1.1 Scenariovereisten
Luchthavenformaat: een internationaal knooppuntluchthaven met een gemiddelde dagelijkse passagiersstroom van 150.000 en een piek in de bagagebeveiligingscontrole van 8.000 stuks per uur.
Oorspronkelijk probleem:
De resolutie van traditionele apparatuur is onvoldoende (≤ 1,5 mm) en de nieuwe nanocamouflage-explosieven kunnen hiermee niet worden geïdentificeerd.
Het percentage handmatige inschattingsfouten ligt hoog (ongeveer 12%), wat resulteert in meer dan 20% van het secundaire uitpakpercentage en ernstige opsluiting van passagiers.
De onderhoudskosten voor de apparatuur zijn hoog (de jaarlijkse onderhoudskosten bedragen ongeveer $ 500.000) en de apparatuur voldoet niet aan de ICAO-norm voor explosieveilige detectie die in 2024 is bijgewerkt.
Daarom is besloten om geavanceerde röntgenbeveiligingsinspectieapparatuur te introduceren. Na meerdere evaluaties, Shanghai Fangchun Mechanical Equipment Co., Ltd.Er werd gekozen voor veiligheidsinspectieapparatuur vanwege de hoge resolutie en intelligente werking.
1.2 upgrade-doelstellingen
Bereik een 100% contactloze veiligheidsinspectie en voldoe aan de nieuwe internationale regelgeving voor luchtvaartveiligheid (ICAO 2024-07).
Verminder het percentage valse alarmen tot ≤ 3% en verminder het percentage secundaire uitpakacties tot minder dan 5%.
Ondersteunt multimodale gegevenskoppeling (real-time matching van bagage-, gezichts- en vluchtinformatie).
2. Technische parameters en innovatiepunten van de apparatuur
2.1 Kernprestaties van de apparatuur
Parameterindicatoren
Resolutie 0,05 mm
Detectiesnelheid 600 stuks/uur
AI-herkenningsalgoritme
Energieverbruik 15 kW/u
2.2 technologische doorbraken
Technologie voor kwantumenergiespectrumanalyse: identificatie van organische/anorganische stoffen door middel van röntgenenergiespectrumvingerafdruk
Edge computing-knooppunt: implementeer het AI-model lokaal (vertraging < 50 ms) om het risico van cloudtransmissie te vermijden.
Zelfreinigende transportband: nanocoating zorgt ervoor dat er minder vuil blijft plakken en de onderhoudscyclus is verlengd tot 3000 uur.
3. Implementatieplan en implementatiedetails
3.1 systeemarchitectuur
Bagagesortering → scannen door machines → realtime AI-bepaling (gevaarlijk/niet-gevaarlijk)
↳ gevaarlijke goederen → hoorbaar en visueel alarm + automatische sortering naar het isolatiegebied
↳ niet-gevaarlijke goederen → synchronisatie van gegevens met het douane-/luchtvaartafdelingssysteem (gekoppeld aan biologische informatie van passagiers)
4. Toepassingseffect en gegevensvalidatie
4.1 Verbetering van de veiligheidsefficiëntie
Indicatoren vóór de upgrade, veranderingssnelheid na de upgrade
Het detectiepercentage van gevaarlijke goederen is 82% 99,7% ↑ 21,6%
Vals-positief percentage 12% 2,3% ↓ 80,8%
De gemiddelde tijd voor een veiligheidscontrole is 8 seconden/stuk 3,2 seconden/stuk ↓ 60%
4.2 Optimalisatie van de operationele kosten
Arbeidskosten: verminder het aantal inspectiemedewerkers met 50% (bespaar $ 1,2 miljoen per jaar).
Efficiëntie van de douaneafhandeling: de gemiddelde wachttijd van passagiers daalde van 45 minuten naar 12 minuten (tevredenheid steeg naar 98%).
5. Klantgetuigenissen en impact op de industrie
Evaluatie van de veiligheidsdirecteur van een internationale luchthaven:
Dit apparaat lost niet alleen het probleem van "fuzzy scanning" op dat traditionele apparatuur met zich meebrengt, maar sluit ook naadloos aan op het douanesysteem, waardoor we de veiligheidscontrole, douaneaangifte en bagageregistratie gelijktijdig in één scan kunnen uitvoeren. Met behulp van dit systeem hebben we drie nieuwe vloeibare bommeldingen onderschept, wat de vooruitziende blik van de technologie aantoont.
Plaatsingstijd: 24-02-2025