大数据在特种设备检验和管理中的应用

摘要：随着大数据技术的快速发展，其在特种设备检验和管理领域的应用已成为提升安全监管效能的重要手段。本文系统梳理了大数据技术基础及其在特种设备领域的应用现状，分析了当前存在的数据质量参差、技术应用能力不足及安全隐私风险等问题，并提出了针对性的优化策略：通过建立统一数据标准、构建智能化技术体系和完善安全防护机制，推动特种设备检验管理向数字化、精准化方向转型。研究表明，大数据技术的深度应用可显著提高设备风险预警能力、降低监管成本，并为我国特种设备安全治理提供新思路。
关键词：大数据技术；特种设备检验；数据质量管理；安全管理；技术应用

随着近年来我国特种设备数量的不断攀升，特种设备的安全性更与公众生命财产、社会民生直接相关。而传统模式的检验作业管理通常采取人工巡检和手工纸笔方式，效率低下，信息孤岛、风险预判滞后等现象日益凸显，《十四五国家信息化规划》提出开展特种设备智能化监管，大数据技术的优势，即对数据进行融合、分析、挖掘能力，为解决以上问题提供一种新的思路。大数据在特种设备方面的运用也早有发展，例如基于物联感知技术的监测、基于机器学习的故障预测分析等。

一、大数据技术与特种设备概述

（一）大数据技术基础

大数据技术是一种适用于海量、多样化、多变数据的技术集合。在数据采集上来源广泛，来自于物联网设备、社交媒体和业务系统等，在特种设备领域可通过大型游乐设施上嵌入的各类传感器采集其运行过程中的参数数据。数据采集可通过离线批量采集的方法获取数据。数据往往存在数据格式不同、数据质量不高等，需要预处理过程。数据存储是大数据技术的核心部分。传统的RDB（关系型数据库）已经无法满足大数据量存储的需求，从而出现了分布式文件系统。HDFS把数据分块存储在不同节点上，以此增加存储容量和读/写性能；MongoDB是支持非结构化、半结构化数据存储的NoSQL数据库，可以灵活处理特种设备运行过程中的各种类型数据。数据处理与分析，主要通过分布式计算框架、机器学习算法和深度学习算法实现。分布式计算框架主要是MapReduce框架。它可以使大数据处理的复杂任务分解成为许多子任务，并以并行的形式计算每个任务。

（二）特种设备检验与管理现状

特种设备在国民生活和人们生活中发挥着重要作用，然而现阶段特种设备的检验、管理存在很多问题。检验技术相对落后，目前大部分检验技术还是通过人工巡检、定期检验等较为原始的方式进行检验。例如对电梯的检验，通常只是通过检验人员定期到现场检查设备，投入很大人力，时间和能源，而且检查所用的时间也不够准确，不能真正意义上的做到实时检查和监控。数据资源管理分散，每个地区或者部门所管理的特种设备数据格式、标准也不一致，并没有建立起数据共享和有效整合。每个检验机构、每个使用单位数据都各自为政。数据资源的价值无法实现。安全管理的负担较大。目前，随着特种设备数量的增多及特种设备功能的增多，所造成的事故也随之增加^[1]。但是由于缺乏有效技术手段和管理方式，未达到风险预警和应急能力。

二、大数据在特种设备检验和管理中的应用现状与问题分析

（一）应用现状

大数据作为信息时代的产物，其在特种设备检验和管理领域内已有一定的应用。在检验方面，大数据可用于特种设备的在线监测，在线监测设备的参数，如温度、压力等，通过数据分析平台应用大数据相关算法对各类传感器传输的特种设备压力容器监测数据进行分析，对异常情况及时提出预报警，辅助确定设备的健康性。在管理方面，可利用大数据应用于特种设备信息化管理系统的搭建，将全生命周期数据，如特种设备的采购数据、安装数据、使用数据、维保数据等记录信息进行录入，实现对特种设备的信息化、全过程管理以及管理过程的可视化。

（二）存在问题

1.数据质量问题

一是特种设备大数据的采集来源广，且数据质量存在一定的差异性。数据采集设备的精度、可靠性等不同，采集回来的设备数据并不完全准确，如有些老设备的传感器出现故障或误差，其采集的数据具有误差值。数据格式不同，在不同的系统、不同设备之间，采集回来的数据格式不统一，不利于后续的数据整合以及数据应用的分析。数据的完整性也存在不足，有些数据可能具有缺失性。

2.技术应用能力不足

部分检验机构和企业尚未充分利用大数据技术。在大数据技术应用上，从技术人才来看，在特种设备检验与大数据技术上兼具双高的人才较为稀少。导致在实际应用中对于大数据技术的应用还仅仅停留在简单的理解掌握当中，并不能充分发挥其作用。从技术方面来看，一些单位的大数据技术水平有待提高，对大数据信息的处理与分析尚待改进，因为对于大数据的存储以及处理速度相对缓慢，无法做到高效利用大数据信息，致使出现大数据信息的丢失现象，不利于后期的大数据分析。

3.安全与隐私风险

大数据包含着大量的特种设备敏感信息，安全、隐私等问题不可小觑。在数据采集、传输及存储的过程中，可能存在被数据泄露的风险，数据一旦落入不法分子手中，将会对企业的生产安全和个人生命、财产安全造成危害。企业和个人还存在数据及隐私安全保护意识较薄弱，部分单位数据安全防护措施缺失，数据加密、访问控制等未建立或缺乏严密机制等现象。

三、大数据在特种设备检验和管理中的应用策略

（一）提升数据质量

提升大数据下特种设备检验与管理的数据质量，需要多方面着手。大力提升数据采集的标准化水平，统一数据采集标准与规范，如统一的数据格式、数据项、数据采集频率等数据指标，形成数据采集标准化和规范化。严格做好采集数据的校验和审核工作。运用数据质量检测技术对数据进行完整性、准确性、合理性检测，对存在异常、不完整的数据做好标记，对缺失的数据及时补充，通过数据交叉验证等手段检查数据是否逻辑矛盾，如有进行数据溯源，进行修正。建立数据质量检查、评价体系，定期评估数据质量，分析问题的原因。

（二）强化技术应用能力

提高大数据技术在特种设备检验和管理上的应用能力，需要加强人才队伍建设和技术开发。进一步加大人才培育力度。特种设备行业可联合高校及高职院所，开设特种设备专业及大数据技术课程或培训班，培育既具有特种设备专业知识又了解大数据技术的专业人才。进一步加强技术开发及应用推广^[2]。通过产学研等方式加强大数据技术在特种设备检验及管理应用上的研发投入，开发新的数据分析算法及模型，结合深度学习、机器学习等先进技术对特种设备运行数据进行分析、挖掘，使设备故障预测准确性及及时性得到提高。

（三）保障数据安全与隐私

大力提升大数据在特种设备检验及管理应用中数据安全保障及用户数据隐私。在技术上运用先进的数据加密技术对特种设备数据进行加密处理，防止数据在传输、存储过程被窃取、篡改，建立严密数据访问控制机制，通过赋权，为不同用户角色设置不同的访问权限，只有授权人员才有权访问与操作相应数据。定期备份数据，防止数据丢失。加强人员的安全意识教育工作，提高工作人员的数据安全保密意识。

四、结语

大数据技术在特种设备检验与管理方面的应用有着十分重要的价值，尽管目前在应用过程中已经取得了一定效果，但是也存在数据质量不高、大数据技术应用能力弱、安全和隐私等大数据方面的问题。运用数据质量提升措施、大数据应用技术能力的提升措施以及保障大数据安全和隐私等举措来确保大数据技术在特种设备检验与管理方面的深入、稳定应用，从而使以后大数据的进一步发展在特种设备检验与管理方面能够使得检验和管理变得更科学和高效，进而使公共安全得到保障。

文章来源：《产品可靠性报告》 https://www.zzqklm.com/w/kj/32519.html