基于工业互联网AI算法的应急系统及应急方法技术方案

技术编号：42603453 阅读：13 留言：0更新日期：2024-09-03 18:13

本发明专利技术涉及一种基于工业互联网AI算法的应急系统及应急方法。该系统包括终端设备、AI计算中心、集中控制中心、信息讯通模块、紧急营救模块、检测模块、分析模块以及存储模块，当有事故发生后集中控制中心联通所有数据信号源，依托AI计算中心实时更新推送结果数据，检测模块向控制中心发生信号，终端设备与控制中心信号连接，同时系统触发应急响应生成“逃生图”通过终端设备向员工发送。本发明专利技术能够在发生事故后及时做出应急指挥和调度，响应迅速，使相关部门和领导第一时间知悉，并将安全通道第一时间输送到每一位人员手中有序进行安全撤离。对紧急营救组织也能做到快、准、顺，现场AI计算营救元素报告有助于应急部门第一时间做出高效措施。

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【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于应急管理，具体涉及一种基于工业互联网ai算法的应急系统及应急方法。

技术介绍

1、工业互联网是指物联网在工业领域的应用，将工业设备、控制系统、信息系统和业务流程等通过网络实现连接，联网之后，大量的数据被收集以提供分析解决方案，实现最佳的工业运营。

2、近年来，随着人工智能技术的兴起，工业互联网中也开始引入人工智能技术，为了支持人工智能技术在工业互联网中的应用，现有技术方案主要是通过升级硬件和软件的方法，在现有工业互联网中嵌入人工智能算法的方式来实现。在具体进行数据分析、决策处理过程中，通过调用人工智能算法来对收集到的数据实现智能分析，从而实现智能化的工业互联网。

3、危化品在工业生产的各个环节占比越来越重，新的材料、新的技术也逐渐投入工业化生产中，这使得危化品生产造成的事故日趋复杂与多变，事故多发率频频不断，相较对于发生事故后就是人与时间赛跑的过程，紧急有效准确的救援能大幅度降低死亡率、财产损失等，目前我国还是处于缺乏业务模型支撑，预案情况设想、计划不够充分，多突发事件场景预案模型少，事故发生时采用应急处置方式和资源调配的效率较低。有必要提供一种基于工业互联网ai算法的应急系统，在发生事故后及时做出应急指挥和调度，响应迅速，使相关部门和领导第一时间知悉，并与应急部门互联，有助于应急部门第一时间做出响应，做出全局化、系统化的应急处置方案。

技术实现思路

1、为了解决上述问题，本专利技术提供了一种基于工业互联网ai算法的应急系统及应急方法。

2、本专利技术的基于工业互联网ai算法的应急系统的技术方案是：

3、基于工业互联网ai算法的应急系统，包括终端设备、ai计算中心、集中控制中心、信息讯通模块、紧急营救模块、检测模块、分析模块以及存储模块，所述检测模块与集中控制中心信号连接，所述终端设备与集中控制中心信号连接，所述集中控制中心与信息讯通模块信号连接，所述集中控制中心与紧急营救模块信号连接，所述集中控制中心分别与分析模块以及存储模块连接；

4、所述集中控制中心用于在收到报警信号后根据事故所在地信息判断是否启动紧急救援机制，若启动紧急救援机制，所述集中控制中心分析系统内事故所在地存储信息，通过所述信息通讯模块将事故信息反馈给相关负责部门并生成“逃生图”，将“逃生图”发送到事故所在地区域内工人的终端设备上；

5、所述ai计算中心根据事故所在地信息和工人的终端设备上传的信息计算得出现场营救策略报告，事故发生地相关负责部门根据实际情况通过所述现场营救策略报告做出应急响应和救援措施；所述紧急营救模块处置完毕后所述分析模块对此次事故情况做出分析，并将分析结果和应急方案储存至存储模块中。

6、进一步的，所述集中控制中心内存储有工厂模型和工厂地理位置信息，当应急触发、有事故发生时，所述ai计算中心使用langchain支持的模型，通过api接入外部模型，或利用api-for-open-llm框架调用本地llm模型。

7、进一步的，当应急触发、有事故发生时，事故所在地信息包括人员密度信息、用水用电信息、重大危险物信息；所述紧急营救模块包括与消防部门互联的应急消防单元以及与救护救援部门互联的救护救援单元并联报当地公安、医院以及消防部门。

8、进一步的，所述集中控制中心包括基础设施层、数据资源层、应用支撑层以及应用服务层，所述基础设施层为系统提供网络支持以及为获取监测信息提供保障，所述数据资源层存储并管理相应数据，所述应用支撑层对所述基础设施层获取的数据进行基础整理，采集到所述数据资源层的基础数据后进行基础服务，用于对所述应用服务层提供服务支撑；所述应用服务层用于搭建app和应用平台，通过调用所述应用支撑层中的信息以提供对应的应用服务。

9、进一步的，所述基础设施层包括移动通信网、无线局域网和机房及设备间、计算与存储设备、通信与显示设备、应急指挥中心、会商研判场所；所述检测模块包括气体监测系统、电气火灾远程监控系统、消防控制系统、重大危险源监测预警系统、环保监测系统以及门禁、物流管理系统。

10、进一步的，所述数据资源层包括智慧数据管理中心，所述智慧数据管理中心包括具有存储、索引和查询功能的数据库系统，所述智慧数据管理中心围绕危化安全生产、环境保护、能源管控和应急管理等需求，通过云计算、大数据、物联网、人工智能、ai开元计算、移动互联、5g、虚拟现实、增强现实深度应用，构建线上与线下相结合的多层次服务体系；所述数据资源层中存储的数据包括安全管理数据以及应急管理数据，所述安全管理数据包括人员档案信息、相关方信息、项目建设基本信息、相关法律法规、管理制度以及安全智库，所述应急管理数据包括应急机构信息、应急值班信息、应急预案管理信息、逃生图、应急疏散图、应急资源管理信息、应急演练管理信息、应急预警管理信息、应急响应管理信息。

11、进一步的，所述应用支撑层包括统一数字平台，所述统一数字平台包括集成平台模块、大数据平台模块、视频云模块、物联网模块以及云平台模块，所述集成平台模块提供集成工具和服务，完成各系统的数据集成、消息集成和服务集成，实现跨网、跨域、异构数据的融合与交互；所述大数据平台模块汇聚公司各类业务数据，并进行清洗、建模、治理，形成智慧运营中心可快速调用的专题库和主题库，提供各类数据服务，支撑数据分析报告和创新应用的快速开发；所述物联网模块支持传感数据和设备子系统接入，提供连接管理、设备管理和数据管理，为上层应用提供数据采集和逻辑控制服务；所述云平台模块选用公有云、私有云或混合云进行公司管理系统建设和部署，提供计算、存储、网络、安全、数据库等基础服务；所述应用支撑层包括相关方管理模块、项目管理块、责任制管理模块、法律法规模块、管理制度模块、绩效考核管理模块、设备设施管理模块、应急机构管理模块、应急预案管理模块、应急资源管理模块、应急演练管理模块、应急预警管理模块、应急响应管理模块。

12、本专利技术的基于工业互联网ai算法的应急方法的技术方案是：

13、一种基于工业互联网ai算法的应急方法，应用于上述任一技术方案所述的基于工业互联网ai算法的应急系统，包括以下步骤：

14、应急触发或有事故发生时，集中控制中心收到报警信号后根据事故所在地判断是否启动紧急救援机制，若启动紧急救援机制后，集中控制中心通过信息讯通模块将信息反馈给相关负责部门并生成“逃生图”，将“逃生图”发送到事故所在地区域内工人的终端设备上；

15、根据集中控制中心内预存的事故所在地信息和工人的终端设备上传的信息，ai计算中心得出现场营救策略报告，集中控制中心根据营救策略报告控制紧急救援模块做出响应；

16、紧急营救模块处置完毕后，分析模块对此次事故情况做出分析，并将分析结果和应急方案储存至存储模块中。

17、进一步的，分析模块将此次分析结果和应急方案与历史记录进行对比，与存储模块中的事故分析结果进行比对作出典型案例数据报告。

18、进一步的，若事故本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.基于工业互联网AI算法的应急系统，其特征在于，包括终端设备、AI计算中心、集中控制中心、信息讯通模块、紧急营救模块、检测模块、分析模块以及存储模块，所述检测模块与集中控制中心信号连接，所述终端设备与集中控制中心信号连接，所述集中控制中心与信息讯通模块信号连接，所述集中控制中心与紧急营救模块信号连接，所述集中控制中心分别与分析模块以及存储模块连接；

2.根据权利要求1所述的基于工业互联网AI算法的应急系统，其特征在于，所述集中控制中心内存储有工厂模型和工厂地理位置信息，当应急触发、有事故发生时，所述AI计算中心使用LangChain支持的模型，通过API接入外部模型，或利用api-for-open-llm框架调用本地llm模型。

3.根据权利要求1所述的基于工业互联网AI算法的应急系统，其特征在于，当应急触发、有事故发生时，事故所在地信息包括人员密度信息、用水用电信息、重大危险物信息；所述紧急营救模块包括与消防部门互联的应急消防单元以及与救护救援部门互联的救护救援单元并联报当地公安、医院以及消防部门。

4.根据权利要求1所述的基于工业互联网A

5.根据权利要求4所述的基于工业互联网AI算法的应急系统，其特征在于，所述基础设施层包括移动通信网、无线局域网和机房及设备间、计算与存储设备、通信与显示设备、应急指挥中心、会商研判场所；所述检测模块包括气体监测系统、电气火灾远程监控系统、消防控制系统、重大危险源监测预警系统、环保监测系统以及门禁、物流管理系统。

6.根据权利要求4所述的基于工业互联网AI算法的应急系统，其特征在于，所述数据资源层包括智慧数据管理中心，所述智慧数据管理中心包括具有存储、索引和查询功能的数据库系统，所述智慧数据管理中心围绕危化安全生产、环境保护、能源管控和应急管理等需求，通过云计算、大数据、物联网、人工智能、AI开元计算、移动互联、5G、虚拟现实、增强现实深度应用，构建线上与线下相结合的多层次服务体系；所述数据资源层中存储的数据包括安全管理数据以及应急管理数据，所述安全管理数据包括人员档案信息、相关方信息、项目建设基本信息、相关法律法规、管理制度以及安全智库，所述应急管理数据包括应急机构信息、应急值班信息、应急预案管理信息、逃生图、应急疏散图、应急资源管理信息、应急演练管理信息、应急预警管理信息、应急响应管理信息。

7.根据权利要求4所述的基于工业互联网AI算法的应急系统，其特征在于，所述应用支撑层包括统一数字平台，所述统一数字平台包括集成平台模块、大数据平台模块、视频云模块、物联网模块以及云平台模块，所述集成平台模块提供集成工具和服务，完成各系统的数据集成、消息集成和服务集成，实现跨网、跨域、异构数据的融合与交互；所述大数据平台模块汇聚公司各类业务数据，并进行清洗、建模、治理，形成智慧运营中心可快速调用的专题库和主题库，提供各类数据服务，支撑数据分析报告和创新应用的快速开发；所述物联网模块支持传感数据和设备子系统接入，提供连接管理、设备管理和数据管理，为上层应用提供数据采集和逻辑控制服务；所述云平台模块选用公有云、私有云或混合云进行公司管理系统建设和部署，提供计算、存储、网络、安全、数据库等基础服务；所述应用支撑层包括相关方管理模块、项目管理块、责任制管理模块、法律法规模块、管理制度模块、绩效考核管理模块、设备设施管理模块、应急机构管理模块、应急预案管理模块、应急资源管理模块、应急演练管理模块、应急预警管理模块、应急响应管理模块。

8.一种基于工业互联网AI算法的应急方法，其特征在于，应用于权利要求1～7任一项所述的基于工业互联网AI算法的应急系统，包括以下步骤：

9.根据权利要求8所述的基于工业互联网AI算法的应急方法，其特征在于，分析模块将此次分析结果和应急方案与历史记录进行对比，与存储模块中的事故分析结果进行比对作出典型案例数据报告。

10.根据权利要求8所述的基于工业互联网AI算法的应急方法，其特征在于，若事故所在地存在危险源或潜在风险时，集中控制中心启动紧急救援机制；若事故所在地不存在危险源或潜在风险时，集中控制中心启动普通救援机制。

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【技术特征摘要】

1.基于工业互联网ai算法的应急系统，其特征在于，包括终端设备、ai计算中心、集中控制中心、信息讯通模块、紧急营救模块、检测模块、分析模块以及存储模块，所述检测模块与集中控制中心信号连接，所述终端设备与集中控制中心信号连接，所述集中控制中心与信息讯通模块信号连接，所述集中控制中心与紧急营救模块信号连接，所述集中控制中心分别与分析模块以及存储模块连接；

2.根据权利要求1所述的基于工业互联网ai算法的应急系统，其特征在于，所述集中控制中心内存储有工厂模型和工厂地理位置信息，当应急触发、有事故发生时，所述ai计算中心使用langchain支持的模型，通过api接入外部模型，或利用api-for-open-llm框架调用本地llm模型。

3.根据权利要求1所述的基于工业互联网ai算法的应急系统，其特征在于，当应急触发、有事故发生时，事故所在地信息包括人员密度信息、用水用电信息、重大危险物信息；所述紧急营救模块包括与消防部门互联的应急消防单元以及与救护救援部门互联的救护救援单元并联报当地公安、医院以及消防部门。

4.根据权利要求1所述的基于工业互联网ai算法的应急系统，其特征在于，所述集中控制中心包括基础设施层、数据资源层、应用支撑层以及应用服务层，所述基础设施层为系统提供网络支持以及为获取监测信息提供保障，所述数据资源层存储并管理相应数据，所述应用支撑层对所述基础设施层获取的数据进行基础整理，采集到所述数据资源层的基础数据后进行基础服务，用于对所述应用服务层提供服务支撑；所述应用服务层用于搭建app和应用平台，通过调用所述应用支撑层中的信息以提供对应的应用服务。

5.根据权利要求4所述的基于工业互联网ai算法的应急系统，其特征在于，所述基础设施层包括移动通信网、无线局域网和机房及设备间、计算与存储设备、通信与显示设备、应急指挥中心、会商研判场所；所述检测模块包括气体监测系统、电气火灾远程监控系统、消防控制系统、重大危险源监测预警系统、环保监测系统以及门禁、物流管理系统。

6.根据权利要求4所述的基于工业互联网ai算法的应急系统，其特征在于，所述数据资源层包括智慧数据管理中心，所述智慧数据管理中心包括具有存储、索引和查询功能的数据库系统，所述智慧数据管理中心围绕危化安全生产、环境保护、能源管控...

【专利技术属性】
技术研发人员：杨华春，刘海庆，张龙列，惠源，李海涛，刘浩缘，段荣祥，郝彬，马闯，
申请(专利权)人：河南省氟基新材料科技有限公司，
类型：发明
国别省市：

全部详细技术资料下载我是这个专利的主人