现代安防技术在油库安全管理中的应用

引言：

这些年，随着环保要求提升和安全监管趋严，油库作为存放危险化学品的地方，面临极大地安全挑战。传统靠人工巡检、凭经验判断的管理办法反应慢、覆盖不全、预警不足，适应不了新情况。同时，人工智能、物联网、大数据等新技术发展迅速，给油库安全管理变革提供了有力支持。如何把这些新技术和油库安全管理结合起来，建立智慧安全防控体系，是行业急需解决的问题。

一、视频智能分析技术助力油库安全监控

视频监控是油库安全防范的重要手段之一。传统的视频监控主要依靠人工值守，存在效率低、易疲劳、反应慢等缺陷。现代视频智能分析技术可有效弥补这些不足，实现油库安全的全天候智能监控。视频智能分析系统利用计算机视觉和深度学习算法，可以自动检测和识别监控画面中的各类异常行为，如区域入侵、徘徊、抛物、聚集、打架等，并及时预警，大大降低了安全隐患。同时系统还可进行人脸识别、车辆识别，有效规范人车出入管理。在油气泄漏监测方面，视频分析系统可对油气云团进行识别告警，结合声光报警及时处置，避免事故扩大。在重点区域如装车台、罐区等，智能视频还可对作业人员的各种违规操作进行识别，如打电话、吸烟、未穿戴安全防护用品等，并联动音频设备及时提醒和警示，从而规范作业行为。事故发生后，视频分析系统还可快速锁定事故起因和过程，为事故调查和责任认定提供可靠依据。同时制定完善的预警响应流程，明确相关人员的职责，并定期对算法进行优化更新，提高识别的全面性和准确性。

二、无人机巡检技术提升本质安全水平

油库占地面积大，管线和设备多，人工巡检难度大、效率低、隐患排查不彻底。无人机巡检技术能很好地解决这些问题，实现对油库全方位、无死角的立体化智能巡检。无人机搭载高清摄像机和各类传感器如红外、气体检测等，可对罐区、管线、装置、建筑物等进行多维度扫描。通过可见光图像，可远程查看设备外观状况，发现锈蚀、开裂、变形、漏油等异常，结合图像识别算法可自动分析缺陷类型和程度。利用无人机红外成像技术，可对设备表面温度进行测绘分析，及时发现设备局部过热等问题。油气检测传感器可扫描油气浓度，及时发现微量泄漏隐患。厘米级航拍影像结合 BIM 技术还可获取油库高精度三维模型，便于设备状态和管线位置可视化管理。对于罐区油气回收、防雷防静电等重点区域，无人机还可执行定期专项巡检任务，全面排查隐患。在应急处置中，无人机可快速飞赴事故现场侦查险情，结合GIS 为救援提供第一手资料，提高应急决策的时效性和科学性。同时，要培养一支技术过硬、经验丰富的无人机巡检队伍[1]。

三、工业互联网平台织就智慧安全防护网

工业互联网通过对油库人、机、料、法、环等各类数据进行全面感知、动态监测和智能分析，可构建起油库智慧安全管理的数字底座。通过部署涵盖主要生产装置的传感器，对温度、压力、液位、流量、组分等进行在线监测，实现生产过程透明化管理。异常工况下可自动预警并联动自动化系统进行紧急处置。作业人员佩戴定位终端接入工业互联网平台，可实现人员区域管控。未佩戴安全帽、进入危险区域等异常行为可及时告警。一旦发生事故还可快速搜寻人员位置，高效组织撤离和救援。融合分析，平台可智能生成统计报表，多维度呈现油库安全状况，为管理决策提供数据支撑。在工业互联网平台的建设中，油库要统筹规划物联感知、通信传输、平台架构、数据分析、安全防护等各环节，遵循相关工业互联网标准规范。要强化网络安全防护，严防工控系统遭受网络攻击。要与油库安全生产信息系统充分集成，强化数据互联共享。同时平台宜支持灵活扩展，满足油库管理变革需求。通过持续优化，构建起全要素、全流程、全生命周期的智慧安全管控平台，助力油库本质安全水平提升[2]。

四、机器人技术助力危险作业与应急处置

部署特种机器人系统需建立完整的技术架构和运行机制。首先，要搭建机器人远程操控平台，用 5G 专网保证低延迟传输，控制延迟在 50 毫秒以内。操控中心装上多屏显示系统，主屏显示机器人看到的画面，副屏展示环境数据、运行参数和地图定位。给不同操作员设置不同操控权限，普通操作员负责日常巡检，高级操作员处理复杂作业，专家级操作员处理应急情况。其次，要优化机器人功能。消防机器人装上红外热成像仪，设定温度自动识别火点，配干粉、泡沫两种灭火系统，射程超 80 米。侦检机器人装上四合一气体检测仪，能同时测可燃气体等浓度，检测精度很高。作业机器人配防爆机械臂，能承重 50公斤以上，还能换各种工具。最后，要建立应急响应流程。定好机器人出动标准，明确不同事故用啥机器人。制定机器人和人员协同作业规则，让机器人先探路，人员再定后续方案。建机器人充电维护站，保证机器人随时能用，电池能用 4小时以上，快充半小时能恢复 80% 电量。

五、高级分析实现安全风险智能研判

构建安全风险智能研判系统要优化从数据采集到决策输出的整个流程。数据采集时，把 DCS 系统数据、设备信息、作业记录、事故案例等数据整合起来 [3]。统一数据标准，温度压力每秒至少采 1 次样，设备振动数据采样频率超1000Hz_⨀ 。把历史事故报告处理一下，提取关键信息，建个标准化事故特征库。模型构建时，用随机森林算法建设备故障预测模型，输入设备运行等信息，输出故障概率和剩余寿命。用 LSTM 神经网络分析工艺参数，提前 3 天预警潜在风险。用贝叶斯网络模型分析事故因果，算出人员、设备、环境等因素对事故的影响。决策支持方面，开发可视化风险地图，用红黄绿标不同区域风险，点位置能看详细信息和建议。建立风险预警推送机制，一般风险告诉班组长，较大风险告诉部门负责人，重大风险直接告知企业管理层。生成智能化检维修计划，按设备健康度排序，先修高风险设备，大概能减少 30% 的非计划停机。

结论

现代安防技术正大大改变着油库安全管理的情况，从被动防御变成主动预防，从凭经验决策变成靠数据决策。视频智能分析、无人机巡检、工业互联网、特种机器人、高级分析等技术一起用，不仅提高了安全监管的效果，还让管理理念有了根本变化。以后，随着技术不断进步，油库安全管理可能会更智能、更精细。企业应该积极采用新技术，加快数字化转型，同时注重技术与管理的深度融合，培养复合型人才，为能源供应安全出份力。

参考文献：

[1] 董毅 . 油库安全管理中现代安防技术的应用 [J]. 中国石油和化工标准与质量 ,2024,44(16):72-74.

[2] 余 正 方 . 关 于 油 库 安 全 管 理 工 作 的 思 考 [J]. 铁 路 采 购 与 物流 ,2022,17(11):64-66.

[3] 尤立华 , 刘霞 . 油库安全及安防预警平台的设计应用 [J]. 石油化工自动化 ,2020,56(04):54-57.

作者简介：宋世刚（1981-8-）男，汉族， 黑龙江省海林市人，本科，安全副主任，研究方向：油库安全管理。