基于大数据的化工安全生产风险隐患预警与排查联动模式研究

引言：化学工业是国民经济的重要支柱产业，在推动经济社会发展中发挥着不可替代的作用，然而，化工生产过程复杂，原料易燃易爆，生产环境恶劣，风险因素多，一旦发生事故往往造成重大人员伤亡和财产损失，传统的化工安全管理模式难以适应新形势下的需求，亟需创新理念和方法。近年来，大数据、人工智能等新兴技术蓬勃发展，为化工安全管理变革带来新的机遇，运用大数据技术，可以从海量的生产运行数据中挖掘风险隐患规律，实现更加精准、高效、智能化的安全管理。

1 基于大数据的化工安全生产风险隐患预警模式研究的重要意义

1.1 有利于提升化工企业本质安全水平

当前，我国化工行业安全生产形势依然严峻，化工企业生产工艺复杂，涉及危险化学品品种繁多，极易发生火灾、爆炸、中毒等安全事故，传统的化工安全管理模式存在诸多不足，难以实现全面、动态、实时的风险管控，而大数据技术的兴起，为化工安全生产注入了新的活力。基于大数据的风险隐患预警模式，能够充分挖掘和利用企业内外部海量安全数据，精准识别生产过程中存在的各类风险因素，并及时预警和处置，从而最大限度降低事故发生的概率，这种新型预警模式的应用，将极大提升化工企业的本质安全水平，推动安全管理从“经验驱动”向“数据驱动”转变，实现更加科学、精准、高效的风险管控，为化工企业的安全、稳定、可持续发展提供坚实保障。

1.2 有利于提高安全监管效率和精准度

化工行业是安全监管的重点领域，监管工作任重而道远，传统的安全监管模式主要依赖人工现场检查，存在监管频率低、覆盖面窄、随机性大等问题，难以实现全过程、全要素、全链条的安全监管，而基于大数据的风险隐患预警模式的应用，可以显著提升安全监管的效率和精准度 。通过整合企业生产运行数据、设备状态数据、人员行为数据等多源异构数据，运用大数据分析技术，安全监管部门能够及时洞察企业安全状况，精准定位高风险区域和环节，实现“无盲区、全覆盖”的动态监管。大数据驱动下的智能化风险预警，可以最大限度减少人为因素干扰，提高隐患排查的准确性和及时性，使有限的监管资源得到优化配置，真正做到“管住管好”。

1.3 有利于推进化工行业智能化发展

当前，新一轮科技革命和产业变革蓬勃兴起，数字化、网络化、智能化成为时代发展的鲜明特征，化工行业作为传统的高危行业，迫切需要加快数字化转型和智能化升级的步伐，实现高质量发展，而基于大数据的风险隐患预警模式，正是推进化工行业智能化发展的重要抓手，通过构建覆盖研发、生产、储运、销售等全流程的工业互联网平台，打通数据链、创新链、价值链，化工企业可以实现设计智能化、生产智能化、管理智能化和服务智能化，全面提升运营效率和核心竞争力。大数据驱动的风险预警模式，是智能化升级的关键环节，它能够最大限度减少事故损失，保障企业平稳运行，为智能工厂的建设和发展提供有力支撑。

2 基于大数据化工安全生产风险隐患预警与排查联动的策略

2.1 构建全面准确及时的风险数据采集体系

要实现基于大数据的化工安全生产风险隐患预警，首要前提是构建一套全面、准确、及时的风险数据采集体系。这需要从生产设备、工艺流程、操作环境、人员行为等多个维度入手，综合运用物联网、移动互联、视频监控等先进技术手段，实现对各类风险数据的自动化、实时化采集。在具体实施过程中，企业要充分利用智能传感器、射频识别、工业以太网等感知层技术，实现对关键设备运行参数、危险介质状态、现场环境指标等重要数据的连续监测和采集。针对人为操作风险，可通过佩戴智能穿戴设备、部署智能视频分析系统等方式，实时捕捉人员违规操作行为，同时，要积极推进生产运营管理系统、设备管理系统、安全管理系统等各业务系统的互联互通，打破数据孤岛，实现数据的集中管理和共享利用。

2.2 利用机器学习算法建立多维度风险预警模型

海量风险数据采集到位后，如何从数据中挖掘有价值的安全信息和规律，是大数据风险预警的关键所在，这就需要运用先进的机器学习算法，建立多维度、精准化的风险预警模型。通过模型训练，可以自动识别设备故障征兆、危险工况异常、人员违规行为等风险隐患，并及时预警，为安全决策提供强有力支撑 0。在建模过程中，要充分发挥数据价值，利用关联规则、决策树、支持向量机、神经网络等算法，从时间序列、空间关联、因果逻辑等多个角度，深入挖掘风险发生的内在规律和演化趋势，例如，设备预测性维护可以利用机器学习算法，通过分析海量的历史运行数据和实时监测数据，及早发现设备磨损、老化、腐蚀等性能退化问题，准确预估设备剩余使用寿命，制定最优检修策略，最大限度降低突发性停机风险。同理，针对泄漏、火灾、爆炸等重大危险源，也要充分利用大数据分析手段，构建场景化、个性化的风险评估和预警模型，动态评估危险源的危害程度、控制措施的有效性以及事故后果的严重性，从而实现危险源全生命周期的闭环管理。

2.3 建立预警信息与现场隐患排查联动机制

大数据风险预警模型的核心价值，在于及时发现隐患，防患于未然，但预警信息如果没有与一线安全管理实际应用有效对接，就难以真正发挥成效，因此，化工企业还必须建立健全预警信息与现场隐患排查的联动机制，做到预警到位、核查到位、整改到位，构建起“无缝衔接”的闭环管理流程。具体而言，企业要制定明确的预警分级标准和处置流程，根据预警信息的可靠性、危害程度、紧迫性等因素，将风险隐患划分为重大、较大、一般等不同等级，明确各级预警信息的报告路径、处置时限、责任人员等关键要素，确保一旦触发预警即可快速响应、有序处置。在此基础上，要建立预警信息与隐患排查信息双向流转、实时共享的数据通道 0。一方面，及时将预警信息推送给现场安全管理人员，指导其有针对性地开展隐患排查；另一方面，将隐患排查和治理情况实时反馈到预警系统中，动态更新风险评估结果，同时，要充分发挥移动化管理工具的优势，如手机 App、微信小程序等，让第一线员工随时随地参与到隐患排查和反馈中来，最大限度提高全员安全意识和参与度。

结束语：化工安全生产始终是一项系统工程，需要政府、企业、社会各方共同努力，充分运用大数据、人工智能等新兴技术，创新管理理念和方法，建立风险隐患预警和排查联动机制，是提升化工本质安全水平的重要途径。未来，随着技术的不断进步，相信化工安全生产的智能化、信息化水平必将实现新的跨越，为化工行业高质量发展保驾护航，各级政府和企业应抓住机遇，加大技术创新和应用力度，完善相关标准规范和配套政策，为构建化工安全生产长效机制贡献智慧和力量。

参考文献：

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