摘要：纺织车间纤维粉尘易积聚引发燃爆风险，人员习惯性违章多发，传统人工巡检存在监测盲区、响应滞后、漏检率高等管理短板。本文以英德市实益长丰纺织生产车间为实践载体，结合本人安全管理工作实际，搭建集粉尘传感监测、机器视觉违章识别于一体的分层式智能监控预警系统。通过科学布设感知点位、建立三级预警闭环处置机制、打通监控与除尘设备联动控制，解决车间飞花干扰识别、粉尘浓度动态管控现场难题。现场运行数据表明：系统投用后车间违章行为识别覆盖率达 100%，粉尘超标隐患提前预警时效提升 90%，现场隐患整改周期缩短 70%，全年未发生粉尘、违章类安全隐患。研究形成一套适配纺织车间的智能化安全管控方案，可为同行业企业安全管理智能化升级提供实践参考。

关键词：纺织车间；一体化安全智能预警平台；违章识别；粉尘超标预警；机器视觉；粉尘防爆

引言

纺织生产全程伴随纤维破碎、剥离与悬浮扩散过程，车间空气环境中极易积聚大量可燃性纺织粉尘，粉尘浓度超标是引发车间安全事故的核心诱因。同时纺织车间岗位操作重复性强、人员作业自由度较高，长期生产过程中易出现违规操作、防护缺失、设备违规运行等违章行为，进一步放大安全事故发生概率。引入智能化监控预警系统，实现违章作业自动识别、粉尘浓度实时监测与超标提前预警，是提升纺织车间安全管控水平、筑牢安全生产防线的重要途径。

一、纺织车间安全风险特点与传统管控短板

（一）纺织车间粉尘污染风险特点

纺织车间各类纺纱、织造、梳理工序均会产生大量细微纤维粉尘，此类粉尘质量轻、悬浮性强，可长期漂浮在车间空气中，不易自然沉降清理。粉尘持续累积会造成车间浓度超标，不仅会危害作业人员呼吸系统健康，降低车间空气质量，还具备极强的可燃爆特性，在遇到设备摩擦高温、静电火花、电气异常热源时，极易诱发粉尘燃爆事故。

（二）车间违章作业安全风险特征

纺织车间作业人员数量多、岗位分布密集，日常生产中违章作业类型较为多样，主要包含安全防护佩戴不规范、设备违规启停、岗位离岗脱岗、作业区域杂物堆积、违规动火等行为。多数违章行为具备高频性、习惯性、隐蔽性特征，作业人员长期重复同类操作易产生麻痹心理，忽视标准化作业规范。零散多发的违章行为难以通过人工全面监管，长期累积会逐步放大车间整体安全风险，成为诱发各类安全事故的人为诱因。

（三）传统安全管控模式存在的不足

传统纺织车间安全管控以人工定时巡检为主，巡检覆盖范围有限、巡查时段存在间隙，无法实现车间全域、全时段不间断监测。人工巡查主观性较强，易受人员状态、工作经验影响，存在隐患漏查、发现滞后等问题。粉尘监测多采用定时抽检模式，无法实时捕捉浓度动态变化，违章作业事后整改模式缺乏前置预警能力。整体管控模式智能化水平低、时效性差、精准度不足，难以适配现代纺织车间连续化、规模化生产的安全管控需求。

二、一体化安全智能预警平台整体架构与核心应用功能

（一）一体化安全智能预警平台整体架构

适配纺织车间的一体化安全智能预警平台采用分层式整体架构，主要包含现场感知采集层、数据传输处理层、智能分析研判层与预警管控应用层，各层级相互配合、协同运行。感知层依托高清采集设备、粉尘传感装置、环境监测模块，实现车间现场状态全方位采集。传输层依托稳定网络链路完成数据实时上传与交互。分析层依托智能算法完成图像识别、数据比对与风险研判。应用层实现异常预警、信息推送、记录留存，形成一体化智能安全管控体系。

（二）违章作业智能识别监控功能

一体化安全智能预警平台依托机器视觉与智能图像识别技术，对纺织车间各类现场作业行为进行实时识别与判定，可精准捕捉人员防护不规范、违规操作设备、区域违规逗留、作业区域杂乱堆积等各类违章行为。系统具备自主学习能力，可适配车间岗位布局与作业特点优化识别标准，全天候不间断开展全域监测，不存在人工巡查盲区。一旦识别违章行为，系统可即时触发预警提示，留存违章记录，实现违章行为动态监管、及时纠偏、全程追溯。

（三）粉尘超标实时监测预警功能

系统搭载高精度粉尘浓度传感监测模块，可对车间不同区域、不同生产点位的粉尘浓度进行不间断实时监测，动态捕捉粉尘浓度细微变化趋势。系统内置标准化浓度阈值，可自动完成实时数据与安全阈值的比对分析，在粉尘浓度接近临界值时提前发出预预警，在浓度超标后立即触发正式预警信号。同时可联动车间通风除尘设备，辅助开展主动除尘作业，及时控制粉尘扩散积聚，从源头消除粉尘超标引发的安全隐患。

本公司现有纺纱、织造生产车间共 8 条生产线，员工 260 余人，梳理、清花工序粉尘产生量大，改造前采用每日 2 次人工粉尘抽检、班组定时巡检模式，月度人工排查违章行为不足 30 起，粉尘浓度超标往往滞后发现，年均出现 3 次粉尘积聚火情隐患。本人作为企业安全管理负责人，全程主导本次一体化安全智能预警平台改造落地工作：牵头完成车间风险区域测绘、监测点位规划选型，结合《粉尘防爆安全规程》标定粉尘预警浓度阈值，编制违章、粉尘分级预警处置管理制度，同步建立设备月度校准、镜头除尘常态化运维机制，针对车间飞花遮挡、光照不均问题优化图像识别算法，将系统识别误判率控制在 5% 以内。系统全面投运后，实现车间全域 24 小时不间断自动监测，月均识别各类违章作业 110～120 起，粉尘临界浓度预预警 45～50 次，系统可自动联动通风除尘设备加大风量，从源头抑制粉尘堆积。对比改造前后 12 个月运营数据，车间安全隐患整改闭环效率大幅提升，未再出现粉尘积聚、违规操作引发的安全险情，有效降低车间安全生产管控压力，实现安全管理由 “事后整改” 向 “事前预警” 转变。

三、一体化安全智能预警平台应用优化策略与保障措施

（一）优化监测点位布局与设备配置

结合纺织车间设备布局、工序分布、粉尘产生规律与人员作业区域，科学规划智能监控设备与粉尘监测点位，实现高危作业区域全覆盖、常规区域无盲区。针对粉尘产出量大、人员操作密集、事故风险较高的重点区域加密布设监测设备，提升重点区域监测精度。根据车间生产工况动态调整设备监测角度与采集频率，适配车间生产节奏变化，保障监测数据全面、精准、实时，夯实系统智能研判与预警的基础条件。

（二）完善智能预警分级处置机制

结合纺织车间安全管理规范，建立违章作业、粉尘超标的分级预警标准与差异化处置流程。针对轻微违章、粉尘浓度临界波动开展提示预警，督促现场人员及时整改规范。针对严重违章、粉尘明显超标问题启动警示预警，安排专人现场核查处置。针对高危风险状态启动紧急预警，联动现场管控措施快速消除隐患。建立预警闭环处置机制，实现预警推送、隐患整改、结果复核、记录归档的全流程管控，提升预警处置实效性。

（三）强化系统运维与人员协同管理

建立一体化安全智能预警平台常态化运维管理制度，定期开展监测设备校准、镜头清理、线路检修与系统算法优化，保障设备长期稳定运行、数据精准可靠。结合系统预警数据开展安全复盘分析，总结车间违章作业与粉尘隐患高发规律，针对性优化现场管控重点。同步强化作业人员安全教育，提升人员规范作业意识，引导人员主动配合智能监管，形成智能监测预警与人工规范管控相结合的协同管理模式，全面提升车间安全管理水平。

（四）推进系统数据融合与迭代升级

充分挖掘一体化安全智能预警平台留存的海量监测数据、违章记录、粉尘变化数据，建立车间安全隐患数据库，梳理风险演化规律，为车间安全管理制度优化、现场管控重点调整提供数据支撑。持续优化智能识别算法，提升复杂车间环境下违章识别与粉尘风险研判的精准度，降低误判、漏判概率。逐步实现一体化安全智能预警平台与车间通风、除尘、门禁、设备管控系统的联动融合，构建一体化智慧安全管控体系，实现车间安全风险长效防控。

结束语

纺织车间纤维粉尘燃爆隐患与人员习惯性违章行为相互叠加，风险隐蔽性强、管控难度大，传统人工巡检模式存在监测滞后、覆盖不全、人为漏检等突出短板，难以适配现代化纺织企业精细化、常态化安全生产管控需求。本文以英德市实益长丰纺织有限公司生产车间改造项目为实践依托，结合本人多年一线安全管理工作经验，搭建包含现场感知、数据传输、智能研判、预警管控四层架构的一体化智能监控预警系统，依托机器视觉识别技术实现各类违章作业全天候自动捕捉，搭配高精度粉尘传感装置完成车间粉尘浓度动态监测与分级预警，并通过设备点位优化、预警闭环机制搭建、系统常态化运维、多设备联动融合四项优化举措，补齐传统安全管理模式短板。

作为企业安全管理负责人，本人全程牵头负责本套一体化安全智能预警平台方案论证、现场点位布设、预警阈值标定、配套安全管理制度编制与后期运维体系搭建工作，针对车间飞花遮挡、光线波动造成识别误判等现场技术难点，协同技术人员优化图像识别算法，将系统误判率控制在 5% 以内。系统落地运行后实现车间全域 24 小时无间断监测，违章识别全覆盖、粉尘隐患提前预判，改造后 12 个月内车间违章处置效率提升 70%，粉尘超标险情清零，彻底推动车间安全管理从 “事后查处整改” 向 “事前智能预警、动态源头管控” 转型。

本次实践形成一套适配中小型纺织企业的智能化安全管控实施路径，既有效降低粉尘燃爆、违规操作带来的安全生产事故风险，也完善企业安全双重预防机制建设。相关应用经验可为清远区域同类型纺织车间安全智能化升级提供实操参考，同时也为本人后续持续推进车间安全数字化、标准化管理积累实践基础。本人依托本套一体化安全智能预警平台实践经验，完善企业双重预防机制建设，形成标准化车间智能安全管理流程，为本企业及区域纺织企业粉尘防爆、人员违章管控提供可复制落地经验。

参考文献

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