Page 73 - 新时期安全工程技术发展与创新

第三章 新技术在工程安全中的应用

议的数据总线，结合本体建模技术，正逐步构建起统一的数据交互框架。系统的
鲁棒性与安全性亦不容忽视，需强化数据加密传输、访问控制、入侵检测机制，
抵御网络攻击，确保预警功能在恶劣网络环境下的持续可靠运行。

设备运行状态物联网预警系统的构建与应用是一项系统工程，其效能依赖于
传感技术的精确性、数据传输的可靠性、分析模型的智能性以及决策响应的及时
性。随着人工智能、边缘计算、数字孪生等技术的持续突破与融合应用，IoM-
EWS 正朝着更精准的早期预警、更透彻的状态认知、更自主的决策支持方向演进，

为保障复杂工业系统本质安全构筑起坚实的智能化防线。

第三节 大数据与云计算技术

一、安全事故多源数据的挖掘与分析模型

现代安全生产环境日益复杂化，海量、异构、动态的安全相关数据持续涌现。
传感器网络实时捕捉设备状态参数，视频监控系统记录作业现场图像，自动化控

制系统留存运行日志，人工巡查填报形成结构化报告，社交媒体与内部通信平台
则蕴藏非正式风险信息流。这些数据源在格式、频率、语义及可靠性方面存在显
著差异，其孤岛状态阻碍了事故隐患的全面认知。安全事故多源数据挖掘与分析
模型，正是为破解这一难题而发展起来的技术体系，旨在穿透数据壁垒，揭示事

故成因的深层关联与演化规律。
多源数据的特征与整合挑战构成模型构建的基础前提。工业现场数据类型涵
盖结构化数值（如温度、压力传感器读数）、半结构化文本（如维修工单、事故
快报）及非结构化内容（监控视频、语音记录、图片）。时空尺度亦不统一，设

备级高频振动数据采样周期达毫秒级，而宏观安全管理报表则以周或月为周期生
成。语义鸿沟尤为突出，同一术语在不同系统中定义可能模糊甚至冲突，如“设
备异常”在自动化系统日志中可能指代预设阈值触发，而在人工记录中则基于主
观经验判断。数据质量参差不齐，传感器漂移、传输丢包、记录缺漏或人为填报

错误均可能引入噪声。因此，有效的数据整合远非简单物理汇聚，需依赖本体建
模统一语义框架，借助 ETL（抽取、转换、加载）流程实现格式规范化与质量清
洗，并利用时空配准技术对齐不同来源数据的时间戳与位置坐标。融合过程本身

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