一种特种设备安全监控管理系统的制作方法

本发明涉及是特种设备安全生产，具体的说，尤其涉及一种特种设备安全监控管理系统。

背景技术：

1、特种设备是指在生产、工业、商贸、公共服务等领域中使用的具有一定危险性的设备，如压力容器、锅炉、起重机械等。

2、作为特种设备在生产、使用过程中，其安全监控也非常重要。

3、为了确保特种设备的安全运行，建立一个高效的特种设备安全监控管理系统至关重要，为此，如何实现对特种设备的远程监控、故障预警和数据分析等功能是目前特种设备安全监控管理系统需要解决的一个重要方向。

技术实现思路

1、本发明的目的是为了解决现有技术中存在的缺点，而提出的一种特种设备安全监控管理系统，包括特种设备数据采集层、数据存储与处理层、远程监控与控制层、报警与预警层、数据分析与决策层；

2、特种设备数据采集层通过传感器和监测设备实时采集特种设备的参数数据，并将其传输到数据存储与处理层；

3、数据存储与处理层负责接收和存储采集到的数据，同时进行数据处理和分析，提取有用的信息；

4、数据存储与处理层将经过处理和分析的数据传输给远程监控与控制层，供其显示和展示；

5、远程监控与控制层可以通过查询数据库获取历史数据，以及实时接收并显示特种设备的运行状态、参数曲线信息；

6、远程监控与控制层接收到特种设备的实时数据后，会进行实时监控并检查是否存在异常情况；

7、如果发现特种设备运行状态异常，远程监控与控制层会触发报警与预警层，发送报警通知，提醒相关人员采取相应的措施；

8、报警与预警层通过接收到的报警信息，将其传输给数据分析与决策层进行进一步的数据分析和处理；

9、数据分析与决策层利用大数据分析和机器学习等技术，对特种设备的历史数据进行挖掘和分析，提供决策支持和优化方案。

10、优选的，所述特种设备数据采集层包括多个传感器和监测设备，用于实时采集特种设备的各类参数数据。

11、优选的，所述传感器包括一个或多个传感器，但不限于以下传感器类型：

12、温度传感器：用于测量设备或设备部件的温度，以便监测设备的热量产生和散热情况；

13、压力传感器：用于测量设备内部或外部的压力，例如容器内部的压力、流体管道的压力等；

14、液位传感器：用于测量液体或气体的液位高度，以监测液体或气体的供应和排放情况；

15、流量传感器：用于测量液体或气体的流量，以监测设备的供应和排放速率；

16、振动传感器：用于检测设备的振动情况，可以用于判断设备的运行状况和故障诊断；

17、声音传感器：用于检测设备周围的声音水平，可以用于监测噪音污染或异常声音；

18、电流传感器：用于测量设备的电流大小，以监测设备的电能消耗和电流异常情况；

19、电压传感器：用于测量设备的电压水平，以监测设备的供电情况和电压波动；

20、气体传感器：用于检测设备周围的气体浓度，可以用于监测有害气体的泄漏或环境污染。

21、优选的，所述数据存储与处理层用于建立数据库存储特种设备的历史数据，包括工作状态、故障记录、维修记录等；同时利用数据处理算法对采集的数据进行处理和分析，提取有用的信息，如异常检测、趋势分析。

22、优选的，特种设备的工作状态数据包括了对其运行状态的实时监测和采集，常见的数据类型如下：

23、温度：包括设备或设备部件的表面温度、内部温度；

24、压力：包括容器内部的压力、流体管道的压力；

25、液位：液体或气体的液位高度，以监测液体或气体的供应和排放情况；

26、流量：包括液体或气体的进出口流量，以监测特种设备的供应和排放速率；

27、振动：检测设备的振动情况，可以用于判断设备的运行状况和故障诊断；

28、声音：检测设备周围的声音水平，可以用于监测噪音污染或异常声音；

29、电流：包括设备的电流大小，以监测特种设备的电能消耗和电流异常情况；

30、电压：包括设备的电压水平，以监测特种设备的供电情况和电压波动；

31、气体：检测设备周围的气体浓度，可以用于监测有害气体的泄漏或环境污染；

32、状态：包括设备的开关状态、工作模式、故障状态等，以判断特种设备的运行正常性；

33、强度：包括光、电、磁等信号强度，以判断环境和工作状态对设备的影响程度；

34、位置：包括设备的位置、姿态等信息，以监测设备的运动和变化情况。

35、优选的，远程监控与控制技术是借助云平台和物联网技术，实现特种设备的远程监控和控制；开发适配不同终端设备的用户界面，提供直观的操作和监控体验。

36、优选的，所述报警与预警技术为设计灵活的报警策略，支持多种方式的报警通知，如短信、邮件、app推送；

37、同时基于机器学习算法，建立故障预警模型，提前预测特种设备可能出现的故障。

38、优选的，所述数据分析与决策层是运用大数据分析技术，对特种设备的历史数据进行挖掘和分析，发现潜在的问题和趋势；借助人工智能技术，建立预测模型，为特种设备的维护和管理提供决策支持。

39、优选的，所述历史数据进行挖掘和分析可以发现的潜在的问题包括但不限于以下几种问题：

40、维修保养缺失：分析特种设备的历史数据，可以观察到维修保养的周期和质量；如果存在长期未进行维护保养的情况或者维护保养质量不良，容易导致设备出现故障，影响生产效率；

41、设备老化损耗：特种设备的使用时间越长，设备的损耗和老化程度越高，容易导致设备性能下降，影响设备的可靠性和工作效率；

42、物料耗损过大：特种设备在运行过程中所使用的物料的消耗量也是一项重要指标，分析历史数据可以看到物料的消耗情况，如果发现物料耗损过大，需要及时进行调整或更换设备；

43、设备性能不稳定：特种设备在运行过程中，如果出现性能不稳定的情况，可能会导致生产效率降低甚至生产下线；通过分析历史数据，可以查找设备性能不稳定的原因，并及时采取措施加以解决；

44、设备过载：特种设备在运行过程中，如果出现过载情况，会导致设备短期或长期内的损坏；通过分析历史数据，可以观察到设备负载情况，及时调整生产计划，避免设备过载的情况发生；

45、安全问题：特种设备的运行安全是企业生产过程中需要高度重视的问题，分析历史数据可以发现特种设备运行中可能存在的安全风险，包括潜在的机械故障、电气故障、液压故障问题；及时识别和排除这些潜在问题，可以有效提升设备的安全性。

46、与现有的技术相比，本发明的有益效果是：本技术方案提出了一套综合的系统架构和关键技术，为特种设备安全监控管理系统的设计和实施提供了指导和参考；通过合理应用该系统，可以有效降低特种设备的事故风险，提高生产效率和质量，实现安全可持续发展的目标。