基于物聯網的石油化工企業專職消防隊智慧應急救援體系構建策略研究

摘要：石油化工行業在國民經濟中占有重要地位，其生產過程伴隨著高危與復雜的風險，應急管理與安全防護難度較大。隨著物聯網、大數據等新興技術的發展，將先進信息技術與救援體系深度融合，為石化領域構建更加敏捷、高效、智慧的應急救援系統提供了技術支持。本文圍繞石油化工行業在面臨突發事故時所需的應急指揮、信息采集與動態調度等關鍵環節，探討基于物聯網的智慧應急救援體系建構策略，包括物聯網感知網絡部署、數據交互與實時監測平臺、應急資源優化配置以及多方協同的救援機制等，以期為石化企業在新形勢下提升安全保障能力與事故響應效率提供參考。

關鍵詞：石油化工；物聯網；智慧應急救援；安全管理；風險防控

引言

石油化工行業是關系社會經濟發展的基礎產業之一。其生產過程涉及易燃易爆、有毒有害物質，一旦發生突發事故，可能造成重大的人員傷亡與財產損失，并可能導致一定的環境與社會影響。隨著產業規模的不斷擴大，安全與風險管理要求日益提高，傳統的應急救援方式在信息獲取、過程調度與多方協作等方面面臨諸多局限性。物聯網技術的發展為石油化工行業安全管理帶來契機，通過在裝置現場、管道網絡與儲運系統中部署傳感器與智能終端，可實現對關鍵參數的實時監測，并借助大數據分析與云平臺支撐構建起跨區域、跨部門的智慧應急聯動機制。

一、石油化工行業智慧應急救援需求與物聯網技術優勢

（一）高風險特征與應急需求的緊迫性

石油化工生產過程往往伴隨高溫、高壓和易燃易爆物質的儲運與反應，任何微小失誤都可能觸發重大事故。管道泄漏、裝置故障乃至火災爆炸等事故常具有突發性與擴散性，難以及時控制并容易引發次生災害。在生產裝置高度集成化的背景下，一處設備異常就可能連鎖波及上下游環節，造成生產全面停滯。此外，石油化工企業的油區油井分布范圍廣、輸油管線長、廠區布局往往規模龐大、工藝流程復雜，傳統的應急救援多依賴人工巡檢與線下調度，一旦發生事故，在有限的時間窗口內難以及時、準確獲取現場數據，不利于科學研判與快速決策[1]。對石油化工行業而言，盡快構建能夠實現實時監測、精準定位與高效協同的應急救援系統，不僅能滿足安全法律法規與行業標準的要求，還是企業長期發展的內在需求。然而，現有應急管理模式在信息化與智能化程度上仍有較大差距，往往缺乏統一的數據采集與指揮平臺，各類救援資源與部門協同存在分割與滯后性，因此在面對多點事故與復雜場景時無法充分發揮整體合力。

（二）物聯網在實時監測與應急指揮中的價值

物聯網技術通過在目標區域布設大量傳感器、RFID或智能終端，實現對溫度、壓力、氣體濃度、流量與設備狀態等關鍵信息的實時感知，并借助網絡傳輸與數據處理平臺進行集中分析，為石油化工應急決策與現場處置提供重要支撐。相較于傳統的人工巡井、巡檢與事后報告，物聯網具有高頻數據采集、自動報警與數據交互的顯著優勢。第一，大幅縮短信息獲取的時滯性，通過傳感器自動檢測火焰或壓力等異常數據，回傳后直接觸發警報，減少事故擴散風險。第二，幫助決策者掌握事故發生位置與影響范圍，配合地理信息系統（GIS），可實現精確的可視化展示與路徑規劃，為指揮中心制定應對方案與調度救援力量提供參考。第三，可與視頻監控、無人機巡查等系統聯動，對危險區域進行遠程觀測與分析，強化救援人員的安全保障，使應急處置更具針對性。憑借物聯網互聯互通的特點，企業可將設備維護、環保監測等模塊與應急平臺相結合，打造一個基于大數據的綜合風險防范與應急管理體系，為石油化工行業的可持續安全運營奠定堅實基礎。

二、基于物聯網的石化行業智慧應急救援體系框架

（一）物聯網感知與數據采集層的構建

在石油化工場景下，為搭建智慧應急救援體系，需在感知與數據采集層面進行系統化的部署[2]。具體來說，需要在廠區油區的關鍵油井、管道、儲罐、設備以及重點危險源周邊安裝多類型的傳感器，如溫度傳感器、壓力傳感器、可燃氣體檢測儀、毒性氣體探測器以及振動監測儀與應力監測裝置等。通過有線或無線的網絡方式與集中控制系統連接，一旦檢測到異常參數或超過設定閾值，便能觸發報警信號并將數據實時傳輸至后臺。對于在地理位置分散的油區井場或其他工業條件苛刻的場景，可結合LoRa、NB-IoT或5G等通信技術，以保證傳輸覆蓋與穩定性。此外，企業可在重要部位布置視頻監控，實現對現場場景的可視化回傳，結合無人機巡檢與AR/VR等手段，在事故發生時及時為應急救援指揮中心提供全方位的信息支持。

為使感知網絡更具可擴展性與動態適配能力，系統建設時應注重傳感器類型與布點密度的合理配置，并建立自動化的故障檢測與維護機制，如定期校準傳感器靈敏度、監測電池電量等。同時，需要對傳感器及通信鏈接進行必要的防爆、防水、防塵與網絡安全加固，以適應石油化工現場復雜的危險環境，這些細節直接關系到系統的有效性與安全性[3]。通過形成多層次、多維度的物聯網感知網絡，石油化工企業才能全面掌握生產過程中的風險動態，為后續智慧應急決策奠定堅實基礎。

（二）數據中心與實時監測預警平臺

在感知層采集到海量實時數據后，需要構建一個穩定而高性能的數據中心與監測預警平臺，負責接收、存儲與處理來自油區或化工企業廠區各個感知節點的信息，并在發現異常數據時發出預警信號。第一，數據整合與清洗。通過對多源、多格式的數據進行標準化轉換與聚合，消除信息孤島與系統隔閡，實現對各傳感器、視頻流和歷史工藝數據的統一管理。第二，實時監測與分析。運用大數據分析方法或機器學習模型，對重要參數進行趨勢預測與關聯性挖掘，發現潛在的隱患征兆或故障苗頭，為事故預防及處置提供科學依據。第三，可視化呈現與預警決策。通過GIS平臺或三維場景建模方式，將設備位置、風險等級、報警點等信息直觀地呈現在指揮中心大屏或移動端，使管理人員能夠直觀了解企業安全態勢，并根據報警優先級進行分級響應與信息推送。

要確保數據中心與預警平臺能夠在事故狀態下正常運轉，就必須重視系統的容錯性與冗余設計，加設獨立、大容量的UPS，設立網絡雙路由，避免因網絡或電力故障導致核心功能中斷。同時，對傳感器及平臺進行周期性校驗與算法迭代，以持續提升智能識別與預測的準確度。對于采集到的重要信息，可借助安全分級管理策略，確保企業內部各部門和相關外部機構都能得到適度授權并及時共享關鍵數據，同時需防范網絡攻擊與信息泄露等安全風險。通過建設完善的監測預警平臺，石油化工企業能夠實現對潛在事故的早發現、早處置，極大地減少生產損失并保障人員安全。

（三）應急資源調度與協同聯動機制

一旦確認事故發生，智慧應急救援體系要快速進入聯動運作階段。此時，應急資源調度與協同機制至關重要。平臺可根據傳感器、視頻等實時信息自動識別事故類型（如爆炸、火災、化學泄漏等）及嚴重程度，匹配對應的應急預案模塊，并將事件信息與處置建議推送給指揮人員及相關職能部門。指揮中心通過與醫療、環保等社會公共救援力量的信息聯通，進行資源配置與行進路線規劃，同時利用移動終端或車載設備將救援方案傳達給現場救援隊伍。若在石化廠區內存在預置的無人機、機器人等設備，可結合具體事故情況開展快速偵察與危險區域排查工作，減少救援人員風險。對于跨區域或特大事故，在石油化工企業專職隊伍進行初期處置的同時，需要在更高級別的應急管理平臺上進行多方協調，整合、調動周邊城市或地區的專業力量與物資。同時，現場指揮人員可以借助可穿戴設備或AR輔助系統實時接收平臺分析結果與危險預測，并結合現場實際情況下達指令，以提升救援精度。通過各部門、各層級的聯動配合，可在最短時間內實現準確判斷、科學隔離和有效處置，從而將事故造成的損失降至最低。

三、石油化工行業企業專職消防隊伍智慧應急救援體系構建策略與實踐展望

（一）加強頂層設計與標準化建設

要在石油化工行業系統推進基于物聯網的智慧應急救援建設，在企業與行業層面加強頂層設計與標準化建設[4]。一方面，企業應結合自身的生產規模、工藝流程與區域風險特點制定完善的應急救援體系規劃，在此基礎上確定物聯網部署與信息平臺的技術路線與實施計劃，避免片面關注某個環節而忽視整體協同。另一方面，物聯網數據采集和應急系統通常涉及傳感器類型、通信協議、數據格式與安全防護等多維度標準化要求。這需要相關主管部門、行業協會與領先企業形成聯合力量，共同推動應急系統設備與數據的標準化，為跨企業或跨區域的互聯互通創造可能。

在具體落實上，企業要摸清風險分布與現有應急能力，通過危險源辨識、量化風險分析（QRA）等手段明確重點監測對象與關鍵控制節點，并開展感知網絡布點與設備選型。對老舊裝置或關鍵管道，可先行進行傳感器試點部署與信息化改造，再逐步擴展到企業乃至上下游協同。從標準化角度來看，不僅要對傳感器性能與安裝位置進行細致規范，還要對數據的采集頻率、傳輸協議、報警閾值設定和平臺接口進行統一管理，以避免后期系統升級或擴展時陷入信息孤島或重復建設。只有在企業內部和行業層面都形成較為完備的頂層方案與標準化路線圖，物聯網技術的潛力才能在石化應急救援領域得到充分釋放，并為長遠發展奠定基礎。

（二）構建多維數據融合與動態監測預警體系

石油化工行業智慧應急救援體系不僅要采集傳感器數據，還需要整合多維度的信息源，以構建更加準確、立體的風險圖譜。除了過程控制系統（DCS）和實時傳感器外，企業可將歷史工藝數據、設備維修記錄、人員位置數據以及氣象、交通信息與區域環境監測數據也納入統一平臺進行交叉分析，通過對大規模數據的動態跟蹤與機器學習算法的訓練，更好地洞察事故潛在誘因并提升預警判定精度。例如，在儲罐區，如果傳感器顯示氣體濃度逐漸增加，但溫度與壓力并未顯著異常，此時結合氣象數據可判斷是否存在外部侵入或微量泄漏的可能，從而為提前布防與隔離提供依據。同時，動態監測與預警體系也要關注復雜工況下的多因素耦合。石油化工裝置往往處于多變量耦合狀態，任何一個環節出現波動都可能通過管線或介質傳遞放大，因此需要借助實時仿真或多目標預測模型，對突發事件發展趨勢與可能的擴散路徑進行模擬，并將模擬結果可視化呈現給指揮決策層。

（三）展望與愿景

展望未來，通過基于物聯網的智慧應急救援體系，石油化工企業專職消防隊伍將顯著提升其在日常與突發情況下的響應效率與能力[5]。一方面，通過物聯網設備的日常數據采集與智能分析，隊伍可提前識別潛在風險，主動優化應急資源部署；另一方面，在異常事件發生時，接警信息將被迅速傳遞至指揮平臺，通過實時數據獲取現場精確信息，輔助隊伍制定精準、高效的處置方案。未來，智慧應急救援體系還將引入更多先進技術，如增強現實（AR）頭盔協助現場人員導航與信息查詢，利用無人機和機器人實現高危區域偵察和施救。通過不斷優化智能算法與設備性能，石化行業企業專職消防隊伍將向更加高效、科學與協同的方向邁進，最終實現智慧應急救援能力的全面提升，為行業安全生產保駕護航。

結語

石油化工行業在經濟與社會發展中占據重要地位，同時伴隨著較高的安全風險。展望未來，隨著5G、人工智能和大數據分析技術的進一步成熟，智慧應急體系將在預測與仿真、自動化決策與遠程操控等領域取得更大的突破。這不僅將全面提升石油化工行業的安全保障能力，還將為可持續發展提供更加堅實的技術支撐。在這一過程中，企業專職隊伍的作用不可忽視。專職隊作為企業安全應急的“第一道防線”，在突發事件的快速響應、初期處置和風險防控中發揮著不可替代的作用。未來，應進一步加強企業專職隊伍的專業化和智能化水平，通過優化裝備、強化培訓和引入智能決策輔助系統，提高專職隊伍在復雜場景下的應急處置能力。

參考文獻

[1]張巖，何淼，吳江磊.石油化工安全風險管理在滅火搶險救援中的應用[J].四川建材，2020（10）：20-25.

[2]饒樂.石油化工企業的消防安全管理分析[J].科技經濟導刊，2020（16）：15-20.

[3]吳維華，趙平.淺談石油化工企業專職消防隊裝備的優化配置[J].技術與市場，2020，27（04）：156-157.

[4]應急管理部召開全國危化品安全風險集中治理季度視頻推進會[J].安全與健康，2022（10）：4-5.

[5]黃小菲.遏制危化品泄漏事故發生的極早期預警理論探討[J].化學工程與裝備，2023（07）：260-262.

作者簡介：方斌（1975— ），男，漢族，甘肅酒泉人，本科，研究方向：應急救援信息化。