一种应急管理系统平台。通 过使用工业大数据信息化的手段，使用数据跨网传输、3 维数字孪生、应急通信融合等技术，建设完备的事故应急 管理系统。结果表明：该系统在保证信息安全性的前提下，能实现应急管理信息的快速传递，提高火炸药生产过程 中的安全性以及对事故的反应处理能力。 关键词：应急管控系统；事故应急管理；工业大数据；跨网传输 中图分类号：TJ55；TQ560.8 文献标志码：A Explosive 联网技术进行最底层设备、人员、物料的数据采集， 利用生产专网将数据汇聚到中心服务器，实现生产 设备、工艺、人员、环境实时感知[6]。构建 3 维孪 生工厂、应急处置管理、隐患整改管理和生产检查 管理等系统功能，结合数据跨网传输、智能视频监 控分析、应急融合通信等关键技术，实现了事故隐 患预先排查、应急处置通信、指挥调度[7]。系统平 台设计框架如图 1 所示。 图 1 火炸药行业系统平台设计框架 应急处置。根据警情判断决定发布应急预警 或启动应急响应，确定响应等级等信息后，通过应 急信息跨网传输技术自动向应急处置涉及的各组织 机构及人员发布应急通知，配合进行事件处置、响 应升级和终止。应急处置机制流程如图 2 所示。 图 2 应急处置机制流程 3.2 关键技术-应急数据跨网传输 3.2.1 技术应用必要性 火炸药行业由于保密性需要，数据交互采用人 工交互。人工交互效率低，难以应对具有高时效性

产业全景图谱报告》应运而生，它不仅是一份产业地图，更是一个 认知框架和商业工具。图谱延续了历史的精华，创造性地提出"通感智值"四维模型， 以通信和感知构筑坚实底座，以智能和价值编织无限循环，勾勒出从数据采集、传输、 理解、决策到执行、结算的完整闭环。这个闭环不是线性的流程，而是生生不息的螺 旋上升，每一次循环都在积累经验、优化算法、创造价值。 图谱的核心创新在于其独特的视觉呈现和逻辑架构。通信与感知作为双基座，承载着 的价值重估矩阵，智次方研究院绘制 端侧 AI 的经济效益在 2025 年已经得到了逐步验证。根据首批测试企业的统计数据， 采用端侧 AI 方案的企业平均降低了 40%的云计算成本，减少了 70%的数据传输费用， 同时系统响应速度提升了 100 倍以上。更重要的是，端侧 AI 使得许多原本因网络条件 限制无法实现的应用场景成为可能，如偏远地区的智慧农业、海上作业的设备监控、 地下矿井的安全管理等，创造了全新的市场机会。 制精度和可靠性的同时，大幅提升了生 产线的灵活性。 车路协同场景是确定性网络的另一个重要应用领域。端到端的确定性通信网络，能够 在车辆、路侧设施、边缘计算节点、云端控制中心之间提供确定性的数据传输服务。 这使得车路协同系统能够实现真正的实时决策和控制，如在高速公路上以 120 公里/小 时行驶的车辆编队，车间距可以安全地缩短到 5 米以内，大幅提升道路通行效率。同 时，确定性网络还支持了

由原本的月末定价转变为财 务专人按周期提前定价，规 避未来系统内原料账与实物 不符的问题 与 TEX-MES 接口 与 TEX-MES 系统接口主要 集中在生产管理，功能包 括生产计划传输、原料消 耗以及成品入库量管理 工作总结： a) 经过对 XXXX 现状业务的调研与分析工作之后，充分了解了纺织行业业务的灵活性 与多变性 b) ERP 项目实施团队对 XXXX 其他子公 模块 接口方向 传输频次 功能 功能描述 1 生产管理 SAP->MES 按需 生产订单下 发 已经下达的生产订单，传输至 TEX- MES 系统。 2 生产管理 SAP->MES 按需 生产订单修 改 如果订单被修改，将修改内容传输至 TEX-MES 系统。 3 生产管理 MES->SAP 每天汇总 原料投料消 耗 由 TEX-MES 统计原料消耗数据，并将 消耗数据传输至 SAP 系统，由 MES->SAP 每天汇总 成品收货入 库 由 TEX-MES 统计成品入库数量，并将 入库数量传输至 SAP 系统做库存管理 6 生产管理 MES->SAP 按需 成品收货入 库冲销 由 TEX-MES 触发 SAP 系统冲销处理。 7 质量检验 SAP->MES 按需 原料质量数 据 SAP 需将原料的质量信息传输至 TEX- MES 系统，为配棉提供质量依据，传 输信息包括：采购订单号，原批次、 收货数量、质量数据

Detection,BFD) 连通性检测 功能。 这样,当一条隧道连接断开,可以快速切换到备 用隧道。 由于 GRE 隧道的引入,增加了报文的开销, 为了保障 IP 摄像头这类大数据包的传输,摄像头的最 大传输单元( Maximum Transmission Unit,MTU) 可设 置为 1 400。 2. 4 边缘云方案 该技术方案的云边协同总体架构如图 1 所示。 3. 3 基于 5G 和工业互联网的绿色智能工厂的核心 场景应用 基于 5G 通信技术的工业互联网的应用,极大地 满足了一些场景的应用需求,如高速移动、旋转和网络 部署维护,在强化信息传输效率的同时还可以降低运 行成本投入 [3]。 3. 3. 1 虚拟现场服务 5G 全连接工厂使用 BIM 技术构建全厂的三维模 型。 传统的三维建模,往往使用 3DMax 等纯图形软 件 4. 1 5G 组网 由于工厂车间大多为金属结构,有线方式布线困 难,传统无线通信设备无法可靠使用,传统的“Wi-Fi+ 有线”方式无法达到数据传输的要求。 同时,考虑到私 密性及低时延要求,本文采用“5G 专网+MEC” 方案, 用来传输各种数据、视频等。 其中,MEC 部署在苏州 电信机房,作为网络边缘计算平台,和公网演进型分组 核心网( Evolved Packet

3 4 数据管理 数据分析 5 数据展示 数据分类 流计算 WEB Tablet Phone 数据 处理 层 工业设备 工业设备 工业传输协议 DATA Collector DATA Collector 网络传输协议议 ERP ERP CRM CRM OA OA 设 备 数 据 增量数据导入 增量数据导入 批量数据导入 批量数据导入 系 统 数 据 DATA 传播 传播 声发射信号测量系统  外加传感器 利用关键测量技术，将 外部传感器加装于原有 复杂装备上，实现设备 数据化；  内置传感器 利用设备内置传感器， 解析复杂装备原有工业 传输协议  Kafka/Flume • 一般用于日志 数据 / 传感器 数据 / 用户行 为数据的接入 • 业务系统数据 库的增量实时 接入采用 CDC 、 binlog 方案，实现采 分布式数据库 内存数据库 Gobblin/Kettle/Sqoop • 支持到多种数据源，支持到各种关系型数据以及 MongoDB/HBase 等 NoSQL • 支持全量 / 增量 / 定时各种传输模式 • 采用 ETL 方式接入数据，数据接入的过程中可以进行清洗和整合 1. 数据采集 - 批量数据接入处理 2. 大数据基础平台 - 数据分析能力  历史数据分析，通过对历史数据进行整合和分析，建立工业级

当前，大量电池储能以接入配电网为主，但配 电网层所配置的储能同样影响着全网的能量调度 [2]。 若经过存储处理后，能源电池中处于传输状态的只 有电能信号，而能量转化的目的，就是将这些电能 信号转化为资源信号，以便于电池元件的消耗与利 用。电池通电后，传输电子快速集聚，表示当前情 况下，能源电池已经存储了大量的能量资源。 为保证能源电池对能量资源的稳定存储，在完 成电力上料后，电池元件还必须进行电力测试，以 确保已存储能源信号能够以电力信号的形式输出。 2 能源电池的全数字化流程设计 能源电池的全数字化流程包括蓄能设备、能量 转化设备与数字化系统。 （1）蓄能设备。蓄能设备同时接收外部供能装 置提供的电力传输信号、由电信号转化而来的能量 信号，在能源电池持续储能的过程中，该设备始终 保持连续开放状态，且已被存储的能源信号可被电 池元件直接利用。 （2）能量转化设备。能量转化设备可进行间接 储能 储 能 科 学 与 技 术 S= 1 2 ∑ v = 1 τ = 1 | |a2 τ + a2 v β·f· | | ∆D -1 (1) 式中，τ为电力传输信号标记参数，υ为能量信 号标记参数，aτ为电力传输信号存储向量，aυ为能 量信号存储向量，ΔD为能源电池的单位储能总量， f为能量资源导流系数，β为储能参数。 对于能量转化设备中能源信号实时转化效率的 计算参考如下表达式：

枢 纽管理精细化、决策科学化和服务高效化。 交通枢纽建设思路 02 方案特点及价值 03 交通枢纽项目背景 01 交通枢纽解决方案 04 方案特点及价值 03 —— 枢纽全覆盖的 5G 传输网络 在交通枢纽基站部署 5G 网络，接入本地服务，在全交通枢纽实现低延迟、高速度、大流量的数据以及应用服 务，基于 5G 网络进行枢纽站无线视频监控的接入、交通枢纽站 4K 、 8K 。。。 数字交通枢纽方案 04 —— 总体架构 智能建筑楼宇 交通枢纽智能服务 设施 车辆管理 交通枢纽机器人 传感器 信息采集器 定位终端 视频监控 光纤网络 5G 通信网络 物联网 专网 传输层 感知层 设施层 基础层 平台层 云存储 | 云租赁 | 办公管控 | 交通枢纽信息 云服务 数据采集 | 数据存储 | 数据分析 | 数据应用 大数据服务 AI 算法信息 标 ， 能 耗 预 算 、 能 耗 成 本 分 析 。 04 智慧能源——设备能源管理 数字交通枢纽方案 ——N 项应用 能耗实时监测 数据采 集、存储 数据传输 能耗实时监测 通过高精度能耗采集仪表，物联传输 协议与高带宽总线，实现稳定海量数 据采集 能耗实时监测  设备运行能耗数据、非设备能耗数据实时监测，一目了然；  提供从概貌到具体的动态图形显示。 非生产

数据库的运维工作，保障数据库性能、运行，以及诊断和报告问题 日常监控 检查系统的整体运行情况，如各主要功能模块是否运行正常，日常备份是否有效，数据库空间是否足够等 变更传输 更改已完成审核、测试的配置和功能，根据传输策略定义传输至相关系统 备份恢复 按需制定周期性，阶段性的备份策略或方案，协助方案的实施并参与测试，协助用户修复由系统故障或错误操作 带来的数据错误或损失 版本管理 根据业

一起，通过网络向每个终端输出计算能力。再 引入人工智能、大数据和云计算等，终端只需 要具备简单的处理和展示功能。 智能终端包括手机、可穿戴设备、传感器 和应用程序。这些设备可以自动产生和传输数 据。因此，个体不只是信息的消费者，也是生 产者，而且生产的方式越来越自动化，这样就 可以产生海量信息，为大数据提供基础。 数 字 化 时 代 随着各种技术的不断发展和普及，新数据能自 系统的协同化、智能化水平提升 表现为多用户、多点、多天线、多摄取的协同组网， 以及网络间灵活的自动调整。 传输更快 峰值速率达到 Gbit/s 的标准，在连续广域 覆 盖和高移动性下，用户体验速率达到 100Mbit/s ，可满足高清视频、虚拟现实等 的大数据量传输。 时滞更短 空中接口时延水平在 1ms 左右，可满足自 动 驾驶、远程医疗等的实施应用。 5G 的中文全称是“第五代移动通信技术”，是 篡改、全程留痕、可以追溯、集体维护、公开透明等特点。 这些特点保证了区块链的“诚实”与“透明”，为区块链 获 得信任奠定了基础。 区块链（ Blockchain ）是分布式数据存储、点对点传输、共识机制、加密算法等计算机技术的新兴应用模式。本质上是一个去中心 化的数据库。 数字技术和基础设施（区块链） 信息化 第三次工业革命 20 世纪 40 年 代 数字化 第四次工业革命

度模型。但是，各领域模型相对独立，无法实现模型间的整合和分析 应用。本项目以多学科模型耦合的分析为方向，按照所涉及学科的不 同建立不同的模型，并确立相关的耦合变量与参数，进行并行计算， 有关变量可在多级计算机间传输。 2.基于消息分发的异构系统集成技术 数字孪生管理系统需要实现数字化映射、监测、诊断、预测、仿 真、优化等功能，对系统集成的数据量需求大、实时性要求高、信息 同步要求高。本项目提出基于消息分发中间件的异构系统集成技术，