成品油公路运输全过程安全风险评估与智能管控系统设计

一、引言

成品油作为重要的能源物资，在国民经济发展中扮演着关键角色。公路运输凭借其灵活性和便捷性，成为成品油运输的主要方式之一。然而，由于成品油具有易燃、易爆、易挥发等特性，且公路运输线路长、路况复杂、环境多变，导致成品油公路运输过程中存在诸多安全风险。近年来，因成品油公路运输引发的安全事故时有发生，不仅造成了巨大的经济损失，还对人民生命财产安全和生态环境构成了严重威胁。因此，对成品油公路运输全过程进行安全风险评估，并设计有效的智能管控系统，具有重要的现实意义。

二、成品油公路运输安全风险因素分析

2.1 人为因素

驾驶员作为运输过程的直接参与者，其驾驶技能、安全意识、疲劳程度等对运输安全有着至关重要的影响。疲劳驾驶、超速行驶、违规操作、应急处理能力不足等人为失误行为，是导致运输事故的主要原因之一。此外，装卸人员在油品装卸过程中，若未严格遵守操作规程，如违规动火、静电接地不良等，也容易引发火灾、爆炸等事故。

2.2 车辆因素

运输车辆的技术状况是影响运输安全的重要因素。车辆制动系统、转向系统、轮胎磨损、油罐罐体腐蚀、安全附件失效等问题，都可能导致车辆在行驶过程中出现故障，增加事故发生的风险。同时，车辆超载、超限运输，会使车辆的操控性能下降，制动距离延长，进一步加大安全隐患。

2.3 环境因素

自然环境因素如恶劣天气（暴雨、大雾、冰雪等）、地质条件（山区道路的滑坡、泥石流等）会给成品油公路运输带来不利影响。恶劣天气会影响驾驶员的视线和车辆的行驶稳定性，地质灾害则可能直接威胁车辆和人员安全。此外，社会环境因素如道路施工、交通拥堵、治安状况等，也会对运输安全产生一定的干扰。

2.4 管理因素

运输企业安全管理制度不完善、安全培训不到位、安全监管不力等管理问题，是导致安全风险的重要根源。例如，企业未建立健全驾驶员安全考核机制，对驾驶员的违规行为未能及时纠正和处理；安全培训内容空洞、形式单一，无法有效提高驾驶员的安全意识和应急处理能力；安全监管存在漏洞，对车辆的日常维护保养和运输过程的实时监控不到位，都可能使安全风险得不到及时有效的控制。

三、安全风险评估方法与模型构建

3.1 风险评估方法选择

目前，常用的风险评估方法有故障树分析法（FTA）、事件树分析法（ETA）、层次分析法（AHP）、模糊综合评价法等。考虑到成品油公路运输安全风险因素的复杂性和不确定性，本文采用层次分析法和模糊综合评价法相结合的方式进行风险评估。层次分析法能够将复杂的问题分解为多个层次，通过两两比较确定各因素的相对重要性权重；模糊综合评价法则可以对模糊性和不确定性因素进行量化评价，从而更全面、准确地评估风险等级。

3.2 风险评估指标体系建立

根据对成品油公路运输安全风险因素的分析，构建如下风险评估指标体系：目标层为成品油公路运输安全风险评估；准则层包括人为因素、车辆因素、环境因素、管理因素四个方面；指标层则具体细化为驾驶员驾驶技能、安全意识、疲劳程度、车辆制动性能、转向性能、轮胎状况、天气状况、道路条件、安全管理制度完善程度、安全培训效果等多个具体指标。

3.3 风险等级划分

将风险等级划分为低风险、较低风险、中等风险、较高风险和高风险五个级别。通过层次分析法确定各指标的权重，利用模糊综合评价法计算出每个风险因素的隶属度，进而得出综合风险评价结果，确定运输过程的风险等级。

四、智能管控系统设计

4.1 系统总体架构

智能管控系统采用分层分布式架构，包括感知层、网络层、数据层和应用层。感知层通过安装在车辆上的各类传感器（如 GPS 定位传感器、车载摄像头、油温传感器、液位传感器、压力传感器等），实时采集车辆位置、行驶状态、油品状态等信息；网络层利用 4G/5G 通信技术、物联网技术，将感知层采集的数据传输到数据层；数据层负责对海量数据进行存储、管理和分析处理；应用层则为用户提供各类功能模块，实现对成品油公路运输的实时监控、风险预警、应急处置等管理功能。

4.2 功能模块设计

1.车辆实时监控模块：通过 GPS 定位系统和车载摄像头，实时跟踪车辆位置、行驶路线、速度等信息，并对车辆行驶状态进行可视化展示。管理人员可以随时查看车辆的实时运行情况，及时发现异常情况并采取相应措施。

2.驾驶员行为分析模块：利用车载传感器和人工智能技术，对驾驶员的驾驶行为进行实时监测和分析，如急加速、急刹车、疲劳驾驶、违规变道等行为。一旦发现异常驾驶行为，系统立即发出预警信息，提醒驾驶员纠正，并将相关信息记录在案，作为对驾驶员安全考核的依据。

3.风险预警模块：根据风险评估模型和实时采集的数据，对运输过程中的安全风险进行实时评估和预测。当风险值超过设定的预警阈值时，系统自动发出不同级别的预警信息，包括声音报警、短信通知、弹窗提示等，同时提供相应的风险应对建议，帮助管理人员及时采取有效的风险控制措施。

4.应急处置模块：制定完善的应急预案，当发生安全事故时，系统迅速启动应急响应机制，自动生成应急处置方案，包括事故地点定位、救援资源调配、事故现场指挥等功能。同时，通过与消防、医疗、环保等相关部门的信息共享和协同联动，实现快速、高效的应急救援，最大限度地降低事故损失。

5.数据分析与决策支持模块：对系统采集的海量历史数据进行深度挖掘和分析，总结运输过程中的安全风险规律和管理经验，为企业制定科学合理的安全管理制度、优化运输路线、加强驾驶员培训等提供数据支持和决策依据。

4.3 技术实现

1.物联网技术：利用物联网技术实现车辆与监控中心之间的信息互联互通，使各类传感器采集的数据能够实时、准确地传输到监控系统中，为实现实时监控和智能管控提供数据基础。

2.大数据技术：通过大数据技术对海量的运输数据进行存储、管理和分析处理，挖掘数据背后的潜在价值，为风险评估、预警预测和决策支持提供强大的数据处理能力。

3.人工智能技术：借助人工智能技术中的机器学习、深度学习算法，对驾驶员行为数据、车辆运行数据、环境数据等进行分析和建模，实现对异常行为的自动识别、风险的精准预测和智能决策。

4.地理信息系统（GIS）技术：将 GIS 技术应用于车辆实时监控和运输路线规划中，实现对车辆位置的可视化展示和运输路线的优化，提高运输效率和安全性。

五、结论

通过对成品油公路运输全过程安全风险评估与智能管控系统的研究与设计，有效识别了运输过程中的各类安全风险因素，建立了科学合理的风险评估模型，设计了功能完善、技术先进的智能管控系统。该系统的应用能够实现对成品油公路运输的全方位、实时化、智能化管理，及时发现和控制安全风险，提高运输企业的安全管理水平和应急处置能力，从而保障成品油公路运输的安全、高效运行，减少安全事故的发生，具有显著的经济效益和社会效益。未来，随着物联网、大数据、人工智能等技术的不断发展和创新，智能管控系统将不断优化和完善，为成品油公路运输安全提供更加强有力的技术支撑。

参考文献

[1] 赵 晶 . 成 品 油 公 路 配 送 提 高 效 率 的 途 径 探 思 [J]. 中 国 储运,2022,(03):135-137.