风险监测预警系统,锅炉房安全生产的“守卫军”
安全生产责任重于泰山,在城市和企业双轮驱动高速发展的同时,也伴随着综合性高风险的产生,时刻威胁着企业员工和人民群众的生命财产安全。其中。冬季供暖供热是集团重点任务之一,供热站、锅炉房等设施,因为工作环境特殊,运行中能量巨大,风险程度较高,传统的安全管理手段“用人看”、“用人管”、“用人查”已经无法匹配现代化企业的安全管理要求,企业需要对安全风险管控手段进行多元化转型升级。
首开集团锅炉房搭建的风险监测预警系统,结合了集团下属多家锅炉房的风险特点,实现风险要素数据的全面汇聚接入和数据共享,构建运行状态分析模型,利用Al视觉智能分析系统,实现人员不安全行为的识别,通过IOT技术,实现设备工况状态、环境数据的采集,通过一揽子接入手段,覆盖集团下属几百家供热单位,通过先试先行的方式,解决集团风险管理手段单一等问题,同时提高管理效率,增强集团对安全风险的抵抗力,有效落实企业安全生产主体责任,让安全管理由“以治为主”向“以防为主”,由“被动应付”向“主动监管”转变。
系统主要涵盖重点风险要素档案管理、物联感知设备融合接入、实时数据采集与实时分析、视频监控数据整合接入、视频图像智能分析、统一报警与处置、算法设备与场景绑定、安全态势与数据分析等功能。
系统综合运用物联网、大数据、人工智能(Al)、通信技术等新一代信息技术,与集团自身管理需求集合,提高了安全生产风险的数字化监督与管控能力,完善了集团安全风险管理体系,提高管理效率,降低安全管理成本。
其一,锅炉房现场可视化管理
通过整合供热站原有的视频监控,并对监控盲区进行了补点建设,增设了多台监控摄像头,与系统进行协议转换与视频融合对接,将安全管理触角深入安全管理一线,通过系统实现远程锅炉房现场远程监管,实时视频查看。使锅炉房现场“直观可视”。
其二,提高锅炉房运行安全值守和主动防御的能力
结合锅炉自身风险特点,通过前端视频图像采集器和环境数据采集器,结合图像预警算法(明火预警、烟雾预警、人员超限巡查预警)、气体环境数据预警算法(超限预警、底线预警、区间预警)以及分级预警策略,实现对锅炉房异常环境、违规行为、有毒有害气体数据的感知、监测和预警,预警事件发生后及时推送至处置人员和监管人员进行处置。
通过智能算法的赋能,让传统感知设备具备了“思考力”,结合预警策略,让它又具备了“判断力”。从而实现锅炉房运行安全值守和主动防御,强化企业安全管理。
其三,降低管理成本,提高监管效率
利用首开集团锅炉房风险监测预警系统,锅炉房监管人员可通过电脑和手机就可以及对锅炉房的现场情况、气体情况,进行远程监管。大大提高管理人员的监管效率,不用非要进到锅炉房才知道具体情况,减少因“不明情况”而产生的安全隐患,有效保障了人员自身安全,降低了安全管理成本,提高监管效率。
其四,实现数字化安全管理,提高违规行为取证能力
通过数据的方式将整个锅炉房风险防控过程、违章违规、异常因素数据进行分级分类存储,为后面的辅助决策提供有效的数据支撑,为管理者的奖惩行为提供了有效的数据依据,同时对日后的查询、回顾、抽检等工作提供对应记录档案。
其五,补齐了安全风险管理短板、提高了管控效率
通过首开集团锅炉房风险监测预警系统的实施,集团可有效掌握下属锅炉房的现场情况、气体环境情况、人员巡查等情况,通过数据的筛查与分析,可发现风险管控中存在的问题,违规情况、预警情况,并制定有针对性的管理与技术措施。
好文章,需要你的鼓励
腾讯ARC实验室推出AudioStory系统,首次实现AI根据复杂指令创作完整长篇音频故事。该系统结合大语言模型的叙事推理能力与音频生成技术,通过交错式推理生成、解耦桥接机制和渐进式训练,能够将复杂指令分解为连续音频场景并保持整体连贯性。在AudioStory-10K基准测试中表现优异,为AI音频创作开辟新方向。
Coursera在2025年连接大会上宣布多项AI功能更新。10月将推出角色扮演功能,通过AI人物帮助学生练习面试技巧并获得实时反馈。新增AI评分系统可即时批改代码、论文和视频作业。同时引入完整性检查和监考系统,通过锁定浏览器和真实性验证打击作弊行为,据称可减少95%的不当行为。此外,AI课程构建器将扩展至所有合作伙伴,帮助教育者快速设计课程。
Meta与特拉维夫大学联合研发的VideoJAM技术,通过让AI同时学习外观和运动信息,显著解决了当前视频生成模型中动作不连贯、违反物理定律的核心问题。该技术仅需添加两个线性层就能大幅提升运动质量,在多项测试中超越包括Sora在内的商业模型,为AI视频生成的实用化应用奠定了重要基础。