基于大數據分析的危險化學品智能監管體系研究

摘要：智能監管系統利用物聯網技術、邊緣計算、云計算和人工智能等技術，對危險化學品的各個環節進行全面的數據采集、處理和分析，以實現實時監控和預警。闡述了智能監管系統的理論基礎，分析了危險化學品管理中的數據來源及類型，并設計了基于大數據的危險化學品監管體系架構，討論了數據采集網絡的設計、云計算與邊緣計算的有效結合、物聯網與傳感技術的應用、風險預測模型的算法及應急響應機制的自動化流程設計，旨在通過高度的技術整合，實現對危險化學品全生命周期的智能監控與管理。

關鍵詞：大數據；危險化學品；智能監管

在現代工業社會中，危險化學品由于其特有的易燃、易爆及毒性特點，一直是公共安全治理的重點與難點。現階段，傳統的監管模式已難以滿足現代安全生產的需求，亟需構建一種新型的智能化監管體系，以提高監管效率和準確性。基于大數據分析技術的智能監管體系，利用先進的信息化手段，能夠對危險化學品的全生命周期進行監控，從而顯著增強監管的主動性和預見性。

1 智能監管系統概述

基于大數據分析的智能監管體系，主要通過采集、整合和分析各類監管數據，實現對危險化學品全生命周期的實時監控和風險評估。該系統依托先進的信息技術，如物聯網（IoT）、云計算和人工智能等，構建起從生產、存儲、運輸到使用等各環節的數據監控網絡。通過對監管數據的深度學習和模式識別技術，系統能夠實時洞察潛在的安全風險和違規行為，有效預防事故的發生。

智能監管系統的核心在于其強大的數據處理能力和精準的決策支持功能。通過設立傳感器網絡，系統能夠實時接收并處理來自各監測點的數據，如化學品的溫度、壓力、流量等關鍵參數，這些數據經過云端處理平臺的分析，轉化為直觀易懂的安全指標，為監管人員提供決策依據。此外，系統集成的預警機制能基于設定的安全閾值自動觸發警報，實現快速響應。

除實時監控外，智能監管系統還支持歷史數據分析，為事故調查和安全審計提供數據支撐。系統能夠對事故發生前后的數據進行回溯分析，識別事故原因，評估相關影響，進而優化未來的安全管理措施。同時，通過對歷史數據的趨勢分析，系統還能預測未來可能的風險點，為制定預防措施提供科學依據。

2 危險化學品管理中的數據來源及類型

在危險化學品智能監管中，數據來源的多樣性和類型的復雜性是實現高效監管的關鍵因素，這些數據涵蓋從化學品的生產到消費的整個過程，以及對環境影響的監測，是確保監管有效性的基礎。具體而言，數據來源分為制造過程傳感器、運輸跟蹤系統、儲存設施監控系統、銷售點系統以及環境監測站。這些數據類型包括實時化學品濃度水平、GPS位置數據、車輛狀況、溫度、壓力、化學品泄漏警報、銷售量、客戶信息、空氣質量指數以及水污染水平等。制造過程傳感器提供實時的化學反應監控數據，有助于控制化學品的生產過程并確保質量安全；運輸跟蹤系統根據GPS和車輛狀況監控數據，確保化學品的安全及時運輸；儲存設施監控系統利用溫度、壓力和泄漏警報等數據，有效預防事故的發生；銷售點系統通過收集銷售數據和客戶信息，幫助追蹤化學品的使用情況和銷售模式；環境監測站則通過監測空氣和水質的污染數據，評估化學品對環境的影響，確保符合相關環保法規的要求[1]。

3 基于大數據的危險化學品監管體系架構設計

3.1" 危險化學品數據采集網絡設計

在設計基于大數據的危險化學品監管體系時，數據采集網絡的構建是確保從化學品生產、運輸、儲存到銷售及環境影響的每一個環節都能實時收集關鍵數據。有效的數據采集網絡能夠提供實時監控和事故預防所需的全部必要信息，這些信息經先進的分析工具處理后，以支持決策制定和風險管理。數據采集網絡包括多個監測點，每個點針對特定的數據類型進行監控，數據采集的頻率根據監控需求和實際情況設定，以保證數據的實時性和準確性。例如，生產線上的傳感器會監控溫度、壓力和化學成分等關鍵參數，以保障生產過程的安全和產品的質量；運輸過程中，GPS跟蹤器會記錄位置、速度和路線遵守情況，為物流管理和安全合規提供支持；儲存設施的液位傳感器會監測容器的液位、壓力以及泄漏情況；環境質量監測器則會評估空氣和水質參數，為環境影響評估和合規監測提供依據[2]。

3.2" 云計算與邊緣計算的結合

在基于大數據的危險化學品監管體系中，云計算與邊緣計算的結合發揮了至關重要的作用，該組合技術不僅優化了數據處理流程，還提升了數據分析的速度與效率，對于處理大規模、分布廣泛的監測數據尤為關鍵。云計算提供了強大的數據存儲和處理能力，使監管機構能夠在全球范圍內集中管理數據；而邊緣計算則將數據處理任務分散到網絡的邊緣，即接近數據源的位置，減少數據傳輸時間，降低延遲，提高了處理效率。

在實時監測化學品的過程中，邊緣計算設備起著決定性作用，能夠迅速處理由傳感器收集的數據，這些數據涉及化學品的溫度、壓力、濃度等關鍵參數，邊緣設備使用以下公式實時計算數據的統計特征：

式中：xi表示從傳感器接收的單個數據點，N是數據點的總數，μ是計算得到的平均值。這些統計指標對于實時監測系統來說非常重要，可以幫助系統識別正常運行狀態與異常狀態的差異。

為了進一步優化數據處理和決策制定過程，邊緣計算設備還會運行決策支持算法，該算法基于實時計算的統計數據生成決策指令：

式中：D表示決策結果，f是決策函數，它根據μ和σ2的值判斷是否需要調整制程或執行安全協議。這種快速的決策制定，使監管系統能夠及時發現潛在風險，有效避免事故的發生。

同時，云計算平臺會收集所有邊緣計算節點的數據和決策結果，進行深入的數據分析和長期趨勢預測，支持更復雜的數據分析需求，如機器學習模型的訓練和優化：

式中：Θ表示模型參數，L是損失函數，yi和分別是實際值和模型預測值，M是樣本數量，g是模型預測函數。經計算，云平臺能夠優化整個監管體系的性能，提供基于歷史數據分析的深入洞察[3]。

3.3" 物聯網與傳感技術的應用

物聯網與傳感技術在危險化學品智能監管體系中的應用，能夠提高監控的實時性、精確性和操作的自動化水平。物聯網技術使各種傳感設備和監控系統在全球范圍內互聯互通，實時收集關于危險化學品的各類數據，包括化學品的溫度、壓力、濃度以及容器密閉性等關鍵參數。通過在化學品生產線、倉儲設施、運輸車輛以及銷售點部署傳感器，系統能夠全面監控化學品從生產到使用的每一個環節，確保整個供應鏈的安全性和合規性。傳感器收集的數據經物聯網平臺實時傳輸至中央數據庫，其內置的高級算法會對數據進行分析，評估潛在風險并自動觸發預警系統。此外，物聯網技術還支持遠程操控，如在緊急情況下遠程關閉閥門或啟動應急冷卻系統，減少人為延誤并降低潛在的安全風險。在物聯網架構中，邊緣計算的應用也愈發重要，它能夠在數據產生地進行初步處理，只將必要的數據發送至云端，這樣既減輕了中央服務器的負擔，又縮短了數據處理的響應時間，進一步提升監控效率。

3.4" 風險預測模型的算法設計

設計高效的風險預測模型算法，對于構建基于大數據分析的危險化學品智能監管體系至關重要，此算法需要準確預測潛在的風險，并提供可行的預防措施。在此背景下，引入機器學習技術，尤其是基于時間序列預測的模型來設計算法，可以大幅提高預測的精確性和響應速度。時間序列模型適用于處理和預測基于時間變化的化學品風險，如溫度、壓力和化學反應速率的變化，這些參數通常預示著化學品安全事件的發生。

在定義預測模型的基本結構時，考慮使用自回歸滑動平均（ARMA）模型，該模型由自回歸部分和滑動平均部分組合而成，適用于分析時間序列數據的自相關性和滑動平均特性。模型表達式如下：

式中：Xt是在時間t的觀測值，是自回歸系數，是滑動平均系數，是白噪聲誤差項，p和q分別是自回歸和滑動平均的階數。

為進一步提高模型的預測能力，可以將ARMA模型擴展到自回歸積分滑動平均（ARIMA）模型，該模型適用于非平穩序列的預測，包含差分運算，用以使數據穩定。ARIMA模型的差分形式如下：

式中：B是后移算子，表示進行d階差分的結果，用以將原始數據轉化為平穩序列。

使用這些模型，可以根據歷史數據來調整模型參數，進而預測未來的風險級別。根據最小化預測誤差，優化模型參數：

式中：Xt是模型根據歷史數據預測的值，T是總的觀測期數[4]。

3.5" 應急響應機制的自動化流程設計

在基于大數據分析的危險化學品智能監管體系中，設計有效的應急響應機制和自動化流程，使得在化學品泄漏或事故發生時，能夠迅速、有序地執行應急措施。應急響應的自動化流程包括從最初的警報觸發到最終事故控制和后續處理的每一個環節，都預設了操作步驟和響應時間，以確保快速、有效地緩解事故帶來的影響，此流程依賴于大數據和智能算法，實時分析事故發生的概率和潛在影響，以自動判定適當的響應級別和所需資源。應急響應級別根據事故的嚴重程度劃分為四個等級，每個等級有特定的觸發條件和預設的響應措施。具體情況見表1。

該表格中的每一項都是基于大數據分析和風險評估算法的輸出，自動化流程設計允許系統在檢測到特定條件時迅速啟動預設的應急響應，提升應對危機的效率，有效降低人為判斷延遲帶來的風險，確保了公眾和環境的安全[5]。

4 結束語

通過智能監管體系，不僅可以有效預防危險化學品相關事故的發生，還可以在事故突發時快速采取處理措施，最大限度地降低事故的影響和損失。因此，研究和實施基于大數據分析的危險化學品智能監管體系，具有廣泛的應用前景，對保障公共安全具有深遠意義。

參考文獻

[1]李景虹.推動高校危險化學品監管與應用服務體系建設[J].科技導報，2023，41（22）：13-14.

[2]高翔，睢星飛，李曉亮，等.AI機器視覺智能監管系統在危險化學品安全管控中的應用[J].化工設計通訊，2024，50（3）：152-154.

[3]孟巖舟，王祥，尹洧.危險化學品的信息化、智能化監管[J].安全，2021，42（3）：31-35.

[4]唐永，寇江偉.AI機器視覺智能監管系統在危險化學品行業安全管控中的應用[J].化纖與紡織技術，2023，52（3）：116-118.

[5]魏燕華，陸夢，龔旭平，等.人工智能賦能港口危險化學品安全監管及路徑[J].中國港口，2021（11）：57-59.