《危险化学品企业双重预防机制数字化应用管理指南》

《危险化学品企业双重预防机制数字化应用管理指南》危险化学品企业双重预防机制（风险分级管控与隐患排查治理）是安全生产的核心防线，其数字化应用通过信息技术与安全管理深度融合，可实现风险动态感知、隐患智能治理、决策科学高效，是推动企业本质安全水平提升的关键路径。为规范数字化应用全流程管理，促进技术与管理协同，保障系统功能有效发挥，特制定本管理指南。一、总体要求以贯彻落实《中华人民共和国安全生产法》《“工业互联网+安全生产”行动计划（2021-2023年）》等法规政策为导向，以“风险预控、精准治理、数据赋能”为目标，围绕危险化学品企业生产全流程、全要素，构建覆盖风险辨识、分级、管控到隐患发现、整改、验证的数字化闭环管理体系。坚持“需求牵引、实用为先”原则，聚焦企业实际安全管理痛点，避免技术堆砌；强化“数据驱动、智能辅助”理念，通过结构化数据沉淀与分析模型优化，提升风险研判准确性；遵循“整体规划、分步实施”路径，结合企业规模、工艺复杂度及信息化基础，分层分类推进建设；严守“安全可控、自主可控”底线，确保系统数据安全、网络安全及功能安全。二、关键要素与功能设计（一）风险分级管控数字化应用1.风险辨识与动态评估企业应基于HAZOP分析、SIL评估等传统方法，结合工艺参数、设备状态、作业环境等实时数据，建立数字化风险辨识清单。系统需集成企业工艺流程图、设备布局图、重大危险源分布图等基础信息，通过物联网传感器（如温度、压力、可燃气体浓度监测设备）实时采集关键参数，同步对接企业DCS、SIS系统数据，实现风险源动态感知。对于非常规作业（如检维修、动火作业），系统应支持作业前风险预评估功能，自动调取历史同类作业风险数据、安全措施库，生成个性化风险分析报告，辅助作业方案制定。2.风险分级与可视化管控依据《危险化学品企业安全风险隐患排查治理导则》等标准，明确“红、橙、黄、蓝”四级风险分级规则，系统需内置分级算法模型，根据实时数据与风险评估结果自动更新风险等级。通过数字孪生技术构建企业三维安全风险电子地图，将风险点位置、等级、管控措施直观标注，支持分层级、分区域筛选查看。针对高风险（红、橙级）区域，系统应联动视频监控、智能报警装置，当参数异常或人员违规进入时，自动触发声光报警并推送至责任人员移动端，同步记录报警时间、处置过程及结果。3.管控措施数字化落地企业需将风险管控措施（如工程技术措施、管理措施、应急措施）结构化录入系统，关联具体责任部门、责任人及完成时限。系统应具备“措施执行跟踪”功能，通过巡检记录、设备运维日志、培训记录等数据自动验证措施落实情况，对未按时完成或效果不达标项生成预警，推送至安全管理部门督办。例如，针对某储罐区的“温度超阈值自动联锁切断”措施，系统需关联SIS系统联锁动作记录，若连续3次触发联锁但未自动切断，立即标记为管控措施失效并报警。（二）隐患排查治理数字化应用1.隐患智能发现与登记系统需整合多源隐患数据：一是通过智能巡检终端（如防爆手机、AR眼镜）采集的现场隐患图像、视频，利用AI图像识别技术自动识别设备泄漏、标识缺失等显性隐患；二是通过工艺参数分析模型（如基于历史数据的异常波动预警模型）发现的隐性隐患（如反应器温度缓慢上升可能引发超温风险）；三是员工通过移动端“随手拍”上报的隐患。所有隐患需自动生成唯一编码，记录位置、类型、等级（一般/重大）、发现时间及发现人，避免重复登记。2.隐患闭环治理与跟踪隐患登记后，系统按等级自动派发至责任部门：一般隐患派单至车间主任，要求24小时内完成整改；重大隐患派单至安全总监，需制定专项整改方案并在规定时限内完成。整改过程中，责任人需上传整改前后对比照片、检测报告等佐证材料，系统自动校验整改效果（如泄漏点修复后，通过气体检测仪数据确认无泄漏）。对于跨部门协同整改的隐患，系统支持任务拆分与进度共享，安全管理部门可实时查看各环节完成情况，超期未完成自动升级预警至企业主要负责人。3.隐患分析与源头治理系统需建立隐患数据库，按类型（设备、工艺、管理）、区域（罐区、装置区）、责任部门等维度进行统计分析，生成月度/季度隐患趋势图、高发隐患TOP10清单。针对重复出现的同类隐患（如某泵密封泄漏3个月内发生5次），系统自动触发“根因分析”流程，关联设备采购记录、维修记录、操作培训记录等数据，辅助识别设计缺陷、维护不到位或培训不足等根本原因，推动从“治隐患”向“治源头”转变。三、系统技术支撑要求（一）基础设施保障企业应部署满足安全等级要求的工业互联网平台，核心服务器需采用双机热备，网络传输需符合《工业控制系统信息安全防护指南》，关键数据（如重大危险源监测数据）采用加密传输与存储。对于小型企业，可依托第三方安全云平台（需通过等保三级认证），但需签订数据安全协议，明确数据所有权与使用权边界。（二）数据治理体系制定统一的数据标准，规范风险点编码、隐患分类、设备参数等字段定义，确保数据跨系统兼容。建立数据质量管控机制，对传感器采集数据进行滤波、校准处理，对人工录入数据设置必填项校验、逻辑校验（如温度值需在工艺允许范围内），定期开展数据清洗与冗余数据清理。数据存储需满足《个人信息保护法》《数据安全法》要求，企业安全生产敏感数据（如重大危险源位置、关键工艺参数）禁止外传，访问权限按“最小必要”原则分配。（三）智能算法应用风险评估模型需结合企业历史事故数据、行业事故案例库进行训练，定期通过实际风险事件验证模型准确性，动态调整权重系数。AI图像识别模型需针对企业具体场景（如不同类型设备、不同作业环境）进行定制化训练，避免“泛化误差”导致误报或漏报。对于复杂工艺装置，可引入数字孪生技术，构建与物理装置同步的虚拟模型，通过仿真模拟预测不同工况下的风险演变路径，为应急决策提供依据。四、运行管理机制（一）组织架构与职责企业应成立由主要负责人牵头的数字化双重预防机制建设领导小组，统筹协调技术部门、安全管理部门、生产部门协同推进。安全管理部门负责提出业务需求、制定管理规则、监督系统运行效果；技术部门负责系统开发、运维及数据安全保障；生产部门负责数据采集终端操作、隐患上报与整改落实。需明确专职系统管理员（建议由安全工程师兼任），负责系统权限管理、功能配置及日常巡检（每日检查系统登录状态、数据同步情况、报警响应及时性）。（二）制度与流程规范制定《数字化双重预防系统操作手册》，明确风险辨识更新频率（至少每年一次，工艺变更后72小时内更新）、隐患上报时限（现场发现后30分钟内录入）、预警响应要求（一级预警5分钟内到场处置）等关键流程节点。建立系统运维制度，规定服务器巡检周期（每周一次）、数据备份频率（每日自动备份，离线存储每月一次）、软件升级审批流程（需经安全管理部门确认功能变更不影响现有风险管控逻辑）。（三）培训与能力提升针对不同岗位开展分层培训：一线员工需掌握智能巡检终端使用、隐患上报操作及预警响应流程；安全管理人员需熟悉风险评估模型逻辑、隐患分析方法及系统管理权限设置；技术人员需精通系统架构、数据接口开发及故障排查技术。每季度组织一次系统应用案例复盘会，分析典型风险预警、隐患治理事件的处置效果，提炼最佳实践并更新培训材料。（四）持续改进机制建立系统效能评估指标体系，包括风险预警准确率（≥90%）、隐患整改及时率（≥95%）、人工排查工作量减少比例（≥30%）等量化指标，每半年开展一次全面评估。根据评估结果，结合新法规要求、新技术应用（如5G+AR远程指导）及企业工艺变更需求，制定系统优化方案，重点解决“为用而用”“重建设轻应用”等问题，确保系统始终与企业安全管理需求同频共振。五、实施注意事项企业需避免“重技术轻管理”倾向，数字化系统是管理工具而非替代方案，需同步完善安全管理制度、落实岗位安全责任，确保技术措施与管理措施协同发力。对于中小微企业，可优先建设“基础版”系统（聚焦重大危险源监测、隐患移动端上报等核心功能），逐步扩展智能分析模块，避免一次性投入过大导致系统闲置。在与第三方技术服务商合作时，需