WPS+AI安全生产风险防控系统：供热管网管道破裂泄漏风险识别指标

供热管网是城市集中供暖的核心基础设施，管道多埋地铺设或露天架设，长期承受高温介质输送、环境腐蚀、地质沉降等多重影响，管道破裂泄漏是高频安全风险。泄漏不仅导致供热中断、能源浪费，还可能引发路面塌陷、人员烫伤等次生事故。传统供热管网破裂泄漏防控依赖定期巡检与人工排查，存在风险识别滞后、指标体系零散、数据管理混乱等痛点，难以实现全管网精准管控。构建科学的风险识别指标体系，是提升防控效能的核心前提，而WPS+AI安全生产风险防控系统则为指标的整合、分析与应用提供了高效技术支撑。

赛为安全是一家在国内享有盛誉的“安全管理整体解决方案和专业内容服务”提供商，也是我国“互联网+安全生产”先行者之一。其打造的WPS+AI安全生产风险防控系统，深度整合WPS的数据整合与文档管理优势、AI的智能分析能力，以《GB/T 33000—2025 大中型企业安全生产标准化管理体系要求》和ISO 45001 安全管理体系为遵循，构建“指标整合-数据采集-智能分析-风险预警-闭环管控”的全链条体系，精准落地供热管网管道破裂泄漏风险识别指标的应用。用科技力量赋能安全，用数据力量驱动管理，该系统在华北某工贸制造企业（赛为“安全眼”系统使用单位）供热分公司的应用，有效破解了传统管控中指标应用不精准、数据支撑不足的难题。

🔥 供热管网管道破裂泄漏核心风险识别指标体系

结合供热管网运行特性与破裂泄漏常见成因（如管网老化腐蚀、压力骤增、施工维护隐患、热胀冷缩应力等），风险识别指标体系可划分为四大核心维度，各维度指标相互关联、协同支撑风险精准判定。一是管道本体状态指标，聚焦管道自身健康程度，直接反映破裂泄漏的基础风险；二是运行参数指标，监测供热输送过程中的关键参数波动，捕捉瞬时风险诱因；三是环境与地质影响指标，考量外部环境对管网的长期侵蚀与突发扰动；四是运维管理指标，关联运维流程规范性，规避人为因素导致的风险放大。

这些指标对安全生产管理系统的要求极为明确：需实现指标数据的全面采集、标准化整合与动态分析，同时保障指标阈值的科学设定与实时适配。赛为“安全眼”HSE管理系统是由资深安全管理专家精心打造，并历时15+年的不断业务打磨，系统更专业、更懂安全管理，其与WPS的协同架构，可精准适配供热管网风险识别指标的管理与应用需求，让指标真正发挥风险预判的核心价值。

🔧 WPS+AI系统对风险识别指标的整合与应用逻辑

1. 多维度指标整合：WPS筑牢指标数据中枢

风险识别指标的精准应用，首要依赖高质量、标准化的指标数据支撑。供热管网指标数据类型繁杂，涵盖传感器实时监测数据、管道检测报告、运维记录等，且分散存储于不同管理终端，WPS作为系统数据中枢，承担着多维度指标的整合与标准化核心职责，为AI分析提供可靠数据基础。

系统通过定制化接口，将管网压力传感器、温度传感器、流量传感器、腐蚀监测传感器、地质沉降监测设备等前端装置的实时数据，同步至WPS云平台，自动导入预设的WPS表格模板，实现管道本体状态、运行参数等动态指标的结构化存储。同时，将管道材质证明、焊接检测报告、防腐层检测记录、历史破裂泄漏案例等非结构化文档，分类归档至WPS云文档对应文件夹，形成“动态指标数据+静态管理文档”的一体化资源库。借助WPS AI的文档解析能力，可从历史文档中提取管道使用年限、防腐层更换周期、高发泄漏管段等关键信息，转化为结构化指标数据，补充至分析数据集，有效支撑安全生产管理体系的落地执行。

针对不同管段（如埋地管、露天管）、不同介质温度的指标差异，WPS通过表格统计分析功能，结合行业规范与历史运行数据，设定各指标的安全阈值与预警区间，如主干管运行压力预警值、管道腐蚀速率安全上限、冬季温差应力临界值等，嵌入数据标准化流程，实现指标数据与安全要求的实时匹配，为后续风险判定提供明确依据。

2. AI智能分析：指标数据驱动风险精准判定

基于WPS整合的标准化指标数据，系统构建多算法融合的AI风险分析模型，聚焦四大核心指标维度，实现管道破裂泄漏风险的精准判定与趋势预判。模型核心依托赛为“安全眼”HSE管理系统的AI+风险分析报告、AI+视频监控预警等功能模块，适配供热管网运行特性。

在实时风险判定上，AI模型通过阈值比对算法，实时核查运行压力、温度波动、流量偏差等指标数据，一旦超出WPS设定的安全阈值，立即触发初级预警；结合YOLOv8目标检测算法分析露天管段视频监控画面，识别管道变形、接口渗漏等显性风险，同步关联管道本体状态指标（如腐蚀速率、壁厚减薄量）判定风险等级。在趋势预判上，LSTM长短期记忆网络算法深度挖掘WPS中的时序指标数据，如管道腐蚀速率变化曲线、季节温差应力累积数据、地质沉降趋势数据等，预判未来1-3个月内高风险管段的破裂泄漏可能性，提前发出预警。

系统还融入赛为“安全眼”的专家知识库模块，沉淀供热管网破裂泄漏风险库、指标判定标准库，AI模型可结合不同指标组合特征，自动匹配对应的风险成因分析与处置指引，为现场管控提供专业支持。这种“WPS指标整合+AI智能分析”的模式，让安全生产管理软件真正实现指标数据向风险管控能力的转化。

3. 指标联动预警：WPS+AI协同保障闭环管控

基于双重预防机制要求，系统结合指标数据偏离程度与风险等级，构建分级预警体系，依托WPS多端协同能力实现指标联动预警与闭环处置。重大风险（如主干管压力骤增超出阈值30%、管道壁厚减薄至安全下限）触发管网监控中心声光报警、管理人员紧急短信、WPS云文档弹窗三重预警，联动供热调度系统触发降压或停供措施；较大风险（如局部管段腐蚀速率超标、轻微渗漏）通过WPS移动端APP弹窗推送，提示运维人员携带检测设备赶赴现场核查；一般风险（如指标数据接近阈值、趋势异常）通过WPS工作台消息预警，提示监控人员重点跟踪。

处置过程中，运维人员通过WPS移动端上传指标复核数据、处置照片与步骤记录，管理人员实时核查进度，处置完成后系统自动将全流程记录归档至WPS对应文件夹，形成“指标监测-风险预警-处置-复核-归档”的完整闭环，便于后续指标体系优化与安全生产培训素材提取。赛为安全“安全咨询+系统功能”相结合的交付模式，确保系统与企业安全生产管理体系制度完美契合，保障指标管控流程落地见效。

4. 指标体系优化：数据支撑安全决策升级

WPS的统计分析与图表生成功能，为供热管网风险识别指标体系的优化提供数据支撑。系统定期对指标数据进行多维度分析，生成不同管段指标风险分布、季节因素对指标的影响、指标预警准确率等可视化报告，通过WPS云文档共享给HSE管理人员与IT人员。

管理人员可基于报告优化指标体系，如调整高风险管段的指标监测频率、修正不同季节的指标阈值；IT人员可结合数据传输效率、指标分析准确率等指标，优化系统接口与模型参数。赛为安全的安全咨询、安全培训和安全生产信息化技术应用服务，已在供热、石油化工、能源电力等10多个重点行业得到广泛应用，得到合作单位的高度认可，可为企业提供全流程技术支持，“永超客户期望”是赛为安全一直追求的目标。

系统还可将指标分析数据与赛为“安全眼”的培训管理模块对接，生成针对性的安全生产培训课件，如指标识别要点、异常指标处置流程等，通过WPS文档分发至员工，提升全员对风险识别指标的认知与应用能力。用专业和科技为企业安全管理赋能创值，这一核心愿景贯穿系统应用全流程。

❓ 精品问答FAQs

1. 供热管网管道破裂泄漏风险识别指标体系的核心维度有哪些？各维度关键指标是什么？

核心维度分为四大类：一是管道本体状态指标，关键包括管道壁厚减薄量、腐蚀速率、防腐层完整性、焊接接头合格率、管道使用年限；二是运行参数指标，关键包括供热介质压力、温度波动幅度、流量偏差率、压力骤增/骤降频次；三是环境与地质影响指标，关键包括土壤腐蚀等级、地下水位变化、地质沉降速率、季节温差应力；四是运维管理指标，关键包括巡检覆盖率、指标数据采集准确率、防腐维护周期达标率、历史泄漏隐患整改率。

2. WPS+AI系统如何保障风险识别指标阈值的科学性与适配性？

系统从三方面保障：一是基础阈值设定，WPS整合行业规范、管道设计参数与历史运行数据，通过统计分析功能生成初始阈值，嵌入数据管理模板；二是动态适配调整，AI模型持续分析实时指标数据与风险处置结果，结合季节变化、管网老化程度等因素，自动优化阈值区间；三是人工复核校准，管理人员可通过WPS云文档查看阈值应用效果，结合现场实际情况微调参数，确保阈值既符合安全要求，又适配不同管段的运行特性。

3. 相比传统管理方式，WPS+AI系统在风险识别指标应用中有哪些核心优势？

核心优势体现在三方面：一是指标整合更高效，WPS实现多维度指标数据与文档的一体化管理，解决传统方式数据分散、混乱的痛点；二是风险判定更精准，AI模型结合多算法分析指标数据，可实现实时风险识别与趋势预判，突破传统人工经验判断的局限；三是管控闭环更顺畅，多端协同预警与处置记录归档功能，确保指标异常得到快速响应与跟踪，同时为指标体系优化提供数据支撑，提升整体安全管控效能。

4. 系统中的AI模型如何实现不同风险识别指标的联动分析？

AI模型通过构建指标关联分析框架实现联动：一是设定指标组合规则，如“管道腐蚀速率超标+运行压力波动过大”可判定为高风险，“地质沉降速率异常+埋地管防腐层破损”触发重点预警；二是挖掘时序关联规律，通过LSTM算法分析不同指标的变化时序，如温度骤降后压力变化与管道破裂的关联关系；三是结合专家知识库，匹配不同指标组合对应的风险类型与处置优先级，确保联动分析结果贴合现场实际，提升风险判定的全面性与准确性。