化工过程安全：全球化企的“考题”

随着全球化工产业链供给侧和需求侧的深入变革，全球化工产业已形成发达国家技术引领、新兴经济体国家加速发展的格局。这意味着化工过程安全面临的挑战已经成为全球性的问题，需要全球从业者携手合作应对挑战。

现有挑战：风险认识、人才储备、技术应用皆有不足

经过大量案例的梳理和调研，笔者发现，化工过程安全面临的挑战主要来自3方面。

一是各方对基于高后果风险的过程安全理解不一。

在大多数情况下，我们使用惯性思维和已有的经验开展风险分析，而不是根据已构建的风险矩阵，科学客观地对风险进行识别、排序，并制定相应的风险管控策略。这就造成从业人员对风险的洞察力不足，往往会忽视高后果风险对装置本身和周边环境的威胁。

从多个国家的事故装置对应的事故前风险评价的记录可以发现，高后果风险往往是被低估的。所以，如何正确理解基于风险的过程安全和提高从业人员风险辨识和风险管控的能力，尤其是客观正确辨识和管控高后果风险，是过程安全面临的挑战之一。

二是过程安全管理面临代际传承困境。

一名合格的化工安全工程师除了具备化学、物理、数学等基础知识，能够理解化工过程中的基本原理和机理外，还应掌握包括流程设计、设备选型、工艺参数计算等化工工程设计的基本方法和流程，能够辨识并管控化工过程中的安全风险，制定和实施安全生产规章制度和操作规程。而成为一名合格的化工安全工程师起码需要6到8年，甚至更长的时间。

与此同时，关键人员的离职、调动或缺席可能会增加化工事故的风险。关键人员通常拥有丰富的经验和知识，掌握着关键的技术和管理信息，对生产过程的控制和监管起着至关重要的作用。一旦这些关键人员变更或离开，新的工作人员一时间无法适应新的工作环境和要求，从而增加安全风险。

三是数字信息技术缺乏实践，不能很好地赋能过程安全。

随着人工智能、物联网、大数据等新技术的不断涌现，化工过程安全也在不断地应用新技术。一方面，这些新技术可以用于过程安全数据的挖掘和分析，发现过程中存在的问题和潜在的风险，从而采取相应的措施来预防和控制事故的发生。另一方面，新技术还可以用于过程安全的智能监控，通过采集和分析过程中的各种数据，实时监测过程的状态和变化，从而采取相应的控制措施来保证过程的安全性和稳定性。

在实际应用中，由于此类数字信息技术应用被过度产品化，无法完全契合具体场景的复杂性和多样性。另有一些新技术应用因需面对高额试错成本而被搁置，缺乏现场实践检验，盲目投入应用仅为体现形式上的科技感。

应对策略：科学评估、代际传承、开发数字工具

为了应对上述挑战，全球从业者进行了大量有益的尝试和实践，针对上述挑战，形成了一批可借鉴、可推广的经验和做法。

一要科学实施风险分析与评估。

实践证明，正确理解基于风险的过程安全，需要制定科学的风险管理策略，掌握风险分析的工作流程和数据采集方法，合理选择风险技术的应用场景，有效运用ETA、FTA、QRA等风险评价工具。

新加坡学者AcuTech认为，高后果风险事件通常被认为是在极端异常的情况下才会发生，该类事件所带来的严重后果在设计、运营、风险管理和应急响应计划中并未得到充分考虑，这些事件本应被纳入设计基础的范围内，而不能仅作为危机管理的范畴。

二要通过开发系统、建立社区来传承知识。

过程安全管理的代际传承方面，普遍的做法是开发知识管理系统，有经验的工程师将技术报告、设计指南、标准操作程序和最佳实践编辑成册并上传数据库。这些文档定期更新，并向新工程师提供访问权限，工程师群体可以共享信息并协作完成项目。同时，还可以建立实践社区，将具有相似兴趣或专业领域的工程师聚集在一起，这些社区可以提供分享知识和经验、讨论最佳实践和解决问题的论坛。

三要尝试定制化开发数字信息工具。

人工智能、物联网、大数据等新技术开发和创新方面，全球从业者都在聚焦开发高精度和高稳定性的传感技术，利用机器学习算法对历史数据进行分析以建立预测模型，实现对未来风险的预测和预警，开发适用于化工过程的物联网设备和应用软件，实现设备之间的信息共享和协同，利用人工智能技术对生产数据进行实时分析，发现异常操作或设备故障。

印度的Mayuresh molal团队则通过全面审视当前过程工业中数据分析和机器学习融入安全实践的现状和面临的挑战，提出了一个坚实的框架来开发和评估基于数据的安全解决方案。强大的数据积累，提升召回率、降低误报率，根据不同场景、不同摄像头的需求调用所需要的算法，并基于对运营的深入理解和主动识别潜在问题来作出明智的决策，提升了整体的运营效率和卓越性。我们应该大力推广新技术在危险化学品安全领域的试点应用，支持具有社会责任感的数据技术服务公司与愿意尝试新技术应用的企业深度融合；同时，要支持企业自我组建团队或借助外部力量，以实际业务为基础，定制开发符合企业实际管理的数字信息工具，让数据信息技术真正为企业安全生产管理赋能。