牛俊粉

(淄博市淄川区应急管理局,山东 淄博 255100)

化工企业是我国经济结构的主体产业。随着经济的快速发展,我国化工产业园建设数量逐渐增加,为国防、农业、医疗和人民生活提供了不可或缺的材料。据中国石油和化学工业联合会报道,2022年上半年,石油化工占全国工业生产总值的12.4%,规模以上企业比2021年增加6.8%,总利润达7 521.2亿元,同比增加24%[1]。虽然化工产业创造了较高经济效益,化工品为人们生活带来了巨大的好处,但是,化工企业一直存在安全生产问题。

安全必须放在其他事项之上,保护工人生命健康是生产之本。每年约有200万工人死于工伤[2]。为此,各国政府和相关企业出台了一系列举措[3-5],行业中的死亡和伤残率显著下降,但在类似的安全事故中,造成的严重程度却没有减少。例如,2001年9月,法国图卢兹化工厂爆炸,事故造成31人死亡和2 500人受伤;2013年11月青岛发生的输油管道爆炸事故,造成62人死亡;2015年8月天津滨海新区发生爆炸事故,造成165人遇难。因此,化工企业安全管理工作迫切需要改革和提高,以避免上述事故再次发生。

本文对目前化工企业安全管理工作进行了详细的论述,介绍了化工企业加强安全管理的必要性和紧迫性,总结了国内外化工企业安全管理工作现状,提出了数字科学工具(VR和机器学习)应用于安全管理工作中的潜力,为进一步避免化工企业安全事故的发生提供了指导。

1 化工企业加强安全管理的必要性和紧迫性

2013年11月,习近平在青岛黄岛经济开发区考察输油管线泄漏引发爆炸事故抢险工作时指出:要做到“一厂出事故,万厂受教育,一地有隐患,全国受警示”[6]。2020年4月,习近平对安全生产再次作出重要指示:生命重于泰山。各级党委和政府务必把安全生产摆到重要位置,树牢安全发展理念,绝不能只重发展不顾安全,更不能将其视作无关痛痒的事,搞形式主义、官僚主义[7]。可见,为加强危险化学品安全生产工作,遏制重特大事故发生,必须从源头抓起,发现和认识目前化工企业存在的安全问题。

1.1 化工企业人为安全问题

安全意识和安全态度是第一要义。化工企业安全事故的发生主要是由于工人的麻痹大意、心存侥幸引发的,工人存在责任心不强、自我防范意识较差等问题,从而导致违规操作,最终酿成悲惨事故发生。2007年7月,山东博丰大地工贸有限公司发生爆炸事故,事故原因为工作人员未按规定对沉降罐内防腐涂料挥发气体进行检测,且违规使用非防爆照明灯具、抽风机等电器,致使罐内达到爆炸极限。2012年4月,日本三井化学公司人为操作失误致使设备停止运转时发生爆炸,爆炸引发大火,造成1人死亡,12人受伤。2021年4月,黑龙江凯伦达科技有限公司发生一起中毒窒息事故,该事故主要教训是相关人员安全意识淡薄,未开展特殊作业安全培训。化工工业园的数量越来越多,企业规模和招工规模越来越大,新一批的毕业生将第一次走进工厂,进行第一次工业化的操作与生产,因此,加强人文安全管理迫在眉睫,既要做到人人经过培训、持证上岗,又要做到责任落实到位,最大限度地减少人为因素带来的危险事故。

1.2 化工企业设备安全问题

“工业4.0”时代,突出了生产对大型设备的依赖,设备失效和设备事故的可能性和严重性威胁着企业安全生产。设备安全管理的目的是预防和消除设备的不安全状态,全效益、全过程、全员工、全手段管理是先进设备管理的趋势。2004年4月,重庆天原化工总厂发生爆炸事故,直接原因是氯冷凝器列管腐蚀穿孔,含高浓度铵的氯化钙冷冻盐水进入液氯系统,生成极具爆炸危险的三氯化氮。2014年11月,美国杜邦公司一个储存甲硫醇的存储罐阀门失效,造成甲硫醇大量泄漏,造成4人死亡。2020年6月,安徽马钢化工能源科技有限公司发生氨气泄漏,事故发生在硫铵单元1号饱和器区域,该设备维护力度不足造成了事故发生。化工设备是化工产业发展的重要工具,也是促进化工发展的重要动力。化工企业一直以来面临的设备问题表现在腐蚀性问题、设计问题、机械设备疲劳损坏问题和泄露等问题。为防止设备问题事故的发生,应该进一步加强化工机械设备的保养和维修,加强设备管理,促进设备能够健康有效运转。

2 目前化工企业安全管理工作现状

化工企业中存在各种危险的基础设施系统,包括气体泄漏、火灾、瓦斯爆炸等多重事故的高风险。安全管理工作对化工行业事故的预防和减轻具有重要意义,安全管理需要从全局到局部,从宏观到微观的不同维度做出规划和控制,需要明确安全管理指导方针,制定各类规章制度,建立安全管理组织机构。

2.1 国内化工企业安全管理办法

我国在实践中总结并形成了一套系统管理理论、制度、程序、结构和方法,出台了《中华人民共和国安全生产法》和《危险化学品安全管理条例》,保护人民生命安全摆在首位,进一步强化和落实生产经营单位主体责任,要求构建安全风险分级管控和隐患排查治理双重预防体系[8-9]。各企业结合自己生产实际,总结出了自己的安全管理办法,例如,鞍钢实业集团化工有限公司实行“0123”安全管理办法,“0”是趋近于零的安全事故目标;“1”是将一把手负责制作为核心,为安全生产提供保障;“2”是积极践行标准化作业、安全标准化班组建设;“3”是以全员教育、全面管理、全线预防为对策,做好安全工作,实现安全生产。这样的安全管理办法不但包括了最基本的安全管理措施,而且还根据自己的生产特点大胆地运用了最新的安全管理理论[10]。上海宝钢化工有限公司实行“12345”安全管理办法。“1”是一流目标,也就是将生产过程中的事故降到最低的零事故状态;“2”是二根支柱,也就是说生产线自行管理自己的安全,实行安全生产质量一体化的管理方式,并将其作为管理的支柱;“3”是三个基础,也就是说将安全标准化作业、作业长为中心的班组建设、设备点检定修这三个方面的工作作为管理的基础;“4”是四全管理,也就是管理推广到全员、全面、全过程、全方位;“5”是五项对策就是,综合安全管理、安全检查、危险源评价与检测、安全信息网络、现代化管理方法[11]。

2.2 国外化工企业安全管理办法

十九世纪初,欧洲开启工业革命时代,为了控制职业病和减少重大企业安全事故,英国颁布了《英国工厂法》。同时,在其他国家,如美国颁布了《工厂检查法》,日本颁布了《制造厂管理规程》[12]。国外其他企业也相继推出了不同安全管理办法,荷兰皇家壳牌集团结合企业管理效益问题,实行HSE(Health,Safety and Environment Management)安全管理办法,经过长时间探索与改进,逐渐形成了健康、安全和环境三个要素的安全管理的核心理论和方法。尤其是在企业安全评价和风险管理方面,三个要素进行预防管理后提升了企业的健康、安全和环境水平。其在我国的子公司,安全管理成效显著,别具一格[13]。挪威国家石油公司借鉴HSE管理办法,开设了专门的HSE部门,并采取“零”思维模式,提出所有事故和伤害都是可以避免的[14]。OSHMS(Occupational Safety and Health Management System)是一套科学、规范的职业安全健康管理体系,这种管理方法涉及企业的各项活动和管理工作,它要求企业应用系统安全工程和管理方法,辨识系统中的危险源,并采取有效控制措施使其危险性达到最小,从而把企业的安全风险损失降到最低限度[15]。目前,英国、美国、日本和澳大利亚等多国化工企业实行OSHMS管理办法并取得显著成效。

3 数字科学工具应用安全管理工作的具体实践

避免事故发生的最根本方法是消除安全风险,即采用先进的管理手段,通过危险预防与控制措施,达到最优的安全水平。因此,需要结合智能化和数字化的应用,既可以提高工人安全专业知识水平,同时也可以实现设备自动识别安全风险,并为工人做出风险分类、风险维护和风险优化评估,帮助工人做出正确决策,减少事故的发生和降低事故的危害程度。

3.1 Virtual Reality(VR)虚拟实验室

VR(Virtual Reality),即虚拟现实,又称灵境技术。是连接数字世界和真实场景的纽带,也是高速发展状态下的沉浸式数字应用的核心技术[16]。VR技术已应用在医疗、教育等行业,特别是飞行员通过VR训练取得了突出效果[17]。

由于化工企业存在一系列分支领域,其中许多企业有自己独特的、不一致的安全隐患,对工人进行培训存在不平衡不充分的现象。例如,废料回收、气体检测、化学品的储存、设备的处理、应对紧急情况等情景无法在真实工况下进行培训。相比之下,VR虚拟实验室的安全培训具有虚拟现实硬件的沉浸式特性,即模拟,创造了一种非物理无风险环境下的错觉,允许工人获得化工安全风险的“实践经验”,符合认知发展和学习理论的思维模式,并确保工人最大程度地获取安全知识。同时,VR虚拟实验室还可以通过模拟平时看不见的危险(如电力)来降低错误率。不像传统的通过视频、课堂教学进行安全培训模式,实时互动,积极参与,提高了工人的注意力,通过VR探索多个危险场景,以及体验危害造成的灾难,可以使工人对安全知识认识更深刻,从而积累经验来识别出现实生产过程中的危害。Kong等人[18]创建了一套VR实验室体系,该体系实现了对化工等领域安全问题的详细表述。通过VR实验室,学员可以识别安全隐患并得到系统实时反馈,弥补了课堂和真实工况下安全问题之间的差距。值得注意的是,学员对该项目一致好评,超过85%的学员称VR实验室很有趣,填补了真实案例体验的空白。Zhu等人[19]利用计算机技术生成真实的图像、声音和其他感觉来实现复制真实的环境,建立了一套虚拟安全实验室并创造了一个互动的学习环境,学员对安全知识的获取得到了显著提高。

建立系统性的VR虚拟实验室最终目的是减少人为因素带来的化工事故,正如前文所述,人的安全意识、安全态度和安全知识,直接决定了事故隐患的排查,事故发生的处理。为了避免事故重复发生和造成严重后果,有效的安全培训是化工企业安全管理工作中不可忽视的内容。

3.2 机器学习预报安全风险

机器学习(Machine Learning)本质上是让计算机自己在数据中学习规律,并根据所得到的规律对未来数据进行预测。近年来,从物理学到生物学,机器学习在基础科学中的影响越来越大,并在相关领域实现了许多优秀的实际应用,例如人脸识别、交通预测、自动驾驶、医学诊断等[20-21]。

随着大数据的出现和计算机技术在处理、数据存储领域的进步,机器学习已经在各个行业中取得了颠覆性创新。将机器学习与化工企业安全风险结合,可以快速识别风险和潜在隐患,有效地向工人传达机器学习获取的信息,并为工人解决风险提供决策。传统的社会科学面对安全风险,往往是通过收集和分析以往案例来推断现有情况,而机器学习无需指导理论或假设,而是根据数据观测结果形成一套理论来解释这些风险。因此,机器学习可以进行持续的安全风险评估,改进学习过去的经验教训,定义处理相关数据,并有足够的能力处理意外事件,并提供适当的解决方案,以实现安全风险管理。LEE等人[22]综述了机器学习面向企业开放的潜力,并预测它在各个行业的应用将会快速增加。通过机器学习可以快速识别问题并做出智能决策,为企业带来竞争优势。Paltrinieri等人[23]提出了一种基于机器学习的安全风险评估方法。使用Deep Neural Network(DNN)模型,成功测试了一个涉及石油和天然气钻井平台的应用背景的风险评估。数据结果表明DNN的预测结果准确性高,为安全相关的决策提供了帮助。

机器学习能够从事故数据集中梳理出更准确的反馈,这反过来可以帮助工人做出最优的决策和更有效的事故预防。将安全事故消灭在萌芽状态,减少对人和环境的危害,降低企业损失。

4 结语

化工企业安全管理工作是保障工人生命安全的第一道防线。任何工业革命时代,化工企业发展背后都离不开安全管理的支持。面对化工企业存在各种各样的人为和设备危险要素,既要统筹国家相关条文规定,又要结合自身特征提出具体措施。进入新时代后,化工企业快速发展,这也对安全管理工作提出了新的要求。利用现代数字科学工具,通过VR建立虚拟实验室,提供真实环境下的安全培训演练,增强工人安全意识和安全态度。结合机器学习方法,对设备进行有效故障预报,并为将会带来的安全风险做出分析,帮助工人提供解决风险的智能决策。