智能监控技术在车站运输生产安全的应用

引言

在煤炭铁路专用线运输体系里，火车站承担着至关重要的任务。只运煤的火车站，其运输生产安全不仅关乎煤炭的顺利输送，还对国家能源供应稳定有着深远影响。随着煤炭运输需求的持续增长，车站内调车、检车等作业愈发频繁，作业人员面临的风险也随之增加。而且车站存在诸多监控盲区，传统监控手段难以全面覆盖，这给运输生产安全埋下隐患。智能监控技术的出现为解决这些问题提供了新途径，它能实时、精准地监控运输生产各环节，及时发现并处理潜在风险，对保障煤炭铁路专用线运输安全意义重大。

1 智能监控技术应用的重要性

1.1 保障作业人员安全

在煤炭铁路专用线运输车站，作业人员在调车、检车等作业中面临众多风险。调车作业时，人员要在移动的机车车辆间操作，稍有疏忽就可能发生碰撞等事故。检车作业需要靠近运行部件，存在机械伤害风险。智能监控技术可实时监测作业人员的位置、行为等，当发现人员进入危险区域或有违规操作时，及时发出警报，避免事故发生，为作业人员的生命安全提供有力保障。

1.2 提升机车车辆作业监督效能

机车车辆是煤炭铁路专用线运输的关键载体，其作业情况直接影响运输效率与安全。智能监控技术能对机车车辆在调车、行驶等过程中的速度、运行轨迹等进行实时监测。在调车作业中，可防止车辆超速、碰撞；在行驶过程中，能及时发现车辆故障隐患，如车轮异常磨损、制动系统失灵等，确保机车车辆始终处于良好运行状态，保障煤炭运输任务顺利完成。

1.3 弥补监控盲区漏洞

火车站内的一些区域，如大型设备后方、狭窄通道等，是传统监控的盲区。但作业人员和机车车辆在这些区域仍有活动，存在较大安全风险。智能监控技术借助红外感应、雷达探测等手段，能有效覆盖这些盲区，及时掌握作业人员和机车车辆在盲区的动态，一旦出现异常情况，迅速响应，降低因盲区监控缺失而引发事故的可能性。

2 智能监控技术应用的策略

2.1 构建全方位、多层次的视频监控系统

对于黄陵矿业铁路运输公司七里镇车站这样的煤炭铁路专用线而言，由于其运输作业环境复杂且存在诸多潜在安全风险，构建一套全方位、多层次的视频监控系统至关重要。该系统应覆盖车站的各个关键区域，包括站台、股道、装卸作业区、机车整备场以及信号设备室等。在硬件设施方面，要选用高清晰度、具备夜视功能和宽动态范围的摄像头，以确保在不同光照条件下都能清晰捕捉到现场画面。例如，在装卸作业区，安装可旋转变焦的云台摄像机，能够实时跟踪煤炭装卸过程，对可能出现的超载、偏载等违规操作进行精准监测；在股道两侧设置固定式摄像头，配合智能分析算法，自动识别入侵轨道的人员或异物，并及时发出警报。同时，为了实现无缝衔接和全面覆盖，还需合理规划摄像头布局，消除监控死角。通过建立分布式的视频采集网络，将各个区域的图像数据传输至中央控制室进行集中管理和存储。此外，利用先进的视频编码技术和传输协议，保证图像数据的稳定传输和高效解码，使工作人员能够在监控终端上流畅地查看实时视频流。软件层面，引入智能视频分析软件，对采集到的视频图像进行深度处理和智能识别。例如，通过对人员行为模式的学习，系统可以自动判断是否存在异常行为，如跨越警戒线、进入禁止区域等；对车辆运行状态进行监测，包括速度、方向、位置等信息，一旦发现偏离正常轨迹的情况，立即启动预警机制。

2.2 整合传感器网络实现数据采集与融合

除了视频监控外，整合各类传感器形成一个完整的数据采集与融合体系也是智能监控技术应用的重要策略之一。在七里镇车站，可以部署多种类型的传感器，如温度传感器、压力传感器、振动传感器、气体检测仪等，用于实时监测设备运行状况和环境参数变化。以机车车辆为例，在其关键部位安装振动传感器，能够实时感知轴承、齿轮箱等部件的工作状态。当这些部件出现故障前兆时，往往会伴随异常振动信号的产生。传感器将采集到的数据发送给数据处理中心，经过专业算法的分析比对，可以提前预测潜在的故障风险，提醒维修人员进行针对性检查和维护，避免因突发故障导致的安全事故。同样，在煤炭装卸过程中，使用重量传感器可以精确测量每节车厢的装载量，确保不超载运输；压力传感器则可用于监测输送带的张力情况，防止过载运行造成皮带撕裂等问题。而气体检测仪能够实时检测作业环境中的有害气体浓度，如甲烷、一氧化碳等，当浓度超过安全阈值时，自动触发报警装置并启动通风系统，保障作业人员的身体健康和生命安全。为了充分发挥传感器网络的优势，需要建立一个统一的数据采集平台，将来自不同来源的数据进行整合和标准化处理。通过数据融合技术，将视频监控信息与其他传感器数据相结合，实现多维度的综合分析和决策支持。

2.3 建立基于大数据的风险预警与决策支持系统

随着智能监控技术的广泛应用，积累了大量的视频、传感器等各类数据。如何从中挖掘有价值的信息，实现风险预警和科学决策成为关键。因此，建立基于大数据的风险预警与决策支持系统是提升车站安全管理水平的必然选择。该系统首先要具备强大的数据存储能力，采用分布式存储架构，对海量的历史数据进行分类整理和归档保存。同时，运用数据清洗、去噪等预处理技术，提高数据质量，为后续的分析和应用奠定基础。在数据分析环节，运用机器学习、深度学习等人工智能算法对历史数据进行挖掘和建模。通过对过往事故案例的学习，训练出能够识别潜在风险因素的模式识别模型；根据设备运行数据的统计分析结果，建立设备健康评估模型，预测设备的剩余使用寿命和维护周期。例如，通过对大量机车运行数据的分析和学习，可以找到影响机车可靠性的关键因素，从而制定更加合理的检修计划和维护策略。基于这些分析模型，系统能够实时监测当前的运行状态，并与预设的风险阈值进行比较。一旦发现异常情况或趋势性变化，立即发出预警信号，并提供相应的处置建议。例如，当某条线路的车流量突然增大且接近设计容量上限时，系统会提示调度员调整列车运行间隔，避免拥堵引发的安全问题；当某个区域的空气质量指标恶化时，系统会自动启动除尘设备并通知相关人员加强现场巡查。

3 总结

智能监控技术为煤炭铁路专用线运输车站的运输生产安全提供了全新的技术解决方案，其重要性体现在对作业人员安全的全方位防护、对机车车辆作业的精准监督以及对监控盲区漏洞的有效弥补，是破解传统安全管理模式短板、适应高密度煤炭运输需求的关键手段。通过强化调车、检车等重点作业环节的监控精度，完善盲区立体监控体系，推动监控技术与调度、车辆管理等系统的深度融合及数据深度分析，可充分发挥智能监控技术的优势，大幅提升车站运输生产的安全防控能力。

参考文献：

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