基于六何分析法的石油化工企業消防隱患數據管理研究

作者簡介：

黃經程（1986- ），男，漢族，四川南充人，研究生，研究方向：安全管理。

摘要：

為解決石油化工企業消防檢查中對隱患數據描述不精準、非結構化、分類不完善、利用程度低等問題。本文運用“六何分析法”從消防隱患數據管理的動因、對象、主體、場景、時間和措施六個方面展開系統分析，提出統一數據標準、建立分析模型、完善管理機制，做好數據管理。從六個維度提出消防隱患數據的構建標準，從源頭上保證數據質量，提升數據可讀性和可分析性。采用分析模型深入挖掘數據價值，發現隱患間潛在的聯系和發展趨勢。依靠機制落實數據管理，提升企業消防安全水平。

關鍵詞：六何分析法；消防隱患；辨識排查；數據管理；石油化工；數據標準化

引言

石油化工企業原料及其產物具有危險性，生產工藝復雜，設備繁多，是引發安全生產事故主要原因。統計發現，近十年來化工企業生產安全事故發生頻率較高[1]。隱患是事故的基礎，事故是隱患的結果。從風險角度重新定義隱患，即一種沒有把風險控制在人們所能承受范圍內的狀態[2]。本文提出事故模式的一般性定義，發現事故模式與隱患之間的關系，為生產現場發現隱患提供新方法[3]。

當前，石油化工企業存在消防隱患辨識不全面、描述偏主觀性、分類不科學、數據非結構化等問題，導致隱患分類分級存在缺陷，造成治理效果差和檢查效率低。采用Bigram二字串作為特征單元，使用向量機數據挖掘算法，對安全隱患進行分類，較傳統分類方法有更高的準確性[4]。分析煤礦隱患知識，建立系統模型用于事故隱患辨識，很好解決數據非結構化和利用率低的問題，有效提升隱患知識利用率[5]。建立隱患語言庫、詞庫，規范相關主題詞和分詞，使用“六何分析法”建立數據庫。借助分析模型，搭建可視化系統，實現隱患從自動識別、判斷和預警一體化運行[6]。構建描述煤礦隱患的維度體系，從而實現對數據的量化表達。分析各維度之間的相互影響關系，助推隱患智能管理[7]。結合國家相關法律法規和行業標準，提出符合海洋石油行業特點的事故隱患分級標準，為海洋石油事故隱患分級分類提供科學有效的方法[8]。

綜上，對于隱患分類和數據管理的研究已經取得一些成果，但針對石油化工企業消防隱患數據的分類和分級研究還較少。現有文本挖掘算法多是基于詞頻統計，難以發現消防隱患間的潛在關聯，不能直接處理非結構化信息。因此，本文從六個維度對消防隱患數據進行結構化轉換，并利用“六何分析法”系統分析消防隱患數據管理體系，提升數據管理質量。

一、消防隱患數據管理動因

數據管理涉及到對數據進行采集、存儲、挖掘和治理。大數據技術和云計算的迅猛發展，使得數據管理變得更加高效智能，消防隱患數據管理能力與消防安全密切相關。

（一）消防隱患數據管理缺位制約數據價值發揮

數據不全面，難以覆蓋消防隱患的所有方面和類型，無法提供全面數據支持。數據結構不合理，不能對數據進行深入挖掘和分析，難以發現消防隱患的根本原因和發展趨勢。

（二）多層次消防管理需求推動消防隱患數據管理

第一，政策層面。政府出臺相關政策，要求企業建立健全消防隱患數據管理系統，鼓勵企業加大投入，合理利用消防隱患數據。第二，企業層面。消防隱患數據是生產安全管理工作的重要組成部分，建立健全管理機制，完善數據管理系統，提升消防安全水平。第三，技術層面。需要加強數據采集、存儲、分析和應用，加大對管理技術的研發和應用，結合大數據、云計算和人工智能等手段，深入挖掘和分析數據的應用價值。

（三）消防安全管理智慧化驅動消防隱患數據管理

第一，智能化檢測。通過傳感器、視頻監控等裝置，實時采集數據，利用智能化技術，識別消防隱患，提高檢測效率和準確性。第二，數據共享。實現不同部門和領域之間數據共享，將消防隱患數據與其他數據進行融合分析，形成更加全面和準確的數據庫，促進跨部門、跨領域的消防安全管理。第三，數據分析。發現消防隱患的根本原因，提出有效的應對措施，實現消防安全管理的精細化和科學化。第四，應急響應。將消防隱患數據與應急響應機制進行有機結合，及時發現和處理消防隱患，提高應急響應效率和準確性。[9]。

二、消防隱患數據管理對象

數據管理已廣泛應用在各行各業，數據管理對象因行業而異。消防隱患數據管理的對象包括來源管理、標準規范、質量管理和合理利用四個方面。

（一）來源管理

數據來源會直接影響到數據質量和可靠性，直接關系到人員生命和財產安全，影響發現和處理消防隱患的準確性和及時性。一是全方位，包括消防檢查驗收、責任單位日常檢查和維護保養中發現的消防隱患數據；二是全過程，從發現的問題隱患到整改完成的相關數據。

（二）標準規范化

建立數據標準規范，對數據進行統一命名、格式、結構和編碼，確保數據的一致性、準確性、可靠性和可重復性，便于對數據進行管理和分析。

（三）質量管理

數據質量直接影響對消防隱患的預防和控制效果。一是做好數據收集前的準備工作，制定數據收集標準，培訓數據收集人員；二是按照標準規范收集數據；三是清洗和整合數據，去除不準確、不完整的數據，調整不規范的數據；四是對數據進行分析驗證，確保其準確可靠；五是及時更新和維護，保持數據的時效性。

（四）合理利用

合理利用消防隱患數據，對于提高消防安全、優化消防資源配置、增強消防意識和強化消防監督檢查均有積極作用。一是能有針對性開展消防隱患排查工作；二是發現薄弱環節，合理配置消防力量和資源；三是有針對性開展消防宣傳教育工作，提高人員的消防意識和應急能力；四是作為消防檢查的參考依據，提高檢查效果。

三、消防隱患數據管理的主體

數據管理貫穿其整個生命周期，消防監督機構、屬地責任單位、數據管理機構均是數據管理主體。

（一）消防監督機構

企業消防安全同時接受消防部門和本企業消防監督機構的監督檢查。監督機構管理本機構檢查發現的隱患數據以及督促責任單位整改產生的數據。

（二）屬地責任單位

屬地單位管理監督機構檢查屬地單位時發現的消防隱患數據，還包括日常自檢自查、消防巡查過程中發現的消防隱患。在隱患整改過程中，同樣也會產生新的數據。

（三）數據管理機構

數據管理機構能管理本企業監督機構和屬地責任單位上傳的消防隱患數據。數據管理機構、消防監督檢查機構和責任單位應優勢互補，高效管理和利用數據。

四、消防隱患數據管理場景

數據管理系統通常由數據采集整理、存儲備份、清洗處理、分析挖掘和應用監控等模塊組成。

（一）采集整理模塊

數據采集分為人工采集和自動傳輸。人工可利用各種手持終端，現場采集直接上傳，或通過電腦終端錄入系統。自動傳輸則依托數據采集設備采集傳感器產生的數據，再傳輸到消防隱患信息管理系統。

（二）存儲備份模塊

數據存儲和備份是數據管理的關鍵步驟。須確定數據存儲的位置、備份策略和恢復計劃。

（三）清洗處理模塊

數據清洗處理需要清除重復數據、缺失值和異常值。數據本身質量和處理方法的復雜程度影響處理效率。

（四）分析挖掘模塊

數據分析挖掘可以發現數據中隱含的模式、趨勢和關聯等。有利于對消防隱患事件進行管理和跟蹤，還能利用消防隱患及其整改情況，生成消防安全管理報告，提供決策支持，提升消防安全管理水平。

（五）應用監控模塊

用于對隱患數據進行邏輯分析和風險評估。一是根據結果進行預警提示，提醒相關人員采取措施，避免事故發生；二是發生事故時，為消防控制系統發出控制信息，及時控制事故；三是協助消防監督機構監督責任單位整改隱患，強化隱患閉環管理。

五、消防隱患數據管理時點

消防隱患數據管理無固定時間節點，貫穿數據管理整個生命周期。在采集整理階段，取決于數據來源、采集單位、采集周期、采集形式等因素。存儲備份階段取決于數據量和存儲設備的性能。清洗處理階段與數據質量和處理方法的復雜程度密切相關。分析挖掘階段需要使用數據分析工具和方法，取決于數據分析復雜程度和數據規模。應用和監控階段需要將數據應用到實際場景中，并對數據進行監控和維護，取決于數據的應用復雜程度和監控頻率。

六、如何開展消防隱患數據管理

（一）統一數據標準，提升數據質量

數據質量直接影響數據存儲、處理和分析效率。要建立數據結構標準，將不同來源、不同格式的數據統一為標準格式，提高數據的可比性和可分析性。

1.隱患維度提取

維度提取應具有唯一性、通用性、穩定性和可擴展性。利用“六何分析法”從原因、事件、空間、地點、責任方和措施六個方面進行分析。具體來說，原因維度描述隱患產生的原因。事件維度描述隱患的現狀、嚴重程度以及可能產生的危害。時間維度從時間節點上劃分隱患。空間維度描述隱患產生的位置或歸類信息。責任方維度描述隱患的發現方和屬地責任方。措施維度描述如何預防或消除隱患。

2.維度分層分析

（1）原因維度。需要綜合考慮人、物、管、環四個方面的原因，找出導致事故發生的根本原因。人的原因包括安全意識不足、生理、心理不佳等；物的原因包括設備損壞、產品設計缺陷等；管理原因包括制度不健全、組織機構不健全、管理人員素質不高等；環境原因包括作業環境不良、自然環境不良等。

（2）事件維度。描述隱患現狀時應盡量客觀、詳實，避免使用模糊或主觀性詞語。應根據《重大火災隱患判定方法》和《工貿企業重大事故隱患判定標準》，結合企業標準，綜合判定其嚴重程度。

（3）時間維度。隱患時間是指隱患存在的時間點或時間段，分為已發生、正在發生、未發生的隱患，包括發現隱患的時間、隱患可能產生的時間段以及隱患的整改期限。

（4）空間維度。用于記錄消防隱患事故發生的空間信息，要從地理位置和空間方位兩方面標定隱患位置。從建筑防火、消防設施設備、消防安全管理、氣防管理四個方面劃分歸類。

（5）措施維度。根據隱患的嚴重程度，采取相應措施。監督檢查機構給出整改建議措施并監督整改落實，責任單位根據實際情況完善具體措施。

（二）責任方維度

責任方分為監管方、屬地管理方和承包商。監督管理方監督屬地管理方的消防管理工作，確保其依法合規落實消防安全管理，督促整改隱患。屬地管理方應建立健全消防安全管理體系，加強員工消防安全教育和培訓，做好消防設施設備維護保養工作，監管承包商的工作情況。承包商應按合同要求，認真負責地完成工作。

（三）建立分析模型，挖掘數據價值

利用模型進行數據分析，使用歷史數據訓練模型，用交叉驗證技術來評估模型的性能；用測試數據來測試模型，評估其性能和準確性；定期監控模型性能，根據需要進行持續優化。分析發現數據中的模式和趨勢，預測未來行為，協助管理者提高決策效率。建立無向加權安全隱患共詞網絡，采用鏈路預測技術，發現安全隱患之間的隱含關系及其發展路徑，采取針對性措施，消除隱患于萌芽狀態[10]。

（四）完善管理機制，提升消防安全

深入分析，確定數據管理目標。圍繞目標，制定數據管理策略和計劃。明確責任人能確保數據管理有效實施。建立數據管理流程，確保數據完整、可靠和安全。定期檢測評估數據管理策略的實施情況，發現問題及時調整和優化。通過不斷完善管理機制，發揮數據價值，提升消防安全水平。

結語

數據管理能夠提升消防隱患管理效率，也能解決消防安全管理中存在的痛點。本文運用“六何分析法”對消防隱患數據管理進行系統分析，提出統一數據標準，提升數據質量；建立分析模型，挖掘數據價值；完善管理機制，提升消防安全水平。最大化發揮消防隱患數據的長期效益，促進數據在整個生命周期良性循環，努力推動消防隱患管理現代化。

參考文獻

[1]楊茹.2000年至2020年化工企業的生產安全事故分析[J].塑料工業，2023（02）：17-22.

[2]趙東風.基于風險的隱患定義及管控研究[J].中國安全科學學報，2023（33）：1-8.

[3]魯存郁.基于三類危險源理論的事故模式及隱患提取方法[J].南京工業大學學報（自然科學版），2024（01）：46-54.

[4]陳孝慈.基于Bigram的安全隱患文本分類研究[J].中國安全科學學報，2017（08）：156-161.

[5]張寶隆.基于本體的煤礦事故隱患辨識排查系統構建[J].煤礦安全，2018（05）：239-242.

[6]李國清.礦山安全隱患辨識與預警大數據分析系統研發[J].金屬礦山，2022（06）：129-137.

[7]張長魯.煤礦事故隱患大數據處理與知識發現分析方法研究[J].中國安全生產科學技術，2016（09）：176-181.

[8]曹楊.我國海洋石油事故隱患分類與分級研究[J].中國安全科學學報，2023（06）：42-47.

[9]林鵬，王英龍，汪志林，等.基于微信的大型水電工程安全隱患排查治理系統研發與應用[J].中國安全生產科學技術，2016（09）：137-143.

[10]譚章祿，陳孝慈.基于鏈路預測的安全隱患管理研究[J].中國安全生產科學技術，2020（09）：18-23.