當前,在經(jīng)濟全球化和科學(xué)技術(shù)飛速發(fā)展的時(shí)代背景下,安全生產(chǎn)管理與我國經(jīng)濟發(fā)展相伴已進(jìn)入一個(gè)新的歷史發(fā)展階段,傳統的安全生產(chǎn)監管力量薄弱、手段落后。面對安全生產(chǎn)事故的突發(fā)性、復雜性、多發(fā)性等特點(diǎn),安全生產(chǎn)監管必須變“被動(dòng)防御”為“主動(dòng)防控”,加強安全生產(chǎn)風(fēng)險監控管理,充分運用信息化手段,強化監控和預警,及時(shí)發(fā)現和消除安全隱患,著(zhù)重源頭治理。
基于貝賽獨創(chuàng )的智慧數據技術(shù),將大數據技術(shù)應用于安全生產(chǎn)預警監控系統中,通過(guò)建立計算機大數據模型,利用數據挖掘與分析技術(shù)從海量的安全生產(chǎn)數據中分析和查找事故發(fā)生的周期性、關(guān)聯(lián)性和規律性,準確界定安全狀態(tài),在隱患未成為事故之前,采取有效的防控和應急處置措施,進(jìn)而實(shí)現降低安全生產(chǎn)事故發(fā)生概率的目標。
基于可視化分忻技術(shù)、地理信息系統技術(shù),以多維透視交互方式,展現數據對象之間在宏觀(guān)與微觀(guān)、時(shí)間與空間等維度的關(guān)聯(lián)關(guān)系,幫助分析人員快速實(shí)現多維篩選,排除干擾信息,聚焦關(guān)鍵線(xiàn)索。
管理平臺將來(lái)源龐雜的數據通過(guò)數據清理、集成、變換、歸約、融合等手段迸行處理,支持對結構化、半結構化、非結構化海量數據的整合,使其達到可分析狀態(tài)。在數據規??蓴U展性基礎上,兼顧數據分析實(shí)時(shí)性與靈活性,實(shí)現海量批處理和高速流處理。
火藍大數據解決方案通過(guò)與專(zhuān)業(yè)人士溝通,將經(jīng)驗以數據模型的方式沉淀下來(lái),形統一的經(jīng)驗模型庫。當發(fā)生新的事件時(shí),將事件信息賦值給這些數據模型,數據模型自動(dòng)對各類(lèi)資源數據庫進(jìn)行計算,并根據匹配程度呈現分析結果,幫助快速分析事件。
根據安全生產(chǎn)綜合數據庫中的基礎數據、實(shí)時(shí)監測數據及事務(wù)性數據,利用碰撞關(guān)聯(lián)、聚類(lèi)挖掘、語(yǔ)義分析等大數據模型進(jìn)行評估和分析野外地勘安全生產(chǎn)態(tài)勢,對已經(jīng)發(fā)現的問(wèn)題及原因進(jìn)行可視化分析,如人員違章行為記錄、設備故障記錄和監測報警記錄等,使用安全態(tài)勢評估打分模型計算出安全態(tài)勢評分。
采集企業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)過(guò)程中人、物、環(huán)境的監測信息和安全生產(chǎn)管理信息,建立企業(yè)安全生產(chǎn)大數據。利用圖像識別、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )、遺傳算法、模糊數學(xué)等算法,建立隱患診斷大數據模型,發(fā)現人的不安全行為、物的不安全狀態(tài)、環(huán)境的不安全條件,從而界定是否構成隱患。
構建企業(yè)安全生產(chǎn)動(dòng)態(tài)風(fēng)險評估模型和風(fēng)險指數,采集企業(yè)各類(lèi)安全生產(chǎn)數據作為模型輸入,根據算法計算出企業(yè)安全生產(chǎn)風(fēng)險指數。融合區域、行業(yè)或者全國企業(yè)安全生產(chǎn)風(fēng)險數據,建立區域性安全生產(chǎn)風(fēng)險指數。
貝賽對某企業(yè)安全生產(chǎn)點(diǎn)多、線(xiàn)長(cháng)、面廣,重點(diǎn)行業(yè)領(lǐng)域安全問(wèn)題突出等提供了大數據解決方案,幫助某企業(yè)加強安全生產(chǎn)。
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