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近年來，人工智能技術(shù)的快速發(fā)展為各行各業(yè)帶來了新的機(jī)遇，安全生產(chǎn)領(lǐng)域也不例外。2024年3月，《政府工作報(bào)告》首次提出要實(shí)施“人工智能+”行動(dòng)，標(biāo)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(jī)會(huì)。部分企業(yè)已率先嘗試將人工智能技術(shù)應(yīng)用于安全生產(chǎn)管理，取得了顯著成果。

人工智能技術(shù)在工業(yè)領(lǐng)域的應(yīng)用正迅速擴(kuò)展。從預(yù)測(cè)性維護(hù)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(jià)值鏈的每一個(gè)環(huán)節(jié)。隨著人工智能技術(shù)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(yīng)急響應(yīng)能力注入強(qiáng)大動(dòng)力。

在工業(yè)生產(chǎn)活動(dòng)中，“過程安全”常被用于強(qiáng)調(diào)對(duì)生產(chǎn)工藝流程中各種危險(xiǎn)因素的識(shí)別與管控，重點(diǎn)關(guān)注如何降低火災(zāi)、爆炸、有害物質(zhì)泄漏和設(shè)備故障等極端事故的發(fā)生概率。實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)、提前預(yù)防和科學(xué)決策是關(guān)鍵的三個(gè)方面。在強(qiáng)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(hù)更具技術(shù)性，由于其流程往往跨越多個(gè)單位、涉及多級(jí)供應(yīng)鏈與龐大設(shè)備集群，各類傳感器與控制設(shè)備分散在不同地點(diǎn)，同時(shí)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(shí)時(shí)監(jiān)控與風(fēng)險(xiǎn)評(píng)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(shù)的深化應(yīng)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(jià)值？當(dāng)下，工業(yè)界正逐步將人工智能技術(shù)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(jī)損失，并推動(dòng)整個(gè)行業(yè)的安全管理由被動(dòng)的“事后應(yīng)對(duì)”轉(zhuǎn)變?yōu)橹鲃?dòng)的“全程防控”。

預(yù)測(cè)性維護(hù)：

讓設(shè)備“未病先治”

在傳統(tǒng)的設(shè)備維護(hù)模式中，企業(yè)往往采取定期巡檢或故障后維護(hù)的方式。前者可能導(dǎo)致過度維修和資源浪費(fèi)，后者則可能因設(shè)備突然失效而帶來高昂的停機(jī)代價(jià)，甚至釀成嚴(yán)重安全事故。預(yù)測(cè)性維護(hù)通過對(duì)歷史數(shù)據(jù)和實(shí)時(shí)運(yùn)行數(shù)據(jù)進(jìn)行深度學(xué)習(xí)建模，可以更加精確地預(yù)測(cè)設(shè)備的健康狀況與潛在故障點(diǎn)，提前規(guī)劃維護(hù)計(jì)劃并優(yōu)先安排關(guān)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(duì)連續(xù)運(yùn)行要求極高的行業(yè)，預(yù)測(cè)性維護(hù)尤為重要。借助分布式傳感器與工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)，企業(yè)可以獲取到設(shè)備在運(yùn)行過程中的多維度數(shù)據(jù)，再利用時(shí)間序列分析、機(jī)器學(xué)習(xí)或深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法對(duì)這些數(shù)據(jù)進(jìn)行建模。若模型檢測(cè)到設(shè)備關(guān)鍵參數(shù)呈現(xiàn)異常趨勢(shì)，就及時(shí)發(fā)出預(yù)警，運(yùn)維人員可根據(jù)預(yù)警等級(jí)做出靈活決策，如安排檢修、更換部件或停機(jī)檢查，進(jìn)而將潛在事故消除在萌芽狀態(tài)。對(duì)設(shè)備進(jìn)行預(yù)測(cè)性維護(hù)，不但能延長(zhǎng)設(shè)備使用壽命，減少停機(jī)損失，還能提高對(duì)重大安全隱患的前瞻性管控能力。

預(yù)測(cè)性維護(hù)

過程實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)：

分秒必爭(zhēng)的安全“哨兵”

工業(yè)過程的安全管理離不開對(duì)現(xiàn)場(chǎng)生產(chǎn)環(huán)境與關(guān)鍵過程參數(shù)的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)。相比傳統(tǒng)方法中依賴人工報(bào)表與人工巡查，人工智能技術(shù)構(gòu)建的自動(dòng)預(yù)警系統(tǒng)能夠在第一時(shí)間捕捉到傳感器數(shù)據(jù)的微小變化，并給予精準(zhǔn)識(shí)別與提示。例如，在高溫高壓環(huán)境下，如果傳感器監(jiān)測(cè)到壓力值短時(shí)間內(nèi)多次瞬間波動(dòng)，深度學(xué)習(xí)算法可根據(jù)歷史運(yùn)行態(tài)勢(shì)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(jìn)一步惡化之前采取必要措施，例如啟動(dòng)備用設(shè)備、重新分配工藝參數(shù)或?qū)嵤┚o急停機(jī)。

過程實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)

診斷與故障定位：

化繁為簡(jiǎn)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(shè)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(gè)系統(tǒng)內(nèi)擴(kuò)散，進(jìn)而導(dǎo)致嚴(yán)重的連鎖反應(yīng)。在傳統(tǒng)安全管理中，工程師需要依靠專業(yè)知識(shí)和以往經(jīng)驗(yàn)，對(duì)故障原因進(jìn)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(gòu)建的故障診斷系統(tǒng)，能整合傳感器、日志記錄、專家知識(shí)庫(kù)數(shù)據(jù)，從不同維度對(duì)故障進(jìn)行精準(zhǔn)定位。具體而言，系統(tǒng)采用多源數(shù)據(jù)融合方法，將設(shè)備實(shí)時(shí)運(yùn)行參數(shù)、歷史維護(hù)記錄以及操作日志進(jìn)行結(jié)合，使用如決策樹、隨機(jī)森林或圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等模型來自動(dòng)提取故障特征，并給出可能的故障類型和原因。對(duì)于某些復(fù)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(bào)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(shí)間內(nèi)做出正確的處置決策，最大程度地減少經(jīng)濟(jì)損失及安全風(fēng)險(xiǎn)。

安全行為識(shí)別與人機(jī)協(xié)作：

護(hù)航“最后一公里”

除了對(duì)設(shè)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(lǐng)域的計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)在行為識(shí)別方面已取得顯著進(jìn)展，借助工業(yè)場(chǎng)景下布設(shè)的攝像頭和相關(guān)傳感器，能夠?qū)ψ鳂I(yè)人員的實(shí)時(shí)行為進(jìn)行識(shí)別與監(jiān)測(cè)。

例如，系統(tǒng)可以自動(dòng)識(shí)別是否按規(guī)定佩戴防護(hù)裝備、是否擅自進(jìn)入危險(xiǎn)區(qū)域，或在進(jìn)行高空作業(yè)時(shí)是否存在動(dòng)作違規(guī)。一旦檢測(cè)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。

安全行為識(shí)別

此外，工業(yè)機(jī)器人與人機(jī)協(xié)作系統(tǒng)在危險(xiǎn)環(huán)境中的應(yīng)用也日益受到重視。人工智能算法可使機(jī)器人在實(shí)時(shí)感知周圍環(huán)境并分析作業(yè)風(fēng)險(xiǎn)的基礎(chǔ)上，協(xié)助或替代工人進(jìn)行危險(xiǎn)度較高的現(xiàn)場(chǎng)操作，不僅減少了人員暴露在危險(xiǎn)環(huán)境中的時(shí)間，也有效減少了人為失誤導(dǎo)致的安全事故。

隨著人機(jī)交互技術(shù)的不斷升級(jí)，未來工業(yè)領(lǐng)域?qū)⒅鸩叫纬伞皺C(jī)器自動(dòng)化與人類決策”的協(xié)同作業(yè)模式，使安全管理由被動(dòng)式事后響應(yīng)向主動(dòng)式全程防控轉(zhuǎn)變。

應(yīng)急管理與事故仿真

把風(fēng)險(xiǎn)演練搬進(jìn)“數(shù)字世界”

在安全生產(chǎn)體系中，應(yīng)急管理與事故仿真是不可或缺的一環(huán)。傳統(tǒng)應(yīng)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(chǎng)環(huán)境；而借助人工智能結(jié)合虛擬現(xiàn)實(shí)（VR）和增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)（AR）技術(shù)所搭建的仿真平臺(tái)，則能有效解決這一難題。

通過對(duì)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(chǎng)景中模擬多種突發(fā)事故（如火災(zāi)、泄漏、爆炸）及其可能的演變路徑，再結(jié)合人工智能算法對(duì)應(yīng)急響應(yīng)方案進(jìn)行動(dòng)態(tài)調(diào)整，以驗(yàn)證應(yīng)對(duì)措施的有效性與及時(shí)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(kù)進(jìn)行“智能推演”，自動(dòng)計(jì)算事故波及范圍、影響程度以及次生災(zāi)害發(fā)生的概率，并提供相應(yīng)的資源調(diào)度與人員救援方案，從而使應(yīng)急預(yù)案的制定更加科學(xué)、合理。

同時(shí)，通過與真實(shí)場(chǎng)景的深度融合，仿真演練也有助于加強(qiáng)對(duì)作業(yè)人員的培訓(xùn)，使其對(duì)潛在事故情景形成直觀而深刻的認(rèn)識(shí)，提高真實(shí)環(huán)境下的應(yīng)急反應(yīng)速度與準(zhǔn)確性。

三大核心支撐要素

人工智能技術(shù)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(yīng)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(chǔ)，工業(yè)過程安全的核心在于對(duì)海量數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)采集與分析。例如，化工行業(yè)的生產(chǎn)設(shè)備每天產(chǎn)生數(shù)以萬計(jì)的數(shù)據(jù)點(diǎn)，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(shí)時(shí)采集，并傳輸至智能系統(tǒng)進(jìn)行分析。高質(zhì)量的數(shù)據(jù)是人工智能模型訓(xùn)練和優(yōu)化的基礎(chǔ)，數(shù)據(jù)預(yù)處理技術(shù)（如數(shù)據(jù)清洗、歸一化）的成熟進(jìn)一步提升了數(shù)據(jù)的可用性。

算法是關(guān)鍵，人工智能算法在工業(yè)安全中的應(yīng)用主要體現(xiàn)在預(yù)測(cè)性維護(hù)、異常檢測(cè)和智能決策等方面。借助深度學(xué)習(xí)模型，通過分析歷史數(shù)據(jù)，能夠預(yù)測(cè)設(shè)備的潛在故障。

算力是保障，人工智能模型的訓(xùn)練和推理需要強(qiáng)大的計(jì)算能力。以華為OceanConnect IoT平臺(tái)為例，其通過分布式計(jì)算架構(gòu)支持千萬級(jí)設(shè)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(jì)算技術(shù)的引入進(jìn)一步降低了數(shù)據(jù)傳輸延遲，使得人工智能技術(shù)能夠在本地快速響應(yīng)安全隱患。

未來，人工智能在工業(yè)安全中的應(yīng)用將更加注重多模態(tài)數(shù)據(jù)的融合與實(shí)時(shí)分析。結(jié)合聲音、振動(dòng)和圖像數(shù)據(jù)，人工智能算法可以更全面地評(píng)估設(shè)備狀態(tài)，而高性能算力平臺(tái)則能夠確保數(shù)據(jù)處理的高效性和實(shí)時(shí)性。

此外，數(shù)字孿生技術(shù)的普及將進(jìn)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(zhǔn)確性，而算力資源的不足可能導(dǎo)致系統(tǒng)響應(yīng)延遲。

結(jié) 語

工業(yè)過程安全與人工智能技術(shù)結(jié)合的發(fā)展大趨勢(shì)已成必然。隨著國(guó)家對(duì)制造業(yè)升級(jí)、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(jì)算與物聯(lián)網(wǎng)等底層技術(shù)也在不斷成熟，與人工智能算法的結(jié)合為工業(yè)領(lǐng)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(yīng)用機(jī)器學(xué)習(xí)模型，對(duì)流程數(shù)據(jù)進(jìn)行監(jiān)測(cè)。

工業(yè)機(jī)器人與先進(jìn)傳感器相結(jié)合的應(yīng)用場(chǎng)景也在不斷擴(kuò)展，一些已經(jīng)上線的智能工廠更是將運(yùn)營(yíng)過程中的人力干預(yù)降至最低。在分布式控制的基礎(chǔ)上，利用人工智能算法的智能排產(chǎn)、異常檢測(cè)以及動(dòng)態(tài)調(diào)度，形成一個(gè)自適應(yīng)、可進(jìn)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(jí)”同步實(shí)現(xiàn)。

在這樣的發(fā)展圖景下，我們可以更加清晰地認(rèn)識(shí)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(shù)的創(chuàng)新，也意味著在安全與質(zhì)量管控上的同步升級(jí)。

綜上所述，面對(duì)日益繁重的工業(yè)生產(chǎn)與安全管理任務(wù)，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(jìn)的算法實(shí)現(xiàn)設(shè)備健康管理與預(yù)測(cè)性維護(hù)，還是通過智能視覺系統(tǒng)及多傳感器融合實(shí)現(xiàn)過程監(jiān)控的“千里眼”，抑或通過邊緣計(jì)算與分布式控制來提高監(jiān)控的靈活性與實(shí)時(shí)性，人工智能都展現(xiàn)出巨大的潛能。

-本文作者宋冰是華東理工大學(xué)博士生導(dǎo)師、副教授，上海市優(yōu)秀學(xué)術(shù)帶頭人（青年）人才計(jì)劃和青年科技啟明星人才計(jì)劃入選者，中國(guó)化工學(xué)會(huì)智能制造專委會(huì)秘書長(zhǎng)；陶陽是華東理工大學(xué)碩士生導(dǎo)師、副教授，上海市晨光計(jì)劃入選者；侍洪波是華東理工大學(xué)博士生導(dǎo)師、二級(jí)教授，上海市“曙光學(xué)者”，中國(guó)自動(dòng)化學(xué)會(huì)過程控制專委會(huì)常務(wù)委員-

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