基于大數據的安全風險管理研究

王璇政 王浩宇（中海油安全技術服務有限公司，天津300450）

近年來，物聯網技術的發展實現了現實社會與互聯網的連接，促進了大數據時代的到來，為更精準、更便利的服務于社會提供可能性。對于安全生產領域，從海量的安全生產活動所生成的數據中，加強安全生產周期性、關聯性等特征分析，分析出安全生產的潛在規律，以降低隱患排查成本，預測未來以消除潛在的安全隱患，提高事故預防效率等方面，具有重大意義[1]。

1 大數據應用于風險管理的必要性

1.1 大數據與風險管理

大數據或稱巨量資料，指以多元形式，自多源搜集而來具有實時性的龐大數據組。對于安全生產領域，安全數據是挖掘安全規律的基礎。2015年印發的《關于加強安全生產監管執法的通知》中指出，為強化安全能力建設，要大力提升安全生產“大數據”利用能力，創新安全生產監管執法機制，實現來源可查、去向可追、責任可究、規律可循的發展要求。

危險是指可能引起不期望發生的事件的真實或潛在的條件。風險意味著不期望事件轉化為事故的途徑和可能性。本質安全指通過消除、避免、阻止、控制和減緩危險等原理，以從根本上避免危險?；诒举|安全理論，風險管理是指通過識別和有效控制風險，以實現最佳的風險管控的科學管理方法。

1.2 大數據應用有助于實現風險管理水平整體性的提升

目前，受時代背景和相關風險管理技術的限制和約束，我國安全風險管理仍存在些許問題。如風險管理中的方法與技術工具，使得風險管理的及時性和高效性無法達到；風險管理過程中的風險評價和分級，還是存在較強的主觀性問題，缺乏科學的決策依據等。

現今，隨著信息科技的不斷發展和互聯網技術的不斷普及，形成了體量巨大的安全生產大數據。將大數據應用于風險管理，建立和生成安全生產大數據庫，可以依賴于對安全生產大數據的數據挖掘規律的發現，實現風險管理因素數據化管理，以及各要素之間的關聯分析，從而避免風險因素的遺漏。此外，應用大數據技術實現各風險管理對象狀態參數的實時采集，可以保障風險管理的動態性充分發揮其作用，同時保障在風險預警的同時提供最優的風險管控方案，以為安全風險管理帶來變革，從而實現風險管理水平的提升。

2 基于大數據的安全風險管理的原則與基礎

由上述分析可知，將安全科學理論和大數據理論有機結合，以對未來可能形成的事故進行趨勢預測，從而有的放矢的消除或弱化安全風險，是較為必要的。

2.1 基于大數據的安全風險管理的原則

按照風險管理三大步驟，基于大數據的安全風險管理應遵循如下原則[2]：（1）系統性及相關性原則。指風險管理所包含的所有要素之間是按維度、按層次、有規律的排列的，且其之間既相互聯系又互為條件。（2）有效性原則。指風險管理要以實際風險管理工作的需求為導向，堅持有效性原則。（3）實用性原則。指風險管理應簡便明了，同時對應用于安全生產各領域都具有較強的適應性。

2.2 基于大數據的安全風險管理的基礎

大數據理論的核心依據是表現理論在數據中的一種體現，安全科學是研究安全與風險矛盾變化規律的科學，二者的有機結合便是安全生產大數據的理論基礎，如圖1。

圖1 安全生產大數據理論基礎

同時，大數據思維是更多地應用統計學的相關理論，更多的去掌握數據間潛在的相關性，綜合利用人工智能、數據挖掘等方法的優勢，形成對數據資料處理的新方法，從可能與現實，必然和偶然，原因和結果，部分和整體，精確和模糊等“未知”中發現規律，實現趨勢預測并應用于實際的方法學。物聯網是當下信息技術發展的重要組成部分，按照字面的意思就是物物相連的互聯網，具有先進的智能感知、識別技術與普適計算能力，是作為大數據這一基礎數據資源來源的重要技術支撐。云計算的分布式處理、分布式數據庫、云存儲等運行模式，可以對海量數據的挖掘、分析和展現，以及在短時間內進行急速的運算服務。通過應用以上等大數據技術，能結合其優勢，為安全生產各領域企業優化風險管理。

3 基于大數據的風險管理

3.1 風險辨識

風險辨識要保證其真實可靠，同時在進行數據化的風險辨識中，要進行數據關聯分析和規律挖掘，并通過機械學習法實現計算機化、系統化、智能化處理，從而彌補傳統的理論風險要素分析所出現的“盲點”問題。基于大數據的風險辨識過程主要包括數據來源、安全生產大數據庫等，具體流程如圖2。

圖2 基于大數據的風險辨識流程

3.2 風險評價分級

傳統的風險評價分級流程是先有模型再有數據，基于大數據的風險評價則是先有數據再有模型的模式，逆向建立符合安全生產大數據的風險評價分級模型，以彌補傳統法在應用中的短板問題，實現風險評價分級的優化?；诖髷祿娘L險評價主要包括安全生產大數據庫、數據整合、事故隱患數據庫、關聯規則信度分析、確定風險評價分級模型、數據化風險評價分級等。其中，事故風險的基本數學模型如下：

R=f（P，L，S），

R-風險，P-可能性，L-嚴重度，S-敏感性。

3.3 風險預警預控

基于大數據的風險預警預控，就是依靠大數據技術實現對數據的動態監測，依靠人工智能進行數據挖掘和搜索，為風險管理決策提供科學的、數據的支撐。同時應用機械學習法優化技術性自動化預警功能，同步給出針對預警狀態的擬解決的方案措施，實現超前的事故預防?；诖髷祿娘L險預警預控包括風險預測預警、風險控制方案選擇、平臺信息發布等。

4 結語

綜上所述，基于大數據的風險預警預控優化措施可以實現靜態預警、實時預警、全自動化預警、精確風險預警信息等，推送出針對預警信息出現的風險的控制對策，實現對風險管理的模式創新，分部有序進行風險管理工作，從而有效提升風險管理水平。