全国政协委员钱锋:让人工智能为危化品安全管控赋能   

  要加快运用物联网、大数据和人工智能等现代信息技术,建立不确定与开放环境下人机交互的化学品动态风险智能评估与辅助决策系统,并将其应用到危化品生产、贮存、运输、使用、废弃处置等全生命周期环节。

  建立危化品动态风险智能评估与辅助决策系统,用智能化预判风险、提供决策建议,方便开展科学有序的应急处置工作。

  “人工智能可以与危化品安全管理发生奇妙的化学反应。”在全国政协委员,中国工程院院士、华东理工大学副校长钱锋看来,构建危化品安全管控体系和推进危化品安全管理现代化建设,仅从信息化、数字化等方面着力是不够的,要加快运用物联网、大数据和人工智能等现代信息技术,建立不确定与开放环境下人机交互的化学品动态风险智能评估与辅助决策系统,并将其应用到危化品生产、贮存、运输、使用、废弃处置等全生命周期环节。通过人工智能强大的学习功能,让风险评估与决策这件事变得更加科学、更加精准。

  智能感知技术装备水平落后

  “我国是世界第一大化学品生产国,危化品安全管理水平不仅直接影响企业的效益,还会影响公共安全和社会稳定。”钱锋多年来一直从事石油化工生产过程智能建模、控制与优化应用基础研究和工程技术研发。他认为,我国危化品安全管理在信息感知、信息集成、致灾机制、风险评估、应急执行等层面存在不足。

  “目前,我国初步搭建了信息化数字平台,但这只完成了数据采集这一步,采集数据的主要目的是为了作出理性分析和科学决断。因此,智能化建设才是危化品安全管理现代化的未来。”钱锋说,“智能化平台可以让机器自动实时捕捉数据、自动分析和智能决策,把人从繁杂的数据抄录和人工解析等工作中解放出来,实现对数据的智能化运用。”

  钱锋在调研中发现,与我国化学品产业的体量和增速相比,危化品全生命周期信息智能感知技术和装备水平相对落后,特别是在广谱型、低成本、智能化的传感材料和功能器件发展方面存在极大不足。

  “目前还不能使用探测感知设备及时、准确地捕捉危化品全生命周期的各项关键信息。只有利用信息智能感知技术,才能让人工智能按照我们的要求准确捕捉信息,实现24小时自动监测,弥补人工采集信息存在的缺陷。”钱锋说。

  钱锋还表示,危化品生产、贮存、流通等全生命周期关键环节过程复杂,信息不完备且来源与结构多源化,存在大量“信息孤岛”。当事故发生后,相关部门对基础信息难以快速获取,应急救援能力传统且孤立,缺乏对事故后果进行及时动态评估的手段。

  推动安全管控能力现代化

  钱锋建议,设立“危险化学品安全管控能力现代化”国家重大科技专项。

  “首先,要建立危化品全生命周期信息智能感知与集成平台。”钱锋认为,目前对化学品全生命周期的特征参数、状态预警、危险告警等有效信息存在感知难和集成难的问题。因此,有必要研发高可用、高可靠、高灵敏的智能感知材料和器件,以及基于边缘计算的危化品特性智能传感与监测关键技术,建成危化品安全物流和物化信息智能感知与信息集成平台,方便、快速、及时、高效地收集相关数据。

  针对危化品全生命周期存在数据种类多、融合困难及异常状态难以识别等问题,钱锋认为,开展异常状态识别与传播分析等研究,研发基于动静态数据的安全异常模式动态识别技术,以及融合多源异构数据的安全风险因果逻辑推理与分析技术尤为必要,“这样可以提升对异常传播机制和规律的认识,形成安全异常模态分析与报警等技术”。

  此外,工艺、装备、人员、环境等方面的风险难以量化。对此,钱锋认为,应开展复杂环境下常见事故情景的动态演变分析,提出风险分级,管控资源分级与监管责任分级标准。

  “掌握了数据,还要学会用数据来辅助我们作决策。”钱锋说,可以通过研究不同事故情景中人员疏散模型与路径优化方法,开发基于人机交互的危化品作业人员异常行为识别技术、基于多智能体的非典型性风险识别与预警技术,建立危化品动态风险智能评估与辅助决策系统,用智能化预判风险、提供决策建议,方便开展科学有序的应急处置工作。

  设置危化品安全管理专业

  “推进危化品治理体系和治理能力现代化至关重要,而其决定因素是人才。”钱锋坦言,目前,我国危化品安全管理存在高层次人才不足、高校危化品安全管理人才培养模式亟待改革等问题。他建议,应设置危化品安全管理专业,扩大招生规模;创新人才培养模式,开展跨学科培养,在现有安全工程、化学、化工等相关专业培养方案中增设危化品安全管理、法律等课程。

  “可以邀请企业专家参与危化品安全管理相关专业的教材建设、课堂教学,深化校企合作,提升危化品安全管理人才的实践能力。”钱锋说。

  针对危化品行业在职人员安全管理水平亟待提高的问题,钱锋认为,可以依托高校建立在职人员定期培训机制,组织危化品企业负责人、安全管理人员在有危化品安全管理培训资质的高校接受在职培训,提升管理技能和水平。


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