★ 柳華鋒，魏城瑤，徐敏，戴天翔，馬在全，侯衛鋒 浙江中巨智能科技有限公司

關鍵詞：平臺+5G+Al；危化安全生產；智能管控平臺；數字化轉型

1  項目背景介紹

石油和化學工業是我國重要的基礎和支柱產業[1]。當前我國已成為世界化工第一大國，化工產品產量居世界第一位，化工總產值占世界總量的40%，預計2030年將達到50%。化工生產過程復雜多樣，涉及的物料易燃易爆、有毒有害，生產條件多高溫高壓（或低溫負壓），現場危化品儲存量大、危險源集中，化工（危化品）企業（以下簡稱企業）重特大事故多發，暴露出傳統安全風險管控手段“看不住、管不全、管不好”等問題[2,3]。

應急管理部專門制定印發的《“工業互聯網+危化安全生產”試點建設方案》，提出了建設思路，確立了建設目標，并要求利用工業互聯網、大數據、人工智能（Artificial Intelligence，AI）等新一代信息技術與安全管理深度融合，推進企業安全治理體系和治理能力現代化，進一步提升企業安全生產風險感知評估、監測預警和響應處置能力，排查化解潛在風險，以信息化促進企業數字化、智能化轉型再升級，提升安全生產管理的可預測、可管控水平[4]。

《危險化學品企業安全風險智能化管控平臺建設指南》要求危險化學品企業安全風險智能化管控平臺建設要堅持以有效防范化解重大安全風險為目標，突出安全基礎管理、重大危險源安全管理、安全風險分級管控和隱患排查治理雙重預防機制（以下簡稱雙重預防機制）[5]、特殊作業許可與作業過程管理、智能巡檢、人員定位等基本功能，打造企業“工業互聯網+危化安全生產”新基礎設施建設，推動企業安全基礎管理數字化、風險預警精準化、風險管控系統化、危險作業無人化、運維輔助遠程化，為實現企業安全風險管控數字化轉型智能化升級注入新動能[6,7]。

為積極響應國家應急管理部工作安排，巨化集團主動承接國家“工業互聯網+危化安全生產”試點項目。浙江衢化氟化學有限公司（以下簡稱氟化公司）是首批國家應急管理部公布的73家“工業互聯網+危化安全生產”試點建設單位之一。作為浙江省內國資系統唯一試點單位，巨化集團全力推動工業互聯網、大數據、云計算、AI、5G等新一代信息技術與安全管理的深度融合，為化工行業安全管理提升提供了數字化賦能解決方案，促進了化工行業本質安全水平提升。氟化公司作為試點單位，積極運用數智化思維進行探索和引領，并通過建設氟化工危險化學品企業安全風險智能化管控平臺，進一步加強了公司感知、監測、預警、處置、評估能力，破解了公司安全生產的痛點、難點、堵點問題，全面提升了公司安全生產信息化、網絡化、數字化、智能化水平，實現了企業數字化轉型升級[8]。

2  項目目標與原則

秉承“安全、綠色、創新、發展”的理念，該項目充分利用大數據、云計算、物聯網、AI和5G等技術，整合企業現有基礎設施、系統平臺等信息化資源，全面開展氟化公司“工業互聯網+危化安全生產”試點項目建設，促進企業數字化升級、智能化轉型升級，提升安全生產風險的預測、管控水平，強化快速感知、實時監測、超前預警、動態優化、智能決策、全局協同、系統評估能力，實現企業提質增效、消患固本，助力氟化公司高質量發展。該項目將被塑造為氟化工行業的企業級典范工程，成為集團層面安全風險智能化管理的標桿平臺，并具備在巨化集團范圍內廣泛推廣與應用的成熟條件。

氟化公司安全風險智能化管控平臺將結合公司（集團）現有信息化系統及相關基礎設施，按照工業互聯網平臺架構，統一規劃、統一設計，建立統一的標準、規范體系和安全運維保障體系，保證平臺規范、安全、穩定運行。

安全風險智能化管控平臺主體采用B/S架構，以及主流、開放的平臺應用框架，滿足可靠性、可擴展性、可維護性、安全性等要求，可支撐企業安全生產風險管控的信息化應用需求。項目建設過程中遵循以下原則：

（1）標準化和規范化原則

嚴格遵循有關法律法規和技術規范要求，從業務、技術、運行管理等方面對項目的整體建設和實施進行規劃、設計，充分體現標準化和規范化。

（2）開放性和可擴展性原則

系統具備與企業現有系統和數據庫融合的條件，采用開放性、標準化的平臺設計以盡可能地利用已有的設備、軟件及信息資源，實現功能互補，數據互通；系統具備可擴展性，企業可根據自身建設需求，擴展創新應用和場景；支持跨平臺、跨系統運行，支持電腦端和移動設備。

（3）安全性原則

項目規劃及建設過程中，嚴格遵循信息安全及生產安全相關標準及管理制度要求。

（4）經濟性原則

本項目建設充分利用已有資源，接入企業實時監測、視頻監控、設備狀態等數據，避免重復工作，力求減少浪費。

（5）系統性和時效性原則

統籌規劃、統一設計，保證整個系統的統一和數據的一致，堅持系統性原則，采取有力的組織措施和嚴格的制度保障。

（6）技術的先進性和成熟性原則

信息技術尤其是軟件技術發展迅速，新理念、新體系、新技術迭相推出，這造成了新的、先進的和成熟的技術之間的矛盾。而大規模、全局性的應用系統，其功能和性能要求具有綜合性。因此，在設計理念、技術體系、產品選用等方面要求先進性和成熟性的統一，以滿足系統在很長的生命周期內有持續的可維護性和可擴展性。

（7）可靠性原則

在社會向信息時代迅速發展的同時也有潛在危機，即對信息技術的依賴程度越高，系統失效可能造成的危害和影響也就越大。因此，本系統的設計盡可能在有限的投資條件下，從系統結構、網絡結構、技術措施、設備選型以及廠商的技術服務和維修響應能力等方面綜合考慮，確保系統整體運行的可靠性。

（8）分步實施原則

結合應急管理部試點建設方案以及氟化公司的實際建設需求及資本支出計劃，項目建設按照多階段分期投資的原則進行建設：第一階段目標為搭建平臺，完善基礎應用系統，解決現階段實際安全生產管理中的痛點難點，完成風險管控平臺搭建，以及《試點建設方案》《平臺建設指南》要求的基礎功能建設，同時企業需根據功能應用要求，配套建設相應的基礎設施；第二階段目標為優化提升第一階段應用的系統功能，并結合企業實際管理發展需求及屬地監管要求，參照《試點建設方案》，擴展建設功能模塊及功能內容，如全員安全生產責任體系運行管理及考核、數字交付及數字孿生、設備完整性管理與預測性維修、自動化過程控制優化、工藝生產報警優化、人員不安全行為管控、作業環境及異常狀態監控、敏捷應急、無人巡檢、危化品運輸車輛管理、事故事件管理等，豐富完善企業平臺功能，提升安全風險管控水平。

3  項目實施與應用情況詳細介紹

本項目基于國家應急管理部發布的《“工業互聯網+危化安全生產”試點建設方案》和巨化集團實際需求，由巨化集團聯合浙江中巨智能科技有限公司（以下簡稱中巨智能公司）、浙江中智達科技有限公司（以下簡稱中智達公司）等承建，使用中智達公司的工業互聯網平臺和主要業務場景App， 旨在通過工業互聯網、大數據、人工智能等新一代信息技術，提升危化品生產企業工業數據要素的采集與應用，提升安全管理水平，實現數字化轉型和智能化升級。

通過工業互聯網在安全生產中的融合應用，可增強巨化集團安全生產的感知、監測、預警、處置和評估能力，加速安全生產從靜態分析向動態感知、事后應急向事前預防、單點防控向全局聯防的轉變，提升工業生產本質安全水平。

數據要素包括：工藝單元數據、物料能源數據、設備狀態數據、控制系統數據、現場視頻數據、人員定位數據、工廠環境狀態數據、物流運輸數據。

通過整合以上數據要素，可以形成覆蓋“人、機、物、環、管”的危險化學品安全生產全要素數據庫。

（1）技術（工具）

本項目集成應用了大數據技術、云計算、IoT技術、AI技術、5G技術、視頻智能分析技術、標識解析技術、數字孿生技術等新技術。

（2）應用場景

本項目建設了巨化集團安全風險智能化管控平臺，進一步加強了感知、監測、預警、處置、評估能力，破解了安全生產的痛點、難點、堵點問題，全面提升了安全生產信息化、網絡化、數字化、智能化水平，實現了企業數字化轉型升級。其具體應用場景包括：工業互聯網底座、數據中臺底座、安全信息數據庫、重大危險源管理、雙重預防機制、作業許可和作業過程管理、承包商管理、培訓管理、設備預測性維護、AI視頻智能分析、標識解析、敏捷應急、業務模型、支撐服務、安全生產管理信息三維綜合展示等。各場景的技術架構與關聯關系如圖1、圖2所示。

圖1 功能架構圖

圖2 功能模塊數據集成（業務流轉）圖

中智公司自主研發了危化安全生產領域四大業務模型：重大危險預案監測預警模型、雙重預防動態風險分級模型、雙重預防機制運行效果評估模型，以及承包商評價模型。四類模型在模型平臺上得到快速生長和發展，并通過全流程支持從數據準備到模型訓練和推理，實現端到端的模型生命周期管理。模型平臺與工業互聯網平臺緊密銜接和融合，實現無縫集成。

工業互聯網平臺是整個系統的核心，所有的App都基于該平臺開發，并且結合數據中臺的能力可以與其他第三方安全相關系統進行集成和融合，包括人員定位、三級巡檢、動態風險分析等。同時，工業互聯網平臺與集團同步引進的第三方統一認證平臺進行了組織架構和人員的集成和單點登錄，實現了組織架構和用戶數據的統一管理和應用，提高了數據的安全性和系統的整體性能。

各安全模塊的深入操作和使用，幫助氟化公司實現了對安全管理22要素的全面覆蓋和落實，并協助巨化集團健全了安全長效機制。同時，安全管理22要素在每一個巨化人心中也打下了深深的安全烙印，形成了一種全員參與、全過程管理的安全文化，如圖3所示。這種安全文化可以提高企業的安全生產管理水平、降低安全風險、保障員工和社會公眾的生命財產安全。

圖3 業務融合協同示意圖

通過項目實施，平臺由原先的生態割裂到數據整合再到智能閉環應用分析，體現出高度創新性與實踐落地能力，在實際運行中體現了高度適配性，具備顯著的經濟效益、社會價值與行業推廣潛力。其主要的技術創新如下：

創新點1：電子作業全過程閉環管控體系。該項目構建了“電子作業票—人員定位—視頻聯動”三位一體的閉環安全管控系統，實現了危險作業全過程空間約束與實時可視化監管，如圖4所示。

圖4 應用平臺主菜單頁面

氟化公司生產區域覆蓋廣闊，作業場景分布復雜，作業區域眾多。電子票證系統雖實現流程數字化，但仍存在安全漏洞，如：審批人、監護人常常不在現場，遠程簽字導致“人不到場、票照流轉”，安全交底流于形式；監護人中途離崗難以察覺，事后追責缺乏證據，作業過程無人監管；安全監管人員無法快速定位當前作業點，視頻監控無法精準匹配作業任務，導致監管盲區；作業過程數據分散，定位、視頻、票據各自為政，事后復盤缺乏完整鏈條。制度雖嚴，但執行靠人，存在“打擦邊球”現象，難以保障制度落地。

為此，氟化公司環安科牽頭組織了多輪技術研討，由中智達公司實現了“空間約束審批機制”“人員定位聯動邏輯”“視頻綁定作業票流程”三大核心技術的突破，并通過以上技術創新，利用工業互聯網+5G技術，真正實現作業票流程與人員軌跡、視頻數據形成閉環，支持事前審批、事中監護、事后追溯，如圖5所示。

圖5 作業監護離崗預警（創新點1）

其中該技術的優越性如表1所示。

表1 本項目與國內其他單位項目對比

在技術架構、功能邏輯與安全約束機制上，該技術已率先實現國家安全生產行業標準《“工業互聯網+危化安全生產”建設標準第2部分：特殊作業審批與作業過程管理》中核心條款的全面覆蓋與落地應用。技術應用后，作業票管理制度執行率提升至100%，審批人到場率由原先不足60%提升至全覆蓋；安全交底現場完成率由70%提升至98%以上（氟化公司試點數據） ；監護人脫崗識別率達95%以上，安全管理人員滿意度提升，系統使用率達95%以上。

該成果體現了中智達公司在危化安全數字化轉型中的前瞻部署能力與標準適配能力，具備“以應用反哺標準”的引領價值，為行業標準的推廣提供了成熟范式，也為后續監管評估與行業復制奠定了技術基礎。

創新點2：安全生產風險預警指數系統。該項目構建了“多源數據集成—動態風險評估—智能預警推送”三位一體的風險防控體系，實現了對高等級重大危險源、重點生產（儲運）區域、關鍵作業、人員行為的實時風險識別與主動干預，如圖6所示。

圖6 安全生產風險預警指數系統（創新點2）

氟化公司生產單元多、工藝流程復雜，存在響應滯后、覆蓋面窄、干預手段弱等問題。尤其在承包商管理、特殊作業、重大危險源監控、雙重預防管理等環節，風險數據分散在多個系統中，難以形成統一視圖；風險評估缺乏動態性，無法及時反映現場風險變化；預警信息推送不及時，整改建議缺乏針對性，導致“風險識別靠經驗、干預措施靠人管”的管理瓶頸。

為此， 中智達公司牽頭實現了“風險指標體系構建”“動態權重算法設計”“預警信息聯動機制設計”三大核心技術的突破。首先是風險指標體系的構建，中智達公司提出指標必須覆蓋“風險源、行為、責任、響應”四大維度的系統性需求，通過梳理“工藝報警、安全基礎信息、重大危險源、包保履職、巡檢出勤、特殊作業、承包商管控、人員定位、應急管理、事故事件”等十類核心數據源，通過標準化建模與指標歸一化處理，構建多維度風險指標體系，并實現模塊間數據聯動閉環，確保風險識別既具廣度又具深度。其次，是動態權重算法的設計，中智達公司提出“風險指數必須具備時效性與區域差異性”的需求，引入“行為頻次、事件等級、區域敏感度”動態因子，設計可調節的權重算法，實現風險指數的實時計算與趨勢分析，系統最終實現對氟化各重大危險源及重點關注區域的風險指數進行動態評估，并通過區域熱力圖與趨勢曲線展示風險演化過程。最后是預警信息聯動機制的設計，中智達公司通過將風險指數與人員定位、責任履職、應急資源配置等系統深度集成，提升了響應效率與治理閉環率。

通過與DCS（Distributed Control Syste，集散控制系統）、GDS（Gas Detection System，氣體檢測系統）、MES等系統的集成，安全生產風險預警指數系統成為企業構建雙重預防機制、強化承包商安全管理、優化應急資源配置的智能化決策工具，可助力安全管理從靜態合規向動態防控轉型。該技術的優越性如表2所示。

表2 本項目與國內其他單位項目對比

在指標體系設計、算法邏輯與系統集成方面，該技術已率先實現國家標準《GB/T 45420-2025危險化學品安全生產風險分級管控技術規范》（2025年9月1日起實施）中生產風險核心計算條款的全面覆蓋與落地應用。該成果體現了中智達公司在危化安全數字化轉型中的系統性思維與技術引領能力，具備“以數據驅動治理”的范式價值，為行業標準的推廣提供了成熟樣板，也為后續監管評估與行業復制奠定了技術基礎。

創新點3：實時監控與預警。平臺將AI算法和大數據分析技術深度應用于安全生產的實時監控環節，實現了從“被動響應報警”到“主動智能預警”的跨越。

其技術難點是：由于網絡架構限制，用戶能在氟化公司視頻監控網內登錄使用視頻AI應用，但無法與工業互聯網平臺連通，導致系統孤立、使用不便，報警信息（如文字、圖片、視頻片段）無法有效共享至安全管理應用，難以滿足“工業互聯網+危化安全生產”項目對信息集成與協同管理的需求，整體應用存在較大局限性。

為滿足此需求，中智達公司組織技術團隊進行技術攻關和模擬演示，最終實現將現有視頻AI應用與工業互聯網平臺連通，通過在工控專網部署云服務器并映射至安防監控專網，實現雙向訪問。中智達公司在工業互聯網平臺上實現綜合展示、攝像頭管理、模型配置、實時監控分析及報警提醒等功能，使算法服務器產生的告警信息可上傳至工業互聯網平臺供內網用戶查詢，并推送至電子作業票系統；電子作業票系統的視頻流獲取方式由算法服務器直連攝像頭改為通過API接口對接氟化視頻監控平臺，提升了管理規范性與集成度，同時為避免邊界防火墻帶寬壓力，報警信息中的視頻片段將轉為GIF格式傳輸；系統還實現了用戶、組織、權限與工業互聯網平臺的統一集成。攝像頭AI報警界面如圖7所示。

圖7 攝像頭AI報警界面（創新點3）

其中該技術的優越性如表3所示。

表3 本項目與國內其他單位項目對比

應用上述技術后，企業實現安全事故發生率降低30%以上， AI視頻分析實現了24小時自動化安全監管，大幅減輕了人工巡檢壓力，同時通過預測性維護減少了非計劃停車和設備維修成本，保障了生產連續性，使得生產效率提升20%以上和運營成本降低15%以上，提高了重大安全風險的防控能力，有效保障了員工生命和企業財產安全，對維護社會公共安全具有重大價值。

創新點4：實現工業互聯網、IoT、AI、5G、大數據等多技術融合。該項目系統性融合了工業互聯網、大數據、云計算、IoT、AI、5G及數字孿生（Digital Twin）等多種新一代信息技術，構建了一個統一的“工業互聯網+危化安全生產”管控平臺。該平臺并非技術的簡單堆砌，而是通過微服務架構和開放式API接口，實現了各技術間的深度協同：

（1）數據融合：平臺作為“數據中樞”，無縫接入了DCS、GDS、視頻監控、人員定位、設備傳感器等異構系統的數據，形成了覆蓋“人、機、物、環、管”的全要素安全生產數據庫。

（2）業務融合：基于統一平臺，將安全基礎管理、重大危險源監控、雙重預防機制、特殊作業許可等原本孤立的安全管理業務模塊化、App化，實現了業務間的數據共享與流程聯動。整體技術的優越性如表4所示。

表4 本項目與國內其他單位項目對比

平臺通過多技術融合，打破了部門壁壘，實現了安全管理流程的線上化、標準化，內部協同效率提升30%以上，同時管理決策由基于經驗轉向基于數據，避免了重復建設，降低了系統運維復雜度，為企業節省了信息化投入成本，打造了可復制的危化企業智能化轉型解決方案，為行業推進數字化轉型樹立了標桿。

4  效益分析

4.1   經濟效益

（1）降本增效

智能化管理：通過智能巡檢系統和設備預測性維護，減少了人工巡檢和設備故障的頻率，降低了維護成本和停機時間。

優化資源利用：通過物料能源數據的實時監控和優化管理，減少了資源浪費，提高了生產效率。

成本降低：項目實施后，企業的生產成本降低了15%以上，顯著提升了經濟效益。

安全培訓提升：顯著提升了安全培訓管理效率和員工安全技能水平。

高效協同：數據中臺打破了數據孤島，實現了跨部門、跨業務的數據共享與高效協同。

（2）事故減少

實時監控與預警： 通過物聯 網傳感器和AI算法，實現了對生產設備、環境參數和人員位置的實時監控和超前預警，減少了事故的發生。

應急響應：敏捷應急系統提高了企業在突發事件中的響應速度和處理能力。

安全事故減少：企業的安全事故發生率減少了30%以上，保障了企業的正常運營和員工的生命安全。

（3）市場競爭力提升

數據驅動決策：通過結合數據中臺的能力對各類數據的收集、處理和分析，企業實現了數據驅動的管理決策，提高了市場競爭力。

4.2   社會效益

（1）安全生產水平提升

全面覆蓋：項目通過建設覆蓋“人、機、物、環、管”的安全生產數據庫，實現了對工藝單元、物料能源、設備狀態、控制系統、現場視頻、人員定位、工廠環境狀態和物流運輸等數據的實時監控和管理。

智能化管理：通過智能化的安全管理平臺，企業能夠更好地應對生產過程中的各種風險，提升了安全生產水平。

安全生產零事故：項目實施后，企業實現了零污染零排放零傷害，保障了員工的生命財產安全。

（2）環境保護

節能減排：通過對物料和能源的優化管理，減少了對環境的污染，促進了綠色生產。

環境監測：工廠環境狀態數據的實時監測，確保了生產過程符合環境保護標準，減少了環境污染事件的發生。

（3）社會穩定

減少安全事故：項目通過智能化的安全管理手段，減少了安全事故的發生，為社會的安全穩定做出了貢獻。

應急管理：敏捷應急系統提高了企業在突發事件中的應急響應能力，降低了突發事件對社會的影響。

（4）行業示范效應

可復制、可推廣：項目形成了一套完整的解決方案，包括智能巡檢、人員定位、特殊作業許可與作業過程管理、風險預警和動態優化等功能，全面覆蓋了危險化學品生產企業的安全管理需求。

示范與推廣應用：氟化公司的成功經驗推廣到浙江中天東方氟硅、杭州電化廠和江西晶昊鹽化等企業，顯著提升了企業的安全生產管理水平，為其他企業和行業提供了寶貴的經驗和參考，具有較高的示范價值和推廣潛力。

4.3   決策成效

（1）基于數據要素的決策支撐

降本：通過對生產數據的實時監控和分析，項目幫助企業優化了生產流程，減少了資源浪費和生產成本。

提質：項目通過對設備狀態和生產環境的實時監控，可及時發現和處理異常情況，保證了設備“安、穩、長、滿、優”運行。

增效：通過智能化的安全管理平臺，企業提高了生產效率和管理水平，實現了全流程的數字化管理。

（2）具體提升程度

生產效率提升：通過智能巡檢和設備狀態監控，企業的生產效率提升20%以上。

安全事故減少：通過實時監控和智能預警功能，企業的安全事故減少30%以上。

綜上所述，基于“平臺+5G+AI”的安全風險全場景智能管控項目通過數據要素的有效利用，實現了顯著的經濟效益和社會效益。項目不僅提升了企業的安全管理水平和生產效率，還為行業的數字化轉型和智能化升級提供了重要參考，具有廣闊的市場前景和可持續發展能力。

作者簡介 ：

柳華鋒（1981-） ，男， 浙江慶元人， 中級工程師，學士，現就職于浙江中巨智能科技有限公司，主要從事流程工業信息化、數字化、智能化建設方面的研究。

魏城瑤（1981-） ，男， 浙江杭州人， 高級工程師，學士，現就職于浙江中巨智能科技有限公司，主要從事化工制造智能化管理方面的研究。

徐  敏（1990-） ，男，浙江紹興人，學士，現就職于浙江中巨智能科技有限公司，主要從事化工制造智能化管理方面的研究。

戴天翔（1999-） ，男，浙江金華人，學士，現就職于浙江中巨智能科技有限公司，主要從事工業互聯網平臺安全管理應用方面的研究。

馬在全（1991-） ，男，河南鶴壁人，學士，現就職于浙江中巨智能科技有限公司，主要從事工業互聯網平臺安全管理應用方面的研究。

侯衛鋒（1978-） ，男， 山東冠縣人， 教授級高工，博士，現就職于浙江中巨智能科技有限公司，主要從事工業自動化與智能化方面的研究。

參考文獻：

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摘自《自動化博覽》2026年第二期暨《工業控制系統信息安全專刊（第十二輯）》