目前，我国有1400多家成规模的化工园区。在这些化工园区，日常巡检主要靠人力完成，但很多事故往往发生在夜深人静的时候，苗头难以被发现。同时，事故现场复杂且危险。因此，迫切需要有智能机器人代替人力去完成寻找危化品泄漏源的工作。
危化品火灾救援现场，资料图
2017年1月13日，在青海西宁举行的国家科技支撑计划项目“城市生产安全风险防范与控制关键技术研究与示范”中期检查会上，北京化工大学教授张建文团队展示了他们研发的一款针对危化品事故溯源的智能机器人装置。
据了解，这款A4纸大小的智能机器人样机，外形像一辆孩子们玩的四轮小车，车上搭载有传感器模块、无线通信模块、嵌入式计算系统等组装而成的“大脑”，能让它在很短的时间里锁定危化品泄漏的源头。
张建文说，通过在实验室里创造和现实事故可类比的工况，让智能机器人不断学习应对，在它的“大脑”里存了很多工况数据，如晴天、阴天、风速等，最多的学习了2万多种工况数据。另外，在学习过程里，机器人会得到很多离散数据，它会根据算法将离散点的数据归纳成某一种浓度分布规律，如二次或其他分布。起初，它分析出的分布规律可能偏离实际分布情形，研究人员会告诉它哪里算的不对，它继续学习并给出新的结果。几次修正以后，它会给出正确答案，得到肯定后就把正确答案存进“大脑”里。
张建文介绍道，多次试验表明，在百米范围内，溯源机器人最快几秒钟就能找到泄漏源，长的距离可能要十多分钟，比人力搜寻要快得多。在很多事故中，往往需要少则半小时、多则数天才能找到泄漏源。
张建文团队研发的危化品事故溯源机器人，资料图
那么，这款智能溯源机器人是如何工作的呢？简单来说，这款智能溯源小车是靠“嗅觉”，也就是探测气体浓度来寻找泄漏源的。
在通过连接无线网络，接收到从手机或电脑端发来的指令后，由几辆智能小车组成的车队在现场展开搜寻。车上的传感器探测芯片组采集空气中甲烷、硫化氢等气体的浓度值和分布状况等信息。
越靠近泄漏源，气体的浓度值越高。车载嵌入式计算系统通过群智能算法对采集到的数据进行分析处理，进而锁定泄漏源和判断泄漏规模。确定泄漏源位置后，小车挪动到该位置附近拍照，再将现场视频图像和处置建议回传到远程计算机或手机终端。
据了解，轮式智能溯源小车主要适用于平整地面。为适应不同地形和复杂工况条件，研发及团队还专门研发了通过能力更强的履带式小车。目前，该机器人装置仍处于实验室样机阶段，还将接受一系列现场测试。