甘肃电投兰州电力公司作为重要的电力生产企业，厂区内设备繁多、运行环境复杂，各类设备运行时会产生不同的声音，其中潜藏着设备故障、异常操作等安全隐患。传统依靠人工巡查监听的方式，难以实时、精准捕捉这些音频异常，容易埋下安全风险。为此，该公司引入音频事件智能检测系统，为安全生产筑牢防线。

一、项目背景与安全挑战

1.1 传统音频监测的短板

传统模式下，工作人员通过定时巡查，凭借经验判断设备运行声音是否正常，但厂区设备分布广、部分区域噪音大，人工监听不仅劳动强度大，还存在漏判、误判的情况，尤其在夜间或恶劣天气时，监测效果更受影响，难以及时发现设备异响等安全隐患。

1.2 引入系统的迫切性

随着电力生产要求的提高，对安全生产的实时性、精准性监测需求愈发迫切。音频事件智能检测系统能通过对设备运行声音的持续采集、分析，自动识别异常音频，及时发出预警，有效弥补传统监测方式的不足，为电力生产安全提供更可靠的保障。

二、系统架构与核心功能

2.1 系统组成结构

该系统由音频采集终端、数据传输网络、智能分析平台和预警终端构成。音频采集终端分布在厂区各关键设备区域，可全天候采集环境及设备运行声音；数据传输网络将采集到的音频数据实时传输至智能分析平台；智能分析平台通过算法对音频进行处理、识别；预警终端则在发现异常时及时发出警报。

2.2 核心检测功能

系统具备丰富的音频事件识别能力，能精准识别设备运行中的异常噪音，如电机异响、管道泄漏声、设备摩擦声等；同时，可识别人员操作中的违规声音，如违规爆破声、非授权区域的异常动静等。通过建立音频特征库，系统能不断优化识别精度，提高对各类安全隐患的捕捉能力。

三、实施过程与应用场景

3.1 系统部署与调试

项目实施先对厂区进行实地勘察，确定音频采集终端的最佳安装位置，确保能全面覆盖关键设备和区域；接着完成设备安装与网络搭建，将采集终端与智能分析平台对接；随后进行系统调试，通过采集大量正常与异常音频数据，训练优化算法模型，使系统识别准确率达到实际应用要求。

3.2 典型应用场景

在日常生产中，系统实时监测发电机组、变压器等关键设备的运行声音，一旦出现异常，立即通过预警终端向管理人员发送警报信息，便于及时排查处理。一次，系统监测到某台变压器运行声音异常，管理人员迅速到场检查，发现是内部零件松动，及时维修避免了设备故障扩大。此外，在厂区禁火区域，系统能识别烟火相关异常声音，提前预警火灾风险。

四、应用成效与安全价值

4.1 安全监测效能提升

该系统的应用改变了传统依赖人工的安全监测模式，实现了安全生产的智能化、自动化监测，减轻了工作人员的劳动强度，让安全管理更具针对性和主动性。其成功经验为电力行业及其他工业企业的安全生产监测提供了有益借鉴，助力企业构建更高效的安全防线。