?

第二十一條要求：“生產(chǎn)經(jīng)營單位的主要負責(zé)人對本單位安全生產(chǎn)工作負有下列職責(zé)：（五）組織建立并落實安全風(fēng)險分級管控和隱患排查治理雙重預(yù)防工作機制，督促、檢查本單位的安全生產(chǎn)工作，及時消除生產(chǎn)安全事故隱患；”?

第四十一條要求：“生產(chǎn)經(jīng)營單位應(yīng)當(dāng)建立安全風(fēng)險分級管控制度，按照安全風(fēng)險分級采取相應(yīng)的管控措施。生產(chǎn)經(jīng)營單位應(yīng)當(dāng)建立健全并落實生產(chǎn)安全事故隱患排查治理制度，采取技術(shù)、管理措施，及時發(fā)現(xiàn)并消除事故隱患?！?

第四條 生產(chǎn)經(jīng)營單位必須遵守本法和其他有關(guān)安全生產(chǎn)的法律、法規(guī)，……，加強安全生產(chǎn)標(biāo)準(zhǔn)化、信息化建設(shè)，構(gòu)建安全風(fēng)險分級管控和隱患排查治理雙重預(yù)防機制，健全風(fēng)險防范化解機制，提高安全生產(chǎn)水平，確保安全生產(chǎn)。新《安全生產(chǎn)法》2021年9月1號實施雙

重

預(yù)

防

機

制

是

新

時

代

的

安

全

生

產(chǎn)事故處理隱患排查治理風(fēng)險分級管控消除隱患 控制風(fēng)險預(yù)防事故消除事故致因因素動態(tài)風(fēng)險防控安全生產(chǎn)進入新的階段化

工

企

業(yè)

雙

重

預(yù)

防

機

制

流

程

與

要

求劃分風(fēng)險分析單元

辨識評估安全風(fēng)險

繪制安全風(fēng)險空間分布圖制定管控措施

實施分級管控

明確隱患排查任務(wù)

開展隱患排查

隱患治理驗收

風(fēng)險分級管控

隱患排查治理

有科學(xué)完善的工作推進機制有全面覆蓋的安全風(fēng)險分級管控有責(zé)任明確的隱患排查治理有線上線下融合的數(shù)字化系統(tǒng)有獎懲分明的激勵約束機制解決思路感知、監(jiān)測、處置預(yù)警、評估風(fēng)險

識別風(fēng)

風(fēng)險

風(fēng)險

執(zhí)行

排查

監(jiān)測

風(fēng)險

分區(qū)

險事件

分級

管控

落實

方式

預(yù)警

處置

五有

風(fēng)險辨識風(fēng)險評價風(fēng)險分級風(fēng)險管控風(fēng)險告知???劃分風(fēng)險分析單元排查區(qū)域風(fēng)險形成風(fēng)險點清單?????LECLSMESHAZOPRAW?????SCLJHADOWMOND……劃分風(fēng)險等級形成四色（紅橙黃藍）安全風(fēng)險空間分布圖分級設(shè)置管控內(nèi)容明確相關(guān)負責(zé)人閉環(huán)管控流程???風(fēng)險分布地圖風(fēng)險分類統(tǒng)計風(fēng)險告知卡精細化管理風(fēng)險分級管控風(fēng)險分析算法模型風(fēng)

險

分

析

精

準(zhǔn)

化風(fēng)險動態(tài)管控3、風(fēng)險評估結(jié)果評定分級實時數(shù)據(jù)監(jiān)測反饋（實時數(shù)據(jù)）監(jiān)測報警類數(shù)據(jù)設(shè)備運行類數(shù)據(jù)人車定位類數(shù)據(jù)電腦、移動端填報（日常管理數(shù)據(jù)）隱患上報特殊作業(yè)許可/審批變更申請4、風(fēng)險四色圖動態(tài)更新變化1、隱患、設(shè)備、作業(yè)、變更數(shù)據(jù)采集2、各類風(fēng)險評價算法評估風(fēng)險度?

根據(jù)所采集的各類風(fēng)險數(shù)據(jù)進行風(fēng)險評價?

發(fā)風(fēng)

險

管

控

動

態(tài)

化將企業(yè)劃分為若干區(qū)域評估每個分區(qū)區(qū)域固有風(fēng)險等級評估每個分區(qū)區(qū)域控制風(fēng)險等級評估確定區(qū)域風(fēng)險等級校正確認區(qū)域風(fēng)險等級事故情況隱患情況預(yù)警情況二維碼/藍牙掃描排查支持自動識別二維碼/藍牙讀取設(shè)備設(shè)施、區(qū)域等相關(guān)信息移動便捷上報/下達GPS定位、視頻實時查看、拍照圖片編輯、語音輸入、信息提醒隱患統(tǒng)計及分析隱患信息自動歸集與統(tǒng)計圖表方式直觀展示檢查表庫、閉環(huán)管理支持導(dǎo)入檢查標(biāo)準(zhǔn)隱患閉環(huán)管理隱患排查標(biāo)準(zhǔn)庫隱患檢查表隱患任務(wù)隱患治理隱患督辦隱患驗收移動巡檢端依據(jù)《危險化學(xué)品企業(yè)安全風(fēng)險隱患排查治理導(dǎo)則》規(guī)定，完成隱患排查、下達、治理、督辦、驗收等閉環(huán)管控流程，解決區(qū)域內(nèi)隱患排查不到位的問題，配合移動終端開展隱患排查治理工作，使檢查工作標(biāo)準(zhǔn)化、便捷化、高效化。綜合性排查專業(yè)性排查季節(jié)性排查節(jié)假日排查事故類比排查復(fù)產(chǎn)復(fù)工排查外聘專家排查日常排查安全風(fēng)險隱患排查隱患排查任務(wù)隱患排查記錄 隱患排查信息數(shù)據(jù)更新頻率：1

次/天，根據(jù)修改時間增量同步。隱

患

排

治

理

查

全

面

化建立隱患排查標(biāo)準(zhǔn)庫編制隱患排查表隱患排查計劃下達梳理隱患排查內(nèi)容統(tǒng)一隱患排查標(biāo)準(zhǔn)項建立不同類型隱患排查表依據(jù)設(shè)備/區(qū)域建立隱患排查表生成二維碼/NFC卡消息推送至相關(guān)負責(zé)人計劃到期提醒告知到場排查確認隱患現(xiàn)場登記掃碼/NFC打卡簽到現(xiàn)場經(jīng)緯度定位人員定位巡檢路線記錄掃碼/NFC彈表逐項確認

關(guān)聯(lián)風(fēng)險管控措施隱患隨手拍照上傳檢查人員電子簽名確認隱患審批確認隱患分析確認（管理or設(shè)備）隱患分類分級（一般or重大）確定隱患整改任務(wù)、人員、時間、措施隱患整改與驗收隱患排查治理檔案統(tǒng)計分析與積分關(guān)聯(lián)隱患整改到期自動提醒隱患整改全過程記錄整改完畢通知驗收記錄隱患完整信息(含電子簽字)顯示隱患狀態(tài)隱患閉環(huán)管控建立隱患信息統(tǒng)計分析關(guān)聯(lián)安全績效積分考核1、防爆型移動終端智能移動終端（安裝APP、電子手簽）GPS/北斗定位（現(xiàn)場經(jīng)緯度定位）2、二維碼/NFC卡（打卡簽到、安全檢查表查閱）前/后置攝像頭（人臉現(xiàn)場打卡、隱患隨手拍）滿足化工防爆要求3、工業(yè)級巡檢機器人4、工業(yè)級無人機（混動）安全智能巡檢巡檢計劃管理巡檢標(biāo)準(zhǔn)管理巡檢路徑規(guī)劃巡檢過程管理問題跟蹤處置統(tǒng)計分析雙重預(yù)防機制信息設(shè)備完整性管理隱

患

排

治

理

查

規(guī)

范

化雙

重

預(yù)

防

機

制

是

安

全

生

產(chǎn)

數(shù)

字

化

的

主

體

框

架企業(yè)隱患信息專項檢查情況記錄裝置停用/檢維修1:n風(fēng)險分析對象1:n風(fēng)險分析單元1:n風(fēng)險事件1:n管控措施1:n隱患排查任務(wù)1:n隱患排查記錄1:n1:n1:n1:n1:n風(fēng)險分析對象、風(fēng)險分析單元:

從空間上確定了企業(yè)風(fēng)險分區(qū)劃分雙重預(yù)防機制實體關(guān)系圖專項檢查隱患信息1:1生產(chǎn)裝置儲存設(shè)施作業(yè)場所公用工程車間工段企業(yè)獨立建構(gòu)筑物切斷閥罐區(qū)防火堤獨立建構(gòu)筑物獨立建構(gòu)筑物獨立建構(gòu)筑物切斷閥風(fēng)險事件:

安全風(fēng)險控制措施失效，導(dǎo)致的人員傷害或重大經(jīng)濟損失的安全風(fēng)險事故事件。以事故為基礎(chǔ)的風(fēng)險辨識。泄露 火災(zāi) 爆炸管控措施：將安全風(fēng)險降低至可接受程度所采取的工程技術(shù)、維護保養(yǎng)、操作行為、應(yīng)急設(shè)施等管控方法和措施。串聯(lián)隱患排查治理及其他業(yè)務(wù)系統(tǒng)的核心-管控方式。危險化學(xué)品企業(yè)雙重預(yù)防機制數(shù)字化建設(shè)工作指南

1、指南沒有明確風(fēng)險辨識和分析方法考慮事件鏈，取最嚴(yán)重的安全風(fēng)險事件隱患排查任務(wù)：明確隱患排查責(zé)任、地點、方式。落實安全生產(chǎn)責(zé)任。2、指南沒有明確風(fēng)險四色圖的判別標(biāo)準(zhǔn)與風(fēng)險判別標(biāo)準(zhǔn)3、指南僅明確了主數(shù)據(jù)對接標(biāo)準(zhǔn)，但對于其他業(yè)務(wù)系統(tǒng)數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)并沒有規(guī)定。指南僅提供了框架

、循序漸進，不急不停落地生根

2

、為企業(yè)雙重預(yù)防機制的

個性化建設(shè)提供了空間

危

化

雙

重

預(yù)

防

機

制

應(yīng)

用

當(dāng)

前

所

遇

到

的

難

點風(fēng)險辨識和評估環(huán)節(jié)數(shù)字化環(huán)節(jié)系統(tǒng)分散：風(fēng)險管控和隱患排查數(shù)據(jù)分散在不同平臺（如ERP、MES、獨立安全系統(tǒng)），缺乏整合分析，難以支撐動態(tài)決策。數(shù)據(jù)質(zhì)量差：手工錄入數(shù)據(jù)存在誤差，且缺乏結(jié)構(gòu)化分析（如未關(guān)聯(lián)歷史事故、設(shè)備運行參數(shù)），無法有效預(yù)測風(fēng)險趨勢。方法不統(tǒng)一：不同企業(yè)或部門采用的風(fēng)險評估標(biāo)準(zhǔn)（如LEC法、HAZOP等）存在差異，導(dǎo)致結(jié)果可比性差，甚至流于形式。動態(tài)更新滯后：風(fēng)險辨識多為“一次性”或周期性工作，未結(jié)合生產(chǎn)動態(tài)（如工藝變更、設(shè)備改造）實時更新風(fēng)險清單，導(dǎo)致管控措施與實際風(fēng)險脫節(jié)。專業(yè)能力不足：部分企業(yè)依賴經(jīng)驗判斷，缺乏專業(yè)分析工具或第三方技術(shù)支持，難以識別復(fù)雜耦合風(fēng)險。隱患排查治理環(huán)節(jié)形式化檢查：部分企業(yè)為應(yīng)付監(jiān)管而“走過場”，缺乏對隱患根源的深度分析。技術(shù)手段落后：仍以人工巡檢為主，智能監(jiān)測設(shè)備（如紅外熱成像、AI視頻分析）覆蓋率低，難以及時發(fā)現(xiàn)隱蔽隱患（如微小泄漏、電氣過熱）。閉環(huán)管理缺失：隱患整改責(zé)任不清、時限模糊，存在“查而不改、改而不徹底”現(xiàn)象，同類隱患反復(fù)出現(xiàn)。其他環(huán)節(jié)第三方機構(gòu)良莠不齊：部分風(fēng)險評估報告模板化嚴(yán)重，未結(jié)合企業(yè)實際，甚至存在數(shù)據(jù)造假。監(jiān)管壓力傳導(dǎo)失衡：政府檢查側(cè)重臺賬合規(guī)性，對企業(yè)實際風(fēng)險管控能力關(guān)注不足，導(dǎo)致企業(yè)“為合規(guī)而合規(guī)”。應(yīng)急管理銜接不足：風(fēng)險管控與應(yīng)急預(yù)案脫節(jié)，預(yù)案更新不及時，演練形式化，未針對重大風(fēng)險場景進行實戰(zhàn)化準(zhǔn)備。限制了大企業(yè)的個性化做法，促使了小企業(yè)安全動作變形，為了規(guī)范而規(guī)范

人

工

智

能

技

術(shù)

應(yīng)

用

分

類核心算法決策與規(guī)劃生成與仿真安全與可信基礎(chǔ)支撐技術(shù)類別典型技術(shù)/算法技術(shù)原理應(yīng)用場景監(jiān)督學(xué)習(xí)隨機森林（RF）、支持向量機（SVM）基于標(biāo)注數(shù)據(jù)訓(xùn)練分類/回歸模型設(shè)備故障分類、風(fēng)險等級預(yù)測無監(jiān)督學(xué)習(xí)K-means、DBSCAN自編碼器（AE）發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)內(nèi)在結(jié)構(gòu)或特征表示隱患聚類分析（識別高頻缺陷類型）、生產(chǎn)參數(shù)異常模式挖掘半監(jiān)督學(xué)習(xí)標(biāo)簽傳播算法、MixMatch結(jié)合少量標(biāo)注數(shù)據(jù)與大量無標(biāo)注數(shù)據(jù)訓(xùn)練小樣本場景下的風(fēng)險事件識別強化學(xué)習(xí)Q-learning、PPO、DDPG通過環(huán)境交互優(yōu)化決策策略，最大化累積獎勵應(yīng)急決策優(yōu)化、工藝參數(shù)動態(tài)控制深度學(xué)習(xí)CNN、RNN、Transformer多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自動提取特征，處理復(fù)雜非線性關(guān)系圖像識別、時序預(yù)測（反應(yīng)釜溫度趨勢分析）技術(shù)類別典型技術(shù)/算法技術(shù)原理安全應(yīng)用場景計算機視覺YOLO系列、Mask

R-CNN、OpenPose圖像/視頻中目標(biāo)檢測、分割、姿態(tài)估計人員行為監(jiān)控（未佩戴防護裝備識別）、設(shè)備缺陷檢測（裂紋/銹蝕定位）語音處理MFCC特征提取、端到端ASR系統(tǒng)聲學(xué)信號特征提取與語義理解聲紋故障診斷（泵閥異響識別）、應(yīng)急語音指令響應(yīng)多模態(tài)融合CLIP、多任務(wù)學(xué)習(xí)框架跨模態(tài)（視覺/文本/傳感器）特征對齊與聯(lián)合推理隱患報告圖文關(guān)聯(lián)分析、AR遠程專家協(xié)作（視頻+語音+數(shù)據(jù)疊加）技術(shù)類別典型技術(shù)/算法技術(shù)原理安全應(yīng)用場景知識圖譜Neo4j、TransE、GAT結(jié)構(gòu)化知識存儲與推理，構(gòu)建實體關(guān)系網(wǎng)絡(luò)風(fēng)險因果鏈分析（HAZOP知識庫）、應(yīng)急方案智能推薦路徑規(guī)劃A算法、RRT、蟻群算法在復(fù)雜環(huán)境中尋找最優(yōu)移動路徑巡檢路徑優(yōu)化、應(yīng)急疏散路線動態(tài)規(guī)劃運籌優(yōu)化線性規(guī)劃、遺傳算法、模擬退火在約束條件下求解資源分配、調(diào)度等最優(yōu)化問題維修資源調(diào)度、隱患排查任務(wù)優(yōu)先級排序技術(shù)類別典型技術(shù)/算法技術(shù)原理安全應(yīng)用場景生成對抗網(wǎng)絡(luò)GAN、CycleGANStyleGAN生成器與判別器對抗訓(xùn)練，合成逼真數(shù)據(jù)生成罕見事故場景數(shù)據(jù)、設(shè)備缺陷樣本增強擴散模型Stable

Diffusion、DDPM通過逐步去噪過程生成高質(zhì)量樣本安全培訓(xùn)虛擬場景生成、應(yīng)急演練仿真環(huán)境構(gòu)建物理仿真有限元分析（FEA）、計算流體力學(xué)（CFD）基于物理規(guī)律的數(shù)值模擬泄漏擴散預(yù)測、設(shè)備應(yīng)力仿真等數(shù)字孿生三維建模+實時數(shù)據(jù)映射虛實空間雙向交互與同步工藝裝置全生命周期監(jiān)控、風(fēng)險處置方案預(yù)演技術(shù)類別典型技術(shù)/算法技術(shù)原理安全應(yīng)用場景聯(lián)邦學(xué)習(xí)橫向/縱向聯(lián)邦學(xué)習(xí)、安全聚合多參與方聯(lián)合建模，數(shù)據(jù)不出本地跨廠區(qū)風(fēng)險模型訓(xùn)練可解釋AILIME、SHAP、注意力可視化揭示模型決策依據(jù)，提升透明度高風(fēng)險預(yù)警原因追溯對抗防御對抗訓(xùn)練、梯度掩碼增強模型對惡意攻擊的魯棒性保護工業(yè)控制系統(tǒng)免受AI欺騙攻擊技術(shù)類別典型技術(shù)/算法技術(shù)原理安全應(yīng)用場景算力設(shè)施GPU集群、TPU、邊緣計算設(shè)備提供高性能并行計算能力實時風(fēng)險預(yù)測（邊緣AI設(shè)備部署）、大規(guī)模工藝仿真計算數(shù)據(jù)處理Spark、Flink、TensorFlow

Data海量數(shù)據(jù)高效清洗存儲與處理傳感器數(shù)據(jù)流實時分析（5萬點/秒）歷史事故庫特征提取自動化工具AutoML、NAS、MLOps降低AI開發(fā)門檻，實現(xiàn)模型全生命周期管理快速構(gòu)建定制化風(fēng)險模型（如非專家用戶生成設(shè)備健康評分模型）當(dāng)前人工智能應(yīng)用較少且呈離散狀態(tài)，缺乏整合

感知和交互雙

重

預(yù)

防

機

制

是

人

工

智

能

應(yīng)

用

的

基

礎(chǔ)數(shù)據(jù)類型規(guī)范化成果AI應(yīng)用價值風(fēng)險單元數(shù)據(jù)庫統(tǒng)一劃分標(biāo)準(zhǔn)（儲罐區(qū)/裝置/倉庫等），含邊界坐標(biāo)、介質(zhì)屬性設(shè)計參數(shù)等結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)為AI風(fēng)險建模提供空間拓撲關(guān)系支撐泄漏擴散模擬、風(fēng)險耦合分析風(fēng)險事件庫標(biāo)準(zhǔn)化事件分類（爆炸/泄漏/火災(zāi)等），記錄誘因、后果、頻率等字段訓(xùn)練事故預(yù)測模型（如LSTM時序預(yù)測），構(gòu)建知識圖譜因果關(guān)系鏈管控措施庫措施類型（工程技術(shù)/管理/應(yīng)急與設(shè)備/工藝/人員關(guān)聯(lián)，量化有效性評分支持強化學(xué)習(xí)優(yōu)化控制策略，動態(tài)推薦最優(yōu)措施組合隱患數(shù)據(jù)庫隱患分類（設(shè)備/行為/環(huán)境）、等級、整改記錄等結(jié)構(gòu)化存儲訓(xùn)練FP-Growth關(guān)聯(lián)規(guī)則模型，挖掘根因規(guī)律；構(gòu)建隱患復(fù)現(xiàn)預(yù)警系統(tǒng)企業(yè)基礎(chǔ)信息庫統(tǒng)一編碼的裝置/設(shè)備/人員/承包商數(shù)據(jù)，含地理信息、資質(zhì)狀態(tài)等支撐知識圖譜構(gòu)建（如"設(shè)備-風(fēng)險-管控"關(guān)聯(lián)），實現(xiàn)多維度風(fēng)險畫像流程環(huán)節(jié)規(guī)范化成果AI應(yīng)用價值風(fēng)險辨識流程標(biāo)準(zhǔn)化HAZOP/SCL/JHA方法，數(shù)字化記錄偏差場景、致因鏈知識圖譜自動化生成偏差場景，NLP輔助分析報告，提升覆蓋率和一致性風(fēng)險評估流程紅橙黃藍四級量化標(biāo)準(zhǔn)，固有/殘余風(fēng)險分離計算模型集成隨機森林/AHP算法動態(tài)評分，實現(xiàn)風(fēng)險等級自適應(yīng)校準(zhǔn)隱患閉環(huán)流程任務(wù)派發(fā)-整改-驗收全流程線上化，節(jié)點數(shù)據(jù)實時更新開發(fā)智能工單調(diào)度算法（遺傳算法/運籌學(xué)），優(yōu)化資源分配；構(gòu)建根因追溯模型（如決策樹/因果推理）應(yīng)急響應(yīng)流程應(yīng)急預(yù)案數(shù)字化（疏散路線/物資點位/通訊協(xié)議）強化學(xué)習(xí)訓(xùn)練最優(yōu)處置策略，數(shù)字孿生仿真推演，無人機/機器人協(xié)同執(zhí)行管理維度規(guī)范化成果AI應(yīng)用價值數(shù)據(jù)質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)明確數(shù)據(jù)采集頻率、精度、缺失處理規(guī)則確保模型輸入數(shù)據(jù)可靠性，減少噪聲干擾，提升預(yù)測準(zhǔn)確率系統(tǒng)接口規(guī)范定義API數(shù)據(jù)交換格式、權(quán)限控制協(xié)議實現(xiàn)多系統(tǒng)數(shù)據(jù)融合（如SIS+ERP+GIS），構(gòu)建企業(yè)級AI中臺人員操作SOP電子作業(yè)票/巡檢路線/應(yīng)急處置步驟全流程標(biāo)準(zhǔn)化知識圖譜構(gòu)建標(biāo)準(zhǔn)操作庫，AR/NLP實時指導(dǎo)，降低人為失誤績效考核體系崗位職責(zé)的安全績效訓(xùn)練獎勵函數(shù)優(yōu)化AI決策（如強化學(xué)習(xí)），推動AI建議與管理制度協(xié)同企業(yè)認知與能力基礎(chǔ)能力維度建設(shè)成果AI應(yīng)用價值全員風(fēng)險意識完成雙重預(yù)防機制培訓(xùn)企業(yè)覆蓋率100%基層員工熟知風(fēng)險分類/管控要求提升AI預(yù)警響應(yīng)依從性，減少"機器決策-人工執(zhí)行"斷層數(shù)字化接受度90%以上企業(yè)實現(xiàn)移動端隱患上報，習(xí)慣使用信息化系統(tǒng)降低AI工具推廣阻力，加速智能巡檢/AR指導(dǎo)等場景落地數(shù)據(jù)驅(qū)動文化管理層定期查看風(fēng)險/隱患數(shù)據(jù)看板，決策依賴數(shù)據(jù)分析推動AI從"輔助工具"升級為"決策核心"，實現(xiàn)安全管理范式變革跨部門協(xié)同機制安全、生產(chǎn)、設(shè)備等部門數(shù)據(jù)共享流程標(biāo)準(zhǔn)化支撐AI模型多維度特征工程（如"設(shè)備振動+工藝參數(shù)+人員行為"聯(lián)合分析）技術(shù)設(shè)施基礎(chǔ)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)成果AI應(yīng)用價值傳感器網(wǎng)絡(luò)壓力/溫度/氣體濃度等關(guān)鍵參數(shù)實時監(jiān)測覆蓋率提供高質(zhì)量時序數(shù)據(jù)，訓(xùn)練LSTM/Transformer預(yù)測模型，實現(xiàn)超前預(yù)警視頻監(jiān)控系統(tǒng)高危區(qū)域攝像頭部署標(biāo)準(zhǔn)化計算機視覺（YOLO/OpenPose）識別人員行為、設(shè)備缺陷，替代人工巡檢物聯(lián)網(wǎng)平臺設(shè)備數(shù)據(jù)通過OPC

UA/Modbus統(tǒng)一接入，協(xié)議解析標(biāo)準(zhǔn)化實現(xiàn)邊緣AI實時控制（如智能聯(lián)鎖），降低云端延遲，提升響應(yīng)速度三維數(shù)字化模型重點裝置三維支撐數(shù)字孿生仿真（CFD/有限元分析），驗證AI控制策略有效性流程合規(guī)

智能防控

數(shù)據(jù)基礎(chǔ)高質(zhì)量數(shù)據(jù)供給

業(yè)務(wù)邏輯可計算化

流程基礎(chǔ)基礎(chǔ)設(shè)施即插即用

管理規(guī)范基礎(chǔ)人機協(xié)同共識

人

工

智

能

的

應(yīng)

用

切

入

點提供了企業(yè)安全生產(chǎn)數(shù)字化的整體框架解決了企業(yè)安全生產(chǎn)數(shù)字化的煙囪問題為人工智能在安全生產(chǎn)領(lǐng)域應(yīng)用提供切入點風(fēng)險分析對象風(fēng)險分析單元風(fēng)險事件已形成基礎(chǔ)數(shù)據(jù)庫智能巡檢監(jiān)測預(yù)警特殊作業(yè)人員定位應(yīng)急救援...空間信息、風(fēng)險辨識信息

針對風(fēng)險事件 企業(yè)應(yīng)從工程技術(shù) 維護保養(yǎng)人員操作 應(yīng)急措施等方面來識別評估現(xiàn)有管控措施的有效性工程技術(shù)類管控措施主要針對關(guān)鍵設(shè)備部件安全附件 工藝控制 安全儀表等方面維護保養(yǎng)類管控措施主要保障動設(shè)備和靜設(shè)備正常運行人員操作類管控措施主要包括人員資質(zhì) 操作記錄 交接班等內(nèi)容應(yīng)急措施類管控措施主要包括應(yīng)急設(shè)施 個體防護 消防設(shè)施 應(yīng)急預(yù)案等內(nèi)容管控措施

分析與計算固有風(fēng)險、殘余風(fēng)險（評估） 、風(fēng)險辨識分級

不同的安全生產(chǎn)數(shù)字化系統(tǒng)（落實、檢查）2

、管控措施匹配

目前已經(jīng)具備成體系化應(yīng)用的成熟條件

雙重預(yù)防機制并不是簡單的流程化

對接其他各業(yè)務(wù)系統(tǒng)的主要業(yè)務(wù)接口管控措施風(fēng)險特征庫失效概率庫

人

工

智

能

對

雙

重

預(yù)

防

機

制

數(shù)

字

化

的

完

善劃

分風(fēng)

險分

析單

元辨

識評

估安

全風(fēng)

險風(fēng)

險空

間分

布圖制

定管

控措

施實

施分

級管

控從“經(jīng)驗劃分”到“數(shù)據(jù)驅(qū)動從“靜態(tài)合規(guī)”到“動態(tài)適應(yīng)從“單一標(biāo)準(zhǔn)”到“多規(guī)融合

工藝系統(tǒng)自動分割A(yù)I算法：通過自然語言處理（NLP）解析工藝流程圖（PFD）、管道儀表圖（P&ID）等文檔，結(jié)合圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（GNN）識別設(shè)備、管道、閥門等節(jié)點的拓撲關(guān)系，自動劃分物理或功能單元（如反應(yīng)釜單元、儲罐區(qū)單元）。目的：避免人工劃分的主觀性，尤其適用于復(fù)雜工藝流程（如連續(xù)化生產(chǎn)裝置）。動態(tài)單元調(diào)整AI模型：基于實時數(shù)據(jù)（如傳感器監(jiān)測的流量、溫度、壓力），通過聚類算法（如K-means）動態(tài)調(diào)整單元邊界。例如，當(dāng)某管道壓力異常時，AI可將其關(guān)聯(lián)設(shè)備臨時劃為獨立高風(fēng)險單元。歷史事故數(shù)據(jù)的邊界優(yōu)化AI技術(shù)：分析歷史事故報告，通過因果發(fā)現(xiàn)算法（如PC算法）識別事故與單元劃分的關(guān)聯(lián)性。對高頻事故關(guān)聯(lián)區(qū)域（如泄壓口、排污口）自動標(biāo)注為獨立子單元。多法規(guī)交叉約束的合規(guī)性校驗知識圖譜（KG）與規(guī)則引擎AI技術(shù)：構(gòu)建包含國標(biāo)（GB）、行標(biāo)（HG）、國際標(biāo)準(zhǔn)（如NFPA）的知識圖譜，通過規(guī)則推理引擎自動校驗單元劃分的合規(guī)性。例如，同時滿足防火間距、環(huán)保防護距離、職業(yè)健康接觸限值等多重要求。沖突解決：當(dāng)不同法規(guī)沖突時（如防火間距與用地限制），AI通過多目標(biāo)優(yōu)化算法推薦平衡方案。雙

重

預(yù)

防

機

制

是

安

全

生

產(chǎn)

數(shù)

字

化

的

主

體

框

架劃

分風(fēng)

險分

析單

元辨

識評

估安

全

風(fēng)

險 風(fēng)

險空

間分

布圖制

定管

控措

施實

施分

級管

控解決問題風(fēng)險特征提取效率低：傳統(tǒng)人工提取依賴專家經(jīng)驗，耗時長且主觀性強。特征維度不統(tǒng)一：不同風(fēng)險分析方法（如HAZOP、FMEA）產(chǎn)生的特征難以標(biāo)準(zhǔn)化整合。動態(tài)風(fēng)險適應(yīng)性差：靜態(tài)特征庫無法實時響應(yīng)設(shè)備狀態(tài)、工藝參數(shù)的變化。知識復(fù)用困難：企業(yè)積累的歷史事故、隱患數(shù)據(jù)未被結(jié)構(gòu)化利用。原始數(shù)據(jù)特征提取并行模型組圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)-GNN關(guān)聯(lián)性風(fēng)險因果發(fā)現(xiàn)模型-PC根因鏈推理深度強化學(xué)習(xí)-DRL動態(tài)風(fēng)險演化預(yù)測風(fēng)險融合決策風(fēng)險單元畫像GNN：建模設(shè)備/工藝的拓撲關(guān)系，發(fā)現(xiàn)"儲罐-泵-管道"系統(tǒng)的級聯(lián)風(fēng)險。因果AI：區(qū)分相關(guān)性（如"壓力上升"）與因果性（如"冷卻閥故障→壓力上升"）。DRL：模擬不同管控措施對風(fēng)險演化的影響，推薦最優(yōu)干預(yù)節(jié)點。構(gòu)建風(fēng)險特征庫

技術(shù)模塊核心AI技術(shù)功能說明多源數(shù)據(jù)融合聯(lián)邦學(xué)習(xí)跨部門/工廠數(shù)據(jù)協(xié)同訓(xùn)練特征自動提取深度自編碼器從海量數(shù)據(jù)中降維提取關(guān)鍵風(fēng)險特征動態(tài)特征更新在線學(xué)習(xí)實時吸收新隱患數(shù)據(jù)，動態(tài)調(diào)整特征權(quán)重語義關(guān)聯(lián)挖掘知識圖譜建立"設(shè)備-工藝-隱患-事故"的語義網(wǎng)絡(luò)，支持智能推理特征可解釋性SHAP值分析量化每個特征對風(fēng)險預(yù)測的貢獻度劃

分風(fēng)

險分

析單

元辨

識評

估安

全

風(fēng)

險 風(fēng)

險空

間分

布圖制

定管

控措

施實

施分

級管

控傳感器數(shù)據(jù)動態(tài)計算殘余風(fēng)險

維護記錄異常檢測模型剩余壽命預(yù)測動態(tài)風(fēng)險計算引擎殘余風(fēng)險值建立失效數(shù)據(jù)庫

靜態(tài)數(shù)據(jù)動態(tài)數(shù)據(jù)風(fēng)險知識圖譜實時計算引擎失效數(shù)據(jù)庫殘余風(fēng)險值多事故樹多事件樹特征提取綜合風(fēng)險預(yù)測關(guān)鍵路徑識別隨機森林模型歷史數(shù)據(jù)庫針對性制定管控措施

多樹分析 機器學(xué)習(xí)融合 動態(tài)管控

1、智能建樹，多樹聯(lián)用基于圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（GNN）構(gòu)建邏輯門依賴關(guān)系（與門/或門），識別最小割集并排序并行運行多個FTA，耦合ETA推演事件鏈2、隨機森林集成輸入：FTA割集概率

+

ETA后果等級

+實時數(shù)據(jù)輸出：綜合風(fēng)險值

+

主導(dǎo)因子排序3、動態(tài)管控概率突增

→

自動觸發(fā)管控措施高后果路徑

→

動態(tài)追加防護層特征重要性變化

→

優(yōu)化監(jiān)測資源部署人

工

智

能

對

雙

重

預(yù)

防

機

制

數(shù)

字

化

的

完

善劃

分風(fēng)

險分

析單

元辨

識評

估安

全風(fēng)

險風(fēng)

險空

間分

布

圖 制

定管

控措

施實

施分

級管

控動態(tài)數(shù)據(jù)融合

傳感器數(shù)據(jù)風(fēng)險熱力圖

靜態(tài)風(fēng)險分析實時風(fēng)險值固有風(fēng)險基礎(chǔ)智能可視化風(fēng)險熱力圖歷史故障信息空間概率修正智能風(fēng)險分區(qū)

風(fēng)險四色圖

空間網(wǎng)格化風(fēng)險計算傳感器融合分析設(shè)備固有風(fēng)險庫四色動態(tài)渲染AR/3D可視化1、數(shù)據(jù)融合整合實時傳感器（溫度/壓力/振動）、設(shè)備臺賬、歷史事故點及地理信息數(shù)據(jù)，構(gòu)建三維空間網(wǎng)格。2、動態(tài)風(fēng)險計算物理信息神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（PINN）預(yù)測風(fēng)險傳播路徑，隨機森林算法動態(tài)賦權(quán)3、智能可視化引擎將風(fēng)險值映射為熱力圖，通過AR技術(shù)疊加到實景風(fēng)險可視化

技術(shù)應(yīng)用場景物理信息神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(PINN)預(yù)測事故發(fā)展路徑熱力圖分層渲染空間風(fēng)險分級AR實時疊加現(xiàn)場巡檢導(dǎo)航知識圖譜拓撲展示連鎖風(fēng)險傳導(dǎo)人

工

智

能

對

雙

重

預(yù)

防

機

制

數(shù)

字

化

的

完

善劃

分風(fēng)

險分

析單

元辨

識評

估安

全風(fēng)

險風(fēng)

險空

間分

布圖制

定管

控措

施實

施分

級管

控管控措施匹配殘余風(fēng)險計算確定管控措施管控措施數(shù)據(jù)庫管控措施執(zhí)行情況現(xiàn)場情況收集管控措施動態(tài)驗證和優(yōu)化

原始風(fēng)險動態(tài)風(fēng)險計算優(yōu)化管控措施風(fēng)險-措施智能匹配AI基于風(fēng)險評估結(jié)果（如風(fēng)險等級、類型、位置），從結(jié)構(gòu)化管控措施數(shù)據(jù)庫中自動匹配最優(yōu)方案。通過以下步驟實現(xiàn)：知識圖譜匹配：構(gòu)建“風(fēng)險特征-管控措施”關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)，自動檢索歷史驗證有效的措施。多目標(biāo)優(yōu)化：綜合考慮成本、實施周期、預(yù)期效果等因素，多套推薦方案。殘余風(fēng)險評估針對匹配的管控措施，AI進行殘余風(fēng)險動態(tài)量化：動態(tài)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)：整合措施實施后的設(shè)備狀態(tài)、環(huán)境參數(shù)等實時數(shù)據(jù)，計算殘余風(fēng)險值。風(fēng)險達標(biāo)驗證：若殘余風(fēng)險超過可接受標(biāo)準(zhǔn)，進行措施升級（如追加SIL聯(lián)鎖）。措施動態(tài)優(yōu)化基于措施執(zhí)行效果反饋，AI持續(xù)優(yōu)化方案：強化學(xué)習(xí)迭代：以風(fēng)險降低量為獎勵函數(shù)，自動調(diào)整措施參數(shù)。聯(lián)邦學(xué)習(xí)更新：匿名共享措施效果數(shù)據(jù)，全局優(yōu)化模型。人

工

智

能

對

雙

重

預(yù)

防

機

制

數(shù)

字

化

的

完

善人

工

智

能

賦

能

管

控

措

施管控措施

風(fēng)險模型庫、殘余風(fēng)險

其他業(yè)務(wù)系統(tǒng)、數(shù)據(jù)采集

工程技術(shù)類管控措施維護保養(yǎng)類管控措施人員操作類管控措施應(yīng)急措施類管控措施其他管控措施感知（狀態(tài)采集）安全聯(lián)鎖裝置狀態(tài)監(jiān)測：YOLOv8圖像識別閥門開度腐蝕速率實時感知：U-Net分割圖像，計算銹蝕面積占比安全附件密封性初篩：聲紋頻譜分析（MFCC特征提?。┫浪畨簩崟r采集：壓力傳感器網(wǎng)絡(luò)1.

設(shè)備振動基線感知：FFT頻譜基線建模備件庫存動態(tài)盤點：RFID+卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（料架圖像識別）防腐層厚度監(jiān)測：渦流傳感器+回歸模型（厚度預(yù)測誤差<0.1mm）動設(shè)備溫度場掃描：紅外熱成像（溫度梯度異常標(biāo)記）人員資質(zhì)電子核驗：OCR+NLP匹配證書信息防護裝備穿戴識別：YOLOv5檢測安全帽/安全帶操作步驟合規(guī)初檢：規(guī)則引擎比對電子作業(yè)票生理狀態(tài)監(jiān)測：可穿戴設(shè)備采集心率/血氧（異常閾值預(yù)警）人員定位圍欄校驗：UWB定位（防誤入禁區(qū)）應(yīng)急物資在位檢測：RFID+圖像識別（滅火器數(shù)量/位置）消防通道堵塞監(jiān)測：3D點云掃描（障礙物體積報警）應(yīng)急設(shè)施狀態(tài)初評：無人機巡檢消防栓銹蝕/漏水個體防護裝備檢查：圖像識別正壓式呼吸器氣瓶壓力應(yīng)急通訊鏈路測試：5G信號強度實時映射承包商資質(zhì)初篩：區(qū)塊鏈哈希驗證證書有效性MSDS毒性感知：NLP提取LD50/LC50數(shù)據(jù)?；反媪勘O(jiān)控：雷達液位計+質(zhì)量平衡模型培訓(xùn)記錄電子化：NLP分析培訓(xùn)內(nèi)容覆蓋率監(jiān)測（數(shù)據(jù)分析）聯(lián)鎖邏輯有效性驗證：數(shù)字孿生仿真SIS響應(yīng)腐蝕趨勢預(yù)測：LSTM模型預(yù)測未來30天壁厚變化靜電積聚風(fēng)險評估：隨機森林分類安全閥校驗周期跟蹤：貝葉斯網(wǎng)絡(luò)更新失效概率泄壓設(shè)施能力評估：CFD模擬超壓釋放流量振動健康評分：LightGBM回歸模型（ISO標(biāo)準(zhǔn)映射）潤滑周期優(yōu)化：生存分析（Weibull分布預(yù)測換油時間）備件需求預(yù)測：Prophet時間序列模型防腐涂層壽命預(yù)測：隨機森林回歸動設(shè)備剩余壽命計算：CNN+振動頻譜特征工程操作規(guī)范性評分：OpenPose骨骼追蹤+規(guī)則庫匹配培訓(xùn)效果動態(tài)評估：NLP語義相似度（課程內(nèi)容vs實操記錄）疲勞駕駛行為識別：眼部特征檢測權(quán)限動態(tài)管理：知識圖譜關(guān)聯(lián)人員-設(shè)備-資質(zhì)班組安全績效排名：熵權(quán)法計算多維指標(biāo)得分應(yīng)急物資效能分析：蒙特卡洛仿真（1000次演練成功率）疏散路徑容量評估：蟻群算法優(yōu)化最大通行量消防系統(tǒng)壓力趨勢：ARIMA模型預(yù)測未來1小時水壓應(yīng)急通訊可靠性分析：5G信號強度時空分布建模個體防護適配性檢查：3D人體模型匹配裝備尺寸承包商違規(guī)模式挖掘：FP-Growth關(guān)聯(lián)規(guī)則（支持度>0.1?；沸孤U散建模：GAN生成多風(fēng)向場景培訓(xùn)缺口分析：混淆矩陣對比課程-實際需求環(huán)保風(fēng)險動態(tài)評分：層次分析法（AHP）賦權(quán)安全文化指數(shù)計算：情感分析（員工安全提案關(guān)鍵詞提?。╊A(yù)警（風(fēng)險預(yù)測）聯(lián)鎖延遲預(yù)警：生存分析模型腐蝕穿孔預(yù)警：SVM分類靜電火花預(yù)警：隨機森林安全閥校驗超期預(yù)警：時間序列殘差分析（超期>7天泄壓能力不足預(yù)警：CFD模擬對比設(shè)計-實際流量1.

振動超標(biāo)預(yù)警：孤立森林檢測異常頻譜3.

備件短缺預(yù)警：Q-Learning動態(tài)庫存策略無證操作預(yù)警：區(qū)塊鏈證書狀態(tài)實時校驗防護裝備缺失預(yù)警：YOLOv8檢測未穿戴行為操作步驟偏離預(yù)警：知識圖譜比對標(biāo)準(zhǔn)流程疲勞作業(yè)預(yù)警：CNN識別面部特征權(quán)限越界預(yù)警：圖數(shù)據(jù)庫實時校驗操作權(quán)限應(yīng)急物資過期預(yù)警：時間序列預(yù)測（有效期<30天）疏散路徑堵塞預(yù)警：3D點云動態(tài)檢測障礙物消防水壓不足預(yù)警：LSTM預(yù)測未來1小時壓力值通訊中斷風(fēng)險預(yù)警：信號強度趨勢分析防護裝備失效預(yù)警：氣壓傳感器承包商黑名單預(yù)警：聯(lián)邦學(xué)習(xí)識別跨廠區(qū)違規(guī)模式?；烦款A(yù)警：質(zhì)量平衡模型（存量>臨界量80%）培訓(xùn)缺口預(yù)警：Jaccard相似度（課程vs需求<70%）環(huán)保處罰風(fēng)險預(yù)警：蒙特卡洛模擬超標(biāo)概率安全文化衰退預(yù)警：情感分析負面情緒占比>30%處置（動態(tài)響應(yīng)）智能聯(lián)鎖控制：邊緣AI觸發(fā)SIS停車自動化防腐噴涂：機器人路徑規(guī)劃靜電消除：離子風(fēng)機PID控制（平衡電壓<50V）安全閥緊急更換：AR指引拆卸/安裝步驟泄壓系統(tǒng)擴容：數(shù)字孿生驗證改造方案1.

預(yù)測性維護觸發(fā)：LSTM生成維修工單3.

備件緊急調(diào)撥：運籌學(xué)模型（最小化運輸成本）5.

動設(shè)備降負荷運行：PID控制轉(zhuǎn)速至安全閾值無證人員攔截：門禁系統(tǒng)聯(lián)動（未授權(quán)禁止進入）操作錯誤糾正：AR實時疊加正確步驟指引疲勞強制休息：系統(tǒng)鎖定操作權(quán)限權(quán)限動態(tài)回收：知識圖譜斷開失效資質(zhì)關(guān)聯(lián)班組績效改進：NLP生成個性化整改報告無人機滅火：多智能體強化學(xué)習(xí)（火點定位誤差<1m）智能疏散引導(dǎo)：數(shù)字孿生+蟻群算法優(yōu)化路徑消防泵遠程啟動：邊緣AI觸發(fā)PLC控制應(yīng)急通訊恢復(fù)：5G基站功率動態(tài)提升個體防護自動補給：AGV運送備用氣瓶承包商智能淘汰：區(qū)塊鏈記錄違規(guī)數(shù)據(jù)自動拉黑?；肪o急轉(zhuǎn)移：Q-Learning優(yōu)化運輸路線培訓(xùn)課程推送：協(xié)同過濾推薦系統(tǒng)（用戶畫像匹配）環(huán)保應(yīng)急處理：中和劑投放量計算（化學(xué)計量模型）安全文化修復(fù)：情感分析生成正能量宣傳內(nèi)容評估（效果驗證）聯(lián)鎖響應(yīng)達標(biāo)率：數(shù)字孿生仿真千次測試（達標(biāo)率>99.9%）防腐措施ROI分析：凈現(xiàn)值計算（NPV>100萬元）靜電控制效果：T檢驗對比整改前后事故率（p<0.05）安全閥校驗有效性：卡方檢驗泄壓能力驗證：CFD模擬覆蓋最大泄漏量1.

振動治理效果：ISO

10816達標(biāo)率統(tǒng)計備件庫存優(yōu)化：持有成本vs缺貨損失Pareto前沿防腐涂層耐久性：加速老化試驗數(shù)據(jù)驗證動設(shè)備MTBF：平均無故障時間提升操作合規(guī)率：混淆矩陣分析（準(zhǔn)確率>95%）培訓(xùn)效果量化：前后測試分?jǐn)?shù)提升對比疲勞事故下降：Poisson分布驗證5.

班組績效提升應(yīng)急響應(yīng)時間：演練數(shù)據(jù)對比（從15min→8min）疏散效率驗證：Agent-based建模（逃生時間縮短40%）消防系統(tǒng)可靠性：故障樹分析（Cut

Set消除>90%）通訊恢復(fù)率：5G基站冗余度測試（恢復(fù)時間<2min）防護裝備適配率：3D掃描匹配度>98%承包商事故率：假設(shè)檢驗（違規(guī)企業(yè)下降60%）?；凤L(fēng)險控制：泄漏概率蒙特卡洛模擬（<1e-6/年）培訓(xùn)覆蓋率：課程完成率vs需求缺口（<5%）環(huán)保合規(guī)率：在線監(jiān)測數(shù)據(jù)達標(biāo)率（>99%）安全文化指數(shù)：員工調(diào)研滿意度提升>25%）劃

分風(fēng)

險分

析單

元辨

識評

估安

全風(fēng)

險風(fēng)

險空

間分

布圖制

定管

控措

施實

施分

級管

控隱

患排

查任

務(wù)開

展隱

患排

查隱

患治

理驗

收感知Agent評估Agent人

工

智

能

對

雙

重

預(yù)

防

機

制

數(shù)

字

化

的

完

善Agent類別核心功能聯(lián)動機制感知Agent實時采集傳感器/視頻/巡檢數(shù)據(jù)推送異常事件至決策Agent決策Agent解析風(fēng)險等級→生成管控指令調(diào)用執(zhí)行Agent資源執(zhí)行Agent驅(qū)動設(shè)備動作（如關(guān)閉