張國之，王云龍，穆波

(1.中石化管理體系認證(青島)有限公司，山東 青島 266000；2.中石化安全工程研究院有限公司，山東 青島 266000)

我國化工行業(yè)企業(yè)數(shù)量多、涉及?；贩N類多、管理水平參差不齊，集約化一體化的發(fā)展趨勢和影響安全新因素的不斷涌現(xiàn)造成系統(tǒng)性風險，而風險識別管控能力的不足則導致重特大事故時有發(fā)生，金譽石化“6·5”、盛華化工“11·28”、響水“3·21”等重特大事故造成了重大經濟損失和人員傷亡，安全生產是化工行業(yè)高質量發(fā)展的重要保障。工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)通過“要素深度互聯(lián)+信息流打通”，可以增強風險的感知、監(jiān)測、預警、處置和評估能力。工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)和安全生產的有機結合，既有利于加快企業(yè)數(shù)字化轉型，又有利于提升本質安全水平。工信部、應急管理部印發(fā)《“工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)+安全生產”行動計劃(2021～2023年)》提出到2023年底基本形成工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)與安全生產協(xié)同發(fā)展的格局。

前期化工企業(yè)智能工廠的建設，相關技術如物聯(lián)感知、移動互聯(lián)、信息物理系統(tǒng)、大數(shù)據(jù)、人工智能、云計算、AR/VR等技術的進步，不同信息系統(tǒng)間通道的不斷打通，為工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)在化工行業(yè)安全生產領域的全面應用提供了軟硬件條件。本文從工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的概念出發(fā)，針對化工行業(yè)“工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)+安全生產”的研究應用現(xiàn)狀進行了調研分析，并提出工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)與化工行業(yè)安全生產深度結合下一步研究的重點。

1 工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)

工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)融合了工業(yè)、技術和互聯(lián)網(wǎng)，實現(xiàn)了人、機、環(huán)境的互聯(lián)。不同學者對工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的實現(xiàn)有不同的理解，文獻報道中工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的組成、架構和特點見表1[1-5]。從表中可以看出，在工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)架構中，通常數(shù)據(jù)庫層是支撐，平臺層是核心，工業(yè)APP是關鍵；工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的特點是基于實時信息等，利用學習、推理等方法，通過反饋對動態(tài)工業(yè)環(huán)境進行自適應決策，實現(xiàn)物理和數(shù)字一體化、IT和OT融合化?！巴ㄟ^對人、機、物、環(huán)、管的全要素連接，構建新型安全生產模式”是“工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)+安全生產”的內涵。在企業(yè)、園區(qū)、行業(yè)不同層面，“工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)+安全生產”有不同側重點的融合應用，企業(yè)層面?zhèn)戎財?shù)字化管理設備、工藝等要素。根據(jù)“工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)+安全生產”的內涵及安全生產實際，提出化工企業(yè)層面安全生產工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)框架見圖1，框架在應用中需要更多更廣泛的資源配置，包括和政府、行業(yè)、社會等多資源聯(lián)動[6-8]。

工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)在快速感知、實時監(jiān)測、超前預警、聯(lián)動處置、系統(tǒng)評估方面可以與化工企業(yè)安全生產結合。快速感知是利用智能傳感、邊緣計算等技術全面采集安全相關多要素信息，實時監(jiān)測是推動設備系統(tǒng)上云上平臺，超前預警是用風險計算模型進行風險預判，聯(lián)動處置包括協(xié)同應急等，系統(tǒng)評估是利用工具模型對生產態(tài)勢、事故等進行評估，可以實現(xiàn)企業(yè)的生產優(yōu)化、決策優(yōu)化、資源優(yōu)化以及管理服務優(yōu)化。

表1 工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的組成、架構和特點

圖1 化工企業(yè)安全生產工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)框架Fig.1 Framework of industry internet for chemical enterprises safety production

2 工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)在化工企業(yè)安全管理領域的應用現(xiàn)狀

根據(jù)安全系統(tǒng)工程理論，人、機、環(huán)是安全基本要素，工藝、設備、物料、環(huán)境、人員、應急是化工企業(yè)安全生產基本要素中的重要組成部分，工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)在工藝、設備、物料、環(huán)境、人員、應急等方面為化工企業(yè)安全生產管理提供了優(yōu)化提升方案，提升了企業(yè)精細化、科學化管理水平。從快速感知、實時監(jiān)測、超前預警、聯(lián)動處置、系統(tǒng)評估的應用環(huán)節(jié)出發(fā)，對化工企業(yè)安全生產領域內工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)相關研究方向分析如下。

2.1 工藝管理

化工企業(yè)工藝管理多集中在實時監(jiān)測、超前預警等環(huán)節(jié)，具體包括報警優(yōu)化、故障診斷、工藝數(shù)據(jù)分析等方面的研究。李強根據(jù)關鍵工藝參數(shù)及報警數(shù)據(jù)，利用報警擱置等方法科學管理報警[9]。Tian等結合灰色模型、時間序列模型、動態(tài)模型對工藝進行故障預測[10]。李鵬等利用大數(shù)據(jù)技術進行工藝優(yōu)化，用聚類、關聯(lián)、分類等算法挖掘催化數(shù)據(jù)規(guī)律，生成因果鏈路圖指導異常工況預警、對結焦趨勢進行影響因素關聯(lián)分析和長周期預測優(yōu)化[11]。

2.2 設備管理

化工企業(yè)設備管理研究多集中在快速感知、實時監(jiān)測、超前預警等環(huán)節(jié)，具體包括預測性維修、故障診斷、設備運行數(shù)據(jù)分析等方面，研究手段包括數(shù)據(jù)采集裝備研發(fā)、分析模型構建、工業(yè)軟件開發(fā)等。Yang等利用工業(yè)攝像機和機器視覺技術自動診斷閥門區(qū)域泄漏[12]。李強提出的工業(yè)操作系統(tǒng)中應用4G/5G、物聯(lián)網(wǎng)技術實現(xiàn)了基于過程泄漏風險圖的設備泄漏監(jiān)測預警[9]。在設備運行數(shù)據(jù)分析方面，燕山石化基于Hadoop大數(shù)據(jù)平臺建立了設備預知維修系統(tǒng)，通過設備實時參數(shù)分析，設備管理人員根據(jù)系統(tǒng)診斷出的故障，前往現(xiàn)場確認[13]。高金吉從工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)設備監(jiān)測診斷平臺出發(fā)，研發(fā)具備高頻采集、高動態(tài)范圍、高采集精度等性能的數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)，基于“因果關系”、“關聯(lián)關系”等診斷模型開發(fā)機群大數(shù)據(jù)分析與診斷專家系統(tǒng)，并提出了人工自愈的設備智能化診斷發(fā)展趨勢[14]。

2.3 物料管理

目前研究多應用物聯(lián)網(wǎng)、機器人、數(shù)據(jù)分析等技術和信息化系統(tǒng)對化工企業(yè)中物料進行快速感知、實時監(jiān)測、超前預警、聯(lián)動處置等環(huán)節(jié)的管理，實現(xiàn)物料全周期狀態(tài)的實時感知和關聯(lián)分析。RFID、UWB等定位技術被用作?；分亓俊⑽恢玫墓芾韀15-16]。李琳研究危化品倉儲物流機器人根據(jù)地圖規(guī)劃方法進行?；返倪\輸[17]。劉言剛等用大數(shù)據(jù)技術對?；穬Υ鏀?shù)量、儲存條件進行分析，從而優(yōu)化管理[18]。李強將危險源相關設備、位號、周邊物質進行在線關聯(lián)，建立了聯(lián)動周邊資源、生產以及安防等信息的動態(tài)管理過程，便于指揮調度。在物料管理信息系統(tǒng)建設方面，研發(fā)多種?；冯娮酉到y(tǒng)用于出入庫、領用、檢査、空瓶銷毀、應急等流程的管理[15，17，19]。

2.4 環(huán)境管理

通過傳感器、物聯(lián)網(wǎng)、機器人、模擬仿真等技術，對環(huán)境中有害氣體、可燃氣體等進行數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)融合、檢測擴散模型構建、綜合管理系統(tǒng)開發(fā)、應急響應等方面的研究，提升快速感知、實時監(jiān)測、超前預警、聯(lián)動處置等環(huán)節(jié)，實現(xiàn)對環(huán)境狀態(tài)的物聯(lián)感知和環(huán)境風險的管控。電化學、光學等多種有害氣體智能傳感器及布置方式被廣泛研究[20-23]。陸江對多傳感器信息融合方法進行了研究，并設計了有害氣體融合檢測系統(tǒng)[24]。賈云偉等把機器人相關技術用于有害氣體報警、泄漏定位溯源等環(huán)境風險監(jiān)測[25-26]。趙鎰雯運用數(shù)值模擬軟件對氯氣泄漏時濃度分布進行研究[27]。在綜合管理系統(tǒng)研發(fā)方面，秦博研發(fā)了煤化工有害氣體安全監(jiān)控物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)，包括濃度采集、ZigBee網(wǎng)絡傳輸、系統(tǒng)軟硬件設計等；李彤等利用 FPGA、傳感器、監(jiān)控系統(tǒng)軟件提出了化工易燃氣體監(jiān)測解決方案[28-29]。于加收根據(jù)擴散規(guī)律提出液氨泄漏疏散路線等應急措施[30]。

2.5 人員管理

目前化工企業(yè)人員管理集中在快速感知、實時監(jiān)測、超前預警、聯(lián)動處置等環(huán)節(jié)，有行為風險管控、智能化培訓、場景化管理平臺等方面的研究，采用的技術有視頻監(jiān)控、圖像處理、物聯(lián)網(wǎng)、移動互聯(lián)、人員定位、無線通信等，常見人員管理與工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的結合研究見表2。

表2 工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)背景下人員管理研究Table 2 The research on personnel management under the background of industrial internet

人員行為風險管控研究具體包括定位技術對滯留、超員、偏離規(guī)定路線、睡崗離崗、外來人員非法闖入等風險進行感知識別[31-32，38]，視頻分析技術對吸煙、非法進入作業(yè)區(qū)域、違反勞動紀律、徘徊、劇烈運動、倒地、人數(shù)異常、不按規(guī)定穿戴勞保等風險進行管控[34，39]。在培訓智能化方面，有圖像分析、數(shù)據(jù)科學、人工智能、物聯(lián)網(wǎng)、VR等技術的應用[35-37]。除了人員日常管理，在高危作業(yè)、巡檢、檢查、工程施工、應急等特定場景下，有相應管理系統(tǒng)研究，如研發(fā)的作業(yè)管控平臺可實現(xiàn)作業(yè)人員典型違章行為綜合識別，工程施工管控平臺實現(xiàn)承包商人員身份及位置管理、電子作業(yè)票管理等功能[40-43]。

2.6 應急管理

通過構建事故事件、應急處置預案等基礎庫，利用模擬仿真等技術，從預防、預備、響應和恢復等階段實現(xiàn)應急時效性管理，提升實時監(jiān)測、超前預警、聯(lián)動處置等環(huán)節(jié)。對于事前演練排查，李群等結合“情景構建”方法對應急演練評估方法、技術及系統(tǒng)進行了研究[44]；許祺提出了“工藝仿真建模+災害仿真建?！钡慕７绞?，應用于應急系統(tǒng)中對事故多米諾場景的仿真[45]。對于事中快速響應，康德禮等提出了化工園區(qū)應急救援平臺的總體框架，對數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)通信、數(shù)據(jù)分析和執(zhí)行等關鍵要素進行了研究[46]。

3 難點與下一步研究重點

在知網(wǎng)數(shù)據(jù)庫中進行“工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)”的關鍵詞檢索，排名前幾位的有效相關主題詞有“智能制造”、“互聯(lián)網(wǎng)平臺”、“人工智能”、“物聯(lián)網(wǎng)”、“數(shù)據(jù)中心”、“大數(shù)據(jù)”、“APP”、“基礎設施建設”、“智能儀表”、“云計算”、“標識解析”等。結合目前研究和應用實際，提出難點與下一步研究重點如下[47]。

3.1 安全生產風險分析模型研發(fā)

算法模型決定了對風險的研判能力，從安全生產存在的問題或需求出發(fā)，構建風險分析模型，如結合機理知識建立工藝平穩(wěn)性、設備腐蝕等機理模型，利用深度學習等方法建立人工智能模型，在不同數(shù)字化階段、管理場景中針對性地選擇機理模型或人工智能模型，協(xié)同專家經驗進行推理。針對不同層級的管理要求，結合風險耦合關系，研發(fā)單點、裝置區(qū)、廠級等多尺度風險分析模型，實現(xiàn)風險的量化表征。在模型實際應用時，協(xié)調好理論模型和簡化應用模型的關系，增強模型的實用性、適用性。

3.2 安全生產數(shù)據(jù)價值挖掘能力提升

對安全生產業(yè)務數(shù)據(jù)化后，構建高質量數(shù)據(jù)鏈和風險特征庫等多維度關聯(lián)知識庫，是數(shù)據(jù)挖掘的基礎。提升數(shù)據(jù)實時處理能力，對安全異常事件或風險及時預警；提升半結構化、非結構化的文本、圖像、視頻等異構數(shù)據(jù)的處理能力；提升數(shù)據(jù)共享能力；提升多維多源數(shù)據(jù)融合能力，可實現(xiàn)比單一信息源更準確的預測效果，如利用多信息融合方法對人員位置風險、設備故障診斷等進行識別判斷；提升數(shù)據(jù)分析能力，應用聚類等方法，對影響因素多、機理復雜、難以線性描述和精確方程表達的化工企業(yè)的安全生產管理，在更廣范圍、更多因素中研究事物關聯(lián)規(guī)律，輔助狀態(tài)、原因、趨勢、決策等分析。豐富數(shù)據(jù)可視化如三維、虛擬現(xiàn)實等技術手段在風險展示、安全培訓中的應用。此外，深度融合大數(shù)據(jù)技術和安全管理系統(tǒng)工程，如對事故數(shù)據(jù)進行分析，揭示事故發(fā)生的區(qū)域性、周期性等特征，輔助根原查找[48-49]。

3.3 工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)安全生產云化工業(yè)軟件開發(fā)

全面覆蓋生產運行、檢修維護和日常管理等關鍵業(yè)務環(huán)節(jié)需求，提升安全生產關鍵業(yè)務環(huán)節(jié)工業(yè)技術軟件化率，促進風險計算模型、環(huán)境監(jiān)測算法等知識經驗智能化沉淀和管理流程等管理模式固化。面向關鍵基礎材料、關鍵工藝等基礎領域研發(fā)安全生產基礎共性工業(yè)APP；面向設備完整性等安全管理需求，開發(fā)化工行業(yè)安全管理通用APP；面向個性化需求，開發(fā)變更、檢查、裝置風險評估等特定場景專業(yè)化APP。利用工業(yè)APP采集設備、業(yè)務系統(tǒng)的數(shù)據(jù)，為工業(yè)大數(shù)據(jù)提供數(shù)據(jù)支持。推動工業(yè)APP向平臺匯聚，豐富工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺應用。

3.4 工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)安全生產監(jiān)管平臺構建

整合現(xiàn)有數(shù)據(jù)、模型和平臺，構建企業(yè)工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)安全生產監(jiān)管平臺，綜合化定量化評價安全狀態(tài)，精確調控人、機、環(huán)、管中的物質、信息和能量，結合風險分級管控思路實現(xiàn)安全生產聯(lián)動聯(lián)控。在平臺建設中，結合人工智能、工業(yè)大數(shù)據(jù)、高性能計算、邊緣計算、數(shù)字孿生、在線全景影像、5G、量子通信、區(qū)塊鏈等技術提升平臺能力。

4 結束語

工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)在化工企業(yè)安全生產領域有了一定程度的應用，但多為分散技術在部分場景的應用，隨著化工企業(yè)信息化水平的提升，工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)和安全生產的深度融合是生產安全精細化管理的有力保障。經過文獻和實地調研，以下幾個方向可推動工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)創(chuàng)新安全管理模式的水平：算法模型的風險分析工具研發(fā)、數(shù)據(jù)支撐能力提升、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)安全生產云化工業(yè)軟件開發(fā)和監(jiān)管平臺構建。