基于大数据的化工企业安全管理研究 - 图文

通过构建起简易人-机-环境联网安全管理系统，来更好地解决当前化工企业安全管理中存在的问题，从而提出满足企业安全管理的大数据策略，以期有效地减少化工生产过程以及生产环境中存在的危险因素，尽可能地减少或避免安全事故的发生，降低化工事故损失，来保障人民生命及财产安全、促进经济良睦发展、构建社会主义和谐社会。 1.1.2 研究的目的及意义

当前化工企业存在诸多安全管理问题：工作环境差，安全管理点多面广；设备、环境对作业人员影响较大；危险源众多，管理不到位；生产事故波及范围广，应急处理难度较高；管理人员缺乏安全知识及意识等[2]。

随着云时代的来临，大数据（Big data）也吸引了越来越多的关注。大数据技术就是从各种各样类型的数据中，快速获得有价值信息。大数据具有数据体量巨大、数据类型繁多、价值密度低、处理速度快等特点。本文应用大数据的相关理论，以期从大量的化工企业事故中挖掘出人不安全行为的共性，及时解析设备的故障、问题和缺陷的根源，更好的发现环境中存在的问题，企业安全管理的漏洞，从而提出有效地解决措施，来提高化工企业的安全管理水平[3]。

理论意义：通过对搜集到资料进行整理分析，当前已有的安全管理理论，大多是从事故致因、系统安全管理、事故预防及控制、安全应急预防等方面入手，来对企业安全管理的各个方面展开分析，但在当前大数据广泛应用的环境下，显然已经不能适应现代企业安全管理的需求。本文从人-机-环的角度出发，结合大数据的技术的挖掘、分析、预测能力，来更好地对化工企业安全管理进行分析，并通过构建起简易人-机-环境联网安全管理系统，来提出比较有效的企业安全管理的大数据对策。也从理论的角度，来丰富企业的安全管理体系，推动企业安全管理的长远发展。

实践意义：本文运用大数据相关理论，通过对化工企业安全管理存在的问题进行分析，有助于企业加强安全管理、减少事故的损失，提高经济效益，推进现代化管理；有助于政府主管部门进一步掌握企业安全管理的发展趋势，为制定宏观政策提供决策依据。本文通过构建起简易人-机-环境联网安全管理系统，将安全管理纳入企业日常工作，来有效地减少安全事故发生，保护人民群众生命财产安全的同时，也提高企业利润水平，增强市场竞争能力，促进持续稳步发展，树

立良好社会形象，更能够营造安全发展环境，实现经济社会全面协调可持续发展。

1.2 国内外研究现状、发展动态

安全管理是企业管理的一个重要组成部分，它以安全为目的，其基本任务是发现、分析和消除生产过程中的各种危险，防止发生事故和职业病，避免各种损失，保障职工的安全和健康，从而推动企业生产的顺利发展，为提高企业的经济和社会效益服务。它是围绕企业安全进行计划、组织、协调和控制等一系列管理活动的总称。

本文在研究初期，查阅了大量有关化工企业安全管理研究的文献，并在这些资料的基础上，整理了当前已有的化工安全管理研究，具体如下。 1.2.1 国外研究文献综述

国外有关安全管理的文献研究有很多，因而发展比较成熟，也建立有相对完善的企业安全管理体系。在化工企业安全管理方面，也有比较不错的成就。

从安全管理理论的角度，海因里希(W.H Heinrich，1980)较早地提出安全管理的理念，详细地阐述了工业事故发生的因果论，但他没有直接给出安全管理的基本概念，而是提出了一系列安全管理问题，如“不安全行为的原因”、“安全与生产之间关系”等，该理论被称为“”工业安全公理”（ Axioms of Industrial Safety）。在1929年，海因里希(H. W.Heinrich)就当时的安全管理思想和经验做了比较系统地阐述。但是，早期的安全管理可以等同于事故的管理，主要围绕事故展开研究，其效果十分有限。20世纪五六十年代，美国又提出系统安全理论，开始考虑如何通过改善物的系统可靠性来提高复杂系统的安全性，从而避免事故

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从企业管理角度，1919年，国际劳工局(CILO)宣告成立，并开始组织国际

范围内预防事故的情况交流和制定工业卫生安全法规，使安全管理渗入到各工业企业中。1970年左右，美国率先颁布《职业安全健康法》，随后西方工业国家陆续将该法律列为企业安全管理的法律条文，逐渐建立起较完善的安全管理法律体系与标准制度。日本在1972年颁布了《劳动安全与健康法》。西方发达国家通过建立了比较完善的企业生产监管体制、经济政策，来帮助企业增强安全管理的能力[5]。

在化工企业安全管理研究方面，上个世纪80年代末到90年代初，韩国发生

了许多重大化工事故，造成这些的原因是化工厂缺乏安全性高的工艺设备，机械完整性低，缺失安全意识及文化，安全设施和管理制度存在漏洞等，并立足于事故预防，制定积极的应急行动计划，来提高安全管理水平。Toivo Niskanen在对芬兰化工企业安全管理研究中，指出化工企业的安全管理应该重视目标管理，通过上下级之间的协作管理来提高管理水平[6]。D.Puyosa P.Hector在《知识管理在化工过程安全管理中的应用》中提出，在构建一个集散控制系统的基础上，实时收集整理数据，通过与历史数据和高风险的情况下作为诊断参数，能够更好地发现化工企业安全管理中存在的问题[7]。在《十八年的建议对于防止工业化学事故：美国化学安全委员会的结果和经验教训》中，V.A. Tinneya采用CSB编码来分析化工企业安全管理潜在的影响因素，并提出通过安全法规、行业指导和自愿共识标准来提高安全管理水平[8]。但此方法提供的只是初步建议，需要更多的数据，来确定安全性的变化程度，从而来尽可能减少工业事故的频率或严重程度。

然而，国外在安全管理中应用大数据的研究比较少，而大数据作为新兴技术，以其独特的优势引领着安全管理的发展潮流，对于未来企业安全管理而言，具有不容忽视的作用。 1.2.2 国内研究文献综述

我国对于化工企业的安全管理研究起步较晚，但发展较为迅速，因而理论研究相对比较成熟，主要集中在人、设备、环境、管理等方面，并提出了许多化工企业安全管理成功的案例。

李志伟在《兴昆化工有限公司安全管理战略研究》中指出，从公司的内部环境分析入手，界定企业在安全管理方面的优势与不足，在此基础上，根据所确定的安全管理目标，框定可选择的安全管理战略类型，并对各种战略方案进行评价，最终确定战略方案[9]。

俞志东在《ZY化工公司安全管理》中，指出化工企业存在诸如安全设施不健全、员工安全意识淡薄及责任制无法落实等问题；并运用PEST分析方法对政治、经济、技术和社会的宏观环境进行了分析，从危险源辨识出发，采取安全培训和安全目标的考核，来完善安全管理体系[10]。

刘蓉在《化工生产企业事故分析与预测研究》中，统计了从2005年到2014年化工生产企业发生的事故数据，从事故级别、事故类型、事故发生季节、地域、

原因等方面将数据进行统计分析，从而得出事故发生的规律、特点；并根据化工生产数据的特点，选用了灰色马尔科夫预测法对其进行预测[11]。

周剑在《江西化工企业安全管理对策研究》中，在对江西化工企业进行案例分析时，具体分析了安全管理的做法、取得的成效及不足；并在理论研究和经验总结的基础上，提出提升江西化工企业安全管理水平的对策[12]。

杨雷、史胜春在《大数据：开辟石油化工企业安全生产新时代》中，利用解决安全生产问题的“利器”——大数据对基础数据进行深度挖掘，寻找事故发生的规律，预测未来，来有效遏制事故的发生，提升企业安全生产的管控水平[13]。

李飒在《大数据挖掘技术在煤炭企业安全管理中的应用》中，从大数据环境下煤矿企业安全管理面临的挑战出发，应用大数据挖掘技术构建了煤炭企业安全管理体系结构。实现了数据的集中分析和深度挖掘，提升了信息利用的深度和广度，是对大数据时代煤炭企业安全管理的有效探索[14]。

梁颖锋在《数据挖掘技术在压力管道安全管理工作中的应用研究》中，应用数据挖掘这一新兴综合性技术来解决对于大量数据的有效分析，通过使用数据挖掘的方法揭示出压力管道事故信息数据的内在模式和相互关系，采用了决策树分析，关联规则分析和回归分析三种数据挖掘的算法，从不同角度研究了数据挖掘技术在压力管道安全管理事故分析中的应用，从而全面揭示了数据代表的有用信息[15]。

综上所述，国内外对于化工企业的安全管理都比较重视，相关理论都比较完善。但对于大数据时代下，化工企业的安全管理研究都比较少，而且比较零散，没有形成相应的理论系统。因此，本文将在化工企业安全管理中应用大数据技术，来深入挖掘、分析事故数据，并通过对企业安全管理现状的分析，从人、设备、环境、管理角度，结合大数据技术来帮助化工企业对企业存在的事故隐患进行数据挖掘、分析、预测，通过构建起简易联网安全管理系统，以数据采集、数据分析、数据呈现为中心搭建基础平台，再在此基础上设立相应安全管理模块，从而满足企业不同人员对安全管理信息的需求，达到数据共享，提高了数据利用率，并提出相应的大数据策略来提高企业的安全管理水平。

1.3 研究内容、方法及技术路线

1.3.1 主要研究内容及关键技术