安全生產大數據分類與應用

［摘 要］大數據時代，大數據技術和大數據思維對整個安全生產領域產生了重要影響。但因安全生產大數據貫穿于極其復雜的生產經營活動過程，對其界定和分類較一般的大數據更加復雜、困難，且在大數據的采集方面，因會涉及個人隱私和商業秘密，故數據來源和采集還存在很多問題。加上技術和經驗等多方面的原因，在整個安全生產和安全科學領域，對安全生產大數據的探索仍然處于初級階段。但從整個安全科學領域的研究重點看，大數據仍有著巨大的應用價值和空間。本文依據數據的來源與用途，對安全生產大數據進行了詳細的分類，探討了安全生產大數據的主要特征。在數據來源與用途分類的基礎上，探討了安全生產大數據在安全生產監管監察、安全生產狀態評估、風險監測預警、事故調查、應急管理等領域的作用與應用，希望能為進一步促進大數據在我國安全生產領域中的應用發揮一點作用。

［關鍵詞］安全生產大數據；分類；應用；安全生產監管監察

doi：10.3969/j.issn.1673-0194.2023.01.023

［中圖分類號］F272.7；TP391 ［文獻標識碼］A ［文章編號］1673-0194（2023）01-0085-05

1" " "大數據在安全生產中的含義

1.1" "大數據的含義

2008年，美國《Nature》推出一個名為Big Data的專輯，首次提出了大數據（Big Data）概念［1］。2012年，

聯合國發布《大數據帶來的挑戰和機遇》白皮書，標志著人類社會正式邁進了大數據時代［2］。經過了十年的發展，國內外與大數據相關的概念和研究不斷展現，但對大數據仍沒有完全一致的理解和定義。大家比較認可的是：大數據是指“海量數據”，無法使用常規數據庫軟件工具進行運行和處理，具有數量巨大（Volume）、種類繁多（Variety）、價值密度低（Value）、處理時效高速（Velocity）等特征［1］，即4V特征。

1.2" "大數據在安全生產中的含義

2015年，國務院印發《促進大數據發展行動綱要》，標志著大數據和信息化也快速滲透到安全生產監管部門和領域。但由于安全生產涉及眾多行業、領域，安全生產又是一個極其復雜的過程，安全生產既與行業、領域有關，又與經營過程、經營管理、工藝技術等密切相關，點多、面廣、情況復雜，因此，安全生產大數據的界定和分類也較一般的大數據更為復雜、困難。經過近幾年的探討和研究，目前，學術界和理論界普遍認為，安全生產大數據是指企業在生產經營活動過

程中形成的文本、圖片、音頻、視頻等海量數據的集合［3］。

2" " "安全生產大數據類型與特征

2.1" "安全生產大數據的類型與來源

安全生產大數據是大數據和信息化技術在與安全生產業務融合過程中，人和人之間、人和物之間、人和環境之間，通過主動、被動和自動方式所產生的多種數據的組合。一般包括基礎信息數據、安全管理數據、生產過程記錄數據、安全生產檢查數據、實驗數據等。這些來源于企業、政府安全監管機構、安全生產技術服務機構、社會公眾，對生產經營過程關聯經濟活動的全記錄的靜態和動態信息數據，共同構成了安全生產大數據。

安全生產大數據的分類方式很多，每種方式根據使用數據的原因和目的、使用主體、數據來源及數據類型等因素而有特別的作用。為了更好地組織、管理、分析和應用安全生產大數據，本文主要依據數據的來源與用途、類型進行分類。

2.1.1" "政府安全生產監管數據

政府安全生產監管數據是安全生產大數據的第一大基礎數據。主要包括企業數據、安全生產法律法規類數據、安全生產行政執法類數據、行業及企業隱患排查治理類數據、應急管理數據、應急救援資源數據、重大危險源管理類數據、與企業聯網數據、物聯網傳感數據等。

第一，企業數據。企業數據主要包括企業基礎信息數據、危險化學品信息數據、安全生產管理臺賬、事故隱患與危險源情況等數據。

第二，安全生產法律法規類數據。這類數據包括國家法律、法規、標準、規范以及地方性法規等。如《安全生產法》《生產安全事故報告和調查處理》《企業安全生產標準化基本規范》等。

第三，安全生產行政執法數據。此類數據包括：安全生產大檢查數據，安全生產現場監督監察，安全生產事故隱患監督監察，安全生產聽證復議訴訟，重大危險源監督監察，安全生產行政處罰與罰款，新建、改建、擴建項目“三同時”，安全生產事故查處，重大、較大安全生產事故調查及責任追究，安全生產教育與培訓持證、安全生產許可證持證和使用執法文書等情況等。

第四，行業、企業隱患排查治理類數據。企業隱患信息、行業信息、企業排查整改情況等數據。

第五，重大危險源管理類數據。包括重大危險源普查登記數據、重大危險源安全評估、四級重大危險源的動態監控數據、存在缺陷和事故隱患的重大危險源治理整頓數據等。

第六，應急救援資源數據。包括應急救援專業隊伍、儲備物資數據、應急救援裝備、應急救援專家數據、通信保障、醫療保障、應急避難場所等數據。

第七，應急管理數據。包括事故起數、事故直接經濟損失、死亡人數、事故區域、事故級別、應急救援隊伍、應急資源、應急救援過程、事故調查報告等數據。

第八，與企業聯網數據、物聯網傳感數據等。

2.1.2" "企業生產經營數據

這是安全生產大數據的第二大基礎數據。主要包括企業基礎信息類數據，安全生產管理類數據，安全生產作業活動類數據，安全生產運行類數據，風險管理體系運行數據，監管類信息數據，突發事件、事故數據等。

第一，企業基礎信息類數據。主要包括兩大類基礎數據。一是企業基礎信息類數據，包括企業名稱、經營范圍、企業狀態、生產規模、人員、地址等；二是企業安全生產基礎信息類數據，包括專職安全生產管理人員、兼職安全生產人員、注冊安全工程師人員數、安全生產機構設置情況、特種作業人員數等。

第二，安全生產管理類數據。包括安全生產會議紀要、安全生產管理過程記錄信息、隱患整改記錄、生產設備運行分析數據、生產檢查數據與記錄、技術圖紙檔案資料、采購與發包過程記錄、承包商與供應商信息、事故調查報告、安全培訓記錄等。

第三，安全生產作業活動類數據。主要是設備設施與工具、器具檢查記錄，設備維護和校驗記錄，作業許可記錄，應急演習、演練記錄等。

第四，安全生產運行類數據。包括生產設備運行數據，設備與設施故障與缺陷記錄，設備變動信息，施工變動記錄，特殊物品（如火工品）的發放、領用、使用、退回記錄等。

第五，風險管理體系運行數據。包括管理體系評審報告、職業環境因素監測記錄、危險有害因素辨識與評估、內部評定和外部評審報告等。

第六，監管類信息數據。主要包括當地安監、檢驗檢疫、工商等政府機構監管類數據。

第七，突發事件、事故數據。歷年發生的突發事件、事故數據，事故應急經驗教訓數據等。

2.1.3" "安全生產技術服務機構

安全生產技術服務機構是指為企業和政府安監等部門提供安全生產技術研究等專業技術服務的機構。這些機構為企業和政府實際提供的是一種數據采集、加工、處理服務，是安全生產大數據的第三主要來源。這些機構數據主要有安全生產會診、安全生產標準化、教育培訓、安全生產風險分級、事故隱患排查、安全文化建設、應急管理、檢測檢驗等實驗和調研數據。

2.1.4" "社會公眾數據

指社會公眾在互聯網上發布和獲取的數據。包括政府安全生產監管機構發布的安全生產風險預警信息公開、生產安全事故查處和責任追究信息公開、生產安全事故掛牌督辦信息數據，以及社會公眾在互聯網上，向企業和政府反饋身邊情況的具體信息數據等。

由于安全生產大數據界定和分類的復雜性，安全生產大數據包含但不僅限于以上數據。

2.2" "安全生產大數據特征

安全生產大數據與傳統安全生產數據最本質的區別體現在數據來源上［4］。傳統安全生產統計數據是對生產經營過程中的活動和現象的描述與反饋，主要來源于企業內部，是安全生產大數據的組成部分。與傳統安全生產數據相比，安全生產大數據具有以下特征。

2.2.1" "數據采集難

安全生產大數據來源于生產經營單位內部、外部，是信息技術與安全生產業務融合過程中的海量數據。企業內部數據產生于不同業務系統，分散在不同部門，部門之間信息資源不共享，存在信息孤島。即使在經濟條件好、信息化水平高的一些央企，在數據上報、聯網上，還存在不愿上報、不想聯網［5］、上報數據不準確、不全面的現象。由于生產經營水平差異，以及信息化建設和發展水平不同，企業內部安全生產數據采集存在不足。外部數據更是難以采集，即使是政府安全生產監管部門，其數據采集也面臨數據量小、質量差、聯網不足、數據不規范等諸多問題，各級安監機構之間、企業與安監機構之間都存在數據不能打通傳輸的問題。如利用安監執法系統監測企業生產運行狀況，在信息化沒有完全覆蓋到企業的地區，就不能及時、準確地收集生產過程數據。至于涉及個人和商業秘密的，如生產過程中產生的隱患數據、危險源數據以及事故調查結果數據，因管理部門和涉及的行業領域不同，導致這些安全生產數據無法有效傳播和共享［6］。

2.2.2" "數據時效性差

安全生產數據是有生命周期的，以數據價值為標準，從時間維度可分為歷史價值、實時價值和預測價值。大數據不僅能夠基于大量歷史數據或“實時”監控采集場景數據進行生產狀況的描述，還能基于歷史數據或實時數據，通過整合、挖掘與模擬等實現對未來生產狀況、發展進程的預測，以開展科學的決策活動。大數據雖有強大的整合能力，但不可采取“先收集數據，需要數據再拿出來用”的模式。安全生產大數據的采集，目前很多是集中上報采集的，以安全科研或安全決策為目的的采集活動；實時采集安全生產數據，主要針對危險化學品、重大危險源等的日常管理監控與預警數據采集。企業在安全生產之中，安全生產監測、視頻圖像等數據信息有太多的不確定性，故其本身效用時間短，時效性差。如煤礦瓦斯突出、涌水、沖擊地壓等，它們往往瞬時突發，動力災害演化規律不清，即使監測到這些數據，效用時間也很短［7］。企業主動上傳、上報相關數據不及時，且基本上是各類定期統計數據，這些都導致了安全生產大數據時效性差。

2.2.3" "數據來源無邊界

安全生產數據來源廣泛，可來自政府安全生產監管機構、行業、企業、相關企業、個人等；可來自企業的歷史、現在和未來，如某企業生產過程中，某區域重大危險源排查報告、實時監控、趨勢預判分析及模擬預警分析；可來自事故調查報告、安全管理文本、動態視頻和安全生產圖片等專題；可來自互聯網、物聯網、傳感器、視頻監控設備、移動終端等設備。由此可知，安全生產大數據采集來源無邊界，采集過程復雜［7］。

2.2.4" "數據價值密度更低

數據的價值不在于數據本身，而在于數據之間的關聯關系。當前，在我國整個安全生產和安全科學領域，大數據還處于初級探索階段。目前，在很多安全生產分析和研究中，使用的多是傳統的安全生產統計數據。這些傳統的安全生產統計數據，可用于年度、季度等的安全生產統計分析。但當進一步挖掘使用時，因其大多是結構性數據，結果數據多，過程數據少，數據挖掘價值較低［3］。另外，各級政府安全生產監管信息化程度低，難以獲取行政執法數據、企業安全生產運行數據等這類痕跡數據。即使獲取到數據，也存在數據更新不及時，數據間相關性分析不夠，數據缺乏詳細信息等問題；雖然也有包含有效痕跡數據的安監執法文書、事故調查報告等，但對其匯總、整理不夠，大量數據挖掘利用率低。因此，相比于物流、線上線下零售等行業的大數據挖掘與利用，安全生產大數據價值密度更低。

3" " "大數據在安全生產中的應用和作用

在安全生產中，大數據的應用有大數據技術和大數據思維兩部分。大數據技術包括數據倉庫、數據集市和數據可視化、云存儲和云計算等；大數據思維則是從海量數據中發現問題，用全樣本的思維來思考問題，形成模糊化、相關性和整體化的考慮方式［8］。大數據技術與大數據思維在相互融合和作用的過程中，形成了大數據的應用。安全生產大數據可服務于政府監管監察、企業安全生產、公眾公益服務等，主要應用于安全生產監管監察、安全生產狀態評估、風險監測預警、事故調查、應急管理等領域。

3.1" "高效精準的政府安全生產監管監察

與傳統模式相比，大數據服務于政府安全生產監管監察，具有巨大的優勢和作用。

3.1.1" "將安全生產事故應對從事后的“應激式管理”變為事前的“預警式治理”

傳統的政府安全生產事故應對是以事后補救為主，一旦發生重大安全生產事故，即使處理得當，所造成的人員損失和影響也是無法彌補的。而依托大數據技術，可以全面搜集安全生產的海量信息，預測生產安全事故的發生與發展，達到防患于未然的目的。通過更加客觀精準的信息，提高監管的科學化水平，做出正確判斷，使監管重心前移，實現智慧安監。同時，安全生產數據也是進行安全生產研究的基礎。安全生產事件特別是重大安全生產事故的發生和形成原因，目前還不能確定，事故機制也尚未明確，演化和傳播路徑更難以精準預測。要研究和解決這些問題，需要安全生產大數據的支持。然而，由于部門分割和數據分離壁壘，政府安全生產監管缺乏技術支持，科學準確決策存在困難。通過統一的大數據共享平臺，能夠整合不同部門、不同類別的安全生產風險數據，對潛在事故隱患和風險進行實時、動態和科學分析，不僅可為應對事故風險爭取準備時間，也能有效促使政府安全生產事故應對從事后的“應激式管理”變為事前的“預警式治理”。

3.1.2" "提高日常安全監管監察效率

首先，在日常監管監察工作中，安全生產監管監察機構依托大數據平臺和技術，通過分析企業風險、事故、安全管理、安監執法、信用等數據，可對企業進行安全生產狀態評估，再在評估的基礎上進行分類監管，提高安全監管工作的效率。其次，大數據技術也改變了監管手段。傳統監管模式下，主要的監管手段就是現場檢查、實地考察等，通過政企聯網的大數據監管，進行遠程視頻監控，可實現非現場監管，既能為企業的安全生產保駕護航，又提高了監管監察的效率。

3.1.3" "監測預警，為企業保駕護航

在安全生產中，辨識事故隱患，進而進行風險預測預警最為重要。大數據監管的核心和優勢就在于預測，利用大數據，通過全面搜集有關靜態和動態數據，通過與事故預測模型計算出來的數據進行對比，實現在預測的基礎上把握安全生產趨勢，預警重大災害的發生，指導生產經營單位的安全生產工作。另外，也可以尋找事故發生規律，追溯事故發生原因，從而實現安全生產事故預測和風險管理。大數據應用，可通過對相關人和設備的實時跟蹤和遠程智能管理，發現潛在的安全生產隱患，為安全生產提供有力科學精準保障。

3.1.4" "事故調查

大數據用于安全生產事故調查也是一個主要方向。當前，因為對事故發生規律認識不夠、不透，缺少有效的分析方法和工具，一般在安全生產事故發生后才分析事故原因、追究事故責任、制定防治措施。這種“事后管理”方式，缺少事前預防，存在很大局限性，不能從源頭上達到防止事故發生的目的［9］。大數據技術為海量事故數據提供了有效的分析工具，為安全生產事故的預防預測提供了可能性。通過建立安全生產大數據，記錄企業安全生產基礎信息、管理臺賬、監測監控信息、隱患排查信息、安監執法檢查等信息。在事故發生后，調查組可以對這些數據進行取證，從而分析事故發生的原因，認定事故責任。

3.1.5" "應急管理

在我國，一般把應急管理分事前、事中和事后三個階段，包括預防準備、監測預警、應急處置、善后恢復等多個環節［10］。在這三個階段的多個環節中，相互融合和作用的大數據技術與大數據思維發揮著不同的重要作用。

事前階段，大數據主要是通過搜集、分析和處理風險點和危險源監測數據，輔助預測，提高監測預警能力。事中階段，大數據對所抓取的多樣式數據進行總體分析，通過相關關系查找出危機事件的關鍵影響因素，輔助決策，迅速干預和控制這些要素，對危機事件進行控制，提升應急處置能力。事后階段，大數據輔助作用更為明顯。如在災后救援過程中，通過應急管理大數據平臺，可完成救援路線設計、救援人員安排、救援物資配置，將事故造成的損失降到最低。另外，大數據技術可處理個性化的數據，追蹤事故相關者的個性化需求，推送更有針對性的援助和服務。

由于應急管理的事件類型不同，并非所有的應急管理領域都會涉及大數據在三個過程中的應用［8］。

3.2" "企業安全生產狀態評估與隱患排查

在企業安全生產狀態評估和隱患排查時，一般是構建企業安全生產評估模型和風險指數［11］，根據事先設定的評分標準和明細，人工進行打分和排查，評估企業安全生產狀態和風險。這種評估方法多是使用靜態數據，很難界定安全與危險狀態，可靠性差，易受主觀因素影響。應用大數據，可以動態評估企業安全生產狀態與風險。通過采集企業生產經營過程中人、物、環境的監測信息和安全生產管理信息，建立企業安全生產大數據。利用圖像識別、遺傳算法、神經網絡、模糊數學等算法，建立隱患診斷大數據模型，通過對生產過程中的多個參數進行分析比對，發現人、物和環境的不安全行為、不安全狀態、不安全條件和管理缺陷，根據算法計算出風險指數，界定事物狀態，發現隱患。

3.3" "提高監管的公眾參與度

大數據時代，網絡和信息使公眾從監管的觀眾變為監管的重要參與者。特別是在安全生產監管領域，安全生產工作事關千家萬戶，事關每個人的生命和財產安全，是每個人都關注的。互聯網更加速了安全生產事故信息傳播速度，通過安全生產事故查處和責任追究信息公開、安全生產風險預警信息公開、安全生產事故掛牌督辦信息公開等，公眾可以突破時空的界限與政府和企業進行溝通，及時反饋身邊的情況，從而切實提高全民防范和應對安全生產事故、自救互救、促進安全生產責任落實等方面的能力和效率，為安全生產監管貢獻自己的力量。

4" " "小 結

大數據時代，大數據技術和大數據思維對整個安全生產科學領域產生了重要影響。值得注意的是，大數據只能揭示相關關系，且由于安全生產科學領域中所涉及的內容多樣且復雜，安全生產大數據的界定和分類較一般的大數據復雜、困難。且在安全生產大數據的采集方面，因涉及個人和商業秘密，故來源和采集還存在很多問題。加上技術和經驗等多方面的原因，當前安全生產大數據也存在一些數據記錄、存儲和抓取不足方面的局限［3］，因此，大數據在安全生產和科學領域的應用并不成熟。從整個安全科學領域的研究重點以及熱點看，大數據技術還有廣闊的應用空間和價值。本文只是在理解大數據內涵的基礎上，探討了安全生產大數據從海量數據中采集、篩選并提取的途徑和來源這個重要問題，并在此基礎上總結了大數據在安全生產領域的基本應用，希望能為進一步促進大數據在我國安全生產領域中的應用發揮一點作用。

主要參考文獻

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［10］中國安全生產科學研究院.安全生產管理［M］.北京：應急管理出版社，2022.

［11］胡文志，高宏.大數據如何成為安全生產“利器”［EB/OL］.http：//it.people.com.cn/n/2014/0331/c1009-24777788.html.