摘要：燃煤电厂人为因素导致的事故占比超70%（国家能源局2024年统计），传统“人工巡检+事后追责”模式存在监控盲区、干预滞后等管理缺陷。本文提出“感知—分析—干预”的闭环系统，通过视觉（3D激光雷达+AI摄像头）、语音（ASR+NLP）、生理（智能手环）多模态感知，结合知识图谱与贝叶斯网络分析，实现违章行为实时识别、风险动态评估与分级干预。某电厂实测显示，违章行为减少63%，人为因素事故清零，为高危行业安全管理提供了可复制方案。
关键词：多模态行为感知；安全操作；智能干预系统
引言：事故暴露的传统管理痛点
2023年5月，某燃煤电厂检修工李某在5米高的脚手架作业时未系安全带，因摄像头遮挡未被发现，最终坠落身亡。事故主因：传统模式依赖人工巡检，存在监测盲区（高空区域漏检）与干预滞后（违章后无即时预警）。国家能源局统计显示，2020—2024年，全国燃煤电厂人为因素事故中，68%源于“违章行为未被及时制止”。
随着AI与物联网技术发展，多模态感知与智能决策技术为破解这一难题提供了新路径。本文提出的智能干预系统，通过“视觉+语音+生理”多源数据融合，推动安全管理从“事后追责”向“事前预防”转型。
一、系统设计：多模态融合的“防护网”
（一）多模态数据采集层：全场景感知
视觉感知：在锅炉、汽机房等高风险区域部署3D激光雷达（精度±2mm）与4K AI摄像头，通过激光雷达穿透遮挡物（如钢管），结合AI识别安全帽、安全带（准确率98%），并分析动态行为，如上下攀爬脚手架未系安全带。
语音感知：通过ASR（语音转文字）+NLP（语义分析）功能，验证“双人确认”流程是否按要求实施，如就地启停设备未提及操作票编号即预警。
生理感知：为高空、有限作业人员配备智能手环，监测心率（>110次/分）、HRV（<50ms）等指标，预警疲劳状态，如张某连续加班后心率异常，系统及时提醒人员精神状态不佳，建议停止高风险作业。
（二）行为分析层：精准识别与动态评估
违章识别：构建安全行为知识图谱，包含“人员—岗位—操作—违章”规则，通过“早期融合（视觉+语音）+晚期融合（环境参数）”策略，综合判断违章概率（置信度≥95%），较单模态准确率提升15%。
风险动态评估：基于贝叶斯网络模型，输入违章类型（如高空未系安全带）、环境（风速>5m/s）、历史行为（近30天违章5次），计算事故概率（如基础20%→叠加后50%），辅助分级干预。
（三）智能干预层：分级响应与主动引导
高风险场景：即时阻断，如出现类似高空煤仓作业未系安全带的情况，增强现实（AR）技术的眼镜或智能安全帽可弹出警告+安全员远程喊话，10秒内整改。
中低风险场景：积分激励，如某员工首次未戴护目镜，App则提醒“积分-1”，连续30天无违章可兑换培训课，主动合规率提升至90%。
长期优化：虚拟现实（VR）技术培训，如针对“启停磨煤机未双人确认”高频违章，模拟事故场景+练习标准流程，同类违章减少42%。
二、系统验证：数据说话的实效
选取国家能源集团某燃煤电厂2台相同机组（1号机组部署系统，2号机组传统模式）开展A/B测试（2024年3月至6月），结果如下表：
指标 对照组 实验组 提升效果 数据来源
（传统模式） （智能系统）
违规行为 127次 47次 -63% 电厂安全日志
总数 （2024年3月至6月）
高风险违 42次 11次 -74% 同上
规（一级）
人为因素 3起 0起 100% 电厂事故报告
事故数
人工巡检 32万元/月 19万元/月 -41% 电厂财务记录
成本 （2024年3月至6月）
员工安全 75% 91% +16% 员工问卷调查
满意度 （样本量200）
截至2024年10月（测试结束4个月后），因事故率下降，实验组保险费用降低28%（保险公司赔付记录），员工主动报告隐患比例从28%提升至57%（电厂隐患上报系统统计）。
结 语
该系统通过多模态感知、智能分析与分级干预，在违章识别效率、事故预防效果上显著优于传统模式，为燃煤电厂安全管理提供了可复制的智能化方案。未来，随着技术进步，有望推广至建筑、化工等高危行业，进一步助力安全生产和本质安全型企业建设。
参考文献：
[1] 国家能源集团. 智能安全管理系统试点总结报告[R]. 北京: 国家能源集团, 2023.
[2] 中国安全生产科学研究院. 高危行业智能安全管理系统应用白皮书（2024）[R]. 北京: 中国安全生产科学研究院, 2024.
[3] 华能国际电力股份有限公司. 燃煤电厂多模态安全监控系统应用案例[R]. 上海: 华能国际, 2023.