基于工业大模型夯实企业本质安全 确保化工园区安全发展
作者：严卫国 2025-06-22 20:12:00
基于工业大模型夯实企业本质安全 确保化工园区安全发展
2025年6月16日，在广州中国职业安全健康协会城市与社区安全发展专委会举办的“化工园区安全发展高级研讨会”上，上海润吧信息技术有限公司创始人严卫国分享了《基于工业大模型，夯实企业本质安全，确保化工园区安全发展》的技术报告。
首先，严卫国简要解读了《中华人民共和国安全生产法》修订执行后，化工园区和化工企业建设安全风险智能化管控平台的政策背景和要求，指出《化工园区安全风险排查治理导则》虽然仅第32条明确化工园区安全风险智能化管控平台建设，分值47分，但实际上36条中，有24条均需要通过安全风险智能化管控平台建设实现“科技兴安”，加上《化工园区安全风险智能化管控平台建设指南（试行）》（应急厅〔2022〕5 号），《危险化学品企业安全风险智能化管控平台建设指南（试行）》等政策要求。因此，化工园区安全风险智能化管控平台建设不是短期行为，是化工园区持续经营的技术必备条件，是现代应急治理能力提升、现代应急治理体系建设的重要技术支撑。
其次，严卫国指出各地化工园区、化工企业安全风险智能化管控平台推进进度不一，全国689个园区，中央财政专项资金支持35亿元，支持园区189个，资金先后到位，园区平台建设进度不一，有的化工园区资金难以保障，建设进度和质量堪忧；化工生产企业接入国家安全风险监测预警平台6944家，实际上化工生产企业1.5万家，仍然有很多非重大危险源企业游离在监测预警范围外，风险不容忽视。
第三，严卫国进一步指出，安全风险智能化管控平台建设投资不均衡，效果普遍不好。主要原因，大部分园区资金没有保障，选择的技术方案不成熟，价格虚高，平台实际使用率低，数据质量差，风险监管、应急响应没有闭环，政策要求的7+6总共13个业务场景，也没有全面建设，达不到现代安全治理的效果。
基于化工园区和化工企业建设安全风险智能化管控平台存在的问题和现状，上海润吧信息技术有限公司（润吧云）严卫国指出，化工园区的安全发展，必须基于工业大模型夯实企业本质安全，企业主体责任落实好了，企业过程管理实现了数字化闭环，风险数据实时同步到园区，园区实现了实时动态风险监管，才能真正确保化工园区安全发展、高质量发展。
在严卫国看来，企业的本质安全必须采取新的技术手段，基于工业大模型实现过程管理数字化闭环。具体来说包括6个过程闭环，本期连载一，重点围绕工艺生产过程管理数字化闭环，进行阐述。
应急管理部出台了一系列的企业安全风险智能化管控平台建设政策要求，其中与工艺生产相关的业务场景包括重大危险源管理、双重预防、智能巡检、工艺生产报警优化、自动化过程控制优化、气体泄漏监测共6个，延伸的业务场景包括实时视频监控智能分析等。从技术底层逻辑来看，每一个风险单元，每一个控制回路对应的工艺技术参数，如温度、压力、液位、流量、有毒有害气体、易燃易爆气体就是一套，风险管控措施需要紧密围绕数据变化动态处理，需要基于底层的工业数据实现业务场景融合、过程闭环、数字化打通。
首先，安全风险要管控好，参数设定、阈值范围确定要科学、严谨，要审慎评估，要严格落实。实际生产运行中，有的企业没有按照要求聘请符合资质要求的专业机构进行风险评估，进行工艺设计，设计缺陷多；有的企业设计方案确定后，工艺变更、技术改造时，没有严格执行工艺变更评审，没有做工艺安全风险的审慎评估；还有的企业，为了减少报警，或者为了工艺优化，未经严格的安全风险评估，人为随意修改阈值范围，工艺制备过程存在失效风险，造成本质安全没有保障；比如山东某化工企业2023年“5·1”重大爆炸着火事故，就是一起因为双氧水浓度工艺变更后，对高浓度双氧水安全风险辨识不清，管控不力，违章操作，现场人员聚集造成的重大生产安全责任事故。
其次，按照政策要求，重大危险源（也包括非重大危险源）实时监测、实时监控要到位，出现异常，SIS系统要连锁控制、人工干预要跟上，业务场景要融合、数字化要闭环。但实际生产经营中，由于企业自身投入不足，自控率不够，或者SIS连锁人为摘除，或者检修摘除后没有及时恢复，导致本质安全无法保障；加上人工巡检、隐患排查等现场管理没有与DCS系统、GDS系统数据打通，大量的检查流于形式，应付思想严重，不仅加重了一线负担加重，线上线下出现“两张皮”，而且科技手段变成了“摆设”。
今年1月，有一家企业出现2吨工业酒精泄漏，但因为没有SIS连锁（依靠人到现场，拿着尺子测量，低低报没有连锁处置），加上值班人员脱岗（没有视频监控智能分析，没有脱岗报警），工业酒精全部泄露后，气体监测报警20多分钟，气体泄漏监测值班人员麻木不仁，没有采取任何处置措施，三道防线全面失控（SIS连锁+人工值班+气体泄漏监测），险些酿成特别重大事故。
第三，按照政策要求，工艺生产报警要统计分析，要分类，虚警、实警需一目了然，实际报警需分级分类、分对象推送提醒，比如重大危险源的高高报，必须采取拨打电话等方式直接同步到应急执法监管部门、化工园区指挥中心；报警信息、人工干预措施只有通过机器学习、AI深度分析，分级分类处理，并有效的转变为智能化控制手段，才能有效的稳定生产运行。但实际上，企业在实际生产经营中，因为数据采集不准确，数据采集不全，报警泛滥，有的企业每天报警信息几十万条，甚至上百万条，从而导致报警处置人员麻痹不仁，DCS的报警处理日志仅停留在内操脑子里和系统日志里面，没有真正的分级分类处理，并上升到生产安全管理层、工艺优化决策层。
第四，自动化过程控制优化缺乏数据基础，没有闭环。论坛中，严卫国指出，多数化工企业线下的现场处置、隐患治理，未与DCS的操作实现联动，处置措施停留在一线员工的经验中，没有形成标准，没有借助AI分析优化，智能控制缺乏数据支撑。多数企业也没有实现PID整定，更谈不上APC先进过程控制和RTO实时优化了。殊不知，因为工艺运行不稳定，必然带来收率降低，产品质量降等，能耗、排放高，副产物多，企业在没有真正控制好生产运行的过程中，实际上效益也在大量流失。
因此，严卫国指出，工艺生产的过程管理只有数字化垂直打通了，才能实现风险和隐患闭环，内操操作和外操现场处置闭环，参数范围优化修订、现场处置经验积累与自动化过程控制三个闭环。也只有三个闭环都做到了，企业才能真正找到最优运行参数，实现安全、效益一体化。
严卫国认为，要实现工艺生产过程管理数字化闭环，必须基于工业大模型实时数据计算，才能真正将线下数字化、流程化管理和线上智能化、可视化控制有机融合，实现本质安全。
论坛上，严卫国提出了工业大模型概念，并指出工业大模型不同于语言大模型（LLM），语言大模型重在推理，存在推理数据采集不全，记忆短，计算错误多等一些短板，但工业大模型重在计算，需要小概率样本、需要强大的数据拟合和计算能力，而恰恰这些数据又是企业私有的数字资产，是高度保密的数据信息。企业海量的工业大数据计算必须满足几个条件，一是业务流程必须闭环，如前文所述，数据采集、存储、计算、计算后报警、报警后处置，优化控制必须紧密融合业务场景，实现业务场景、管理数据的完整闭环；二是工业数据必须可信、可靠、及时、动态，需要交叉校验，保证数据质量，且必须保证数据私密、安全；三是算力必须保证。只有这些基础条件都满足了，工业AI大模型才能真正帮助企业在生产运行中，及时预警风险、预测各种失效等异常情况、优化决策，实现最优控制，从而真正实现高质量发展和安全发展。
以山东某化工企业为例，该公司工艺点位4万个，报警监测点位76万个，按照每秒钟传输一次数据（每天24小时，每小时60分钟，每分钟60秒，一天86400条数据）计算，一天需要实时计算和处理的数据达到691亿多条。
所以，一方面，只有彻底打通了工艺生产运行的全过程，包括重大危险源的实时监测、实时监控、工艺生产报警、报警处置（含双重预防的隐患治理、智能巡检的现场处置）、自动化控制，业务场景实现了数据融合，过程控制才数字化闭环了；另一方面，只有实现了每天691亿多条数据的秒级实时计算，过程风险才真正可防、可控，否则，各种工艺控制的失效行为，都只能暗藏在现场，园区经营和企业生产均存在防控滞后的安全风险。
本次论坛会议主持人，应急管理部研究中心汪卫国处长对严卫国的演讲给予了高度评价，汪处长认为园区安全风险管控，下一步的治理重点，应该落地到企业的主体责任上，企业的主体责任落实必须依靠科技手段。汪卫国处长表示希望，化工园区基于工业大模型的工艺生产过程管理数字化闭环，可以密切结合重大危险源、重点工艺，重大隐患做数字化的深度赋能，并表示期待，科技企业能够在化工园区和化工企业本质安全的科技防控上，做出更多的探索，做出更大的贡献，并能够将重大隐患的排查与安全审计相结合，赋能更多的园区和企业！
作者：严卫国 中国职业安全健康协会特聘专家
上海市应急管理局 上海市安全生产协会特聘专家
上海润吧信息技术有限公司 总经理
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