智慧工厂的生产环境中，危险源（如易燃易爆气体、高温高压设备、有毒化学品、机械运动部件等）分布广泛，其状态的实时监测是保障生产安全的核心环节。随着传感器、物联网等技术的应用，危险源监测已从人工巡检升级为智能化自动监测，但在实际运行中，仍面临传感器误报、数据传输延迟、监测覆盖不全等问题，影响了安全预警的及时性和准确性。针对这些常见问题，行业内已形成一套成熟的解决方法，通过技术优化与管理升级，显著提升了危险源监测的可靠性，为智慧工厂的安全生产筑牢防线。

一、常见问题及成因分析

1.1 传感器误报率高，干扰安全决策

传感器是危险源监测的 “神经末梢”，但在复杂工业环境中易受干扰：一是环境因素干扰，如粉尘、湿度、温度剧烈变化会影响气体传感器的检测精度，某化工车间的可燃气体传感器因高温环境每月误报达 20 余次；二是设备自身缺陷，部分低价传感器的稳定性不足，零点漂移现象严重，导致无危险源时仍发出报警；三是安装位置不当，如将噪声传感器安装在设备振动源附近，会误将机械振动判定为异常噪声，影响判断。高误报率不仅增加了安全员的无效工作量，还可能导致 “狼来了” 效应，降低对真实报警的响应速度。

1.2 数据传输延迟，预警响应滞后

危险源监测数据需实时传输至管理平台才能实现快速预警，但工业环境中的传输障碍常导致延迟：一是网络覆盖不均，大型工厂的仓库、车间角落等区域存在 WiFi 或有线网络信号盲区，数据传输中断时有发生；二是带宽压力过大，当数千个传感器同时上传数据时，网络拥堵会导致部分数据延迟，某汽车焊装车间在生产高峰期，设备温度数据的传输延迟最长达 5 分钟；三是协议不兼容，不同品牌的传感器采用各异的通信协议，数据需经过多次转换才能接入平台，延长了传输时间。数据延迟会使管理人员错过最佳处置时机，增加事故发生风险。

1.3 监测覆盖不全，存在安全盲区

部分工厂在危险源监测布局上存在疏漏：一是对动态危险源的监测不足，如移动的 AGV 机器人、临时堆放的化学品等，传统固定传感器难以追踪；二是对隐蔽危险源的忽视，如地下管道的泄漏、设备内部的过热等，外部传感器无法有效监测；三是新旧系统衔接不畅，老旧设备改造时未加装传感器，导致这些设备成为监测盲区。某食品加工厂曾因未监测临时存储的酒精桶，发生泄漏后未能及时发现，引发小型火灾。

1.4 系统联动不足，应急处置低效

危险源监测系统若仅能报警而无法联动其他系统，应急处置效率会大打折扣：一是与消防系统脱节，报警后需人工启动喷淋、排烟设备，延误处置；二是与门禁系统未联动，无法快速限制人员进入危险区域；三是缺乏数据关联分析，仅监测单一危险源状态，未结合周边设备、环境数据综合判断风险等级，如未将气体浓度与通风设备状态关联分析，可能误判风险。

二、针对性解决方法与技术应用

2.1 优化传感器性能与部署，降低误报率

通过三项措施提升传感器可靠性：一是选用工业级高精度传感器，如采用红外原理的气体传感器（抗粉尘干扰能力强）、带温度补偿功能的压力传感器，将误报率控制在 1% 以下；二是引入 AI 算法进行数据滤波，对传感器数据进行趋势分析，如连续 3 次检测到气体浓度微升才判定为异常，而非单次超标即报警，某化工厂应用该算法后，误报率下降 80%；三是科学规划安装位置，根据危险源特性调整传感器高度（如比空气重的气体传感器安装在低处）、角度（避免阳光直射影响温度传感器），并定期校准维护，确保检测精度。

2.2 升级传输网络，保障数据实时性

构建稳定高效的传输体系：一是采用混合网络架构，在固定区域部署工业以太网（低延迟），移动区域采用 5G 专网（广覆盖），并通过边缘计算节点处理本地数据，减少云端传输压力；二是实施带宽动态分配，为危险源监测数据设置最高优先级，确保在网络拥堵时优先传输，某电子厂通过该策略，将关键数据的传输延迟控制在 1 秒内；三是统一通信协议，采用 OPC UA 等标准化协议，实现传感器与平台的直接对接，避免协议转换耗时。此外，在信号盲区部署中继器或 Mesh 网络节点，消除传输死角。

2.3 完善监测布局，消除安全盲区

实现全域无死角监测：一是引入移动监测设备，如搭载传感器的无人机巡检隐蔽区域、带定位功能的便携式检测仪追踪动态危险源；二是采用侵入式监测技术，对设备内部加装微型传感器（如嵌入电机的温度传感器）、对地下管道安装光纤传感系统，监测内部状态；三是推动老旧设备改造，通过加装外置传感器、接入无线传输模块等方式，将其纳入监测系统。某钢铁厂通过无人机巡检高炉顶部，发现了传统传感器未监测到的高温点，避免了设备损坏。

2.4 构建系统联动机制，提升应急效率

建立 “监测 - 预警 - 处置” 闭环体系：一是与消防、安防系统联动，当监测到火情时，自动启动消防喷淋、关闭通风系统、联动门禁锁闭危险区域，某仓库的系统联动后，应急响应时间从 5 分钟缩短至 1 分钟；二是开展多维度数据关联分析，如将气体浓度、通风设备状态、人员位置等数据综合评估风险，自动生成处置建议（如浓度超标时先启动通风再派人检查）；三是部署应急指挥平台，集成监测数据、视频画面、处置预案，为管理人员提供可视化决策支持，提高应急指挥效率。

三、实施案例与应用成效

该园区存在大量易燃易爆气体危险源，此前因传感器误报和传输延迟问题，安全管理效率低下。通过部署抗干扰的红外气体传感器、采用 5G 专网传输数据、引入 AI 滤波算法，误报率从每月 30 次降至 2 次；将监测系统与消防、紧急停车系统联动，气体泄漏报警后，15 秒内即可自动切断相关管道阀门并启动通风，事故处置时间缩短 70%；结合无人机巡检和地下光纤监测，消除了 6 处安全盲区，连续 18 个月未发生安全事故。

四、长效管理建议与未来趋势

未来，危险源监测将向 “智能感知 + 预测预警” 升级：通过多传感器融合技术（如同一位置部署气体、温度、湿度传感器），提升风险判断的准确性；引入数字孪生技术，在虚拟空间模拟危险源扩散路径，提前预测风险范围；结合区块链技术，确保监测数据不可篡改，为事故追溯提供可靠依据。这些技术将进一步提升智慧工厂危险源监测的智能化水平，为安全生产提供更全面的保障。