?運用3G視頻監控系統提高現場關鍵看作業安全管控力
為進一步加強現場安全管理,提高現場關鍵作業環節的安全風險管控能力,充分利用科技信息工具,有效查找和整改現場作業的薄弱環節,提高作業現場安全可控、能控、在控水平。新型的現場安全管理手段——3G視頻監控系統。該系統可以實現對作業現場的實時監控,及時把作業現場的場景傳送到特定的視頻服務器,企業安全實訓選哪家,各級管理人員取得授權后,可以在任何地點通過有線、無線互聯網登錄視頻服務器、監控現場作業情況,并可即時采集作業圖像并存檔,嚴防習慣性w章等不安全作業行為,把作業過程中的安全及質量隱患消滅在萌芽狀態,確保施工安全在控。
以往,對現場的安全稽查工作僅僅依靠文件要求、文字反饋、現場檢查等手段來有效地提高施工現場安全管理水平,但對于配網施工“點多、線長、面廣、周期短”的特點,卻不能全過程、全天候的對作業現場進行監督,同時還需要耗費大批人力物理。
通過作業現場3G視頻全程監控,不僅能提高作業現場分析管控能力,同時外線班組可以通過錄像視頻進行安全學習、重點分析,從中發現現場作業是否存在w章行為、是否符合標準化作業要求、工作中是否有亮點和值得推廣的典型經驗和做法,有效提升作業現場安全管控水平,不斷提高工作質量和安全水平。

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體驗式實訓覆蓋13個體感項目
電力安全實訓中心共分為兩個實訓場區,使用面積近3000平方米。從功能劃分上,分為安全認知區、常規作業安全體感區、配電線路作業體感區、多功能教學區、研討區、測試區和總結區。
實訓中心覆蓋13個體感項目,企業安全實訓公司,其中,常規作業安全體感區包含高空作業感知、設備漏電體感、帶電剪線體感、人體觸電體感、跨步電壓體感、線路過載體感、低壓電弧體感、開關柜誤操作事故模擬8大體感項目。配電線路作業體感區包含配電作業安全技能實訓、高空墜落實訓、安全距離感知實訓、高空救援實訓、倒桿實訓5大實訓項目。
項目建設對電力生產過程中常見的危險點進行提煉模擬,同時選取有代表意義的電力生產作業流程,設置危險點并放大w章現象,使得學員在安全培訓過程中逆向感知不安全作業行為所帶來的危害,從而造成心理上的震撼,達到不敢w章的培訓效果。
變“以教為主”為“以學為主”
體驗式的電力安全實訓方式對學員具有很大的沖擊力,設備漏電、人體觸電、開關柜誤操作、高處墜落等,能讓體驗者非常直觀、身臨其境地體驗一些電力安全事故,對他們產生極大的觸動,增強他們的安全意識。
這與電力行業傳統的安全培訓形成了鮮明反差:“傳統的安全教育培訓往往以培訓師為中心,即‘以教為主’的傳統形式,學員很難有效吸收并加以運用,培訓效果也參差不齊,無法使安全意識和安全知識真正深入每一個學員心里?!?/p>
而在電力安全實訓中心,體驗式安全實訓強調以學員為中心,即“以學為主”,通過學員親身體驗和心靈感悟獲得知識和技能,從根本上改變他們的態度和行為。
常規作業安全體感區、配電線路作業體感區兩大區域采用流程化的方式,通過實訓人員的“正向實訓、逆向體驗”,使實訓人員明確認知電力作業過程中安全行為的重要性,體驗電力作業過程中潛在的危險及可能導致傷害的情景。
兩大點建立培訓新模式
電力安全實訓中心有兩大點,一個是安全培訓理念上的,通過建立集“正向實訓、逆向體驗、虛擬互動、素質測評”為一體的電力安全培訓新模式,企業安全實訓哪家好,使電力安全培訓變成看得見、摸得著的體驗式安全培訓新模式。
系統功能設計上也進行了,在實訓中心建設中遵循“流程合乎邏輯、效果適度夸張”的設計要求,從正確的電力作業流程和典型的w章作業行為中選取正反兩個方面的典型案例進行設計再現,力爭讓參訓的學員一方面掌握正確的作業行為,另一方面了解違規作業所帶來的危害,在解決安全生產中“不能”問題的同時,更側重于解決“不敢”的問題。

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舒適是一個模糊的概念,目前尚無公認的量化指標,但仍有一些研究成果可以借鑒。通過理論分析和計算得出量化指標,進而分析舒適度情況。
結合體感舒適性相關領域研究[8-10],可以推測人手舒適范圍應具備以下特征:舒適度范圍可能與手臂運動角度、方向以及速度有關;為了簡化計算,取速度為60°/s,結合體感機械臂控制實踐,考慮手臂肘關節的伸展和彎曲兩個方向(對應于坐標系中y軸運動),肩關節的內曲和外展方向(對應于坐標系中x軸運動)計算舒適度,繪出的滿足舒適性條件的直角坐標形式。
結合計算結果分析可知,在假定簡化模型的條件下,手臂的舒適控制區域偏坐標系左下方,成橢球形。為了進一步確定手臂的舒適控制區域,設計了讓實驗者以下臂自然平舉正前方為圓心,畫z大圓以獲得感性z大舒適區,實驗結果。經分析可發現整體趨勢與理論計算相仿,舒適區域偏向于坐標系左下方。這為后續樣本實驗提供了有利的參考。
3 測定舒適范圍
為保證上述理論在模型建立與算法設計過程中具有指導意義,企業安全實訓,設計了A、B兩組實驗,分別定量測試了徑向平面ρoz內和ρ=C(常數)的圓柱曲面內的手臂舒適范圍。系統抽樣了習慣使用右手的30名同學作為被測者,穿戴姿態監測模塊根據自身習慣與控制舒適程度做出一系列規定的控制指令,將所有動作采集后匯總分析。


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