石油化工事故滅火救援處置能力建設

摘要：石油化工行業生產環境復雜，易燃、易爆、有毒物質廣泛存在，一旦發生火災事故，火勢發展迅速，而傳統滅火救援模式難以滿足高危條件下的快速響應和精準處置要求。為了解決這一問題，圍繞專業救援體系構建、滅火技術優化、智能指揮與裝備升級等方面，分析救援隊伍編制、應急響應機制、滅火劑與工藝優化、智能裝備應用及指揮調度智能化的關鍵技術，提出一體化、高效能、智能化的石油化工事故滅火救援能力建設方案，為提升行業本質安全水平提供參考。

關鍵詞：石油化工事故；滅火救援；應急響應；智能指揮；裝備升級

石油化工行業在能源供應和國民經濟發展中占據重要地位，但高溫、高壓、易燃、易爆、有毒的工藝特點使其火災事故的危害性極為嚴重，尤其是極端條件下的滅火救援難度大，處置不當可能導致重大人員傷亡、財產損失和環境污染。傳統的滅火救援模式在面對復雜事故環境時存在響應速度、戰術部署、滅火技術和智能化應用等方面的局限，難以適應現代化應急管理的高標準要求。針對現有救援體系存在的不足，本文從專業應急隊伍建設、戰術體系優化、事故響應機制完善、滅火技術升級、智能化裝備應用及指揮調度能力提升等方面展開研究，以期構建高效、精準、智能的滅火救援體系，為石油化工行業的安全生產提供堅實保障。

1 專業救援體系構建

1.1" 專業應急救援隊伍建設及戰術體系優化

石油化工事故滅火救援的復雜性，決定了專業應急救援隊伍建設圍繞高危環境作業需求構建專業化、標準化、智能化救援體系的必要性。救援隊伍編制要結合事故類別、廠區規模、工藝特性及物料危險性采用層級化管理模式設立核心戰斗單元、技術支援單元、后勤保障單元等不同職能模塊，以保證各模塊協同作戰并提高整體作戰能力。人員培訓需基于火場特性開展模擬實戰訓練，并結合高溫、高壓、易爆、有毒環境的復雜性制定針對性作戰策略，以提高隊伍快速響應與精準處置能力。滅火戰術體系優化要基于火災發展機理和危險物質擴散特性以及作戰條件約束，采用動態評估和實時調整的策略并結合化工裝置布局及物料燃燒特性，采用分區滅火、環控隔離、冷卻降溫等方式，依靠局部控火、主攻點壓制、外圍隔離的立體作戰模式提升撲救效率。其中現場作戰部署應遵循“安全第一、高效協同、精準滅火”的原則，利用遠程探測設備、熱成像儀、氣體檢測儀等實時監測火場環境參數，并依據燃燒物狀態、火勢蔓延路徑、周邊可燃物分布情況確定最佳滅火介質及施救策略。救援行動嚴格遵循作戰預案，利用無人機、機器人等智能裝備輔助偵查與滅火優化作戰部署提高火場信息獲取能力與作戰精確度。

1.2" 事故響應機制完善與跨部門協同作戰體系構建

石油化工事故處置的高效性依賴于完善的事故響應機制。響應體系建設應基于事故級別、現場條件、物料危害性及外部環境因素，制定科學合理的應急預案，實現快速響應、精準救援、聯動處置。響應機制優化應覆蓋事故發現、報警接警、應急響應、指揮調度、救援執行、后期復盤等全過程，保證各環節無縫銜接，縮短響應時間并提高救援效率。事故發生后，現場監測系統應實時采集溫度、壓力、可燃氣體濃度等關鍵參數，并結合智能傳感設備、視頻監控系統，分析火勢發展趨勢，判斷事故等級，啟動相應應急預案，向指揮中心發送警報信息。

跨部門協同作戰體系建設需構建多層級聯動機制，建立應急管理等多部門協作機制以提高救援資源整合能力，其中應急指揮中心可借助大數據、GIS地理信息系統及AI智能分析技術來實時計算火場危險區域、預測火勢擴散路徑、優化救援方案，且在救援結束后開展事故復盤與數據分析，以提升事故響應機制的適應性與可靠性。

1.3" 石油化工事故風險評估及預警能力提升

風險評估體系建設應基于事故致因分析、燃燒特性模擬、火勢擴散預測及應急資源配置優化等方面，依靠量化評估方法，建立風險評估模型，并采用概率風險分析（PRA）、層次分析法（AHP）等方法，以及結合歷史事故數據、設備故障率、工藝參數及外部環境因素來構建事故發生概率計算模型，以預測不同事故場景下的火勢發展趨勢。基于流體力學和熱傳遞及化學反應動力學的數值模擬技術，可建立火災動力學模型，模擬燃燒過程和煙氣擴散路徑及熱輻射影響。火災擴散模型可采用熱釋放速率（HRR）計算公式：

式中：m——單位時間內的燃料燃燒質量，kg/s；

——燃料燃燒熱值，kJ/kg。

該模型具備實時監測燃料燃燒速率、預測火勢增長趨勢從而優化滅火策略的能力。而事故預警方面依賴構建智能監測系統，通過采用光學傳感器、氣體檢測儀、熱成像攝像頭等設備實時監測火場溫度、可燃氣體濃度、煙霧密度等參數，來構建多維度數據監測網絡以提高事故早期識別能力。其中智能預警系統可利用深度學習算法對歷史事故數據加以訓練，進而構建事故預測模型與應急指揮平臺聯動，且結合GIS地理信息系統、消防資源調度系統，達成火場態勢分析、救援資源最優調配并提高事故處置科學性與精準度的效果。

2 滅火技術優化

2.1" 先進滅火劑及高效滅火工藝的應用

石油化工火災撲救時需依據燃燒物特性，結合燃燒物類型、火災發展階段以及滅火劑作用機制來選定合適滅火劑，如液態烴火災中可選用AFFF、FFFP等泡沫滅火劑，靠表面活性劑降低液面張力促使泡沫鋪展成水膜以隔絕氧氣、降低燃燒溫度來提升燃燒抑制能力。易燃氣體泄漏火災中可用磷酸銨鹽、碳酸氫鈉等干粉滅火劑，利用其化學抑制作用中斷燃燒鏈反應，減少火焰自由基生成并降低火焰傳播速度。金屬及易氧化物火災中可采用氯化鈉、石墨粉等特種滅火劑，以其自身吸熱、覆蓋及抑制氧化反應等方式阻止燃燒。高效滅火工藝應用要結合滅火劑特性與火災環境，采用低倍數、中倍數、高倍數泡沫系統，依火場情況調節泡沫濃度及投放速率，以提高滅火劑利用率、減少浪費。

2.2" 火場動態控制策略與高溫環境下的降溫技術

火場動態控制的核心在于實時監測火勢發展，依靠合理策略調控滅火資源投放，從而提高撲救精準度與高效性。其中溫度監測可利用紅外熱成像儀、熱電偶傳感器實時采集火場數據，并經無線傳輸系統傳送至指揮中心實現遠程火場監測。燃燒速率監測可采用光學煙霧探測器、可燃氣體濃度傳感器，結合氣象數據分析燃燒產物擴散趨勢為滅火方案調整提供數據支撐，火勢擴展預測可基于計算流體動力學（CFD）模擬構建燃燒模型，分析火焰蔓延路徑并結合歷史事故數據優化火勢控制策略。

高溫環境下的降溫技術可采用細水霧降溫、冷卻噴淋系統及熱輻射屏蔽等，其中細水霧降溫可利用高壓噴嘴將水霧噴射至燃燒區域，使水霧在高溫環境下快速蒸發，并在燃燒區域形成水蒸氣屏障，減少熱輻射影響，而冷卻噴淋系統可采用環形噴淋管道布局，使水流覆蓋設備外表面，并依靠相變吸熱及熱對流作用降低設備溫度，防止熱輻射導致二次火災。熱輻射屏蔽則可利用高溫隔熱板、反射涂層材料等，在火源周圍構建防護屏障，減少熱量傳遞，提高人員及設備的耐火性能。

2.3" 智能化無人滅火裝備

在無人滅火裝備里，有可搭載紅外攝像頭、氣體探測儀以及激光測距儀的無人機，其能在火災初期快速飛抵事故現場，獲取諸如火源位置、燃燒物種類、火場溫度及風向等重點信息并傳輸數據至指揮中心，以此為滅火決策提供實時支持。還有采用履帶式和輪式平臺且結合高溫耐受材料及防爆結構設計的智能滅火機器人，可在高溫和煙霧密集環境下執行滅火任務，該機器人能搭載高壓水炮和泡沫噴射裝置，并結合視覺識別與智能控制系統，自動調整噴射角度及投放速率來實現精準滅火。再有可搭載多功能滅火系統的遠程操控消防車，依靠無線遙控或自動導航進入火場，通過遠程噴射滅火劑提高在復雜環境下的滅火能力。

3 智能指揮與裝備升級

3.1" 現代化應急救援裝備及智能技術融合應用

在現代化應急救援裝備的升級方面，智能消防機器人采用高強度耐火材料、遠程遙控系統以及高精度傳感器，搭載紅外熱成像儀、激光雷達以及多光譜攝像頭，實現實時感知火場溫度、燃燒物特性及氣體濃度，結合路徑規劃算法自主調整行進路線，運用高壓水炮或泡沫噴射系統精準滅火。無人機偵察系統搭載可見光及熱成像攝像頭，結合人工智能圖像識別技術分析火場狀況，實時傳輸至指揮中心以提高現場態勢感知能力。高壓噴射滅火裝備采用液壓控制系統，利用電動執行機構調節噴射角度及流量，借助智能算法計算最優噴射軌跡來提高滅火效率。個人防護裝備結合生物傳感技術，實時監測消防員生命體征，結合環境數據自動調節空氣供給系統，進而提高救援人員在高溫缺氧環境下生存能力。

3.2" 基于大數據與GIS的精準指揮調度體系

依賴大數據與GIS技術融合應用建立的精準指揮調度體系，可實現事故現場信息實時采集、分析及調度優化；利用遙感衛星、無人機以及地面傳感器等多源監測設備采集且經數據融合算法處理的火場數據，可以提高信息完整性。火勢分析系統利用歷史事故數據、燃燒物特性以及氣象因素，采用神經網絡模型預測火焰擴展路徑，并結合GIS系統構建三維地理模型為指揮調度提供數據支撐；應急資源管理系統結合區塊鏈技術，使用RFID及GPS技術實時追蹤設備狀態以提高資源調度精準度；指揮系統采用動態路徑優化算法，結合交通流量、消防站位置以及救援裝備可用性，計算最優調度方案來提高出警效率；遠程指揮中心采用虛擬現實（VR）技術構建沉浸式火場演練系統，并結合大數據分析歷史救援案例，優化戰術預案以提高救援指揮科學性[1]。

3.3" 人工智能與數字孿生技術在事故預判與救援決策中的應用

人工智能與數字孿生技術在事故預判與救援決策的應用方面，需把智能傳感系統部署在石油化工廠區，依靠無線傳感器網絡實時采集諸如溫度、壓力以及可燃氣體濃度等環境參數，且結合視頻監控、紅外熱成像、激光雷達等設備來獲取火場圖像及空間數據，所有這些數據經邊緣計算設備預處理后上傳至云端計算平臺，以實現事故信息的高效匯聚與動態更新。在此基礎上，通過人工智能模型采用深度學習算法對歷史事故數據加以訓練來構建火災預測模型，利用長短時記憶網絡（LSTM）預測事故發展趨勢，結合CFD模擬火焰傳播路徑，運用支持向量機（SVM）識別異常工況，進而實現對火勢蔓延方向、燃燒速率及次生災害風險的精準預測[2]。此外，數字孿生技術基于現場傳感數據與歷史模型數據，在虛擬空間中構建實時火場仿真系統，利用三維建模技術還原事故現場，結合多物理場耦合計算模擬火勢發展，預測熱輻射影響范圍和煙霧擴散路徑及結構受損情況。使用數字孿生技術與人工智能還可在火場態勢分析過程中優化資源調度，利用智能調度系統基于GIS地理信息系統分析救援資源分布情況，結合智能路徑規劃算法計算最優消防車出警路線，接著經過5G網絡來實現指揮中心和現場救援人員及無人設備的協同作戰[3]。最終人工智能與數字孿生技術的深度融合，實現了事故預判、火場模擬、戰術優化、智能調度的全流程智能化管理，提高石油化工事故應急救援的科學性、精準性及高效性。

4 結束語

研究表明，構建專業化救援隊伍，優化戰術體系，完善事故響應機制，能增強火災事故應對的系統性和協同性，而應用高效滅火劑、強化火場動態控制、推廣智能無人裝備，有助于提高滅火作戰效率。此外，依托大數據、GIS、人工智能等技術，可以優化指揮調度模式，提升決策精準度。多維度構建完善的滅火救援體系，將有效提高應急處置能力，減少事故損失，推動石油化工行業向更安全、更智能的方向發展。

參考文獻

[1]董光輝.石油化工企業火災危險性分析及滅火救援策略[C]//中國消防協會學術工作委員會消防科技論文集（2023）：火災風險評估技術，2023：36-38.

[2]尤里吐司·吐爾遜，艾斯哈爾·德木拉提.石油化工企業火災危險性分析及滅火救援探討[J].中國石油和化工標準與質量，2023，43（13）：138-140.

[3]欒勝林.石油化工事故滅火救援處置能力建設策略[J].化工管理，2023（11）：77-79.