基于結構化思維和信息化手段的重慶市既有工業企業消防安全風險診斷與應用

唐文娟 徐欣 李凱 劉霽

摘要：為提高專項隱患排查質量和效率，提出了一種基于結構化思維和信息化手段的隱患排查方法，并利用重慶市工業企業消防安全專項整治排查系統和線下專業第三方機構排查，自動化生成隱患清單，實現對重慶市工業企業智能化的消防安全風險診斷。

關鍵詞：結構化；信息化；工業企業；風險診斷

風險分級管控和隱患排查治理雙重預防機制是遏制重特大事故的重要舉措。近年來，為防范化解消防安全重大風險，各省市針對重點場所、重點行業開展了專項消防安全排查工作。但是，傳統的隱患排查通常采用審批上報的流程，以紙質介質整理出大量的臺賬、表格，對整治工作的開展進行支撐，工作效率較低，后期成果難以良好應用。因此，如何確保排查過程的真實性，如何將排查的數據沉淀，如何將排查的成果與后期滅火救援數據通道打通，如何保證排查結果用得上、看得清、管得好是當前各類專項排查工作的難點。

1 結構化與信息化在隱患排查中的應用

隱患排查治理工作存在復雜性、長期性、動態性、反復性等特點，現階段各類隱患排查工作存在著管理記錄只為留痕、執行缺乏標準、內容不清、難以閉環等問題。結構化分析方法是給出一組幫助系統分析人員產生功能規約的原理與技術[1]。對于安全排查來說，結構化的思維主要將排查問題指標化，形成既有工業企業消防隱患排查體系[2]。通過固化消防安全隱患問題清單的形式，規范化、標準化現場排查流程與標準，確保后期排查成果的可利用性。

目前，計算機技術和互聯網+應用發展迅速，在風險管控治理上，信息化應用越來越廣泛[3]。通過信息化手段開發工業企業的消防安全專項整治排查系統，可以使行業主管部門掌握隱患、管控隱患、消除隱患，使隱患排查工作更加規范、高效。

2 排查體系

工業企業涉及行業廣，隱患類型復雜，隱患排查難度大。為此，結合工業企業常見消防安全隱患，將其歸納分類，構建了工業企業消防安全專項整治排查體系（見圖1）。體系包括如下圖所示的基礎資料、信息采集、隱患排查三大類型內容。通過對上述三方面內容開展隱患排查工作，可以掌握全市工業企業的基本情況，摸清隱患底數，客觀認識各類型工業企業的風險程度，為市、區、縣和工業園區等各級機構做好轄區工業企業的火災防控工作提供基礎數據支撐。

基礎資料主要包括企業所屬區域、地址、性質、類別、投產時間、主要產品名稱及庫存量、廠房數量、倉庫數量、企業總人數、最高火災危險性、單位消防安全責任人（管理人）及電話、維保單位等31項基礎信息。通過基礎資料的分類篩選與統計，可以從類型、規模、火災危險性等多維度掌握轄區的工業企業分布情況，摸清工業企業的分布底數。

信息采集設置了單位大門照片、主要生產現場照片、消防驗收意見書、室內外消火栓壓力測試圖片、火災自動報警系統主機圖片、噴淋末端壓力圖片、消防維保合同等七類，通過該項的設置確保了排查過程的真實性和可追溯性，同時也為后期滅火救援工作和火災事故調查提供一定的數據支撐。

隱患排查指標設置了建筑使用性質、消防安全管理、火災危險源、建筑防火、消防設施、其他等6個大項和32個小項（見圖2）。同時為了方便排查隱患的錄入，在系統內各排查隱患指標下內置了常見的各類典型問題模板98項，通知知識圖譜的方式規范了隱患清單的錄入。

3 信息化平臺建設

3.1? 業務流程

工業企業消防安全隱患排查系統主要流程包括計劃流程、隱患排查流程、隱患處置流程、隱患分析流程。計劃流程：系統可在Web端實現排查計劃的制定與管理，實時查看掌握所轄區域排查計劃的執行情況。隱患排查流程：可通過Web端批量生成排查任務，也可通過App端現場新建排查任務，用戶對排查任務中的基礎信息、信息采集、隱患排查等進行逐項填報，若發現隱患，則需在相應子項下記錄隱患信息，并上傳對應的圖片。隱患處置流程：用戶在系統內對隱患進行操作和維護。包括審核、隱患整改等操作。隱患分析流程：用戶可在Web端下載轄區內工業企業消防安全隱患的清單，并對隱患進行分級、分類統計分析。

3.2? 用戶角色

系統可實現用戶角色的靈活配置，用戶角色分為三級：一級為市級賬號（市消防救援總隊、市經信委），二級為區級賬號（各區縣政府），三級賬號（區縣經信、消防、園區/街鎮）。各級賬號的角色權限見圖3。

3.3? 系統架構與界面

App頁面包括任務中心、個人中心及搜索欄，項目明細欄包括基礎資料、隱患排查、信息采集，可分別對其中內容進行填報查看。Web端頁面包括主界面（信息統計展示）、排查標準管理（排查體系）、項目管理（批量新建項目和審核）、項目任務管理（展示項目完成進度）、隱患管理（隱患報表導出）。系統構架見圖4。

4 工業企業消防安全風險診斷

根據重慶市消防救援總隊和重慶市經濟和信息化委員會聯合印發的《全市工業廠房庫房消防安全專項整治工作方案》的要求，力求借助信息化平臺，對全市工業園區內的工業廠房庫房開展專項排查，全面摸清重慶市工業廠房庫房消防安全現狀。截至目前，通過近一年時間的專項排查，橫向上全市共計有效錄入1.5萬余家工業企業，縱向上采集了各單位的基本信息和隱患清單，形成了上百萬條的工業企業消防安全大數據。后期，隨著各區縣街鎮對園區外工業企業的排查和錄入，全市工業企業消防安全大數據也在不斷地在擴充和完善。

4.1? 工業企業分布

本次已錄入的1.5萬家工業企業中生產型企業（廠房）1.3萬余家，儲存型企業0.2萬余家（倉庫），規模以上企業0.5萬余家，規模以下企業1萬余家。從單位的行業分布上看，全市工業園區內的工業企業主要分布在機械、食品加工、汽車、電子、家具木材加工、制衣制鞋等行業，另有6000余家企業其所屬行業歸納不明，其余企業的分布見圖5。

從單位的火災危險性上看，全市工業園區內的工業企業火災危險性主要為丙類、戊類、丁類，存在少量的甲、乙類工業企業。其中丙類企業的數量最多，達到了39%，其次為戊類31%，丁類26%，甲類3%，乙類1%。

4.2? 工業企業消防安全風險分析

對已錄入系統的隱患數據進行統計分析，截至目前共計發現4.7萬余條隱患。根據排查標準——建筑使用性質、消防安全管理、火災危險源、建筑防火、消防設施等指標對存在對應問題的企業進行統計分析，全市工業企業在消防設施和建筑防火方面的消防安全隱患較為突出。其中55%的企業在消防設施方面存在問題，36%的企業在建筑防火方面存在問題，29%的企業在火災危險源方面存在問題，28%和27%的企業分別在消防安全管理和建筑使用性質方面存在問題。

消防安全隱患排查的目的之一是通過排查對火災風險進行分檔分級，找出目前火災危險性較高的單位作為下一步重點整治的對象。通過對隱患臺賬的整理，將存在下列問題的企業列為下一步重點整治對象：第一，丁、戊類廠房庫房擅自改為丙類及以上廠房庫房（962家，占比6.4%）；第二，存在生產或經營、儲存與住宿設置在同一建筑內的“三合一”情況（475家，占比3.2%）；第三，室內外消火栓無水或未設（1016家，占比6.8%）；第四，自動噴水滅火系統無水或未設（415家，占比2.8%）；第五，火災報警系統癱瘓或未設（396家，占比2.6%）；第六，違規搭建易燃可燃彩鋼板（690家，占比4.6%）。

4.3? 典型行業消防安全隱患分析

對各行業企業數量、隱患數量和每個企業平均隱患數量進行統計，可得到表1：

從上表可以看出制衣制鞋、家具木材加工等行業的平均消防安全隱患相對較多，以這兩個行業為例，對其典型消防安全隱患進行分析，可以得到：

制衣制鞋行業典型問題集中在：第一，廠區規模較小，業主租戶間責任劃分不明晰，導致消防設施設備損壞無法得到有效處理，本次排查的制衣制鞋企業中56.0%的企業未對自動消防設施未進行維護保養，導致消防設施有效性較低，其中在滅火器配置、應急照明燈具及疏散指標標志有效性方面尤為突出。第二，制衣制鞋行業大部分為租用廠房，存在共用樓層情況較多，導致安全出口被堵塞、鎖閉的問題突出，本次排查的制衣制鞋企業中47.5%的企業存在此問題。第三，企業流動性大，監管難度大，加之經營不善，消防管理意識淡薄，導致消防培訓演練落實不到位，本次排查的制衣制鞋企業中34.8%的企業未進行消防培訓演練。第四，制衣制鞋行業大部分為規模以下企業，企業廠房面積受限，辦公面積缺乏，導致約30%的企業存在著在廠房內違規設置辦公室、休息室、員工宿舍的情況。

家具木材加工行業典型問題集中在：第一，家具廠現場管理混亂，疏散通道、安全出口存在堵塞情況，占整個行業排查企業的29.1%。第二，大部分家具木材企業廠房建設年代久遠，電氣線路敷設不規范或私拉亂接的情況嚴重，占整個行業排查企業的26.3%。第三，廠房內噴漆房面積超過規范允許范圍，改變廠房火災危險性，占整個行業排查企業的11.7%。第四，廠房內大量存放油漆等易燃易爆品，防火分隔不滿足要求，占整個行業排查企業的9.7%。

5 結論

與傳統隱患排查方式相比，本文所述的隱患排查系統能夠有效杜絕假排查、半閉環、責任不明確等問題，實現從現場管控到線上遠程管控的轉變，有利于實現對隱患的動態跟蹤。目前系統只是針對隱患的事中控制及事后處理，還沒有充分挖掘隱患和數據之間的聯系，這一點也是在后續平臺應用中的重點。

信息化只有在實踐中發揮作用才有長久的生命力，智慧消防不一定都需要高端的平臺，在日常的防火監督或專項排查中融入小而精的平臺+大數據的形式也有廣闊的應用前景。基于本次專項排查軟件，對排查體系及知識庫進行修改后，可無縫平移到其他行業的專項排查工作中，形成全市各類行業、各類重點場所的消防安全大數據。

本次排查地域上覆蓋了重慶市全部區縣的工業園區，通過排查對全市既有工業企業進行了全面摸底，掌握了各行業的典型風險，為消防行政主管部門及行業監管部門對工業企業的消防安全管理提供大量的數據支撐。同時，通過對隱患清單的分級、分類，篩選出了存在較高火災危險性的工業企業，以方便行業監管部門開展下一步的整治提升工作。

參考文獻：

[1]王鑫，魯志寶，王玉領，等.火災調查大數據建設途徑與思考[J].消防科學與技術，2022，41（4）：569-571.

[2]王濱濱，褚新穎，程誠，等.大數據平臺下化工企業消防安全風險分析指標設計[J].南開大學學報（自然科學版），2021，54（2）：106-112.

[3]孫俊昭.智能信息化系統在造紙企業安全風險分級管控、隱患排查治理中的應用[J].造紙科學與技術，2019，38（6）：66-68.

Fire safety risk diagnosis and application of Chongqing existing industrial enterprises based on structured thinking and information technology

Tang Wenjuan1，Xu Xin1，Li Kai1，Liu Ji2

（1.China Machine China Union Engineering Co.，Chongqing 400039，2.Youyang Tujia and Miao Autonomous County Fire and Rescue Section，Chongqing 409899）

Abstract：In order to improve the quality and efficiency of special hidden danger ranking， a hidden danger ranking method based on structured thinking and informatization means is proposed， and a list of hidden dangers is generated automatically by using the Chongqing industrial enterprise fire safety special rectification ranking system and offline professional third-party institutions to rank， so as to realize intelligent fire safety risk diagnosis of Chongqing industrial enterprises.

Keywords：structured; informatization; industrial enterprises; risk diagnosis