摘要有限空間作業(yè)因環(huán)境封閉性、風(fēng)險誘因復(fù)雜性等特點，事故防控難度大。本文立足作業(yè)現(xiàn)場多源風(fēng)險要素，通過系統(tǒng)識別風(fēng)險因子、融合物聯(lián)網(wǎng)感知與智能算法，構(gòu)建動態(tài)風(fēng)險預(yù)警模型。模型以層次分析法（AHP）量化風(fēng)險權(quán)重，結(jié)合BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實現(xiàn)風(fēng)險等級動態(tài)預(yù)測，經(jīng)實際作業(yè)場景驗證，預(yù)警準確率達90%以上，可有效提升有限空間作業(yè)的安全管控效率，為企業(yè)安全管理提供技術(shù)賦能。引言有限空間（如地下管廊、儲罐、污水池等）作業(yè)環(huán)境封閉、通風(fēng)不良，易積聚有毒有害氣體、缺氧或引發(fā)機械傷害，近年來事故頻發(fā)且后果嚴重。傳統(tǒng)安全管理依賴人工巡檢與事后處置，對動態(tài)風(fēng)險的感知滯后、預(yù)警精度不足。隨著物聯(lián)網(wǎng)、人工智能技術(shù)的發(fā)展，構(gòu)建實時、精準的風(fēng)險預(yù)警模型成為突破安全管理瓶頸的關(guān)鍵。本文從風(fēng)險因素解構(gòu)出發(fā)，整合多源數(shù)據(jù)與智能算法，打造適配有限空間作業(yè)場景的預(yù)警體系，填補動態(tài)風(fēng)險防控的技術(shù)空白。一、有限空間作業(yè)風(fēng)險因素系統(tǒng)識別有限空間作業(yè)風(fēng)險源于環(huán)境、人員、設(shè)備、管理的交互作用，需從全要素視角梳理核心風(fēng)險因子：（一）環(huán)境風(fēng)險包括氣體類（如硫化氫、一氧化碳濃度）、物理類（溫濕度、氧氣含量、通風(fēng)效率）、空間結(jié)構(gòu)類（坍塌風(fēng)險、出入口擁堵）。以某污水井中毒事故為例，作業(yè)前未檢測硫化氫濃度，作業(yè)中氣體逸出導(dǎo)致3人中毒，凸顯環(huán)境參數(shù)監(jiān)測的必要性。（二）人員風(fēng)險涵蓋操作行為（違規(guī)動火、未佩戴防護裝備）、生理狀態(tài)（疲勞、突發(fā)疾?。踩仞B(yǎng)（應(yīng)急處置能力、風(fēng)險認知水平）。統(tǒng)計顯示，80%以上的有限空間事故與人員違規(guī)操作直接相關(guān)。（三）設(shè)備風(fēng)險檢測設(shè)備（精度漂移、故障）、防護裝備（呼吸器失效、安全帶破損）、作業(yè)設(shè)備（機械故障引發(fā)的二次傷害）。某儲罐檢修中，因氣體檢測儀電量不足未報警，導(dǎo)致人員吸入有害氣體。（四）管理風(fēng)險制度執(zhí)行（作業(yè)許可審批不嚴）、培訓(xùn)效果（應(yīng)急演練流于形式）、應(yīng)急準備（救援設(shè)備缺失、預(yù)案操作性差）。管理漏洞易形成“風(fēng)險疊加”，放大事故后果。通過文獻研究、事故樹分析（FTA）與專家訪談，將上述風(fēng)險因子轉(zhuǎn)化為可量化的監(jiān)測指標(biāo)（如氣體濃度閾值、操作規(guī)范符合度、設(shè)備完好率等），為模型輸入層提供數(shù)據(jù)支撐。二、預(yù)警模型架構(gòu)設(shè)計模型采用“數(shù)據(jù)采集-風(fēng)險評估-預(yù)警輸出”三層架構(gòu)，實現(xiàn)風(fēng)險的動態(tài)感知與分級預(yù)警：（一）數(shù)據(jù)采集層：多源感知與數(shù)據(jù)整合1.物聯(lián)感知終端：部署氣體傳感器（檢測H?S、CO、O?等）、溫濕度傳感器、運動傳感器（監(jiān)測人員行為），通過LoRa、NB-IoT等技術(shù)實時傳輸數(shù)據(jù)，采樣頻率設(shè)為1次/10秒（兼顧能耗與時效性）。2.管理數(shù)據(jù)接入：對接企業(yè)EHS系統(tǒng)，獲取作業(yè)許可、培訓(xùn)記錄、設(shè)備運維臺賬等靜態(tài)數(shù)據(jù)，與實時感知數(shù)據(jù)融合，構(gòu)建“動態(tài)+靜態(tài)”數(shù)據(jù)池。3.歷史數(shù)據(jù)挖掘：采集近5年有限空間事故案例、隱患排查記錄，提取風(fēng)險演化規(guī)律（如氣體濃度從0.5ppm升至5ppm的時間周期），為模型訓(xùn)練提供樣本。（二）風(fēng)險評估層：多算法融合的動態(tài)評估1.權(quán)重確定：采用層次分析法（AHP），邀請安全專家、一線作業(yè)人員、高校學(xué)者組成評審團，對環(huán)境、人員、設(shè)備、管理四類風(fēng)險的子因子進行兩兩比較，構(gòu)建判斷矩陣，計算權(quán)重（如環(huán)境風(fēng)險權(quán)重0.4，人員風(fēng)險0.3，設(shè)備0.2，管理0.1），解決因子重要性的主觀性問題。2.風(fēng)險預(yù)測：引入BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法，以風(fēng)險因子為輸入（如氣體濃度、操作違規(guī)次數(shù)、設(shè)備故障次數(shù)等），輸出為風(fēng)險等級（1-4級，對應(yīng)一般、較高、高、極高風(fēng)險）。通過歷史數(shù)據(jù)訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)，優(yōu)化權(quán)值與閾值，使模型對風(fēng)險變化的識別誤差≤5%。3.模糊修正：針對“人員安全素養(yǎng)”“管理執(zhí)行力度”等模糊性指標(biāo)，采用模糊綜合評價法，將定性描述（如“培訓(xùn)效果良好”）轉(zhuǎn)化為定量分數(shù)（如0.8），與BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸出結(jié)果加權(quán)融合，提升評估精度。（三）預(yù)警輸出層：分級響應(yīng)與聯(lián)動處置1.風(fēng)險等級可視化：開發(fā)Web端與移動端預(yù)警界面，以紅、橙、黃、綠四色動態(tài)展示風(fēng)險等級，同步推送至企業(yè)安全管理部門、作業(yè)班組。2.分級處置策略：綠色（一般風(fēng)險）：提示作業(yè)人員加強巡檢，每小時上傳一次數(shù)據(jù)。黃色（較高風(fēng)險）：自動觸發(fā)現(xiàn)場聲光報警，要求作業(yè)班組暫停非關(guān)鍵操作，核查風(fēng)險源。橙色（高風(fēng)險）：強制終止作業(yè)，人員撤離至安全區(qū)，啟動應(yīng)急檢測設(shè)備。紅色（極高風(fēng)險）：聯(lián)動企業(yè)應(yīng)急指揮中心，調(diào)度救援力量，同步上報屬地應(yīng)急管理部門。3.動態(tài)更新機制：模型每5分鐘自動采集新數(shù)據(jù)，重新評估風(fēng)險等級，確保預(yù)警的實時性。三、模型驗證與優(yōu)化選取某市政集團的地下管廊作業(yè)項目（含3個有限空間作業(yè)點）進行為期3個月的驗證：（一）數(shù)據(jù)采集在管廊內(nèi)部署20套感知終端，采集氣體濃度、人員行為、設(shè)備狀態(tài)等數(shù)據(jù)，同時記錄人工巡檢發(fā)現(xiàn)的隱患（如違規(guī)動火、設(shè)備故障）。（二）模型測試將采集數(shù)據(jù)輸入模型，對比實際隱患等級與模型預(yù)警等級，計算準確率。結(jié)果顯示，模型對高風(fēng)險事件的識別準確率達92%，對一般風(fēng)險的誤報率≤8%，優(yōu)于傳統(tǒng)人工巡檢的65%準確率。（三）優(yōu)化迭代針對誤報案例（如傳感器受環(huán)境干擾導(dǎo)致數(shù)據(jù)異常），優(yōu)化數(shù)據(jù)預(yù)處理算法（增加濾波模塊）；針對風(fēng)險演化規(guī)律的偏差，補充100組模擬事故數(shù)據(jù)訓(xùn)練模型，使預(yù)警響應(yīng)時間縮短至30秒以內(nèi)。四、應(yīng)用案例：某化工企業(yè)儲罐檢修作業(yè)某化工企業(yè)開展5000m3儲罐檢修，應(yīng)用本模型實現(xiàn)全流程風(fēng)險管控：（一）作業(yè)前模型自動核查作業(yè)許可、設(shè)備運維記錄，發(fā)現(xiàn)氣體檢測儀校準過期（管理風(fēng)險），預(yù)警并督促整改，避免“帶病作業(yè)”。（二）作業(yè)中實時監(jiān)測罐內(nèi)O?濃度（18.5%，接近缺氧閾值）、H?S濃度（0.8ppm，緩慢上升），模型預(yù)警等級從黃色升至橙色，作業(yè)班組立即撤離，30分鐘后H?S濃度升至5ppm（中毒閾值），驗證了預(yù)警的及時性。（三）作業(yè)后模型生成風(fēng)險評估報告，分析本次作業(yè)的高風(fēng)險因子（通風(fēng)不足、設(shè)備校準滯后），為企業(yè)制定“設(shè)備全生命周期管理+作業(yè)流程優(yōu)化”方案提供依據(jù)，后續(xù)同類作業(yè)事故率下降75%。結(jié)論與展望本研究構(gòu)建的有限空間作業(yè)安全風(fēng)險預(yù)警模型，通過多源數(shù)據(jù)融合與智能算法耦合，實現(xiàn)了風(fēng)險的動態(tài)感知、精準評估與分級處置，在實際應(yīng)用中展現(xiàn)出良好的預(yù)警效果。未來可結(jié)合