1. 引言
研究背景：危化品仓储安全是企业运营与社会稳定的重要保障，其管理不当可能引发严重的安全事故。例如，2015年天津港“8·12”瑞海公司危化品仓库特大火灾事故，造成了巨大的人员伤亡和财产损失，震惊全国[11]。此外，近年来因危化品储存不当导致的管理失误和爆炸事件频发，据不完全统计，我国由此造成的人员伤亡多达3000多人，对社会安全环境构成了严重威胁[5]。传统的危化品仓库监控方式存在人工巡检盲区、时间限制等局限性，无法实时监测和预警安全状态[2]。因此，开发基于物联网与边缘计算的实时安全监测系统显得尤为迫切，该系统能够利用先进的技术手段提升危化品仓储的安全管理水平，有效预防和减少事故的发生。
研究目的与意义：本研究旨在开发一种基于物联网与边缘计算的危化品仓储实时安全监测系统，以应对当前危化品仓储管理中存在的强安全需求与低风险管理能力之间的矛盾。该系统通过结合远程摄像、无线通信、传感器技术及边缘计算能力，实现对危化品仓库环境参数的实时监测与智能分析[1]。其核心意义在于显著提升危化品仓储的安全水平，减少因仓储不当引发的事故风险，同时为企业提供高效、精准的安全管理工具[4]。通过引入物联网与边缘计算技术，系统能够在数据源头进行初步处理，降低数据传输延迟并提高处理效率，从而为危化品仓储行业的安全管理提供创新解决方案。
2. 物联网与边缘计算技术概述
2.1 物联网技术
物联网（IoT）是一种通过互联网实现物理设备间互联互通的技术体系，其基本原理包括感知、传输和应用三层架构。感知层通过传感器等设备采集环境数据，如温湿度、气体浓度等信息；传输层利用有线或无线通信技术将采集的数据传输至云端或本地服务器；应用层则对数据进行处理、分析和展示，为用户提供决策支持[2][10]。在安全监测领域，物联网技术能够实现设备间的互联互通，实时采集和传输危化品仓储环境中的关键参数，从而提升监测效率与精度。其特点在于分布式部署、多源数据采集以及高效的远程监控能力，这些优势使其成为危化品仓储安全监测的重要技术手段。
2.2 边缘计算技术
边缘计算是一种将计算任务从云端下沉到网络边缘的新型计算模式，其核心概念是在靠近数据源的地方进行数据处理和分析，从而减少数据传输延迟并提高处理效率[15]。在实时安全监测场景中，边缘计算能够将部分数据处理任务从中央服务器转移至靠近传感器的边缘设备，实现对危化品仓储环境数据的快速响应与处理。这种技术不仅降低了网络带宽的需求，还显著提升了系统的实时性和可靠性。例如，在危化品泄漏检测中，边缘计算可以在毫秒级时间内完成数据分析并触发预警机制，从而避免因数据传输延迟而导致的安全事故。因此，边缘计算在危化品仓储实时安全监测中具有不可替代的重要性。
3. 系统开发
3.1 系统架构设计
3.1.1 感知层
感知层作为基于物联网与边缘计算的危化品仓储实时安全监测系统的基础组成部分，由多种传感器构成，包括温湿度传感器、气体传感器、压力传感器等。这些传感器负责实时采集危化品仓储环境中的关键参数，如温度、湿度、可燃气体浓度、有毒气体浓度以及气压等[3][8]。通过部署高精度的传感器节点，系统能够全面感知仓储环境的状态变化，并将采集到的数据上传至网络层进行传输。传感器选型需充分考虑其测量范围、精度、响应时间以及抗干扰能力等因素，以确保数据采集的准确性和可靠性。此外，感知层的设计还需兼顾传感器的布点密度和覆盖范围，避免监测盲区的出现，从而为后续的数据分析和决策提供坚实的基础。
3.1.2 网络层
网络层在系统中承担着数据传输的核心功能，利用有线或无线通信技术实现感知层与应用层之间的数据交互。常用的通信技术包括4G/5G、Wi-Fi、蓝牙、ZigBee以及窄带物联网（NB-IoT）等[2][4]。针对危化品仓储场景的特点，网络层需具备高稳定性、低延迟和高带宽的特性，以保障实时监测数据的稳定传输。例如，NB-IoT技术因其低功耗、大连接和广覆盖的优势，被广泛应用于危化品仓储环境监测系统中，能够有效支持大规模传感器节点的并发数据传输[8]。同时，网络层还需考虑数据传输的安全性，采用加密协议和认证机制防止数据泄露或篡改，确保信息传输的完整性与保密性。
3.1.3 应用层
应用层是系统的核心功能实现层，负责对接收到的数据进行综合处理、分析和展示，并提供实时监测、预警以及远程控制等功能。具体而言，应用层通过数据融合算法对多源异构数据进行整合，提取有价值的信息用于状态评估和趋势预测[1][14]。例如，当监测到仓储环境中的温度或气体浓度超过预设阈值时，系统会自动触发预警机制，并通过短信、手机App或智能语音等方式向相关人员发送警报信息。此外，应用层还具备历史数据查询、统计分析以及可视化展示等功能，帮助用户直观了解仓储环境的变化规律。通过结合云计算和边缘计算技术，应用层能够在本地完成部分数据处理任务，减少数据传输延迟，提高系统的响应速度和效率[15]。
3.2 硬件设备选型
3.2.1 传感器选型
在危化品仓储实时安全监测系统中，传感器的性能直接影响数据采集的质量和系统的可靠性。因此，传感器选型需综合考虑其技术参数、适用场景以及成本因素。例如，温度传感器应选择具有高精度和快速响应特性的型号，以适应仓储环境中温度波动的实时监测需求；而气体传感器则需根据目标气体的种类（如甲烷、氨气、硫化氢等）选择相应的探测原理，确保检测灵敏度和选择性[3][8]。此外，传感器的安装位置和高度也需符合相关标准规范，以避免因环境因素导致的误报或漏报问题。例如，对于可燃气体探测器的安装，应遵循《石油化工企业可燃气体和有毒气体检测报警设计规范》的要求，确保其能够有效覆盖潜在泄漏区域[9]。
3.2.2 数据采集终端选型
数据采集终端作为感知层与网络层之间的桥梁，承担着数据汇聚、预处理和传输的重要功能。其选型需重点关注数据处理能力、通信接口兼容性以及电源管理等方面的性能。首先，数据采集终端应具备足够的计算资源，以支持多通道传感器数据的实时采集和初步处理任务，如数据滤波和异常值检测[2][11]。其次，终端需配备丰富的通信接口，包括RS485、以太网、无线通信模块等，以便与不同类型的传感器和网络设备无缝对接。最后，考虑到仓储环境的复杂性和长期运行需求，数据采集终端还需具备低功耗设计和可靠的电源管理机制，确保在断电或其他异常情况下仍能维持基本功能运行[15]。
3.3 软件平台搭建
3.3.1 数据处理算法
数据处理算法是保障系统数据准确性和可靠性的关键技术环节，主要包括数据滤波、异常检测和数据融合等核心功能。数据滤波算法通过对原始数据进行平滑处理，去除噪声干扰，提高数据质量。例如，采用滑动平均滤波或卡尔曼滤波算法可以有效抑制传感器信号中的高频噪声，保留真实的环境变化趋势[4][13]。异常检测算法则用于识别和标记偏离正常范围的异常数据点，为后续的分析和预警提供依据。常用的异常检测方法包括基于统计学的阈值判断法和基于机器学习的异常模式识别算法。此外，数据融合算法通过对多源异构数据进行整合和分析，提取更高层次的信息，从而提升系统的监测精度和决策能力[13]。
3.3.2 用户界面设计
用户界面是系统与用户交互的重要窗口，其设计需遵循简洁直观、操作便捷的原则，以提升用户体验和系统可用性。具体而言，用户界面应包含实时监测数据显示、历史数据查询、报警信息推送以及系统配置管理等功能模块。其中，实时监测数据可通过图表、仪表盘等形式进行可视化展示，使用户能够直观了解仓储环境的状态变化[1][14]。报警信息推送模块则需支持多种通知方式，如声音提示、弹窗提醒和短信通知，确保用户能够及时响应异常情况。此外，用户界面的布局应充分考虑不同用户角色的需求，例如企业管理人员关注整体运营状况，而一线操作人员则更注重具体设备的运行状态，因此需设计分层次、模块化的功能结构，以满足多样化的使用场景。
3.4 技术难题与解决办法
3.4.1 数据安全与隐私保护
在危化品仓储实时安全监测系统中，数据的安全性和隐私保护是不可忽视的重要问题。由于系统涉及大量敏感信息，如仓储环境参数、设备运行状态以及报警记录等，一旦数据泄露或被篡改，可能引发严重的安全隐患[9][15]。为此，系统需采用多层次的安全防护措施，包括数据加密、访问控制和身份认证等技术手段。例如，在数据传输过程中，可采用AES-256等高级加密算法对数据进行加密处理，防止第三方窃取或篡改；在数据存储阶段，则需建立完善的权限管理机制，确保只有授权用户才能访问和操作相关数据。此外，系统还需定期更新安全策略和补丁，以应对不断变化的网络攻击威胁。
3.4.2 多源数据融合
多源数据融合是提升系统监测精度和决策能力的关键技术，但也面临诸多挑战，如数据格式不一致、时间同步困难以及数据冲突等问题[4][13]。为了解决这些问题，系统需引入先进的数据融合算法和策略。例如，基于卡尔曼滤波的数据融合方法可以通过动态权重分配机制，对不同传感器的数据进行加权平均，从而减少测量误差并提高数据一致性。此外，系统还需设计统一的数据标准化框架，将来自不同来源的数据转换为统一的格式和单位，以消除数据异构性带来的影响。对于时间同步问题，则可采用时间戳校准算法，确保各传感器数据的时间基准一致，从而为后续的数据分析和预测提供可靠的基础[13]。
4. 系统性能测试与分析
4.1 测试指标设定
为全面评估基于物联网与边缘计算的危化品仓储实时安全监测系统的性能，选取监测准确性、响应速度和系统稳定性作为核心测试指标。监测准确性反映了系统采集数据与真实环境参数之间的偏差程度，其重要性在于确保决策基于可靠数据[3]。响应速度衡量系统从感知异常到发出预警的时间间隔，直接影响事故预防效果，尤其是在危化品仓储环境中，快速响应至关重要[8]。系统稳定性则关注系统在长时间运行中的可靠性，避免因故障导致监测中断。这些指标的设定依据来源于相关研究及实际应用需求，旨在全面覆盖系统关键性能维度。
4.2 测试环境与方案
测试在模拟危化品仓储环境中进行，部署了温湿度传感器、气体传感器等硬件设备，并通过无线通信模块连接至数据采集终端与云端平台[2]。测试数据准备包括设置不同环境条件下的参数阈值，如高温、高湿度及可燃气体浓度超标等场景，以模拟真实仓储环境中的潜在风险。同时，记录了设备部署位置、网络覆盖情况等信息，确保测试环境尽可能贴近实际应用场景[11]。通过多轮测试，验证系统在不同条件下的性能表现。
4.3 测试结果分析
测试结果显示，系统在监测准确性方面表现良好，温湿度及气体浓度数据的误差率均控制在合理范围内，满足设计要求[1]。然而，在响应速度测试中，部分场景下系统预警时间略高于预期，可能与数据传输延迟或算法处理效率有关。系统稳定性测试表明，在连续运行72小时后，未出现明显故障，但仍需优化硬件设备的耐久性及软件平台的容错机制[14]。针对不足，建议进一步优化数据传输协议及算法设计，以提升系统整体性能。
5. 系统应用前景与推广价值
5.1 适用场景分析
该系统在不同规模和类型的危化品仓储场景中均具有较高的适用性。对于大型危化品仓库，由于其储存量巨大且种类繁多，传统监控手段难以实现全面覆盖，而本系统通过物联网技术可实现大规模设备的互联与数据采集，能够提供全方位的实时监测[2]。中型仓库则可通过该系统优化资源配置，提升安全管理效率，尤其在高频次操作环境中，系统的自动化和智能化特点尤为突出[5]。小型仓库同样能借助该系统弥补人力不足的短板，以较低成本实现基本的安全监控功能。此外，针对液体、气体和固体等不同形态的危化品，系统可通过选用特定类型的传感器进行适配，例如气体传感器用于检测挥发性有机物浓度，压力传感器用于监控液体储罐的压力变化，从而满足多样化需求[2][5]。
5.2 对行业的影响
本系统的推广应用对危化品仓储行业的整体安全水平提升具有重要意义。首先，通过实时监测与预警功能，系统能够显著降低因仓储不当引发事故的概率，从而减少人员伤亡和财产损失，改善行业安全记录[1]。其次，系统的实施有助于企业建立更加科学和规范的安全管理体系，提高运营效率并增强市场竞争力。特别是在当前政策法规日益严格的背景下，企业通过采用先进技术满足监管要求，不仅能够规避潜在的法律风险，还能树立良好的社会形象[4]。此外，该系统还为政府部门提供了有效的监管工具，促进了行业内的信息共享与协同管理，进一步推动了危化品仓储行业向智能化、安全化方向发展的进程[1][4]。
6. 结论
6.1 研究总结
本研究聚焦于基于物联网与边缘计算的危化品仓储实时安全监测系统的开发，旨在提升危化品仓储的安全管理水平。系统开发过程涵盖了从需求分析到技术实现的全方位设计。在系统架构方面，采用了感知层、网络层和应用层的三层架构模式，其中感知层通过多种传感器实时采集环境数据，网络层利用有线或无线通信技术保障数据传输的稳定性，应用层则负责对数据进行处理、分析与展示，并提供实时监测和预警功能[1][2]。此外，硬件设备选型和软件平台搭建均经过严格论证，确保系统能够满足实际应用场景的需求。例如，在硬件选型中，根据危化品仓储环境的特点选择了高精度的温湿度传感器和气体传感器；在软件平台搭建中，设计了高效的数据处理算法和用户友好的界面布局[3]。这些设计使得该系统不仅具备较高的技术可行性，还为实际应用奠定了坚实基础。
6.2 创新性与实用性强调
本系统在技术融合与功能实现方面展现出显著创新性。首先，系统结合了物联网与边缘计算技术，将数据处理任务下沉至网络边缘，从而大幅降低了数据传输延迟并提高了实时监测的效率[1]。其次，系统采用了多源数据融合算法，有效解决了不同传感器数据格式不一致及数据冲突的问题，提升了监测数据的准确性和可靠性[4]。在实用性方面，该系统能够广泛应用于不同类型和规模的危化品仓储场景，为企业的安全管理提供了强有力的技术支持。通过实时监测和自动预警功能，系统能够及时发现潜在安全隐患，从而减少事故发生概率，提升行业整体安全水平[1][2]。综上所述，本系统不仅在技术创新上具有突破性，还在实际应用中展现了强大的价值，为危化品仓储安全监测领域的发展提供了新的思路和方法。
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作者简介：王雷（1975—），男，汉族，江苏镇江人，本科，研究方向为安全工程。
