本文約2876字，閱讀時(shí)長(zhǎng)7分鐘。

近年來(lái)，化工行業(yè)頻發(fā)重大安全生產(chǎn)事故，造成巨大的社會(huì)影響。政府監(jiān)管部門和化工從業(yè)人員不得不深刻反思安全事故，探索如何提高化工生產(chǎn)的安全性。

縱觀過(guò)去發(fā)生的安全事故，因人員誤操作或違規(guī)操作導(dǎo)致事故發(fā)生的比例較高，提高操作人員的安全意識(shí)、企業(yè)的安全管理水平是降低事故發(fā)生概率的主要手段之一。但企業(yè)安全文化、安全管理的建立和有效實(shí)施，并非一朝一夕能夠?qū)崿F(xiàn)。

相比于中長(zhǎng)期的安全文化和安全管理建立，提高自動(dòng)化程度顯然能夠短期內(nèi)降低操作人員在生產(chǎn)過(guò)程中的過(guò)多干預(yù)，從而降低安全風(fēng)險(xiǎn)，減少事故發(fā)生。

另一方面，自動(dòng)化程度變高的企業(yè)，其安全管理的重心及問(wèn)題就不再是被動(dòng)預(yù)防和主動(dòng)干預(yù)的信息化內(nèi)容，而更多的要求前置關(guān)口的風(fēng)險(xiǎn)智能分析，超前預(yù)警。要實(shí)現(xiàn)這一安全要求，就需要多維全面的數(shù)據(jù)、信息和知識(shí)的匯聚融通，高頻的數(shù)字流通與模型計(jì)算，快速的協(xié)同智慧響應(yīng)能力。

安元·安全無(wú)憂網(wǎng)針對(duì)上述企業(yè)現(xiàn)狀，圍繞企業(yè)的人、機(jī)、物、環(huán)、管幾大要素，將企業(yè)工廠自動(dòng)化控制信息、現(xiàn)場(chǎng)人員操作和作業(yè)環(huán)境信息、企業(yè)安全標(biāo)準(zhǔn)化管理信息等匯聚接入，建立點(diǎn)、線、面三位一體的風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別和風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型，根據(jù)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估結(jié)果，把風(fēng)險(xiǎn)控制措施落實(shí)到作業(yè)票管理、設(shè)備管理、人員在崗在位管理、事故管理、應(yīng)急管理等各個(gè)安全管理環(huán)節(jié)中，建立一個(gè)“基于模型的安全工廠”，簡(jiǎn)稱“安全MBE”，幫助企業(yè)實(shí)現(xiàn)一個(gè)更智能化的安全管理模式，助力企業(yè)合規(guī)能力提升、安全能力提升、體系能力提升。

工廠的安全設(shè)計(jì)、安全生產(chǎn)、安全管理等業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)、信息和知識(shí)匯聚到一起，圍繞工廠整個(gè)安全的“人、機(jī)、物、環(huán)、管”全生命周期，形成業(yè)務(wù)流程與數(shù)字模型的對(duì)接、整合與自我優(yōu)化；

實(shí)現(xiàn)自控與數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)化無(wú)縫接入，數(shù)據(jù)與信息的深度融合，安全風(fēng)險(xiǎn)科學(xué)計(jì)算模型與業(yè)務(wù)過(guò)程模型的協(xié)同作用，人-機(jī)交互的高度安全智慧反應(yīng)能力。

從全生命周期角度出發(fā)，可以解決化工企業(yè)工廠安全設(shè)計(jì)、安全生產(chǎn)、安全管理所面臨的部分安全問(wèn)題；

既可以本地部署，也可以基于云部署的安全數(shù)字化平臺(tái)，提供對(duì)歷史、實(shí)時(shí)和未來(lái)過(guò)程風(fēng)險(xiǎn)的動(dòng)態(tài)可視化；

結(jié)合物聯(lián)網(wǎng)監(jiān)測(cè)預(yù)警技術(shù)，通過(guò)物聯(lián)網(wǎng)云主機(jī)、AI小站、信標(biāo)、基站、GPS、藍(lán)牙等技術(shù)，接入企業(yè)重點(diǎn)裝置、重點(diǎn)場(chǎng)所、重點(diǎn)區(qū)域的安全生產(chǎn)動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)、監(jiān)控視頻，通過(guò)視頻分析技術(shù)、風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警模型，及時(shí)獲知化企業(yè)的各種裝置、設(shè)備、工藝的安全運(yùn)行狀況，實(shí)現(xiàn)過(guò)程風(fēng)險(xiǎn)的動(dòng)態(tài)可視化。

01

安全風(fēng)險(xiǎn)數(shù)據(jù)采集

通過(guò)實(shí)時(shí)通訊方式采集自企業(yè)原有的控制系統(tǒng)（DCS、PLC、SIS、SCADA等），確保企業(yè)上傳的監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)與實(shí)際的過(guò)程控制系統(tǒng)的數(shù)據(jù)一致，并保證傳輸?shù)男屎唾|(zhì)量，實(shí)時(shí)獲取溫度、壓力、液位、可燃有毒氣體濃度（泄漏）等重要安全參數(shù)和報(bào)警數(shù)據(jù)。

02

兩重點(diǎn)一重大

依據(jù)《國(guó)務(wù)院安委會(huì)辦公室 應(yīng)急管理部關(guān)于加快推進(jìn)危險(xiǎn)化學(xué)品安全生產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測(cè)預(yù)警系統(tǒng)建設(shè)的指導(dǎo)意見(jiàn)》,《關(guān)于印發(fā)地方應(yīng)急管理信息化2020年建設(shè)任務(wù)書(shū)的通知》的建設(shè)要求，結(jié)合企業(yè)實(shí)際情況,建立?；繁O(jiān)測(cè)預(yù)警模型庫(kù)，包括重點(diǎn)?；?、罐區(qū)（庫(kù)區(qū)）、直接作業(yè)環(huán)節(jié)、廠區(qū)泄漏等風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測(cè)預(yù)警模型，以及數(shù)據(jù)完整性分析、數(shù)據(jù)真實(shí)性分析、設(shè)備穩(wěn)定性分析、視頻智能分析等智能預(yù)警分析模型。

針對(duì)能量集中可能造成重大事故后的裝置/設(shè)施區(qū)域，開(kāi)展泄漏物質(zhì)和點(diǎn)火源的相關(guān)參數(shù)監(jiān)測(cè)，實(shí)現(xiàn)區(qū)域泄漏聯(lián)網(wǎng)監(jiān)測(cè)和動(dòng)態(tài)預(yù)警。

03

管道安全狀態(tài)監(jiān)測(cè)預(yù)警

采用負(fù)壓波方法對(duì)管道是否泄漏進(jìn)行判斷，通過(guò)各站進(jìn)出站均有超聲波流量計(jì)，可以利用瞬時(shí)流量的對(duì)比區(qū)分管道泄漏與管道正常工況的變化，管道發(fā)生泄漏時(shí)，實(shí)時(shí)感知壓力變化，實(shí)現(xiàn)運(yùn)行狀態(tài)感知。

針對(duì)高后果區(qū)進(jìn)行視頻監(jiān)控，針對(duì)高風(fēng)險(xiǎn)區(qū)重點(diǎn)場(chǎng)所、關(guān)鍵區(qū)域、特殊位置的安全隱患，輸送介質(zhì)泄漏擴(kuò)散、人員操作的違規(guī)違章行為，進(jìn)行智能分析和預(yù)警。

04

設(shè)備安全狀態(tài)監(jiān)測(cè)預(yù)警

對(duì)老舊設(shè)備進(jìn)行關(guān)鍵部件、關(guān)鍵環(huán)節(jié)進(jìn)行設(shè)備故障模式分析和狀態(tài)指標(biāo)監(jiān)測(cè)，結(jié)合失效機(jī)理模型和在線檢測(cè)技術(shù)，實(shí)現(xiàn)設(shè)備的異常工況動(dòng)態(tài)預(yù)警。

05

消防安全狀態(tài)監(jiān)測(cè)預(yù)警

針對(duì)工廠關(guān)鍵裝置，火災(zāi)重點(diǎn)部位、消防設(shè)施故障，進(jìn)行狀態(tài)監(jiān)測(cè)、報(bào)警管理和預(yù)警分析。

06

危險(xiǎn)品安全狀態(tài)監(jiān)測(cè)預(yù)警

對(duì)工廠危險(xiǎn)物質(zhì)的生產(chǎn)、使用、存儲(chǔ)、運(yùn)輸（裝卸）、處置等各環(huán)節(jié)的超量存儲(chǔ)、超量生產(chǎn)、超量運(yùn)輸預(yù)警，對(duì)無(wú)安全措施、安全措施錯(cuò)誤、無(wú)應(yīng)急處置、應(yīng)急處置錯(cuò)誤的不安全狀態(tài)進(jìn)行智能預(yù)警。

07

人員在崗狀態(tài)監(jiān)測(cè)預(yù)警

08

高危預(yù)警分析

高危預(yù)警分析：利用相關(guān)傳感器多點(diǎn)位動(dòng)態(tài)趨勢(shì)分析技術(shù)，對(duì)預(yù)警數(shù)據(jù)進(jìn)行精準(zhǔn)預(yù)判，過(guò)濾無(wú)效預(yù)警或常規(guī)預(yù)警，精準(zhǔn)推送“高?！?預(yù)警信息，找到高風(fēng)險(xiǎn)因素分析出的“監(jiān)測(cè)點(diǎn)位”和“監(jiān)控視頻”，為重點(diǎn)監(jiān)管排查預(yù)警點(diǎn)提供依據(jù)。

預(yù)警原因分析：根據(jù)實(shí)時(shí)參數(shù)預(yù)警模型計(jì)算結(jié)果，追蹤具體的問(wèn)題產(chǎn)生原因，推薦問(wèn)題解決的關(guān)鍵措施。

實(shí)現(xiàn)感知數(shù)據(jù)與信息系統(tǒng)的無(wú)縫結(jié)合，不安全狀態(tài)、不安全行為、不安全環(huán)境的實(shí)時(shí)響應(yīng)、動(dòng)態(tài)預(yù)警；

科學(xué)風(fēng)險(xiǎn)計(jì)算模型與業(yè)務(wù)過(guò)程模型的協(xié)同作用；風(fēng)險(xiǎn)要素、事故模擬、危險(xiǎn)物質(zhì)信息、危險(xiǎn)工藝信息、不良環(huán)境信息與應(yīng)急響應(yīng)協(xié)同作用，支持事故應(yīng)急。

風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型—風(fēng)險(xiǎn)分區(qū)—事故模擬—物質(zhì)信息—工藝信息—應(yīng)急支持（應(yīng)急預(yù)案、應(yīng)急物資、應(yīng)急專家、疏散路線）

人-機(jī)交互的高度安全智慧反應(yīng)能力，實(shí)名、定位、軌跡等對(duì)人的不安全行為進(jìn)行全程管控；

訪客實(shí)名—人員資質(zhì)-教育培訓(xùn)—人員定位—作業(yè)分區(qū)—實(shí)時(shí)監(jiān)控—實(shí)時(shí)報(bào)警—實(shí)時(shí)呼救

END