安全生产事故隐患排查治理的智能化技术应用

引言

传统隐患排查方式通常依靠人工进行排查，既效率低又易受主观因素干扰，很难做到全面准确地辨识隐患。随着科技的不断发展，智能化技术的广泛应用为安全生产中的事故隐患的排查和治理提供了全新的解决途径。

一、安全生产事故隐患排查治理的智能化技术引入的必要性

在工业化、城市化日益发展的今天，生产经营活动所涉及到的装备、过程及环境越来越复杂，依靠人工巡检及经验判断进行隐患排查的传统方法已经很难适应现代安全管理需要。近年来安全生产事故发生频率较高，并表现出隐蔽性高、链条繁杂、波及面广的特点，这就需要企业提高隐患识别与治理能力。智能化技术借助物联网、大数据、人工智能等技术对隐患信息进行自动采集、实时监控与动态分析，可有效提升隐患发现全面性与治理针对性，减少人为因素造成疏漏风险。

二、安全生产事故隐患排查治理的现状与挑战

（一）传统隐患排查方式及其局限性

当前大多数企业仍然使用人工巡检、纸质记录及经验判断进行隐患排查，尽管在小范围、低风险场景下具有一定的适用性，但是在大型生产系统以及高危的行业具有明显的局限性。一是人工巡检主要靠人员经验进行，受到主观判断的影响较大，易漏报隐患或者误评风险等级；二是纸质或者单纯电子表格记录很难形成数据实时共享，信息落后造成隐患治理缺乏时效性；三是没有统一的标准与智能的分析手段使隐患排查缺乏系统性与可追溯性。

（二）多行业安全生产面临的主要挑战

煤矿、化工、冶金等高危行业由于设备老化、作业环境差以及多工序交叉作业等原因造成隐患类型错综复杂；在建筑和交通等领域，由于人员的高流动性和多层次的管理、安全培训的不足和监管的复杂性，隐患类型都有所增加。另外，现代生产对自动化和信息化系统的依赖性很强，当系统出现故障或者人为操作出现失误时，就会造成大范围的连锁事故。同时，大多数企业的安全管理信息化水平不高，实时监测和预测分析能力不足，在突发事件面前响应速度较慢，致使隐患没有在初期得到有效地管控。

三、安全生产事故隐患排查治理的智能化技术应用

（一）物联网（IoT）与传感器技术

物联网和传感器技术是安全生产事故隐患排查治理的核心。通过将多类型传感器安装到生产现场，例如温度、湿度、压力、气体浓度、振动以及电流监测等装置中，可以达到实时获取装置运行状态以及环境参数等目的。数据以无线传输方式连接到企业IoT平台上，并与云端安全管理系统互联，让管理人员在第一时间了解现场情况。以化工厂为例，气体泄漏传感器能够对有毒有害气体的浓度进行实时的检测，当超过标准时就会自动发出警报、联动发起应急预案[1]。矿山生产过程中传感器与定位技术相结合可以对井下瓦斯浓度、顶板压力以及人员分布情况进行监测，从而达到精准预警的目的。另外，IoT技术可以实现跨区域、多工段数据集中管理并形成可视化设备和环境健康地图，有利于管理者从大量数据中迅速发现潜在风险点以达到由“被动响应”到“主动防控”转变。

（二）大数据与数据可视化分析

将大数据技术应用于安全生产隐患治理，可以通过多维度、跨系统数据融合提高隐患排查精准度与科学性。通过收集生产设备运行数据、人员作业行为数据、环境监测数据以及历史事故数据等，搭建了一个深入挖掘隐患特征并预测风险趋势的企业安全大数据平台。与数据可视化技术相结合，管理者可以通过动态仪表盘、热力图以及时序分析图等直观地了解隐患分布、风险等级以及治理进度等。以电力系统为例，可以利用大数据分析对设备故障概率进行预测，结合可视化界面展示关键部位风险趋势，协助管理者进行预防性维护计划。进一步地，通过动态关联多工序、多层级、多系统数据，使企业能够智能分级预警高危隐患，增强治理措施针对性及资源配置效率，进而综合提升安全生产管理决策能力。

（三）人工智能与机器学习技术

将人工智能和机器学习技术应用于安全生产隐患排查，可以实现复杂情景下智能识别及预测性分析。通过构建基于神经网络、随机森林或支持向量机等多种算法的风险预测模型，能够从历史事故样本和实时监测数据中自动抽取潜在风险的特征，从而实现风险的分级和趋势的预测[2]。以矿山安全管理为例，机器学习可以结合传感器数据对瓦斯积聚趋势进行分析，对危险情况进行事先预判和预警；在化工生产过程中，利用深度学习模型对设备的振动和压力波动等异常情况进行识别，可以在设备破损之前及时给出维修建议。另外AI可将语音、文本及视频数据进行多模态融合分析，以支持隐患事件自动分类及根因分析以降低人工经验依赖性。

（四）计算机视觉与图像识别

计算机视觉和图像识别技术在隐患排查方面提供了一种效率高、成本低、非接触式解决方法。通过布设高清摄像头、热成像设备及无人机巡检系统并结合深度学习算法自动分析影像，可实现设备状态、作业行为及环境风险等信息的实时监测。以高空作业场景为例，通过计算机视觉可以辨识出工人正确穿戴安全带、防护帽和其他防护用品的情况；仓储物流环节采用视频识别技术对货物堆放高度及通道有无占用情况进行监控，规避了因安全通道堵塞而造成的安全隐患[3]。电力巡检时，红外热成像与图像识别相结合的方法能够快速检测出高压设备的发热异常情况，代替了传统的人工巡检方式，提高了巡检的准确性与效率。另外，计算机视觉技术可以联动IoT、大数据平台等技术，将多维度的风险信息统一呈现出来，有助于企业建立全方位、立体化安全生产隐患治理体系。

结束语

综上所述，将智能化技术运用到安全生产事故隐患排查治理工作中，既能提升排查治理工作效率与准确性，又有利于建设更安全、更可靠的生产环境。展望未来，随着科技的持续发展和创新，智能技术在安全生产方面将扮演更为关键的角色，为确保人民的生命和财产安全以及推动社会的和谐与稳定作出更为显著的贡献。

参考文献

[1]欧阳孟. 互联网云服务在安全生产事故隐患排查治理系统中的应用研讨[J]. 通讯世界, 2024, 31 (06): 151-153.

[2]湖北省交通运输厅关于印发湖北省交通运输行业安全生产事故隐患排查治理办法的通知[J]. 湖北省人民政府公报, 2024, (02): 37-41.

[3]林鸿潮, 张涛. 生产安全事故隐患排查治理的责任落实——《以案说法——安全生产法》（连载五）[J]. 劳动保护, 2022, (04): 33-35.