化工企业重大危险源智能感知与安全生产协同决策技术研究

引言

化工企业在生产过程中普遍存在高温、高压、易燃易爆等重大危险源，伴随生产规模和工艺复杂度的提升，安全风险日益加剧。传统安全管理模式在危险源辨识、风险监控、应急响应等方面存在响应滞后、信息孤岛、决策割裂等突出问题，难以适应新时期化工安全生产的高要求。随着物联网、人工智能、云计算、大数据等新一代信息技术的快速发展，重大危险源智能感知与安全生产协同决策逐步成为提升企业安全管理水平、实现本质安全的关键路径。本文系统探讨化工企业重大危险源智能感知及协同决策技术的构建模式、应用成效及优化对策，为推动行业智能化管理和风险防控能力提升提供参考。

一、化工企业重大危险源安全管理现状与挑战

化工企业重大危险源类型复杂多样，涉及原料储存区、反应装置、罐区、管道系统等多个环节，受物质特性、工艺参数、外部环境等多重因素影响，危险源具有动态演化、相互关联的特征，风险传播路径隐蔽，隐患排查和过程管控难度大。传统化工安全管理仍以人工巡检、定期检测和事后分析为主，信息采集不及时，易出现“盲区”和“死角”，数据分散、信息壁垒现象突出，风险识别与应急响应时效性低，缺乏全流程的动态联动和管理协同。在生产规模持续扩大的背景下，企业对危险源智能识别、实时监控、动态预警提出了更高的技术需求，智能感知和协同决策成为化工安全管理创新升级的重要突破口。

二、重大危险源智能感知技术体系构建与关键技术

重大危险源智能感知以多类型传感器网络为基础，整合温度、压力、液位、气体浓度、振动等多维物理量实时采集，实现对关键工艺环节、重要设备和高风险区域的全方位、全天候监控。通过分布式无线传感网络，提升数据采集的广度和密度，弥补传统巡检难以覆盖的薄弱环节。智能感知系统还需集成视频监控、红外成像、定位跟踪等多元感知手段，做到环境与设备、过程与空间的全时空感知。针对企业庞杂的数据类型与信息流，需引入多源数据融合技术，利用大数据挖掘、机器学习等智能算法，实现各类数据的集成处理与动态关联，提升危险源智能识别、异常检测和趋势预测的准确性。边缘计算的引入，使得数据在本地终端快速处理，减少延迟和数据传输压力，提高风险判断和响应速度。通过智能终端与管理平台联动，企业管理层可及时获取各类危险源状态、隐患变化和关键报警信息，为科学决策提供数据支撑。

三、化工企业安全生产协同决策系统的设计与实施路径

安全生产协同决策系统以企业信息化管理平台为基础，集成安全管理、生产调度、设备运维、应急响应等多功能模块，实现危险源管理的全流程、全要素动态协同。平台通过数据共享、流程再造、权限分配等机制，构建多部门、跨层级的管理联动体系，打破信息壁垒，提升整体管理效能。以实时感知和大数据分析为基础，建立动态风险评估模型，对重大危险源风险等级进行实时判定和趋势分析，设定风险阈值和关联规则，动态触发智能预警与处置建议，实现隐患的前移预控。协同决策平台通过应急资源库和联动机制，一旦监测到异常或突发事件，能自动启动应急预案、调度资源、下达指令，并全程跟踪应急处置进展。结合人工智能推理与优化算法，平台可为管理者提供多方案比选、资源配置优化和风险演化预测等决策支持，显著提升企业应急响应和安全管理的科学性、系统性、智能化水平。

四、智能感知与协同决策技术的应用成效与问题分析

智能感知与协同决策系统的建设与应用，极大提升了化工企业重大危险源动态管理能力，实现了危险源全生命周期、全覆盖、全过程的智能化管控。多源数据融合和实时感知显著提高了隐患识别与事故预警的时效性，降低了人为操作失误和信息滞后导致的安全风险。数据驱动管理实现了由经验型向预测型转变，管理者能够实时掌握风险变化趋势，提前制定干预措施，有效减少了事故发生率和损失。协同决策平台强化了多部门沟通、应急联动和指令执行，推动了安全生产管理的系统集成和一体化协同。但在实际推广过程中，仍存在设备投资与运维成本高、系统集成难度大、标准体系不统一、技术人才短缺等突出问题，特别是老旧化工企业信息化基础薄弱，系统升级和全面部署面临较大压力。此外，不同厂区、不同工艺的危险源感知需求存在差异，个性化智能感知和协同决策系统的适配性、扩展性和易用性有待加强。

五、优化化工企业智能感知与安全生产协同决策的建议与发展方向

推动化工企业重大危险源智能感知与安全生产协同决策技术高质量发展，应以完善智能感知体系、加强大数据与人工智能融合、提升企业信息化运维能力、创新安全生产协同管理机制和推动政策支持为重点。首先要加快行业标准与技术规范的制定，明确智能感知系统的设备类型、接口协议、数据格式和布局要求，推进危险源感知全覆盖和数据标准化。其次要强化企业大数据中心和智能分析平台建设，推动智能感知数据与企业管理系统、应急指挥系统、行业监管平台互联互通，实现多源信息协同融合与智能推理分析。

企业还需重视智能化人才队伍建设，系统提升技术运维、系统集成与创新应用能力，形成多层次、专业化的安全管理团队。管理层要构建跨部门、跨层级的安全生产协同决策机制，完善信息共享、流程协同和责任落实，提升快速应对突发事件的能力。建议国家和行业出台专项扶持政策，加大财政和技术研发投入，推动智能感知与协同决策的产业化和标准化。随着人工智能、物联网、云计算等前沿技术持续创新与深入应用，化工企业重大危险源管理将逐步实现智能感知全覆盖、动态风险全监控、科学决策全过程协同，为企业本质安全和高质量发展提供有力保障。

结论

化工企业的重大危险源智能感知与安全生产协同决策技术是实现本质安全和智能化管理的关键支撑。通过集成先进的传感器技术、物联网、大数据分析和人工智能算法，这一技术体系能够实时识别危险源，精准监测生产环境的动态变化，有效预警潜在风险，实现安全事故的早期干预与控制。智能感知不仅提升了危险源的发现速度和准确性，还通过协同决策机制促进了应急响应的快速联动，增强了企业整体的安全防护能力。应用实践证明，该技术在提高安全管理效率、减少人为误差和保障人员生命财产安全方面发挥了显著作用。

未来，行业需进一步完善相关标准体系，强化技术创新能力，推动核心技术的自主研发和产业化，提升人才队伍的专业水平，完善管理机制与运行保障，促进智能感知与协同决策技术在更多复杂场景中的灵活应用。通过这些举措，化工行业的安全管理水平将不断迈上新台阶，为推动企业高质量、可持续发展提供坚实保障。

参考文献

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