基于大数据分析的化工企业安全风险评估体系构建与应用

摘要：化工企业生产过程复杂，安全风险高。传统安全风险评估方法在面对海量数据和复杂多变的风险因素时存在局限性。本文探讨利用大数据分析技术构建化工企业安全风险评估体系，通过实际案例分析展示体系在化工企业安全管理中的应用效果，旨在为化工企业提升安全风险管控水平提供有效途径。

关键词：大数据；化工企业；安全风险；评估

引言

化工行业作为国民经济的重要支柱产业，在推动经济发展的同时，因其生产涉及众多危险化学品、复杂化学反应和高温高压等特殊工艺条件，面临着严峻的安全挑战。大数据分析技术的兴起，为化工企业安全风险评估带来新契机。它能够对企业内外部多源数据进行整合、挖掘与分析，揭示潜在风险因素及规律，从而构建更科学、高效的安全风险评估体系，提升化工企业安全管理水平。

一、化工企业安全风险评估现状及挑战

（一）传统评估方法的局限性

传统评估方法多依赖于少量的历史事故数据、工艺设计参数以及专家主观判断。例如故障树分析主要依据既定的故障逻辑关系构建模型，数据样本量小，难以覆盖化工生产过程中复杂多变的风险场景。在面对新的生产工艺或设备时，由于缺乏足够历史数据支撑，评估准确性大打折扣。

化工生产过程受原材料质量波动、设备老化、人员操作变化以及外部环境影响等多种因素干扰，风险状态时刻变化。传统方法难以实时跟踪这些动态变化，往往只能进行阶段性静态评估。如危险与可操作性分析通常在项目设计阶段或定期检修时开展，无法对生产运行中的实时风险做出及时响应。

（二）化工企业数据特点及挑战

化工企业生产过程产生海量数据，涵盖设备运行参数（温度、压力、流量等）、工艺过程数据（反应进度、物料配比等）、人员操作记录、环境监测数据以及设备维护日志等多种类型。不同类型数据来源不同系统，格式、结构差异大，给数据整合与分析带来困难。

化工生产安全事故往往在短时间内迅速发展，如危化品泄漏、爆炸等。因此，安全风险评估需要及时处理实时数据，快速识别潜在风险。然而，传统数据处理技术在面对高速产生的实时数据时，存在处理速度慢、分析效率低等问题，无法满足化工企业对安全风险实时监测与预警的需求。

二、基于大数据分析的化工企业安全风险评估体系构建

（一）构建原则

体系构建需基于科学的风险评估理论和方法，结合大数据分析技术特点，确保评估指标选取、模型构建及分析过程科学合理，能够准确反映化工企业安全风险本质特征。充分考虑化工生产各个环节，包括原料采购、储存、生产加工、产品运输等过程中的人、机、物、环、管等多方面风险因素，全面采集相关数据，构建完整评估指标体系，避免风险遗漏。

适应化工生产风险动态变化特性，体系应具备实时数据采集与更新能力，能够根据最新数据及时调整风险评估结果，实现对安全风险的动态跟踪与评估。

（二）体系架构设计

负责从化工企业各类数据源获取数据。包括通过传感器实时采集设备运行参数、工艺过程数据；从企业管理信息系统（如 ERP、MES 等）获取人员信息、设备维护记录、生产计划等数据；利用环境监测设备收集大气、水质等环境数据。同时，通过网络爬虫等技术收集外部相关安全法规、行业事故案例等数据。

对采集到的原始数据进行清洗、转换和集成。清洗掉数据中的噪声、重复数据以及错误数据；将不同格式、结构的数据转换为统一格式，便于后续分析；集成多源数据，构建一体化数据集。例如，将设备运行的实时数据与设备维护记录进行关联集成，为设备风险评估提供更全面数据支持。

（三）数据采集与处理

1.数据采集方法

在化工设备关键部位安装各类传感器，如温度传感器、压力传感器、流量传感器、气体泄漏传感器等，实时采集设备运行参数和环境参数。例如，在反应釜上安装温度和压力传感器，实时监测反应过程中的温度和压力变化，为反应风险评估提供数据。

与企业内部管理信息系统进行对接，获取人员信息、生产计划、设备维护记录等数据。通过接口调用、数据共享等方式，将 ERP 系统中的人员培训记录、MES 系统中的生产工艺数据集成到安全风险评估体系中。

2.数据处理流程

使用数据清洗算法，去除数据中的噪声数据（如异常波动的传感器数据）、重复数据（如重复录入的设备维护记录）以及错误数据（如格式错误的人员信息）。通过设定数据阈值、数据校验规则等方式，确保数据质量。将不同格式的数据转换为统一格式，如将文本格式的时间数据转换为日期时间格式；将不同编码方式的数据统一编码。对于类别型数据，采用独热编码、标签编码等方式进行转换，以便机器学习算法处理。

（四）关键评估模型

采用深度学习中的循环神经网络（RNN）或长短期记忆网络（LSTM）构建设备故障预测模型。收集设备历史运行数据、维护记录以及故障数据作为训练样本，模型学习设备运行状态随时间变化的规律。通过实时监测设备当前运行数据，预测设备未来一段时间内发生故障的概率。例如，对离心泵设备，利用 LSTM 模型根据其历史流量、压力、振动等数据，预测泵体磨损、密封泄漏等故障发生可能性，提前安排设备维护，降低因设备故障引发安全事故风险。

运用行为分析技术和数据挖掘算法构建人员安全行为风险评估模型。收集人员操作记录、培训记录、安全绩效数据等，通过关联规则挖掘分析人员行为与事故发生之间的关系。例如，发现某类违规操作行为与特定事故类型的关联规则。采用决策树算法，以人员基本信息、培训情况、操作行为数据等作为输入，构建决策树模型评估人员安全行为风险等级，对高风险人员进行针对性培训与监督，降低人为因素导致的安全事故发生率。

三、基于大数据分析的化工企业安全风险评估体系应用案例

（一）案例企业概况

某大型化工企业主要生产有机化学品，拥有多条生产线，涉及多种危险化学品生产与储存。企业生产规模大、工艺复杂，安全管理难度高。以往采用传统安全风险评估方法，难以全面有效管控安全风险，安全事故时有发生。为提升安全管理水平，企业引入基于大数据分析的安全风险评估体系。

（二）体系应用实施过程

企业在生产设备、环境监测点等安装大量传感器，采集设备运行、环境参数等实时数据。同时，对企业内部管理信息系统进行升级改造，实现与安全风险评估体系的数据对接。搭建大数据分析平台，整合各类数据，建立数据仓库，为后续数据分析与风险评估提供数据基础。收集企业多年来的设备故障数据、工艺事故数据、人员操作记录等历史数据，对构建的设备故障预测模型、工艺过程风险评估模型和人员安全行为风险评估模型进行训练。利用交叉验证等方法对模型参数进行优化，提高模型准确性与可靠性。

（三）应用效果分析

应用基于大数据分析的安全风险评估体系后，企业安全事故发生率较上一年降低了 35%。通过设备故障预测模型提前发现并处理设备潜在故障，避免因设备故障引发的安全事故；工艺过程风险评估模型有效预防工艺失控事故，人员安全行为风险评估模型减少人为失误导致的事故。

结论

基于大数据分析的化工企业安全风险评估体系能够有效克服传统评估方法的局限性，充分利用化工企业生产过程中产生的海量数据，实现对安全风险的全面、动态、精准评估。通过实际案例应用表明，该体系可显著降低化工企业事故发生率，提升安全管理效率与经济效益。化工企业应积极引入大数据分析技术，持续优化安全风险评估体系，提升安全管理水平，保障企业安全稳定发展。

参考文献

[1]崔学超.化工企业消防安全信息化管理对策[J].化学工程与装备，2023，（10）：196-197+167.

[2]王乾德.化工生产技术管理与安全生产[J].化工管理，2023，（29）：96-99.