硬核解读丨如何利用安全MBE，打造一个基于模型的企业安全产品？

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引言

近年来，化工行业频发重大安全生产事故，造成巨大的社会影响。政府监管部门和化工从业人员不得不深刻反思安全事故，探索如何提高化工生产的安全性。

纵观过去发生的安全事故，因人员误操作或违规操作导致事故发生的比例较高，提高操作人员的安全意识、企业的安全管理水平是降低事故发生概率的主要手段之一。但企业安全文化、安全管理的建立和有效实施，并非一朝一夕能够实现。

相比于中长期的安全文化和安全管理建立，提高自动化程度显然能够短期内降低操作人员在生产过程中的过多干预，从而降低安全风险，减少事故发生。

另一方面，自动化程度变高的企业，其安全管理的重心及问题就不再是被动预防和主动干预的信息化内容，而更多的要求前置关口的风险智能分析，超前预警。要实现这一安全要求，就需要多维全面的数据、信息和知识的汇聚融通，高频的数字流通与模型计算，快速的协同智慧响应能力。

安元·安全无忧网针对上述企业现状，围绕企业的人、机、物、环、管几大要素，将企业工厂自动化控制信息、现场人员操作和作业环境信息、企业安全标准化管理信息等汇聚接入，建立点、线、面三位一体的风险识别和风险评估模型，根据风险评估结果，把风险控制措施落实到作业票管理、设备管理、人员在岗在位管理、事故管理、应急管理等各个安全管理环节中，建立一个“基于模型的安全工厂”，简称“安全MBE”，帮助企业实现一个更智能化的安全管理模式，助力企业合规能力提升、安全能力提升、体系能力提升。

建立“安全MBE”

工厂的安全设计、安全生产、安全管理等业务数据、信息和知识汇聚到一起，围绕工厂整个安全的“人、机、物、环、管”全生命周期，形成业务流程与数字模型的对接、整合与自我优化；

实现自控与数据的标准化无缝接入，数据与信息的深度融合，安全风险科学计算模型与业务过程模型的协同作用，人-机交互的高度安全智慧反应能力。

从全生命周期角度出发，可以解决化工企业工厂安全设计、安全生产、安全管理所面临的部分安全问题；

既可以本地部署，也可以基于云部署的安全数字化平台，提供对历史、实时和未来过程风险的动态可视化；

风险监测预警

结合物联网监测预警技术，通过物联网云主机、AI小站、信标、基站、GPS、蓝牙等技术，接入企业重点装置、重点场所、重点区域的安全生产动态监测数据、监控视频，通过视频分析技术、风险预警模型，及时获知化企业的各种装置、设备、工艺的安全运行状况，实现过程风险的动态可视化。

安全风险数据采集

通过实时通讯方式采集自企业原有的控制系统（DCS、PLC、SIS、SCADA等），确保企业上传的监控数据与实际的过程控制系统的数据一致，并保证传输的效率和质量，实时获取温度、压力、液位、可燃有毒气体浓度（泄漏）等重要安全参数和报警数据。

两重点一重大

依据《国务院安委会办公室应急管理部关于加快推进危险化学品安全生产风险监测预警系统建设的指导意见》,《关于印发地方应急管理信息化2020年建设任务书的通知》的建设要求，结合企业实际情况,建立危化品监测预警模型库，包括重点危化品、罐区（库区）、直接作业环节、厂区泄漏等风险监测预警模型，以及数据完整性分析、数据真实性分析、设备稳定性分析、视频智能分析等智能预警分析模型。

针对能量集中可能造成重大事故后的装置/设施区域，开展泄漏物质和点火源的相关参数监测，实现区域泄漏联网监测和动态预警。