安全生产是社会发展永恒的主题，是一切工作的根本。对于工业生产企业而言，由于业务连续性强、系统复杂，大量生产设备相互关联、紧密耦合，具有功率大、运行速度快的特点。安全生产是保障职工人身安全和健康，保护设备设施不受损害，保护环境不受损害，生产经营活动顺利进行的必要条件。对于石油石化行业这一危险因素较多的高危行业来说，安全生产形势依然十分严峻。人工智能在安全生产领域的作用显着提升。以人工智能技术为手段，准确把握“高精度质检、大范围安全管理”的行业需求，应用机器视觉、人体识别、异常行为分析预警等人工智能技术，在安全防范、监督执行、质量检测、生产过程管理等方面，实现实时监控、问题自动发现、主动预警，改善靠肉眼看或“远水难行”的困境“近火不扑灭”，确保安全高效生产。合理配置、保持低成本优势，助力工业企业“降本增效、保安全生产”等智能化应用逐渐在工业安全生产领域发挥重要作用，改变了以往“后勤保障”的局面。——安全管理工作“加工”模式转向事前识别、分析和控制风险的科学管理方式，最终实现事前控制、预防为主、关口前移、防患于未然的目的.通常情况下，石化企业多年来都批量投资建设了视频监控系统，基本实现了在每一个生产装置和关键部位都安装了监控摄像头。传统的机器视觉检测（如比对法）解决了人工视觉检测做不到、做不好、人工检测成本高的问题。但仍存在安全隐患：1、在现场作业监督过程中，由于人力、物力等各种原因，各环节相关管理人员有时不能到施工现场进行监督、监测，审查确认工票，甚至象征性停留现场，在极短的时间内，最终难以满足现行工签制度规范的要求。2、虽然实现了工单审批全流程电子化，但施工现场施工人员的违规行为、违规使用设备设施等难以监管。即使有视频监控，一般也仅限于在控制室进行人工识别和监控，只能对主要生产设备和关键部位进行监控，不能满足任何生产区域出现异常操作时的监控要求。3、承包商劳动人员的监督也很重要。承包商施工人员在进入现场前，实施了安全教育培训、职业技能考核等工作，但实际到现场施工时，也存在换班等安全隐患。与传统的机器视觉检测方法相比，基于人工智能的检测方法将减少对光照、放置、传输速率等外部因素的依赖，特别是对于一些难以识别的行为的大量图像.学习，在经过充分训练后，将导致对各种行为动作以及对象的主要和非主要特征的更高识别准确度。人工智能在安全生产领域如何落地通过建立安全作业智能监控管理系统，加强对作业现场的监控管理，同时实行属地管理的管理方式，及时发现每个生产环节的安全隐患，以便及时分析和处理隐患，最终实现安全生产。具体应用场景如下：1、基于人工智能的安全作业智能监控系统与作业许可证票管理系统相结合，实现对现场作业全过程的实时监控，实现监控施工作业现场的监护人、检票员、操作人员。申请人、承包人派驻施工人员进行智能识别、身份核验监控管理。同时，还可以监控作业区域内是否有危险行为，是否有未经许可的人员或物品越界等违规行为。2、利用基于人工智能的机器视觉识别技术替代传统的人工视觉识别方法，实现自动智能识别和预警功能。3、可通过客户端管理软件系统实时查看各监控点的视频图像，并对重点监控点的远程视频进行呼叫、报警、广播。4、通过系统可以通过视频回放查看下属井下近期的各种作业、隐患、视频报警处理情况。5、实现分级网络架构，上级监控中心可以查看和管理辖区内的所有视频图像。如何设计基于人工智能的安全生产智能监控系统基于人工智能的安全生产智能监控系统承担着石化企业安全指挥控制、通信、数据采集、上传和共享的重要任务，是重点和关键对企业安全生产和管理信息化的设计原则必须保证整个系统具有可靠性高、稳定性强、技术先进、人机界面友好、操作简单、维护方便、升级方便等特点。1.满足集团化监控管理应用需求，充分考虑公司未来短、中、长期发展，提出具体建设时间表，提供高效优质的全系统服务技术支持服务。2.为保护现有投资，对于已经安装使用的原有监控设备，在新系统建设中尽可能兼容处理，实现建设和资源节约。设备运行周期的延长。3、石化厂区为高危区，有源设备必须采用符合国家标准的防爆设备。需要提高厂区安全等级，满足视频图像采集要求。4、系统操作简单，可以轻松控制系统的各种设备。操作生动简单，无需死记硬背各种繁琐的功能。并且控制面板、媒体播放器和录像播放查询都集成在同一个客户端软件界面中，监控系统终端可以通过同一个软件实现所有操作，方便了客户端的操作。5、接口开放，可与其他相关系统无缝对接。基于人工智能的安全生产监控管理系统区别于传统安防系统，不仅在视频监控方面，更以深度神经网络计算机视觉AI技术为核心，用机器视觉代替人肉眼的监管，真正解放人力，24小时无缝监管无死角，大大节省人力资源，使处置方式更加高效和多样化。传统的机器学习技术往往使用原始形式来处理自然数据，模型的学习能力受到很大限制。构建模式识别或机器学习系统通常需要相当多的专业知识，才能从原始数据（例如图像像素值）中提取特征并将其转换为适当的内部表示。深度学习具有自动提取特征的能力，是一种针对表征的学习。深度学习允许多个处理层组成复杂的计算模型，从而自动获得数据的表示和多层次的抽象。这些方法极大地促进了语音识别、视觉对象识别、对象检测、药物发现和基因组学领域的发展。通过使用BP算法，深度学习具有发现大数据集中隐藏的复杂结构的能力。安全生产管理从行政管理向数据驱动演进事实证明，物联网、大数据、人工智能等新兴技术无疑是当前企业实现全方位安全生产管理的有力工具。与“系统管理”相比，它可以通过可预测的投资产生可衡量的收益。当然，这些新兴技术也给传统的安全生产管理者带来了困惑，即如何将其应用到安全生产管理体系中。极云科技提出“数据驱动的安全生产管理”。通过分层思维，在统一的工业互联网平台上，从设备、生产、运营三个层面入手，实施安全生产管理解决方案。数据驱动的设备可靠性管理。在设备层面，方案构建设备数字孪生模型，对资产、组织、流程、技术数据进行建模，形成分级管理对象，实现指标、隶属关系、数据源等属性的配置，从而对接入平台的设备基础数据进行有效管理。项目基于这些基础数据，为企业关键生产设备开发预测性维护应用，降低故障率，提高设备可靠性。基于数据驱动的生产关键工艺流程管理。在生产层面，程序收集生产过程中的各种数据，通过精细化的多维度、长周期、基于过程的数据分析，结合人工智能，提高成品良率。针对生产中需要监控的各种关键指标，根据指标的各种特点，通过模型计算出相应的监控指标，设置监控策略，对违反策略的异常进行告警。数据驱动安全风险管控决策与应急指挥。方案建立全效应急指挥和安全生产机制，基于大数据全面感知安全风险态势，结合事故频次和机组特征统计分析，预测可能发生的重大突发事件；统一组态视角，打通控制系统信息化壁垒，实现生产运行实时监控；系统还实现了业务管理分级预警、报警功能、环保管理等功能，数据是贯穿设备、生产、运营三个层面的血液。该方案通过采集设备数据、生产数据、外部数据等，构建一个一体化的“数据中心”，基于这个一体化的“数据中心”，可以实现对设备运行状态的统一监控，以及关键设备的预测性维护等应用结合大数据和人工智能的方法，可以实现生产过程优化，并在此基础上实现整体运行、各级统筹管理，最终达到提高安全生产管理水平的目的。
