走应对安全挑战的科学之路

　　记第四届全国石油石化安全生产与应急管理技术交流大会

　　日前，由中国石油企业协会主办的第四届全国石油石化安全生产与应急管理技术交流大会在青岛召开。本次大会深入分析了石油石化行业安全生产面临的新形势、新目标、新任务，交流研讨安全生产与应急救援领域的新理念、新思路、新举措。

　　安全生产仍在爬坡期

　　记者了解到，当前我国安全生产还处在脆弱期、爬坡期和过坎期，事故还处于易发、多发阶段。石油石化属高危行业，石油钻采和加工生产过程中的“人、机、环”系统存在诸多不稳定和危险因素，相关风险防范不力，易酿成安全生产事故，造成重大经济损失。

　　近年来发生的多次危化品事故都造成了重大的人员伤亡和财产损失，教训十分深刻。为此，中国消防协会副会长冷俐强调指出，石油石化行业唯有时刻绷紧安全这根弦，加强合作交流、坚持改革创新、织密防护网络，才能防患于未然、守护好生命和财产安全，促进经济高质量发展。

　　中国石油企业协会会长王志刚强调指出，要让“安全第一”更加深入人心，无论政府、企业还是个人，都应始终有安全意识、共同担负起应有的责任，以共同建设、共同治理、共同享有的治理理念，以“万无一失”防止“一失万无”。

　　聚焦重大风险监测预警

　　“安全底线守不牢是近年来发生一系列危化品重大事故的根本原因之一。”应急管理部化学品登记中心副主任，中国石化青岛安全工程研究院副院长、总工程师牟善军指出，江苏响水“3·21” 特别重大爆炸事故发生后，从国家层面开始重新思考和定位当前的安全监管模式和风险预防机制。

　　中国安全生产科学研究院学术委员会主任、中国安全生产协会副会长刘铁民也表达了相同的观点。他表示，重大事故灾难凸显应急管理存在系统脆弱性。安全与风险是系统的属性，不是个体和部件属性，安全性和危险性都是系统相对的体现。

　　“传统的事件链模型、因果关系模型和职业安全模式已不适用于今天高度复杂的经济社会发展现状。重大事故涉及到整个社会、经济、技术和文化的复杂过程，重点要认识整体系统行为是如何导致损失，而不是把事故简单归咎于谁或什么方面的责任。”刘铁民强调。

　　牟善军表示，目前，安全环保已经成为决定企业生死存亡的大事。但目前社会也存在着一些认识上的误区：过去发生多的，未来就多发生;过去发生少的，未来就少发生;过去未发生过的，未来也不会发生。因此，全社会必须聚焦重大风险监测预警，推动企业主体责任落实，管控防范重大风险。从企业层面，要依据国家危险化学品法律法规的要求，落实企业安全生产基本条件，建立危险化学“两重点一重大”监测监控系统，实时掌控重大危险源运行和企业动态风险状况，做好相应的管控措施，落实企业主体责任。企业可建立“安全生产风险监测预警系统”实现对企业风险的动态预警。

　　牟善军说，化工行业安全生产风险监测预警系统目前仅仅完成了一、二级重大危险源罐区的风险动态监测预警，下一步将扩展至罐区雷击灾害、高危工艺生产装置、厂区泄漏、直接作业环节、安全标准化管理、事故应急等企业风险管控的全过程，逐步实现化工企业安全风险的全量化表征，切实帮助企业提升风险管控水平，助力政府监管，防范化解危化品领域重特大事故。

　　智能技术助力安全提升

　　与会代表还就新型智能技术进行了交流。

　　据介绍，“十二五”以来，中石油积极发挥科技创新对技术发展和管理提升的支撑作用，以井喷失控、管道泄漏火灾、炼化装置着火爆炸、危险化学品泄漏为研究重点，开展风险监测与预警、安全风险防控、应急处置救援等技术攻关和应用，取得显著成果。中石油还不断推进炼化在线腐蚀监测、塔顶氯腐蚀控制、炼化换热器腐蚀防护、储罐检测与综合风险控制等技术的研究与应用，融合在线监测探针、在线测厚、泄漏监测等技术构建中石油在线腐蚀监测系统于2015年上线运行，集成所属26家炼化企业高风险测点在线腐蚀监测数据，覆盖炼厂关键生产装置的高风险部位，开展62家(次)腐蚀检查，推进声发射储罐底板监测、漏磁检测、涡流检测、光谱检测等检测技术应用，持续为装置腐蚀失效预警、腐蚀分析、腐蚀控制优化提供数据支撑，逐步引导推进预知性维修。

　　随着新技术的不断发展，智能无人机利用大数据、云计算、火灾、火焰自动探测、监测和灾情应急处置技术可以有效提高火灾隐患检测、监察水平，提高灾害现场应急处置水平，降低突发灾害带来的损失，今后结合5G通讯网络和边缘计算等新兴技术有望在火灾的应急处置救援上有更大的发展和突破。

　　中国石化胜利应急救援指挥中心副主任陈鑫介绍了人工智能和大数据在火灾监测、救援中的应用情况。他指出，现阶段无线边缘智能将运算、存储以及网络等核心能力下沉到了接入网边缘，在网络边缘引入了基于深度学习的无人机火灾检测技术，可以更好地实现智能无人机监测，边缘智能具有以下3个主要优势。

　　一是网络延时，引入无线边缘计算的无人机火灾处置技术可以在更加靠近无人机终端的位置确保火灾检测，火灾预警，火灾救援等延时敏感类场景应用的实时性需求;二是网络分布，部署于边缘的人工智能火灾检测技术，能够让无人机终端设备直接得到深度神经网络计算的分析结果并进行判断处理，提高操作时效性;三是安全性、可靠性，该技术引入无线边缘智能计算可以就地进行深度分析，不需要要求用户将个人数据上传云端，有利于安全保护。