危險(xiǎn)化學(xué)品安全生產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)智能表征與分級(jí)預(yù)警技術(shù)應(yīng)用研究

楊 哲

(中國(guó)石化青島安全工程研究院，山東青島 266104)

1 我國(guó)危險(xiǎn)化學(xué)品領(lǐng)域安全風(fēng)險(xiǎn)管控現(xiàn)狀及面臨的挑戰(zhàn)

1.1 危險(xiǎn)化學(xué)品安全風(fēng)險(xiǎn)管控現(xiàn)狀

我國(guó)危險(xiǎn)化學(xué)品領(lǐng)域具有體量大、種類多、分布廣的特點(diǎn)，現(xiàn)行國(guó)民經(jīng)濟(jì)行業(yè)分類20個(gè)門類中的15個(gè)門類、95個(gè)大類中有68個(gè)均涉及到危險(xiǎn)化學(xué)品，現(xiàn)有石油和化學(xué)工業(yè)規(guī)模以上企業(yè)達(dá)2.6萬(wàn)家，各類化工園區(qū)850余家，危險(xiǎn)化學(xué)品生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)企業(yè)已超過(guò)20萬(wàn)家，且集中分布在我國(guó)東中部等人口稠密地區(qū)[1]。同時(shí)現(xiàn)行《危險(xiǎn)化學(xué)品目錄》中有明確危險(xiǎn)性分類的危險(xiǎn)化學(xué)品共有2 828種，但在生產(chǎn)、儲(chǔ)存、運(yùn)輸?shù)雀鳝h(huán)節(jié)均存在大量未經(jīng)危險(xiǎn)性鑒定的化學(xué)品混合物。政府傳統(tǒng)監(jiān)管手段已難以適應(yīng)新時(shí)代發(fā)展要求，存在監(jiān)管效率低、不準(zhǔn)確且手段單一等問(wèn)題，無(wú)法實(shí)時(shí)感知企業(yè)安全生產(chǎn)管理的宏觀態(tài)勢(shì)，亟需借助科技手段提升政府安全監(jiān)管針對(duì)性、有效性，推動(dòng)政府“互聯(lián)網(wǎng)+監(jiān)管”模式變革。

近年來(lái)，我國(guó)安全生產(chǎn)總體局勢(shì)持續(xù)穩(wěn)定向好，但重特大安全事故仍時(shí)有發(fā)生，且呈現(xiàn)“涉及環(huán)節(jié)多、地域分散、誘因復(fù)雜”的特點(diǎn)。天津港“8·12”、河北張家口“11·28”、江蘇響水“3·21”、浙江溫嶺“6·13”等多起重特大事故在嚴(yán)重影響我國(guó)社會(huì)經(jīng)濟(jì)正常發(fā)展、給人民群眾帶來(lái)“談化色變”不良印象的同時(shí)[2]，也直接反映出部分危險(xiǎn)化學(xué)品企業(yè)安全管理意識(shí)淡薄、安全管控措施不足、各類風(fēng)險(xiǎn)隱患交織疊加的現(xiàn)狀，難以保證安全生產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)控制措施處于有效狀態(tài)，亟需以數(shù)字化轉(zhuǎn)型督促企業(yè)提高本質(zhì)安全生產(chǎn)水平[3-5]，以遏制危險(xiǎn)化學(xué)品重特大安全事故時(shí)有發(fā)生勢(shì)頭。

1.2 面臨的挑戰(zhàn)

危險(xiǎn)化學(xué)品生產(chǎn)涉及多重物理狀態(tài)、復(fù)雜化學(xué)反應(yīng)過(guò)程和多變的外部環(huán)境要素，其安全生產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)與實(shí)時(shí)工藝狀態(tài)、設(shè)備狀態(tài)、泄漏事件及環(huán)境因素之間存在著復(fù)雜的相互耦合作用機(jī)制。因此，揭示危險(xiǎn)化學(xué)品安全生產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)與工藝、設(shè)備、泄漏之間的相互耦合作用關(guān)系是研究危險(xiǎn)化學(xué)品生產(chǎn)過(guò)程風(fēng)險(xiǎn)性的基礎(chǔ)和前提，也是實(shí)現(xiàn)危險(xiǎn)化學(xué)品安全生產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警和智能管控必須解決的問(wèn)題。

由于危險(xiǎn)化學(xué)品領(lǐng)域信息化建設(shè)水平相對(duì)較低，在數(shù)據(jù)采集、風(fēng)險(xiǎn)表征、分級(jí)管控和統(tǒng)一平臺(tái)方面均存在技術(shù)探索需求。一是數(shù)據(jù)采集難：企業(yè)生產(chǎn)規(guī)模、自動(dòng)化程度和工藝過(guò)程復(fù)雜多樣，傳統(tǒng)數(shù)據(jù)采集模式難以既滿足政府監(jiān)管數(shù)據(jù)需要，又同時(shí)保障企業(yè)工控系統(tǒng)安全，在復(fù)雜環(huán)境下數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化采集方面存在挑戰(zhàn)；二是風(fēng)險(xiǎn)表征難：危險(xiǎn)化學(xué)品生產(chǎn)過(guò)程機(jī)理復(fù)雜、種類繁多、危險(xiǎn)性極大，同時(shí)具有關(guān)鍵監(jiān)測(cè)點(diǎn)位各異、風(fēng)險(xiǎn)防控實(shí)時(shí)性高的特點(diǎn)，難以實(shí)現(xiàn)標(biāo)準(zhǔn)化的安全生產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)動(dòng)態(tài)量化，在滿足各類場(chǎng)景的風(fēng)險(xiǎn)動(dòng)態(tài)量化表征方面存在技術(shù)挑戰(zhàn)；三是分級(jí)管控難：安全風(fēng)險(xiǎn)防控手段多依賴企業(yè)自我安全意識(shí)和政府執(zhí)法檢查，風(fēng)險(xiǎn)防控效率低、有效性差，難以發(fā)現(xiàn)潛在安全風(fēng)險(xiǎn)，在利用數(shù)字化手段構(gòu)建安全生產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)分級(jí)分域的預(yù)警防控體系方面亟需完善；四是缺乏統(tǒng)一平臺(tái)：我國(guó)政府與危險(xiǎn)化學(xué)品企業(yè)安全風(fēng)險(xiǎn)管控各自為戰(zhàn)，數(shù)據(jù)難以互聯(lián)互通，“監(jiān)管—執(zhí)行”無(wú)法統(tǒng)一步調(diào)，在安全生產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)防控平臺(tái)方面存在管理缺失。

2 危險(xiǎn)化學(xué)品安全生產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)智能表征與分級(jí)預(yù)警技術(shù)研究

為解決危險(xiǎn)化學(xué)品領(lǐng)域安全風(fēng)險(xiǎn)管控面臨的挑戰(zhàn)，實(shí)現(xiàn)危險(xiǎn)化學(xué)品安全風(fēng)險(xiǎn)的動(dòng)態(tài)量化表征與實(shí)時(shí)分級(jí)預(yù)警，提升危險(xiǎn)化學(xué)品領(lǐng)域安全風(fēng)險(xiǎn)智能化管控能力，本研究構(gòu)建了一種基于事件樹(shù)和保護(hù)層的安全風(fēng)險(xiǎn)動(dòng)態(tài)表征與分級(jí)預(yù)警模型，涵蓋工藝、設(shè)備、泄漏等環(huán)節(jié)的溫度、壓力、液位、轉(zhuǎn)速等眾多影響因素，并通過(guò)建立危險(xiǎn)化學(xué)品安全生產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)分級(jí)預(yù)警等級(jí)指數(shù)，實(shí)現(xiàn)國(guó)家、省、市、縣(園區(qū))及企業(yè)的風(fēng)險(xiǎn)分級(jí)管控，全面提升危險(xiǎn)化學(xué)品領(lǐng)域安全風(fēng)險(xiǎn)管控水平。

2.1 安全生產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)動(dòng)態(tài)表征模型

風(fēng)險(xiǎn)通常是指損失發(fā)生的可能性，也可以表示為事故后果嚴(yán)重程度和事故發(fā)生概率的組合[6]。在危險(xiǎn)化學(xué)品領(lǐng)域，實(shí)時(shí)精準(zhǔn)地表征關(guān)鍵設(shè)備、生產(chǎn)設(shè)施以及管理區(qū)域的風(fēng)險(xiǎn)狀態(tài)是實(shí)現(xiàn)安全生產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測(cè)預(yù)警技術(shù)的關(guān)鍵。風(fēng)險(xiǎn)(R)計(jì)算如式(1)。

R(t)=Pi(t)·Ci(t)

(1)

式中：Pi——事件i發(fā)生的頻率；

Ci——事件i引發(fā)的損失；

t——時(shí)間。

由于危險(xiǎn)化學(xué)品安全生產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)同時(shí)會(huì)受到工藝狀態(tài)[7]、設(shè)備狀態(tài)、泄漏事件及環(huán)境等因素之間耦合作用的影響，因此，依托危險(xiǎn)化學(xué)品重大危險(xiǎn)源的溫度、壓力、液位及可燃有毒氣體監(jiān)測(cè)等動(dòng)態(tài)感知數(shù)據(jù)，綜合考慮重大危險(xiǎn)源的固有危險(xiǎn)性、關(guān)鍵參數(shù)實(shí)時(shí)報(bào)警狀態(tài)、企業(yè)在崗員工數(shù)等多重因素[8]，基于貝葉斯、關(guān)聯(lián)函數(shù)、分布函數(shù)建立工藝安全實(shí)時(shí)風(fēng)險(xiǎn)、設(shè)備狀態(tài)實(shí)時(shí)風(fēng)險(xiǎn)和實(shí)時(shí)泄漏風(fēng)險(xiǎn)相結(jié)合的重大危險(xiǎn)源風(fēng)險(xiǎn)量化計(jì)算模型，以實(shí)現(xiàn)表征重大危險(xiǎn)源安全風(fēng)險(xiǎn)動(dòng)態(tài)狀況，如式(2)。

(2)

對(duì)于工藝安全實(shí)時(shí)風(fēng)險(xiǎn)，以異常事件演化路徑為核心，監(jiān)控關(guān)鍵安全變量動(dòng)態(tài)數(shù)值[9]和保護(hù)層實(shí)時(shí)狀態(tài)[10]，基于標(biāo)準(zhǔn)事件樹(shù)判斷異常事件的種類，并記錄異常事件持續(xù)時(shí)間，得出每個(gè)月每個(gè)保護(hù)層的失效頻率，實(shí)現(xiàn)工藝安全風(fēng)險(xiǎn)的動(dòng)態(tài)表征。

對(duì)于設(shè)備狀態(tài)實(shí)時(shí)風(fēng)險(xiǎn)，將離線檢測(cè)數(shù)據(jù)、狀態(tài)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)、生產(chǎn)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)、LIMS化驗(yàn)數(shù)據(jù)、原料性質(zhì)數(shù)據(jù)等多源數(shù)據(jù)集成，根據(jù)設(shè)備腐蝕機(jī)理、損傷機(jī)理、早期預(yù)警機(jī)理和可靠性評(píng)價(jià)預(yù)測(cè)設(shè)備狀態(tài)[11]，實(shí)現(xiàn)動(dòng)靜設(shè)備安全風(fēng)險(xiǎn)的動(dòng)態(tài)表征。

對(duì)于氣體實(shí)時(shí)泄漏風(fēng)險(xiǎn)，以監(jiān)測(cè)點(diǎn)位置、實(shí)時(shí)濃度、報(bào)警時(shí)間等數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，根據(jù)工業(yè)機(jī)理計(jì)算實(shí)時(shí)泄漏濃度、泄漏影響范圍和持續(xù)時(shí)間等指標(biāo)表征泄漏嚴(yán)重程度，實(shí)現(xiàn)泄漏安全風(fēng)險(xiǎn)的動(dòng)態(tài)表征。

2.2 安全生產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警等級(jí)指數(shù)

安全生產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警等級(jí)指數(shù)能夠反映危險(xiǎn)化學(xué)品重大危險(xiǎn)源的風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警狀況，等級(jí)指數(shù)分為紅、橙、黃、藍(lán)4級(jí)，分別對(duì)應(yīng)重大、較大、一般和低風(fēng)險(xiǎn)[12]，見(jiàn)表1。根據(jù)危險(xiǎn)化學(xué)品企業(yè)周邊人口密度、重大危險(xiǎn)源存儲(chǔ)量、危險(xiǎn)化學(xué)品理化特性(可燃性、毒性、化學(xué)活性)等固有風(fēng)險(xiǎn)，結(jié)合風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測(cè)預(yù)警系統(tǒng)的物聯(lián)感知數(shù)據(jù)，根據(jù)重復(fù)報(bào)警點(diǎn)位數(shù)、報(bào)警次數(shù)、報(bào)警時(shí)長(zhǎng)、消警時(shí)間等因素，實(shí)現(xiàn)國(guó)家、省、市、區(qū)縣(園區(qū))以及企業(yè)的危險(xiǎn)化學(xué)品重大危險(xiǎn)源風(fēng)險(xiǎn)動(dòng)態(tài)分級(jí)表征R，將計(jì)算得到的風(fēng)險(xiǎn)值R代入重大危險(xiǎn)源安全生產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警指數(shù)——關(guān)鍵參數(shù)實(shí)時(shí)預(yù)警指數(shù)圖中，確定風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警等級(jí)，并自動(dòng)生成風(fēng)險(xiǎn)態(tài)勢(shì)變化，向省、市、縣(園區(qū))、企業(yè)進(jìn)行自動(dòng)預(yù)警。

表1 風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)劃分

2.3 安全生產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)分級(jí)管控模型

針對(duì)裝置/設(shè)施的管控級(jí)別，以提升各層級(jí)安全風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)管的時(shí)效性為目標(biāo)，分別建立企業(yè)層級(jí)和政府層級(jí)管控內(nèi)容的分級(jí)標(biāo)準(zhǔn)，從管控資源的角度對(duì)管控對(duì)象[13]、管控內(nèi)容和狀態(tài)監(jiān)控進(jìn)行分級(jí)，明確不同層級(jí)的管控重點(diǎn)，實(shí)現(xiàn)將有限的管控資源用在刀刃上。風(fēng)險(xiǎn)分級(jí)管控技術(shù)體系見(jiàn)圖1。

圖1 安全生產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)分級(jí)管控技術(shù)體系

根據(jù)管理層級(jí)劃分不同的風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)，對(duì)應(yīng)不同層次的安全監(jiān)管等級(jí)，重點(diǎn)管控企業(yè)或區(qū)域風(fēng)險(xiǎn)實(shí)時(shí)狀態(tài)。省應(yīng)急管理廳監(jiān)管可能造成重大以上事故的化工園區(qū)或企業(yè)，發(fā)生橙色風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警，發(fā)布預(yù)警通報(bào)及時(shí)行政干預(yù)；市、縣應(yīng)急管理部門監(jiān)管可能造成一般以上事故的企業(yè)，發(fā)生黃色風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警，及時(shí)行政干預(yù)督查企業(yè)落實(shí)風(fēng)險(xiǎn)管控處于有效狀態(tài)；企業(yè)管控可能造成事故的貯存設(shè)施和生產(chǎn)裝置的風(fēng)險(xiǎn)狀態(tài)，發(fā)生藍(lán)色風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警，及時(shí)督促基層落實(shí)風(fēng)險(xiǎn)管控措施；基層車間保障風(fēng)險(xiǎn)控制措施的有效狀態(tài)，確保儲(chǔ)存設(shè)施和生產(chǎn)裝置安全穩(wěn)定運(yùn)行。

3 危險(xiǎn)化學(xué)品安全生產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)智能表征與分級(jí)預(yù)警應(yīng)用平臺(tái)設(shè)計(jì)

以工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)為系統(tǒng)平臺(tái)架構(gòu)，圍繞危險(xiǎn)化學(xué)品企業(yè)能量集中設(shè)施(如儲(chǔ)罐區(qū)、高危工藝裝置等)、廠區(qū)泄漏火災(zāi)爆炸等安全風(fēng)險(xiǎn)，研發(fā)危險(xiǎn)化學(xué)品安全生產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)智能表征與分級(jí)預(yù)警應(yīng)用平臺(tái)，基于風(fēng)險(xiǎn)智能表征與分級(jí)預(yù)警算法組建覆蓋工藝安全、設(shè)備安全、泄漏監(jiān)測(cè)及風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估的風(fēng)險(xiǎn)動(dòng)態(tài)量化表征組件族，并面向全國(guó)危險(xiǎn)化學(xué)品企業(yè)和各級(jí)政府監(jiān)管部門提供工業(yè)APP服務(wù)。平臺(tái)架構(gòu)見(jiàn)圖2。

圖2 危險(xiǎn)化學(xué)品安全生產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)智能表征與分級(jí)預(yù)警應(yīng)用平臺(tái)架構(gòu)

3.1 數(shù)據(jù)采集層設(shè)計(jì)

危險(xiǎn)化學(xué)品生產(chǎn)過(guò)程是由DCS、PLC、SIS等過(guò)程控制系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)對(duì)溫度、壓力、液位等生產(chǎn)參數(shù)的安全控制和監(jiān)控管理，若要實(shí)現(xiàn)危險(xiǎn)化學(xué)品安全生產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)動(dòng)態(tài)表征，必然要對(duì)涉及反應(yīng)流程的海量生產(chǎn)參數(shù)指標(biāo)進(jìn)行實(shí)時(shí)采集，為確保滿足Modbus、OPC UA等多種工業(yè)協(xié)議和數(shù)據(jù)采集安全性、穩(wěn)定性，平臺(tái)在工業(yè)控制網(wǎng)和互聯(lián)網(wǎng)間采用多源數(shù)據(jù)安全采集網(wǎng)關(guān)設(shè)備實(shí)現(xiàn)工業(yè)實(shí)時(shí)生產(chǎn)數(shù)據(jù)的安全精準(zhǔn)采集。數(shù)據(jù)采集層技術(shù)架構(gòu)見(jiàn)圖3。

圖3 數(shù)據(jù)采集層技術(shù)架構(gòu)

3.2 平臺(tái)PaaS層設(shè)計(jì)

聚焦危險(xiǎn)化學(xué)品儲(chǔ)罐區(qū)、高危工藝裝置、倉(cāng)庫(kù)、裝卸棧臺(tái)等重大危險(xiǎn)源及廠區(qū)泄漏等關(guān)鍵風(fēng)險(xiǎn)，以危險(xiǎn)化學(xué)品安全生產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)智能表征與分級(jí)預(yù)警技術(shù)為基礎(chǔ)，形成涵蓋工藝安全實(shí)時(shí)風(fēng)險(xiǎn)、設(shè)備實(shí)時(shí)風(fēng)險(xiǎn)、實(shí)時(shí)泄漏風(fēng)險(xiǎn)與事故影響動(dòng)態(tài)模擬相耦合的危險(xiǎn)化學(xué)品安全生產(chǎn)安全風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)模型族，共分為危險(xiǎn)化學(xué)品類、風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警管控類、工藝平穩(wěn)性類、設(shè)備完整性類、應(yīng)急實(shí)效類、設(shè)計(jì)合規(guī)類等6類。PaaS層技術(shù)架構(gòu)見(jiàn)圖4。

圖4 PaaS層技術(shù)架構(gòu)

3.3 工業(yè)SaaS層設(shè)計(jì)

根據(jù)政府和企業(yè)對(duì)重大危險(xiǎn)源安全風(fēng)險(xiǎn)管控需求的不同，政府端實(shí)現(xiàn)轄區(qū)內(nèi)關(guān)鍵區(qū)域整體風(fēng)險(xiǎn)的動(dòng)態(tài)分析與分級(jí)預(yù)警，形成風(fēng)險(xiǎn)研判、風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警、安全承諾、一圖一表、綜合查詢、綜合分析6項(xiàng)功能。企業(yè)端實(shí)現(xiàn)重大危險(xiǎn)源風(fēng)險(xiǎn)狀態(tài)的監(jiān)測(cè)預(yù)警與綜合分析，形成實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)、風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警、風(fēng)險(xiǎn)趨勢(shì)、安全承諾公告、視頻監(jiān)控、基本信息6項(xiàng)功能。工業(yè)SaaS層政府端架構(gòu)見(jiàn)圖5，企業(yè)端架構(gòu)見(jiàn)圖6。

圖5 工業(yè)SaaS層政府端架構(gòu)

圖6 工業(yè)SaaS層企業(yè)端架構(gòu)

4 危險(xiǎn)化學(xué)品安全生產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)智能表征與分級(jí)預(yù)警技術(shù)應(yīng)用情況

危險(xiǎn)化學(xué)品安全生產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)智能表征與分級(jí)預(yù)警技術(shù)構(gòu)建了貫穿國(guó)家、省、市、區(qū)縣(園區(qū))、企業(yè)的風(fēng)險(xiǎn)動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)與分級(jí)預(yù)警管控體系，實(shí)現(xiàn)對(duì)危險(xiǎn)化學(xué)品企業(yè)安全生產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)的動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)、風(fēng)險(xiǎn)研判、風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警、綜合分析等功能，在互聯(lián)網(wǎng)+監(jiān)管層面發(fā)揮重要示范作用，有力支撐全國(guó)危險(xiǎn)化學(xué)品重大危險(xiǎn)源檢查督導(dǎo)線上+線下相結(jié)合，實(shí)現(xiàn)危險(xiǎn)化學(xué)品安全領(lǐng)域的四大轉(zhuǎn)變。

a) 監(jiān)管方式的轉(zhuǎn)變：通過(guò)風(fēng)險(xiǎn)量化表征與預(yù)警功能的應(yīng)用，實(shí)現(xiàn)危險(xiǎn)化學(xué)品安全監(jiān)管由傳統(tǒng)現(xiàn)場(chǎng)檢查方式向“互聯(lián)網(wǎng)+監(jiān)管”方式轉(zhuǎn)變。

b) 執(zhí)法精度的轉(zhuǎn)變：通過(guò)重大危險(xiǎn)源數(shù)據(jù)感知和風(fēng)險(xiǎn)分級(jí)管控機(jī)制的應(yīng)用，實(shí)現(xiàn)危險(xiǎn)化學(xué)品安全執(zhí)法由粗放型執(zhí)法向精準(zhǔn)型執(zhí)法轉(zhuǎn)變。

c) 處置時(shí)機(jī)的轉(zhuǎn)變：通過(guò)風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測(cè)預(yù)警技術(shù)的應(yīng)用，實(shí)現(xiàn)危險(xiǎn)化學(xué)品安全生產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)由事后處置向事前預(yù)警轉(zhuǎn)變。

d) 攻防位置的轉(zhuǎn)變：通過(guò)危險(xiǎn)化學(xué)品安全狀態(tài)感知與風(fēng)險(xiǎn)量化表征功能應(yīng)用，實(shí)現(xiàn)企業(yè)安全生產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)由被動(dòng)防御向主動(dòng)管控轉(zhuǎn)變。

系統(tǒng)平臺(tái)自上線以來(lái)，危險(xiǎn)化學(xué)品重大危險(xiǎn)源風(fēng)險(xiǎn)管控效果明顯，各類報(bào)警、預(yù)警和一般以上風(fēng)險(xiǎn)數(shù)量均明顯降低。以山東省為例，自風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測(cè)預(yù)警系統(tǒng)2019年7月上線運(yùn)行以來(lái)，全省企業(yè)報(bào)警次數(shù)由144 932次/月(2019年三季度)下降到18 928次/月(2020年三季度)，下降幅度達(dá)76.8%；監(jiān)管部門發(fā)送風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警次數(shù)由4 206次/月(2019年三季度)下降到137次/月(2020年三季度)，下降幅度達(dá)82.3%，全省企業(yè)報(bào)警次數(shù)、監(jiān)管部門發(fā)送風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警次數(shù)明顯降低，企業(yè)重大危險(xiǎn)源運(yùn)行狀況安全穩(wěn)定。

5 結(jié)論與展望

本文提出了一種基于保護(hù)層和事件樹(shù)理論的危險(xiǎn)化學(xué)品安全生產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)動(dòng)態(tài)量化表征與分級(jí)預(yù)警模型，揭示安全生產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)與工藝平穩(wěn)、設(shè)備完整、泄漏監(jiān)測(cè)、安全承諾等要素相互作用機(jī)理，構(gòu)建符合我國(guó)國(guó)情的安全風(fēng)險(xiǎn)分級(jí)預(yù)警管控體系，并通過(guò)應(yīng)用平臺(tái)驗(yàn)證了所提模型在真實(shí)場(chǎng)景下的有效性、精準(zhǔn)性和優(yōu)越性，提升了重大危險(xiǎn)源儲(chǔ)罐區(qū)、高危工藝裝置的安全風(fēng)險(xiǎn)管控能力。未來(lái)模型將結(jié)合預(yù)警信息數(shù)據(jù)分析結(jié)果引入量化表征修正因子，使得模型能夠更加精準(zhǔn)反映關(guān)鍵區(qū)域的安全生產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)狀態(tài)。