人工智能賦能工業(yè)過程安全

近年來，人工智能技術的快速發(fā)展為各行各業(yè)帶來了新的機遇，安全生產(chǎn)領域也不例外。2024年3月，《政府工作報告》首次提出要實施“人工智能+”行動，標志著人工智能與安全生產(chǎn)的深度融合正迎來嶄新的變革機會。部分企業(yè)已率先嘗試將人工智能技術應用于安全生產(chǎn)管理，取得了顯著成果。

人工智能技術在工業(yè)領域的應用正迅速擴展。從預測性維護到智能調(diào)度，從故障診斷到過程優(yōu)化，人工智能已經(jīng)深入滲透到工業(yè)價值鏈的每一個環(huán)節(jié)。隨著人工智能技術的持續(xù)發(fā)展與推廣，它有望成為安全生產(chǎn)工作的重要支撐，為提升工業(yè)過程安全管理水平和應急響應能力注入強大動力。

在工業(yè)生產(chǎn)活動中，“過程安全”常被用于強調(diào)對生產(chǎn)工藝流程中各種危險因素的識別與管控，重點關注如何降低火災、爆炸、有害物質(zhì)泄漏和設備故障等極端事故的發(fā)生概率。實時監(jiān)測、提前預防和科學決策是關鍵的三個方面。在強調(diào)安全生產(chǎn)的整體框架下，大型工業(yè)過程的安全維護更具技術性，由于其流程往往跨越多個單位、涉及多級供應鏈與龐大設備集群，各類傳感器與控制設備分散在不同地點，同時收集到的數(shù)據(jù)不僅數(shù)量龐大，而且格式、來源、精度各不相同，給實時監(jiān)控與風險評估帶來了極大挑戰(zhàn)。

隨著工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)的快速普及和數(shù)據(jù)采集手段的日益完善，海量的生產(chǎn)數(shù)據(jù)為人工智能技術的深化應用提供了沃土。人們開始思考：如何從這些“數(shù)據(jù)資產(chǎn)”中“煉”出真正的安全價值？當下，工業(yè)界正逐步將人工智能技術全面融入工業(yè)過程安全管理之中，從而幫助企業(yè)有效規(guī)避重大事故、減少停機損失，并推動整個行業(yè)的安全管理由被動的“事后應對”轉(zhuǎn)變?yōu)橹鲃拥摹叭谭揽亍薄?/p>

預測性維護：讓設備“未病先治”

在傳統(tǒng)的設備維護模式中，企業(yè)往往采取定期巡檢或故障后維護的方式。前者可能導致過度維修和資源浪費，后者則可能因設備突然失效而帶來高昂的停機代價，甚至釀成嚴重安全事故。預測性維護通過對歷史數(shù)據(jù)和實時運行數(shù)據(jù)進行深度學習建模，可以更加精確地預測設備的健康狀況與潛在故障點，提前規(guī)劃維護計劃并優(yōu)先安排關鍵零部件的替換，從而降低突發(fā)故障的概率。

在化工、煉油、冶金、電力等對連續(xù)運行要求極高的行業(yè)，預測性維護尤為重要。借助分布式傳感器與工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)平臺，企業(yè)可以獲取到設備在運行過程中的多維度數(shù)據(jù)，再利用時間序列分析、機器學習或深度神經(jīng)網(wǎng)絡方法對這些數(shù)據(jù)進行建模。若模型檢測到設備關鍵參數(shù)呈現(xiàn)異常趨勢，就及時發(fā)出預警，運維人員可根據(jù)預警等級做出靈活決策，如安排檢修、更換部件或停機檢查，進而將潛在事故消除在萌芽狀態(tài)。對設備進行預測性維護，不但能延長設備使用壽命，減少停機損失，還能提高對重大安全隱患的前瞻性管控能力。

過程實時監(jiān)測：分秒必爭的安全“哨兵”

工業(yè)過程的安全管理離不開對現(xiàn)場生產(chǎn)環(huán)境與關鍵過程參數(shù)的實時監(jiān)測。相比傳統(tǒng)方法中依賴人工報表與人工巡查，人工智能技術構建的自動預警系統(tǒng)能夠在第一時間捕捉到傳感器數(shù)據(jù)的微小變化，并給予精準識別與提示。例如，在高溫高壓環(huán)境下，如果傳感器監(jiān)測到壓力值短時間內(nèi)多次瞬間波動，深度學習算法可根據(jù)歷史運行態(tài)勢與上下文因素，將其判斷為壓力系統(tǒng)異常并立即推送給值班人員或控制室。管理者就可以在事故尚未進一步惡化之前采取必要措施，例如啟動備用設備、重新分配工藝參數(shù)或?qū)嵤┚o急停機。

診斷與故障定位：化繁為簡的智能“大腦”

在工業(yè)系統(tǒng)中，故障常常以多種形式產(chǎn)生。一方面，設備老化、操作失誤或外部環(huán)境干擾都有可能引發(fā)局部故障；另一方面，工藝流程的耦合性使得局部故障易于在整個系統(tǒng)內(nèi)擴散，進而導致嚴重的連鎖反應。在傳統(tǒng)安全管理中，工程師需要依靠專業(yè)知識和以往經(jīng)驗，對故障原因進行分析并確定其源頭。然而，由于現(xiàn)代工業(yè)系統(tǒng)涉及的參數(shù)數(shù)量龐大，人工判定可能存在遺漏和延誤。

借助人工智能算法構建的故障診斷系統(tǒng)，能整合傳感器、日志記錄、專家知識庫數(shù)據(jù)，從不同維度對故障進行精準定位。具體而言，系統(tǒng)采用多源數(shù)據(jù)融合方法，將設備實時運行參數(shù)、歷史維護記錄以及操作日志進行結合，使用如決策樹、隨機森林或圖神經(jīng)網(wǎng)絡等模型來自動提取故障特征，并給出可能的故障類型和原因。對于某些復雜的化工流程或流水線生產(chǎn)環(huán)節(jié)，故障診斷算法還能生成可視化報告，幫助管理者快速掌握故障傳播鏈和演化路徑，從而在最短時間內(nèi)做出正確的處置決策，最大程度地減少經(jīng)濟損失及安全風險。

安全行為識別與人機協(xié)作：護航“最后一公里”

除了對設備和工藝的監(jiān)控外，人員行為也是工業(yè)過程安全的重要因素。人工智能領域的計算機視覺技術在行為識別方面已取得顯著進展，借助工業(yè)場景下布設的攝像頭和相關傳感器，能夠?qū)ψ鳂I(yè)人員的實時行為進行識別與監(jiān)測。例如，系統(tǒng)可以自動識別是否按規(guī)定佩戴防護裝備、是否擅自進入危險區(qū)域，或在進行高空作業(yè)時是否存在動作違規(guī)。一旦檢測到違規(guī)行為，系統(tǒng)將立刻向控制室或安全管理員推送警示信息，以便采取糾正或防范措施。

此外，工業(yè)機器人與人機協(xié)作系統(tǒng)在危險環(huán)境中的應用也日益受到重視。人工智能算法可使機器人在實時感知周圍環(huán)境并分析作業(yè)風險的基礎上，協(xié)助或替代工人進行危險度較高的現(xiàn)場操作，不僅減少了人員暴露在危險環(huán)境中的時間，也有效減少了人為失誤導致的安全事故。隨著人機交互技術的不斷升級，未來工業(yè)領域?qū)⒅鸩叫纬伞皺C器自動化與人類決策”的協(xié)同作業(yè)模式，使安全管理由被動式事后響應向主動式全程防控轉(zhuǎn)變。

應急管理與事故仿真：把風險演練搬進“數(shù)字世界”

在安全生產(chǎn)體系中，應急管理與事故仿真是不可或缺的一環(huán)。傳統(tǒng)應急演練往往需要投入大量人力物力，而且難以模擬多變的現(xiàn)場環(huán)境；而借助人工智能結合虛擬現(xiàn)實（VR）和增強現(xiàn)實（AR）技術所搭建的仿真平臺，則能有效解決這一難題。通過對生產(chǎn)裝置、工藝流程和周圍環(huán)境的數(shù)字化再現(xiàn)，管理人員和一線員工可以在虛擬場景中模擬多種突發(fā)事故（如火災、泄漏、爆炸）及其可能的演變路徑，再結合人工智能算法對應急響應方案進行動態(tài)調(diào)整，以驗證應對措施的有效性與及時性。

在模擬過程中，系統(tǒng)可根據(jù)工業(yè)大數(shù)據(jù)與歷史案例庫進行“智能推演”，自動計算事故波及范圍、影響程度以及次生災害發(fā)生的概率，并提供相應的資源調(diào)度與人員救援方案，從而使應急預案的制定更加科學、合理。同時，通過與真實場景的深度融合，仿真演練也有助于加強對作業(yè)人員的培訓，使其對潛在事故情景形成直觀而深刻的認識，提高真實環(huán)境下的應急反應速度與準確性。

三大核心支撐要素

人工智能技術在現(xiàn)代大型工業(yè)過程中的部署絕非一蹴而就。在大型工業(yè)過程安全管理中，上述應用的落地依賴于三大核心支撐要素：數(shù)據(jù)、算法和算力。數(shù)據(jù)是基礎，工業(yè)過程安全的核心在于對海量數(shù)據(jù)的實時采集與分析。例如，化工行業(yè)的生產(chǎn)設備每天產(chǎn)生數(shù)以萬計的數(shù)據(jù)點，包括溫度、壓力、流量等參數(shù)。這些數(shù)據(jù)通過物聯(lián)網(wǎng)傳感器實時采集，并傳輸至智能系統(tǒng)進行分析。高質(zhì)量的數(shù)據(jù)是人工智能模型訓練和優(yōu)化的基礎，數(shù)據(jù)預處理技術（如數(shù)據(jù)清洗、歸一化）的成熟進一步提升了數(shù)據(jù)的可用性。算法是關鍵，人工智能算法在工業(yè)安全中的應用主要體現(xiàn)在預測性維護、異常檢測和智能決策等方面。借助深度學習模型，通過分析歷史數(shù)據(jù)，能夠預測設備的潛在故障。算力是保障，人工智能模型的訓練和推理需要強大的計算能力。以華為OceanConnect IoT平臺為例，其通過分布式計算架構支持千萬級設備的并發(fā)數(shù)據(jù)處理，為工業(yè)安全提供了可靠的算力保障。邊緣計算技術的引入進一步降低了數(shù)據(jù)傳輸延遲，使得人工智能技術能夠在本地快速響應安全隱患。

未來，人工智能在工業(yè)安全中的應用將更加注重多模態(tài)數(shù)據(jù)的融合與實時分析。結合聲音、振動和圖像數(shù)據(jù)，人工智能算法可以更全面地評估設備狀態(tài)，而高性能算力平臺則能夠確保數(shù)據(jù)處理的高效性和實時性。此外，數(shù)字孿生技術的普及將進一步提升工業(yè)安全的智能化水平，這同樣依賴于算法和算力的雙重支撐。盡管人工智能在工業(yè)安全中展現(xiàn)了巨大潛力，但仍面臨數(shù)據(jù)質(zhì)量、算法透明性和算力成本等挑戰(zhàn)。例如，工業(yè)數(shù)據(jù)的分散性和噪聲問題可能影響AI模型的準確性，而算力資源的不足可能導致系統(tǒng)響應延遲。

結 語

工業(yè)過程安全與人工智能技術結合的發(fā)展大趨勢已成必然。隨著國家對制造業(yè)升級、高端制造與戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)的大力扶持，大數(shù)據(jù)、云計算與物聯(lián)網(wǎng)等底層技術也在不斷成熟，與人工智能算法的結合為工業(yè)領域“彎道超車”提供了可能。越來越多的企業(yè)開始在制造流程上應用機器學習模型，對流程數(shù)據(jù)進行監(jiān)測。工業(yè)機器人與先進傳感器相結合的應用場景也在不斷擴展，一些已經(jīng)上線的智能工廠更是將運營過程中的人力干預降至最低。在分布式控制的基礎上，利用人工智能算法的智能排產(chǎn)、異常檢測以及動態(tài)調(diào)度，形成一個自適應、可進化的工業(yè)操作系統(tǒng)，讓傳統(tǒng)制造企業(yè)的“數(shù)字化轉(zhuǎn)型”與“安全升級”同步實現(xiàn)。

在這樣的發(fā)展圖景下，我們可以更加清晰地認識到，人工智能與大型工業(yè)過程安全的融合有其深厚的必然性與廣闊的前景。“高精尖”方向的發(fā)展，不僅僅是裝備與產(chǎn)品技術的創(chuàng)新，也意味著在安全與質(zhì)量管控上的同步升級。

綜上所述，面對日益繁重的工業(yè)生產(chǎn)與安全管理任務，人工智能帶來的智能化轉(zhuǎn)型正在為大型工業(yè)過程安全注入全新的活力。無論是通過先進的算法實現(xiàn)設備健康管理與預測性維護，還是通過智能視覺系統(tǒng)及多傳感器融合實現(xiàn)過程監(jiān)控的“千里眼”，抑或通過邊緣計算與分布式控制來提高監(jiān)控的靈活性與實時性，人工智能都展現(xiàn)出巨大的潛能。