基于大数据的化工企业安全管理事故预防策略硏究

田景浪

（贵州朗洲安全科技有限公司，贵州 贵阳 550081）

摘  要：基于化工企业安全管理现状，对大数据技术在事故预防中的应用进行了深入探讨。针对化工行业高温高压、易燃易爆等特性，分析了安全事故的主要成因，构建了基于LSTM算法的事故预防模型，并引入迁移学习和增量学习机制提升了模型性能。结合某农药中间体生产企业实施案例,验证了该策略的实用价值，系统运行0.5a预警隐患28起，预测准确率提升至94%，有效防止了3起较大事故发生。

关键词：化工安全;大教据分析;事故预防;ILSTM算法;迁移学习

0 引言

化工行业是国民经济的重要支柱，在推动经济发展的同时，生产过程中存在的高温高压、易燃易爆等危险特性，也使其成为事故多发行业。近年来，国务院办公厅、应急管理部等多次强调加强化工企业安全生产工作的重要性和紧迫性。随着数字化转型浪潮的兴起，大数据技术为化工企业安全管理带来新的机遇。运用大数据分析化工企业海量生产数据，建立事故预警模型，可以及时发现安全隐患，有效预防事故发生，对提升化工企业本质安全水平具有重要意义。本文将围绕大数据在化工企业安全管理中的应用展开研究，为化工企业高质量发展提供理论参考和实践指导。

1 化工企业安全事故特征与成因分析

化工企业安全事故种类繁多，具有复杂性和多样性的特点。从事故成因角度分析，主要包括人为因素、设备因素、环境因素和管理因素4类。人为因素是指操作人员未严格执行操作规程（Standard Operation Pro-cedure,SOP)、安全意识淡薄、专业技能不足等引发的事故，如某化工企业发生的因员工违规操作导致反应釜超温引发爆炸的安全事故。设备因素是指生产设备老化失修、设计缺陷、材质选型不当等引发的事故，如某企业发生的因设备管道腐蚀泄漏导致有毒气体扩散的安全事故。环境因素主要包括极端天气、外部干扰等，如高温酷暑导致储罐内可燃气体膨胀，压力骤升引发泄漏的安全事故。管理因素涉及安全管理制度缺失、隐患排查治理、应急演练开展不充分等深层次原因，如某化工园区发生的因企业未及时处置报警信号，导致事故迅速扩大的群死群伤事件。综合分析表明，化工企业安全事故往往是多个因素交织叠加的结果，单一、孤立地处理某一因素难以从根本上预防事故发生。

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