基于人工智能的危化品储运风险等级评价

引言

危化品储运作为工业生产流通的关键环节，其风险管控直接关系人员安全、财产保障与生态环境。传统风险评价方法多依赖静态指标与人工判断，面对种类繁多的化学品特性、复杂的储运环境及动态变化的操作条件，常出现评估滞后或片面的问题。人工智能技术凭借数据处理与模式识别优势，为破解这一难题提供了新路径。本文聚焦危化品储运风险的核心构成，剖析 AI 技术与风险评价的适配逻辑，构建针对性的风险等级评价模型，旨在推动风险评估从经验驱动向智能驱动转型。

一、危化品储运风险核心构成

危化品储运风险的甄辨与拆解是评价工作的基础，其构成需要覆盖物质、环境、操作等多层面要素。物质危险属性乃是风险的根源，其在易燃、爆炸、毒性与相容性上的差异决定基础风险水平，防控能力受储运设施技术状态所影响，结构稳定性、密封性能等跟风险概率以及后果相联系。环境因素存在诱发的效果，仓储温湿度、运输当中的天气和路况会加剧或缓解危险程度。管理与操作活动作为人为变数，流程规范程度以及人员操作能力直接关乎防控实效，这些要素相互交织，构成危化品储运风险的复杂体系。

二、AI 与风险等级评价的适配性分析

（一）动态性适配

危险化学品储运的风险随时间和环境一直变化，传统的静态评估途径难以捕捉实时风险的波动。人工智能技术拥有实时把数据处理的能力，可凭借物联网设备同步接收仓储环境参数、运输轨迹信息、设备运行状态等动态数据，深度学习算法可连续对数据流进行解析，及时辨认参数异常变化态势。强化学习技术能对风险随条件变化的演化过程予以模拟，按照实时输入对评估结果加以调整。动态响应能力让AI 技术可对应储运风险的瞬时变化特性，实现风险等级的实时更新。

（二）复杂性适配

危化品储运风险涉及到物质特性、设施状态、环境条件等多种要素，各要素间的非线性联系让评价难度增大。机器学习算法能够打破传统线性评估框架的既有局限，通过特征工程把各要素的关键信息提取出来，无监督学习技术能在未标注的数据里面识别潜在风险模式，找出要素间的潜在关联。深度学习的多层神经网络框架可对复杂数据做多层级的处理，解析多要素交互衍生的复合风险，AI 技术展现出的多维度数据处理能力，为拆解储运风险的复杂组成提供了有效手段。

（三）精准性适配

若要制定管控措施，需先精准划分风险等级，传统方法易受主观因素的影响，数据成为人工智能技术的核心驱动。借助历史事故数据、监测数据搭建训练样本库，监督学习算法可凭借标注样本建立起风险预测模型，明确各要素跟风险等级的量化关系。模型集成技术采用组合多个基础模型的预测产出，减少单一模型评估的误差。交叉验证法可检验模型在新数据里的泛化能力，保障评估结果的可靠性，依靠数据驱动的评估逻辑显著提高了风险等级判定的精准度。

三、基于人工智能的危化品储运风险等级评价模型构建

（一）数据采集与预处理

数据质量对模型性能起着决定性作用，应对危化品储运场景数据分散、异构的这些特点，采用专门的处理途径，数据采集应覆盖化学品理化性质、储运设施运行、环境监测、历史风险记录及管理规范文本等多样的信息源。依靠自然语言处理技术从文本数据提取关键部分内容，图像数据借助计算机视觉对设施状态进行解析，预处理阶段应开展数据清洗行动，去除异常值与重复的数据，采用插值手段填补缺失值保证完整性。通过相关性分析选取核心特征指标，对数据实施标准化处理，消除量纲差异，为模型输入奠定高质量数据基础。

（二）立体智能巡检网络部署

为满足仓储与运输场景的差异化需求，搭建“空天地一体化”探测体系。仓储期间采用“三位一体”AI 巡检预案，在球罐区摆放飞索式防爆巡检机器人，配有 OGI 气体成像、声学探测器及多种维度的传感器，2 秒的时间里可生成误差小于 2% 的气体泄漏3D 云团图像，配合着地面云台式气体成像设备及罐顶无线防爆传感器阵列，达成高空瞭望、中段巡查、地面守护的无死角监测，漏点识别的精准率达 99‰ 。运输环节添加“北斗 + 低空”技术，借助高精度北斗定位模块引导无人机自动飞行巡航，按照危化品车辆实时位置、告警等级生成最适宜的飞行路径，实时反馈高清影像及环境参数，打造覆盖运输全阶段的动态监测网络。

（三）风险等级划分标准

风险等级划分需贴合行业管理需求，推动评估结果做实用化的转化，划分体系需借助风险发生概率与后果严重程度构建二维框架，参照AI 模型输出的风险值明确分级阈值，分级标准须覆盖低、中、高三个基础级别，明确各级对应的风险特点与管控要求。低风险等级对应的风险值处在安全阈值的范围，不存在明显的事故相关隐患；中风险等级显示存在潜在的风险根源，需加大监测频次；高风险等级说明存在明确的隐患，需马上开展干预行动。划分标准应经受专家评审与实际应用核查，保证与现存安全管理体系相兼容，为风险管控提供清晰指引。

四、结语

危化品储运风险等级评价的智能化转型是安全管理发展的必然趋势，本文构建的 AI 评价模型通过多源数据整合与智能算法应用，破解了传统评估方法在动态性、复杂性应对上的局限。数据采集预处理环节保障了输入质量，模型设计训练实现了风险特征的深度挖掘，分级标准搭建了技术与管理的衔接桥梁。因此，积极探索多模态数据融合技术与可解释性 AI算法，增强模型的实际应用价值，为危化品储运安全提供更有力的技术保障。

参考文献

[1]人工智能等新质生产力“智护”化工安全[J].中国应急管理,2025,(06):93-95.

[2]高明.基于人工智能的过程安全管理体系研究[J].石油化工安全环保技术,2024,40(05):12-16+79.

[3]占俊达,李亿红,吴森森,等.海上危化品漂移扩散过程三维动态可视化方法[J].海洋学研究,2022,40(04):65-72.

[4]刘志峰,廖建平,高帆,等.危化品的“标准化 + 数字化”管理[J].化工管理2022,(34):123-126.

[5]梁帅,武彧.危化品交通运输安全风险管理策略探讨[J].中国储运,2022,(12):137-138.