,后端主要使用Spring Boot、Spring Cloud框架搭建服務平臺,服務配置與管理采用 Nacos,數據庫主要使用MySQL、PostgreSQL。

平臺集成風險管控專業模型庫已建的安全生產相關模型,通過在信息空間里建立與物理世界互為映射的數字孿生體,實現危險源辨識動態管控、風險實時計算、預測預警自動提醒、處置措施自動生成的目標。平臺主界面以一張圖的方式直觀呈現百色水利樞紐工程現有的危險源、隱患排查整改情況、風險狀況、風險總值等信息。根據百色水利樞紐工程安全生產需要,平臺集成存在實體和作業操作2個安全生產風險管控場景。

在三維可視化場景中展示百色水利樞紐工程安全生產狀況實時評價情況、危險源分布及風險實時監測狀況、隱患排查整改實時跟蹤情況、風險預警等安全生產信息。當危險源風險發生變化時,危險源所在空間位置的標注點閃爍,同步向各級管控人員發送預警信息,實現危險源風險動態更新、預警信息動態更新及自動發布的目標。功能界面見圖4。

圖4 安全生產一張圖

安全生產風險管控平臺集成的泄洪閘門安全風險管控場景,能夠實時查看泄洪閘門的風險值、可靠性等指標,并將風險管控專業模型計算結果渲染在BIM模型上,當閘門運行過程中風險值發生變化時,平臺可自動生產預警信息、防范和處置措施,并及時向相關責任人發送預警信息。同時,可在該界面中查看泄洪閘門相關的基礎數據(如技術圖紙、運行規程等)、監測數據(工作閘門的振動、應力和啟閉機械的油壓、油位,啟閉速度等);管理數據(歷史隱患情況、檢修記錄、巡檢記錄、備品備件情況等)。圖5所示為工程安全“四預”應用中預報場景。

圖5 泄洪閘門安全狀態界面

安全生產風險管控平臺集成動火作業風險管控場景,能夠對動火作業前準備和作業時操作2個階段的安全風險進行管控。其中,作業前準備則根據作業地點、人員、內容、工器具等信息,自動生產本次作業的操作規程、管控措施、作業流程等信息,指導工作人員開展作業;作業時操作則對作業過程進行全程實時跟蹤,發現的違規行為實時預警,并通過語音廣播和信息推送的方式提醒作業人員和安全管理人員。功能界面見圖6、7。

圖7 動火作業中界面

5 結語

通過構建基于數字孿生的安全生產風險管控平臺框架,提出了基于數字孿生的水利工程存在實體和作業操作2個安全生產風險管控場景,并以百色水利樞紐工程為例證明了框架及場景的可行性。基于數字孿生的安全生產風險管控平臺實現百色水利樞紐工程現存危險源統一管理,結合工程安全“四預”應用對危險源的狀態進行實時研判、預警,提升了工程安全生產風險管控能力。目前,平臺僅集成存在實體類和作業操作類2個風險管控的場景,下一步將根據不同預警狀態自動生成科學合理的防范和處置措施,進一步完善該平臺功能,實現安全生產風險管控“六項機制”貫穿百色水利樞紐工程各類危險源風險管控場景的目標。