圣瞳案例 | 人工智能在化工行业安全生产中的应用

项目背景

化工业是我国国民经济重要的支柱产业，是支撑制造业高质量发展的关键领域。强化化工安全管理是做好安全生产工作的重中之重，是减少和杜绝事故发生的重要措施。现场发生事故的直接原因是人的不安全动作和物的不安全状态，因此加强作业现场的安全巡检管理实际上就是对人不安全状态的管控。这些要素存在于或隐含在作业现场所有人员、设备设施的工作过程中。通过智能化管控手段提高事故预防的有效性和企业本质安全化程度是实现安全生产目标的重要途径，也是实现智能工厂的必由之路。

行业痛点

化工行业巡检普遍采用的是人工巡视的工作方式，存在以下业务痛点：

1. 化工行业特殊原料繁多、工艺流程复杂，对安全监控、应急管控要求高，人员作业监管依靠传统管控方式，准确性和时性都难以保证。

2. 动火等特殊作业缺少智能化监管，极易造成严重事故。

3. 对于设备状态的巡检做不到及时、有效的监管，突发危险，缺乏行之有效的实时通知机制。

落地案例

内蒙某大型化工集团，采用圣瞳安全智能感知平台一体化方案，通过搭载智能分析算法的边缘计算装置，对全厂区的人员着装、人员行为、设备跑冒滴漏、车辆车牌、人脸定位进行零死角智能化管控，达到智能化巡检的目的。

方案以视频图像识别深度学习算法为核心技术，依托分布式数据库和集群计算等多项技术，实现全天24h实时监测、自动识别、自动告警、自动生成记录等功能，大幅降低人力物力投入，提高了企业安全管理能力，实现降本增效、安全作业的管理目标。

解决方案

圣瞳科技基于以上痛点提供云边端一体化的智慧解决方案，采用视觉算法对现场作业情况（人员着装、人员行为、烟火等）、设备状态（仪表读数、设备异常）情况等潜在安全隐患进行精准识别，并主动将报警结果上传运维管控平台，减少巡检人员工作量，大大提高巡检的效率和准确度。

部署架构方面，图像采集设备除可复用现场常规监控摄像头外，还可采用巡检机器人等设备，通过移动的方式对普通摄像头无法覆盖的区域进行无死角监测。边缘设备可以根据巡检需求采用边缘计算盒、边缘布控箱或分析服务器，进行灵活搭配，最终分析结果呈现在安全智能感知平台上。

方案价值

基于本方案建设，可打通“平台-算法-设备”的智能交互，实现现场巡检信息的智能分析，通过自研高精度识别算法，为化工企业提供AI支持，降低安全事故的发生，提高企业管理效率，大幅降低管理成本。

可适配已有设备，充分利旧，利用率达99%；

监管覆盖密度从60%提高至90%；

响应速度和处理效率提升30%；

使异常发生次频率降低59%；

使安全管理成本降低50%。