化工企業安全管理工作研究與實踐

牛俊粉

(淄博市淄川區應急管理局,山東 淄博 255100)

化工企業是我國經濟結構的主體產業。隨著經濟的快速發展,我國化工產業園建設數量逐漸增加,為國防、農業、醫療和人民生活提供了不可或缺的材料。據中國石油和化學工業聯合會報道,2022年上半年,石油化工占全國工業生產總值的12.4%,規模以上企業比2021年增加6.8%,總利潤達7 521.2億元,同比增加24%[1]。雖然化工產業創造了較高經濟效益,化工品為人們生活帶來了巨大的好處,但是,化工企業一直存在安全生產問題。

安全必須放在其他事項之上,保護工人生命健康是生產之本。每年約有200萬工人死于工傷[2]。為此,各國政府和相關企業出臺了一系列舉措[3-5],行業中的死亡和傷殘率顯著下降,但在類似的安全事故中,造成的嚴重程度卻沒有減少。例如,2001年9月,法國圖盧茲化工廠爆炸,事故造成31人死亡和2 500人受傷;2013年11月青島發生的輸油管道爆炸事故,造成62人死亡;2015年8月天津濱海新區發生爆炸事故,造成165人遇難。因此,化工企業安全管理工作迫切需要改革和提高,以避免上述事故再次發生。

本文對目前化工企業安全管理工作進行了詳細的論述,介紹了化工企業加強安全管理的必要性和緊迫性,總結了國內外化工企業安全管理工作現狀,提出了數字科學工具(VR和機器學習)應用于安全管理工作中的潛力,為進一步避免化工企業安全事故的發生提供了指導。

1 化工企業加強安全管理的必要性和緊迫性

2013年11月,習近平在青島黃島經濟開發區考察輸油管線泄漏引發爆炸事故搶險工作時指出:要做到“一廠出事故,萬廠受教育,一地有隱患,全國受警示”[6]。2020年4月,習近平對安全生產再次作出重要指示:生命重于泰山。各級黨委和政府務必把安全生產擺到重要位置,樹牢安全發展理念,絕不能只重發展不顧安全,更不能將其視作無關痛癢的事,搞形式主義、官僚主義[7]。可見,為加強危險化學品安全生產工作,遏制重特大事故發生,必須從源頭抓起,發現和認識目前化工企業存在的安全問題。

1.1 化工企業人為安全問題

安全意識和安全態度是第一要義。化工企業安全事故的發生主要是由于工人的麻痹大意、心存僥幸引發的,工人存在責任心不強、自我防范意識較差等問題,從而導致違規操作,最終釀成悲慘事故發生。2007年7月,山東博豐大地工貿有限公司發生爆炸事故,事故原因為工作人員未按規定對沉降罐內防腐涂料揮發氣體進行檢測,且違規使用非防爆照明燈具、抽風機等電器,致使罐內達到爆炸極限。2012年4月,日本三井化學公司人為操作失誤致使設備停止運轉時發生爆炸,爆炸引發大火,造成1人死亡,12人受傷。2021年4月,黑龍江凱倫達科技有限公司發生一起中毒窒息事故,該事故主要教訓是相關人員安全意識淡薄,未開展特殊作業安全培訓。化工工業園的數量越來越多,企業規模和招工規模越來越大,新一批的畢業生將第一次走進工廠,進行第一次工業化的操作與生產,因此,加強人文安全管理迫在眉睫,既要做到人人經過培訓、持證上崗,又要做到責任落實到位,最大限度地減少人為因素帶來的危險事故。

1.2 化工企業設備安全問題

“工業4.0”時代,突出了生產對大型設備的依賴,設備失效和設備事故的可能性和嚴重性威脅著企業安全生產。設備安全管理的目的是預防和消除設備的不安全狀態,全效益、全過程、全員工、全手段管理是先進設備管理的趨勢。2004年4月,重慶天原化工總廠發生爆炸事故,直接原因是氯冷凝器列管腐蝕穿孔,含高濃度銨的氯化鈣冷凍鹽水進入液氯系統,生成極具爆炸危險的三氯化氮。2014年11月,美國杜邦公司一個儲存甲硫醇的存儲罐閥門失效,造成甲硫醇大量泄漏,造成4人死亡。2020年6月,安徽馬鋼化工能源科技有限公司發生氨氣泄漏,事故發生在硫銨單元1號飽和器區域,該設備維護力度不足造成了事故發生。化工設備是化工產業發展的重要工具,也是促進化工發展的重要動力。化工企業一直以來面臨的設備問題表現在腐蝕性問題、設計問題、機械設備疲勞損壞問題和泄露等問題。為防止設備問題事故的發生,應該進一步加強化工機械設備的保養和維修,加強設備管理,促進設備能夠健康有效運轉。

2 目前化工企業安全管理工作現狀

化工企業中存在各種危險的基礎設施系統,包括氣體泄漏、火災、瓦斯爆炸等多重事故的高風險。安全管理工作對化工行業事故的預防和減輕具有重要意義,安全管理需要從全局到局部,從宏觀到微觀的不同維度做出規劃和控制,需要明確安全管理指導方針,制定各類規章制度,建立安全管理組織機構。

2.1 國內化工企業安全管理辦法

我國在實踐中總結并形成了一套系統管理理論、制度、程序、結構和方法,出臺了《中華人民共和國安全生產法》和《危險化學品安全管理條例》,保護人民生命安全擺在首位,進一步強化和落實生產經營單位主體責任,要求構建安全風險分級管控和隱患排查治理雙重預防體系[8-9]。各企業結合自己生產實際,總結出了自己的安全管理辦法,例如,鞍鋼實業集團化工有限公司實行“0123”安全管理辦法,“0”是趨近于零的安全事故目標;“1”是將一把手負責制作為核心,為安全生產提供保障;“2”是積極踐行標準化作業、安全標準化班組建設;“3”是以全員教育、全面管理、全線預防為對策,做好安全工作,實現安全生產。這樣的安全管理辦法不但包括了最基本的安全管理措施,而且還根據自己的生產特點大膽地運用了最新的安全管理理論[10]。上海寶鋼化工有限公司實行“12345”安全管理辦法。“1”是一流目標,也就是將生產過程中的事故降到最低的零事故狀態;“2”是二根支柱,也就是說生產線自行管理自己的安全,實行安全生產質量一體化的管理方式,并將其作為管理的支柱;“3”是三個基礎,也就是說將安全標準化作業、作業長為中心的班組建設、設備點檢定修這三個方面的工作作為管理的基礎;“4”是四全管理,也就是管理推廣到全員、全面、全過程、全方位;“5”是五項對策就是,綜合安全管理、安全檢查、危險源評價與檢測、安全信息網絡、現代化管理方法[11]。

2.2 國外化工企業安全管理辦法

十九世紀初,歐洲開啟工業革命時代,為了控制職業病和減少重大企業安全事故,英國頒布了《英國工廠法》。同時,在其他國家,如美國頒布了《工廠檢查法》,日本頒布了《制造廠管理規程》[12]。國外其他企業也相繼推出了不同安全管理辦法,荷蘭皇家殼牌集團結合企業管理效益問題,實行HSE(Health,Safety and Environment Management)安全管理辦法,經過長時間探索與改進,逐漸形成了健康、安全和環境三個要素的安全管理的核心理論和方法。尤其是在企業安全評價和風險管理方面,三個要素進行預防管理后提升了企業的健康、安全和環境水平。其在我國的子公司,安全管理成效顯著,別具一格[13]。挪威國家石油公司借鑒HSE管理辦法,開設了專門的HSE部門,并采取“零”思維模式,提出所有事故和傷害都是可以避免的[14]。OSHMS(Occupational Safety and Health Management System)是一套科學、規范的職業安全健康管理體系,這種管理方法涉及企業的各項活動和管理工作,它要求企業應用系統安全工程和管理方法,辨識系統中的危險源,并采取有效控制措施使其危險性達到最小,從而把企業的安全風險損失降到最低限度[15]。目前,英國、美國、日本和澳大利亞等多國化工企業實行OSHMS管理辦法并取得顯著成效。

3 數字科學工具應用安全管理工作的具體實踐

避免事故發生的最根本方法是消除安全風險,即采用先進的管理手段,通過危險預防與控制措施,達到最優的安全水平。因此,需要結合智能化和數字化的應用,既可以提高工人安全專業知識水平,同時也可以實現設備自動識別安全風險,并為工人做出風險分類、風險維護和風險優化評估,幫助工人做出正確決策,減少事故的發生和降低事故的危害程度。

3.1 Virtual Reality(VR)虛擬實驗室

VR(Virtual Reality),即虛擬現實,又稱靈境技術。是連接數字世界和真實場景的紐帶,也是高速發展狀態下的沉浸式數字應用的核心技術[16]。VR技術已應用在醫療、教育等行業,特別是飛行員通過VR訓練取得了突出效果[17]。

由于化工企業存在一系列分支領域,其中許多企業有自己獨特的、不一致的安全隱患,對工人進行培訓存在不平衡不充分的現象。例如,廢料回收、氣體檢測、化學品的儲存、設備的處理、應對緊急情況等情景無法在真實工況下進行培訓。相比之下,VR虛擬實驗室的安全培訓具有虛擬現實硬件的沉浸式特性,即模擬,創造了一種非物理無風險環境下的錯覺,允許工人獲得化工安全風險的“實踐經驗”,符合認知發展和學習理論的思維模式,并確保工人最大程度地獲取安全知識。同時,VR虛擬實驗室還可以通過模擬平時看不見的危險(如電力)來降低錯誤率。不像傳統的通過視頻、課堂教學進行安全培訓模式,實時互動,積極參與,提高了工人的注意力,通過VR探索多個危險場景,以及體驗危害造成的災難,可以使工人對安全知識認識更深刻,從而積累經驗來識別出現實生產過程中的危害。Kong等人[18]創建了一套VR實驗室體系,該體系實現了對化工等領域安全問題的詳細表述。通過VR實驗室,學員可以識別安全隱患并得到系統實時反饋,彌補了課堂和真實工況下安全問題之間的差距。值得注意的是,學員對該項目一致好評,超過85%的學員稱VR實驗室很有趣,填補了真實案例體驗的空白。Zhu等人[19]利用計算機技術生成真實的圖像、聲音和其他感覺來實現復制真實的環境,建立了一套虛擬安全實驗室并創造了一個互動的學習環境,學員對安全知識的獲取得到了顯著提高。

建立系統性的VR虛擬實驗室最終目的是減少人為因素帶來的化工事故,正如前文所述,人的安全意識、安全態度和安全知識,直接決定了事故隱患的排查,事故發生的處理。為了避免事故重復發生和造成嚴重后果,有效的安全培訓是化工企業安全管理工作中不可忽視的內容。

3.2 機器學習預報安全風險

機器學習(Machine Learning)本質上是讓計算機自己在數據中學習規律,并根據所得到的規律對未來數據進行預測。近年來,從物理學到生物學,機器學習在基礎科學中的影響越來越大,并在相關領域實現了許多優秀的實際應用,例如人臉識別、交通預測、自動駕駛、醫學診斷等[20-21]。

隨著大數據的出現和計算機技術在處理、數據存儲領域的進步,機器學習已經在各個行業中取得了顛覆性創新。將機器學習與化工企業安全風險結合,可以快速識別風險和潛在隱患,有效地向工人傳達機器學習獲取的信息,并為工人解決風險提供決策。傳統的社會科學面對安全風險,往往是通過收集和分析以往案例來推斷現有情況,而機器學習無需指導理論或假設,而是根據數據觀測結果形成一套理論來解釋這些風險。因此,機器學習可以進行持續的安全風險評估,改進學習過去的經驗教訓,定義處理相關數據,并有足夠的能力處理意外事件,并提供適當的解決方案,以實現安全風險管理。LEE等人[22]綜述了機器學習面向企業開放的潛力,并預測它在各個行業的應用將會快速增加。通過機器學習可以快速識別問題并做出智能決策,為企業帶來競爭優勢。Paltrinieri等人[23]提出了一種基于機器學習的安全風險評估方法。使用Deep Neural Network(DNN)模型,成功測試了一個涉及石油和天然氣鉆井平臺的應用背景的風險評估。數據結果表明DNN的預測結果準確性高,為安全相關的決策提供了幫助。

機器學習能夠從事故數據集中梳理出更準確的反饋,這反過來可以幫助工人做出最優的決策和更有效的事故預防。將安全事故消滅在萌芽狀態,減少對人和環境的危害,降低企業損失。

4 結語

化工企業安全管理工作是保障工人生命安全的第一道防線。任何工業革命時代,化工企業發展背后都離不開安全管理的支持。面對化工企業存在各種各樣的人為和設備危險要素,既要統籌國家相關條文規定,又要結合自身特征提出具體措施。進入新時代后,化工企業快速發展,這也對安全管理工作提出了新的要求。利用現代數字科學工具,通過VR建立虛擬實驗室,提供真實環境下的安全培訓演練,增強工人安全意識和安全態度。結合機器學習方法,對設備進行有效故障預報,并為將會帶來的安全風險做出分析,幫助工人提供解決風險的智能決策。