摘要：随着能源消费需求的增长，加油站作为高危易燃易爆场所，其安全管理面临严峻挑战。本文基于物联网技术，设计了一套融合传感器网络、边缘计算与智能分析的加油站安全监控系统。系统通过多维度数据采集、智能风险识别与多级联动响应机制，实现了对油品泄漏、火灾隐患及设备故障的实时预警与自动化处置。实际应用表明，该系统可降低安全事故发生率，提升应急响应效率，为加油站智能化转型提供技术支撑。

关键词：物联网技术；加油站安全监控；智能预警；多级联动；边缘计算

一、引言

加油站作为能源供应的关键节点，存储大量汽油、柴油等易燃易爆物质，其安全管理直接关系到公共安全与环境保护。传统监控系统依赖人工巡检与单一传感器，存在数据孤岛、响应滞后等问题。物联网技术的兴起为加油站安全监控提供了新思路，通过部署智能传感器、网络通信设备与数据分析平台，可实现环境参数实时感知、风险智能识别与应急处置自动化。本文结合行业实践，提出一种基于物联网的加油站智能安全监控系统设计方案，并探讨其应用价值。

二、系统架构设计

2.1 感知层设计

感知层是系统的数据采集基础，需覆盖加油站全场景：

（1）环境监测：在油罐区、加油机、卸油区等关键区域部署可燃气体探测器、温度传感器、压力传感器与烟雾探测器，实时采集油气浓度、温度、压力等参数。

（2）设备状态监测：通过振动传感器、电流传感器与液位传感器，监测油泵、阀门等设备的运行状态，预防设备故障引发的泄漏风险。

（3）人员行为监测：在加油区安装 AI 摄像头，利用深度学习算法识别吸烟、打电话、未熄火加油等违规行为。传感器选型需满足防爆、耐腐蚀等要求，例如采用 Exd Ⅱ CT6 防爆等级的传感器，确保在爆炸性气体环境中安全运行。

2.2 网络层设计

网络层负责数据传输，需兼顾稳定性与实时性：

（1）有线网络：在油罐区、配电室等固定区域部署光纤网络，保障数据传输的可靠性。

（2）无线网络：采用 LoRaWAN 与 NB-IoT 技术，实现加油机、卸油口等移动设备的低功耗、长距离通信。

（3）边缘计算：在加油站本地部署边缘计算网关，对传感器数据进行预处理，减少云端压力。例如，通过边缘计算实现油气浓度超标的本地报警，避免网络延迟导致的响应滞后。

2.3 应用层设计

应用层是系统的核心，需实现数据存储、分析与可视化：

（1）数据存储：采用分布式数据库，存储历史数据与报警记录，支持按时间、区域、设备类型等多维度查询。

（2）智能分析：基于机器学习算法，构建风险预测模型。例如，通过分析油气浓度、温度与压力的历史数据，预测泄漏风险；通过视频分析识别人员违规行为，生成预警信息。

（3）可视化展示：开发 Web 端与移动端管理平台，实时显示设备状态、环境参数与报警信息。支持GIS 地图定位，快速定位风险源。

三、关键技术应用

3.1 多源数据融合

系统需整合传感器数据、视频数据与业务数据，实现风险的综合研判。例如，当油气浓度传感器触发报警时，系统自动调取对应区域的视频画面，确认是否存在泄漏或违规操作。

3.2 智能预警与联动

分级预警是根据风险等级，设置三级预警机制。一级预警（如油气浓度超标）触发声光报警与短信通知；二级预警（如设备故障）启动应急广播与自动切断电源；三级预警（如火灾）联动消防系统与119 报警平台。自动化处置是通过PLC 控制系统，实现阀门自动关闭、消防喷淋启动等自动化操作。例如，当检测到加油机泄漏时，系统自动关闭对应油罐的阀门，启动通风设备，降低油气浓度。

3.3 区块链技术应用

为保障数据可信性，系统引入区块链技术，对关键数据（如检定记录、报警日志）进行上链存储。例如，加油机的计量检定数据通过物联网设备采集后，直接上链至监管平台，确保数据不可篡改，提升监管透明度。

四、系统应用与效果

4.1 实际应用案例

某大型连锁加油站部署本系统后，实现了以下效果：

泄漏检测，通过高精度油气传感器，成功预警 3 次微小泄漏，避免重大事故。

火灾预防：AI 摄像头识别并制止 5 起违规吸烟行为，降低火灾风险。

设备维护：通过振动传感器预测 2 次油泵故障，提前安排维修，减少停机时间。

4.2 经济效益与社会效益

经济效益方面，系统减少人工巡检成本，降低设备故障率，提升油品库存管理效率。社会效益方面，提升加油站安全管理水平，减少环境污染与人员伤亡风险，增强公众信任。

五、挑战与对策

5.1 技术挑战

数据安全，加油站数据涉及商业机密与用户隐私，需加强数据加密与访问控制。例如，采用 AES-256 加密算法对传输数据进行加密，设置多级权限管理，限制数据访问范围。设备兼容性，加油站现有设备品牌多样，需制定统一的通信协议与接口标准。例如，采用 MQTT协议实现设备与平台的互联互通。

5.2 管理挑战

人员培训，加油站员工需掌握系统操作与应急处置流程。建议开展定期培训，提升员工安全意识与技能。标准制定，目前加油站物联网安全监控缺乏统一标准，需推动行业规范制定，促进技术普及。

六、结论

本文设计的基于物联网技术的加油站智能安全监控系统，通过多源数据融合、智能预警与自动化处置，实现了对加油站安全风险的实时监控与高效管理。实际应用表明，该系统可显著提升加油站的安全水平与运营效率，为能源行业的智能化转型提供参考。未来，随着5G、AI 与数字孪生技术的进一步发展，加油站安全监控系统将向更高水平的自动化与智能化迈进。