清华大学赵劲松:AI和大数据技术助力化工企业风险分级管控

  • 2021-09-08

文 | 张齐齐 编辑 | 赵博智

来源 | 首席数字官

石油化工行业存在诸多挑战,安全生产问题最为显著,突发安全事件时有发生,小概率大后果的事件管理及预防尤为重要,因为这要比出了事故后“不惜一切代价”的应急更经济、更有效、也更人文。随着人工智能、大数据等新技术的不断进步,我们都希望化工企业的痛点问题能够得到更好地解决,在企业转型升级过程有安全基础的保障同时,经济效益和绿色发展等各项指标得到大幅提升。

化工行业安全生产形势依然十分严峻

石油化工行业是我国国民经济支柱性行业,其重要性毋庸置疑。例如,这次疫情期间,化工行业发挥出重大作用,口罩、防护服、洗消用品等等,如果没有强大的化学工业支撑,我们国家的防疫很难快速取得成效。但是,我国化工行业安全生产形势依然十分严峻,重大事故发生频率仍然较高。十三五期间,化工事故导致1175人失去宝贵生命。

推进“退域入园”工作,强化法律法规

国家对化工安全问题给予高度重视,2002年以来制定或修订了安全生产法等一系列法律法规。此外,化工行业“退域入园”工作取得新进展。化工行业规模以上企业中超50%已进入园区。全国重点化工园区或以石油和化工为主导产业的工业园区共有600多家。针对化工企业安全管理,国家出台一系列强制性政策。比如,“两种点一重大”的化工设施必须装备和完善自动控制系统、紧急停车或安全联锁系统等;定期开展危险与可操作性(HAZOP)分析,用先进科学的管理方法系统排查事故隐患;通过信息化加强化学品安全生产风险监测预警系统建设工作等。

据有关文献报道,2000-2003年,我国平均每年死于化工事故的人数为928人。十三五期间,平均每年死于化工事故的人数为235人,相当于原来的1/4,与此同时,石化行业规模达到原来的3.3倍,可以看出经过各方的共同努力,我国化工安全生产工作取得优异成果。2020年4月10日,习近平总书记就安全生产作出重要指示:安全生产形势进一步好转,但风险隐患仍然很多,这方面还有大量工作要做。

如何做好化工企业风险分级管控

1.加强化工安全风险管理的专业人才培养

我国化工行业规模很大,人才需求量高,但化工安全专业人才稀缺。每年高考结束之后,优秀高中毕业生对报考在国民经济中发挥重要作用的化工专业的热情不高。化工专业毕业生当中又有一批优秀的毕业生选择了到金融、证券等非化工领域就业,这样导致了我国化工行业优秀人才短缺,人才供给跟我国化工第一制造大国的地位严重不匹配。另外,从全国范围来看,开设化工过程安全课程的化工院系仍然较少,进而导致既懂化工又懂安全的人才更少。没有足够多的优秀化工安全人才,就很难建设强健的危险化学品安全生产风险管理体系,很难有效利用各类先进的工具,安全生产情况在进入平台期后也很难得到进一步改善。所以,我们要呼吁加强化工安全复合型人才的培养和向行业输出。

清华大学化工系从2009年开始开设化工过程安全课,2015年出版了《化工过程安全》教材,并于2015年与香港科大、美国密歇根大学共同主办了全国高效化工过程安全师资培训班。人才培养是一个慢功夫,需要大家坚持不懈的共同推进。

2,建立强健的风险管理体系

通过许多事故案例的调查报告可以看出,我国化工企业的安全管理体系尚存在一些问题。事实上,为防范重大危险化学品突发事件,美国于1992年颁布了化工过程安全管理(PSM)标准。该标准实施后,根据有关报道,1992-2005年间,美国因化工安全事故死亡的人数为138人,平均每年约10人。相比之下,我国十三五期间年均化工事故死亡的人数仍然较高。

不管是在哪个国家,如果PSM出现问题,就可能产生重大化工事故。例如,2005年位于美国德克萨斯城的BP炼油厂发生爆炸事故。事故调查结果显示,此事故就是由于BP石油公司的这家炼油厂过于重视职业安全,对过程安全重视不够,安全评价不够全面;整改措施落实不够及时;机械完整性管理和变更管理不好等。而这些问题都是PSM问题。而PSM体系就是化工企业风险管理体系关键内容,如何建立强健的PSM体系是关键。

3,利用人工智能和大数据技术等科技手段提高风险分级管控效率

2020年10月,工业和信息化部、应急管理部印发了关于《“工业互联网+安全生产”行动计划(2021-2023年)》的通知。通知指出,“工业互联网+安全生产”是通过工业互联网在安全生产中的融合应用,增强工业安全生产的感知、监测、预警、处置和评估能力,加速安全生产从静态分析向动态感知、事后应急向事前预防、单点防控向全局联防的转变,提升工业生产本质安全水平。

基于工业互联网的安全生产新型能力建设包含五方面,即建设快速感知能力、建设实时监测能力、建设超前预警能力、建设应急处置能力、建设系统评估能力。风险分级管控对于事故超前预警,应急准备和应急处置都十分重要,而风险分级是风险分级管控的前提,这需要使用一系列科学方法,例如,HAZOP分析方法。但很多企业完成的HAZOP分析质量不高,存在隐患排查不彻底、不到位等问题,出现HAZOP“豆腐渣”现象。为提高HAZOP分析质量, 国际上从90年代初开始,利用人工智能和图论等技术开发HAZOP智能系统。

在美国普渡大学时期,我们开发了制药过程智能HAZOP专家系统,助力礼来制药公司和孟山都公司等公司的HAZOP分析质量和效率提升。2005年回国工作后,我们团队利用人工智能的案例推理和知识图谱技术开发了具有自主知识产权的PSMsuite专家系统平台,并已经成功商业化。在此基础上,与BP公司合作开发了PHSSER专家系统平台。有关工作得到国内外关注,例如原美国德州农机大学过程安全中心主任、国际化工安全著名学者Sam Mannan教授在其论文中把我们团队的HAZOP智能系统列为国际上三大代表性HAZOP智能系统之一。

在风险分级管控方面,国家安监总局规定“两重点、一重大”装置都必须装备安全仪表系统(SIS),但存在安全仪表保护级别达不到或者不符合要求的情况。例如位于江苏盐城响水化工园区的天嘉宜化工有限公司在发生事故之前,就曾被查出有关问题。早在2011年,我们在可靠性工程和系统安全领域的国际权威期刊上,发表了化工过程风险分级管控关键算法,用于风险定级和安全完整性等级验证,打破了国外工业软件在这方面的垄断。

风险分级管控的一项常规措施是增加各类报警,以至于导致报警设置过多,如果管理不善,在实际生产中就会存在报警过多甚至报警泛滥问题,即所谓“狼来了”的现象,一些企业管理层和员工因此对各项报警声习以为常,甚至忽视报警。2014年在国家863项目的支持下,我们团队开发了报警系统风险管控智能平台,先后应用在氯碱化工、石油化工、农药化工等相关企业,大幅削减了无效报警,有效提高风险分级管控的精准度。2015年,我们在中石化科技开发部的支持下,针对炼油厂的催化裂化装置,开发了基于动态人工免疫系统的早期预警模型, 比DCS报警还要提前,为操作人员有效应对异常工况赢得宝贵的时间提前量。两年前,我们在学校的支持下把有关知识产权进行了成果转化,不久前成果转化公司获批北京市“专精特新”中小企业称号,希望通过加倍努力,为更多化工企业的安全生产和智能制造提供更先进的科技支撑。

结语:

化工行业安全发展的关键在提升事故预防能力和风险管控能力;提升风险管控能力的根本在于培养大批化工过程安全复合型人才,切实“提高安全生产基础能力建设”;以人工智能和大数据技术为手段,开发和实施风险分级管控关键技术和平台,是提升化工企业安全管理水平的有效途径。

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