智能化技术在石油化工现场作业安全管理中的应用探讨

引言

近年来随着石油化工产业规模不断扩大、精细化程度不断提高传统的石油化工现场作业安全管理模式逐渐暴露出了响应滞后、监管盲区多等弊端，这些弊端导致石油化工现场作业的安全水平难以满足石油化工产业高质量发展的需求。将智能化技术应用于石油化工现场作业安全管理中有助于突破传统管理瓶颈，为石油化工行业安全管理数字化转型提供助力。

1 石油化工现场作业安全管理存在的不足

1.1 人员管理层面

传统石油化工现场作业安全管理以人工巡检的方式为主，人工巡检受时间和空间限制难以对石油化工作业现场进行全方位、全天候的监控，多数情况下人工巡检的频次有限，这也导致人工巡检难以覆盖石油化工生产的每一个环节和每一个时段，石油化工生产设备突发性故障、管道微量泄漏等隐患容易成为安全管理的盲区。除此之外，传统石油化工现场作业安全管理的应急响应高度依赖人工报告和现场指挥，这种应急响应的信息传递效率较为低下，当安全事故发生时人员需要逐层上报信息再等待指示下达，这一过程会耗费较长时间，容易导致石油化工生产应急响应时错失最佳处理时机。同时传统石油化工作业安全管理的应急响应决策多依靠现场人员的勘察情况和既有经验判断，这种依靠经验判断的应急响应决策机制并不能保障应急响应中精准识别问题、选择最优处理方法，容易导致石油化工应急响应中处理效果不佳。

1.2 设备管理层面

设备管理层面的问题制约着安全管理水平提升，目前石油化工现场作业设备监测仍然以人工巡检和仪表检测为主，这种设备管理的方式存在明显的局限。人工巡检时巡检人员主要通过听、看、摸等传统方法诊断设备状态，这种方式更依赖巡检人员的经验，主观性强、准确度不高，同时人工巡检也难以深入探测设备内部是否存在异常。如巡检人员检查泵类设备时即便经验再丰富也难以察觉轴承的早期磨损，而这些潜在故障一旦发生就容易导致设备停机，甚至引发安全事故。同时传统石油化工现场作业安全管理中仪表监测的范围也十分有限，石油化工设备大部分仪表只能对部分基础参数进行监测，这些仪表对于设备的运行状态和潜在故障就难以精准体现，这也使传统石油化工设备管理中许多早期隐患无法及时暴露。

在设备维护上目前许多石油化工企业都采用定期维护的模式，石油化工企业根据设备维护规划在一定时间周期内对设备进行检修和保养，但这种“一刀切”的设备维护方式缺乏对不同设备实际运行情况的考虑，运行状态较好的设备进行提前维护在一定程度上浪费了资源，频繁的拆装还会影响设备性能。长期处于高负荷运转状态的设备按固定周期维护容易错过最佳维修时机，一旦错过最佳维修时机设备就会产生不可逆的损伤，不可逆损伤即便企业如何进行维护也无法恢复设备的最佳运行状态。

1.3 环境监测层面

就设备功能而言石油化工现场作业安全管理以往的环境监测手段只能对少数环境参数进行监测，且其监测指标也多为环境温度、湿度、特定气体浓度等简单指标，这种环境监测方法无法覆盖石油化工生产过程中设计的复杂环境要素，在炼化装置区除常见可燃气体外还会存在硫化氢、苯系物等有毒有害气体，而石油化工企业传统的环境监测手段难以对这些气体进行精准检测，这也导致传统石油化工安全管理的监测数据无法真实体现环境安全情况。除环境监测指标不够全面外，环境监测覆盖不够全面也是石油化工现场作业安全管理存在的主要不足，石油化工企业以往采用的气体检测仪精度不足，对于设备微小泄漏导致的气体浓度变化监测不够精准，只有气体浓度到达一定程度后检测仪才能显示相关数据，这种情况就会给石油化工现场作业带来较大安全隐患。同时石油化工企业环境监测的布局也存在不足，石油化工作业现场的隐蔽角落等难以到达的区域一般监测设备覆盖不足，这也使这些难以监测的区域成为石油化工作业现场安全监测的“真空地带”。

2 智能化技术在石油化工现场作业安全管理中的应

2.1 基于物联网技术的安全监控体系

在石油化工现场作业安全管理中应用物联网技术能够构建全方位、立体化的监控体系，该监控体系可有效解决传统安全管理中存在的监测盲区、响应滞后等问题。在设备监测方面石油化工企业可通过传感器全面、无死角地采集设备运行数据，以乙烯裂解炉为例，石油化工企业可在炉体嵌入压力传感器、红外温度传感器、振动监测模块实时采集炉管压力、表面温度、设备振动频率等设备运行参数，传感器内置的无线通信模块通过无线网络将数据传输至安全管理系统，安全管理人员可利用数字孪生技术建立乙烯裂解炉设备的虚拟模型并模拟其运行状态，如此管理人员能够根据采集数据和数字孪生模型的模拟结果来判断设备运行状态，当数据异常或数字孪生模型模拟结果出现异常时管理人员还可根据数据异常情况和模拟异常情况定位故障源，检修人员在数据和模型依据下能够更高效地制定检修方案。

在环境监测方面石油化工企业可依托物联网技术构建覆盖整个作业现场的立体监测网络，在罐区、装置区等重点区域石油化工企业可部署可燃气体成像仪、有毒气体检测仪等传感器监测矩阵，通过监测矩阵石油化工企业能够同时监测数十种危险气体。当石油化工设备出现泄漏时传感器能够精准捕捉到气体浓度变化并向安全管理平台发送报告，巡检人员在手机端收到通知后即刻感到传感器感知泄漏的位置进行排查。在物联网技术赋能下石油化工现场作业安全管理的监测范围更广、监测实时性更强，可有效提升安全管理水平。

2.2 人工智能技术赋能风险预警

人工智能技术的数据处理能力和智能分析能力为石油化工现场作业安全管理的风险预警提供了创新路径，石油化工企业可从设备、人员两个方面开展风险评估。在设备方面，石油化工企业的生产设备种类多、运行状态复杂，这些设备会产生大量的运行数据，人工智能的机器学习算法能够挖掘设备产生数据的价值并用于风险识别、评估。以离心泵为例，石油化工企业收集离心泵运行时的振动、温度、压力、过往故障、故障位置等记录并将这些数据输入到机器学习模型中供其学习，机器学习模型在学习后能够从中识别出该设备正常运行时的数据特点和出现异常时的数据特点，在识别异常的基础上机器学习算法还能够根据异常数据特点进一步识别故障类型。石油化工企业将机器学习模型应用于设备状态监测中能够在设备故障产生前就识别设备异常状态，避免安全隐患给企业带来损失。

在人员方面，石油化工企业可借助人工智能的深度学习算法和计算机视觉技术对作业现场的人员行为进行监控分析。石油化工企业可在作业现场部署高清摄像头，高清摄像头连接安全管理系统中的检测算法来识别作业现场人员是否正确佩戴安全帽、护目镜、防化服等装备，若监测发现对应区域有人员未按要求佩戴安全装备系统自动向对应区域安全管理人员发出通知，安全管理人员可到现场进一步核实情况并监督作业人员的安全行为。除此之外基于人工智能的监测系统还能对作业现场的人员行为进行分析，当人工智能监测发现疑似违规操作行为的人员时会记录该人员行为并上报给安全管理人员，安全管理人员确认行为是否违规后采取进一步措施。人工智能技术赋能下的风险预警能够进一步提高石油化工企业安全管理效能，企业在人工智能技术介入下可极大提升识别风险、预测风险的能力，因此人工智能技术的应用同样能够提升石油化工企业现场作业安全管理水平。

2.3 智能巡检机器人提升巡检质量

石油化工现场作业的环境较为复杂，智能巡检机器人的自主作业能力和行动优势为石油化工企业巡检提供了破局点。智能巡检机器人搭载了传感器矩阵，传感器矩阵可对石油化工作业现场的设备与环境进行全方位、高精度的检测。在设备参数检测上智能巡检机器人搭载的压力传感器能精准采集设备管道压力数据，振动传感器能够通过三周加速度计采样设备振动状态，红外热像仪能够实时生成设备表面温度图谱来定位设备过热区域，通过多种类型传感器的结合智能巡检机器人能够在巡检中采集各个方面的数据。在自主巡检功能方面，智能巡检机器人集成了即时定位和地图构建的技术，智能巡检机器人在初次开机时会自动探索整个作业现场并构建现场地图，智能巡检机器人搭载的激光雷达、摄像头、惯性导航等技术能够高精度还原石油化工作业现场的三维地图。智能巡检机器人构建完成地图后其搭载的路径算法会智能识别巡检路径并规划出最优巡检路线，此智能巡检机器人可随时对石油化工作业现场进行全方位检测。同时，智能巡检机器人支持多种巡检模式，石油化工企业可根据巡检需求操控机器人定时巡检也可随时要求巡检机器人对重点设备进行针对性检查，相比人工巡检智能机器人的体型更小、能够到达更多角落，因此智能巡检机器人的巡检质量更高。除此之外，石油化工作业现场存在高压、高温、高毒、强腐蚀等环境，智能巡检机器人能够更好地适应以上环境，尤其在危险环境中智能巡检机器人能够代替人工完成巡检任务，这一优势也能够大幅提升石油化工企业的安全管理水平。

结束语

石油化工现场作业环境中存在众多风险因素，因此安全管理始终是石油化工企业发展需要攻克的难题。在智能化技术赋能下石油化工现场作业安全管理水平能够进一步提升，石油化工企业通过物联网、人工智能、巡检机器人等智能化技术能够提升监测能力、风险预警水平、巡检质量，因此石油化工企业需要结合企业生产实际合理应用智能化技术在安全管理中。

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