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近年來，人工智能技術的快速發展為各行各業帶來了新的機遇，安全生產領域也不例外。2024年3月，《政府工作報告》首次提出要實施“人工智能+”行動，標誌着人工智能與安全生產的深度融合正迎來嶄新的變革機會。部分企業已率先嘗試將人工智能技術應用於安全生產管理，取得了顯著成果。
人工智能技術在工業領域的應用正迅速擴展。從預測性維護到智能調度，從故障診斷到過程優化，人工智能已經深入滲透到工業價值鏈的每一個環節。隨着人工智能技術的持續發展與推廣，它有望成為安全生產工作的重要支撐，為提升工業過程安全管理水平和應急響應能力注入強大動力。
在工業生產活動中，“過程安全”常被用於強調對生產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、有害物質泄漏和設備故障等極端事故的發生概率。實時監測、提前預防和科學決策是關鍵的三個方面。在強調安全生產的整體框架下，大型工業過程的安全維護更具技術性，由於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，同時收集到的數據不僅數量龐大，而且格式、來源、精度各不相同，給實時監控與風險評估帶來了極大挑戰。
隨着工業物聯網的快速普及和數據採集手段的日益完善，海量的生產數據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“數據資產”中“煉”出真正的安全價值？當下，工業界正逐步將人工智能技術全面融入工業過程安全管理之中，從而幫助企業有效規避重大事故、減少停機損失，並推動整個行業的安全管理由被動的“事後應對”轉變為主動的“全程防控”。
預測性維護：
讓設備“未病先治”
在傳統的設備維護模式中，企業往往採取定期巡檢或故障後維護的方式。前者可能導致過度維修和資源浪費，後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據和實時運行數據進行深度學習建模，可以更加精確地預測設備的健康狀況與潛在故障點，提前規劃維護計劃並優先安排關鍵零部件的替換，從而降低突發故障的概率。
在化工、煉油、冶金、電力等對連續運行要求極高的行業，預測性維護尤為重要。藉助分布式傳感器與工業物聯網平台，企業可以獲取到設備在運行過程中的多維度數據，再利用時間序列分析、機器學習或深度神經網絡方法對這些數據進行建模。若模型檢測到設備關鍵參數呈現異常趨勢，就及時發出預警，運維人員可根據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。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。
預測性維護
過程實時監測：
分秒必爭的安全“哨兵”
工業過程的安全管理離不開對現場生產環境與關鍵過程參數的實時監測。相比傳統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能夠在第一時間捕捉到傳感器數據的微小變化，並給予精準識別與提示。例如，在高溫高壓環境下，如果傳感器監測到壓力值短時間內多次瞬間波動，深度學習算法可根據歷史運行態勢與上下文因素，將其判斷為壓力系統異常並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採取必要措施，例如啟動備用設備、重新分配工藝參數或實施緊急停機。
過程實時監測
診斷與故障定位：
化繁為簡的智能“大腦”
在工業系統中，故障常常以多種形式產生。一方面，設備老化、操作失誤或外部環境干擾都有可能引發局部故障；另一方面，工藝流程的耦合性使得局部故障易於在整個系統內擴散，進而導致嚴重的連鎖反應。在傳統安全管理中，工程師需要依靠專業知識和以往經驗，對故障原因進行分析並確定其源頭。然而，由於現代工業系統涉及的參數數量龐大，人工判定可能存在遺漏和延誤。
藉助人工智能算法構建的故障診斷系統，能整合傳感器、日誌記錄、專家知識庫數據，從不同維度對故障進行精準定位。具體而言，系統採用多源數據融合方法，將設備實時運行參數、歷史維護記錄以及操作日誌進行結合，使用如決策樹、隨機森林或圖神經網絡等模型來自動提取故障特徵，並給出可能的故障類型和原因。對於某些複雜的化工流程或流水線生產環節，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，從而在最短時間內做出正確的處置決策，最大程度地減少經濟損失及安全風險。
安全行為識別與人機協作：
護航“最後一公里”
除了對設備和工藝的監控外，人員行為也是工業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，藉助工業場景下布設的攝像頭和相關傳感器，能夠對作業人員的實時行為進行識別與監測。
例如，系統可以自動識別是否按規定佩戴防護裝備、是否擅自進入危險區域，或在進行高空作業時是否存在動作違規。一旦檢測到違規行為，系統將立刻向控制室或安全管理員推送警示信息，以便採取糾正或防範措施。
安全行為識別
此外，工業機器人與人機協作系統在危險環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境並分析作業風險的基礎上，協助或替代工人進行危險度較高的現場操作，不僅減少了人員暴露在危險環境中的時間，也有效減少了人為失誤導致的安全事故。
隨着人機交互技術的不斷升級，未來工業領域將逐步形成“機器自動化與人類決策”的協同作業模式，使安全管理由被動式事後響應向主動式全程防控轉變。
應急管理與事故仿真
把風險演練搬進“數字世界”
在安全生產體系中，應急管理與事故仿真是不可或缺的一環。傳統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場環境；而藉助人工智能結合虛擬現實（VR）和增強現實（AR）技術所搭建的仿真平台，則能有效解決這一難題。
通過對生產裝置、工藝流程和周圍環境的數字化再現，管理人員和一線員工可以在虛擬場景中模擬多種突發事故（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調整，以驗證應對措施的有效性與及時性。
在模擬過程中，系統可根據工業大數據與歷史案例庫進行“智能推演”，自動計算事故波及範圍、影響程度以及次生災害發生的概率，並提供相應的資源調度與人員救援方案，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，仿真演練也有助於加強對作業人員的培訓，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
人工智能技術在現代大型工業過程中的部署絕非一蹴而就。在大型工業過程安全管理中，上述應用的落地依賴於三大核心支撐要素：數據、算法和算力。
數據是基礎，工業過程安全的核心在於對海量數據的實時採集與分析。例如，化工行業的生產設備每天產生數以萬計的數據點，包括溫度、壓力、流量等參數。這些數據通過物聯網傳感器實時採集，並傳輸至智能系統進行分析。高質量的數據是人工智能模型訓練和優化的基礎，數據預處理技術（如數據清洗、歸一化）的成熟進一步提升了數據的可用性。
算法是關鍵，人工智能算法在工業安全中的應用主要體現在預測性維護、異常檢測和智能決策等方面。藉助深度學習模型，通過分析歷史數據，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平台為例，其通過分布式計算架構支持千萬級設備的並發數據處理，為工業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據傳輸延遲，使得人工智能技術能夠在本地快速響應安全隱患。
未來，人工智能在工業安全中的應用將更加註重多模態數據的融合與實時分析。結合聲音、振動和圖像數據，人工智能算法可以更全面地評估設備狀態，而高性能算力平台則能夠確保數據處理的高效性和實時性。
此外，數字孿生技術的普及將進一步提升工業安全的智能化水平，這同樣依賴於算法和算力的雙重支撐。
儘管人工智能在工業安全中展現了巨大潛力，但仍面臨數據質量、算法透明性和算力成本等挑戰。例如，工業數據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響應延遲。
結 語
工業過程安全與人工智能技術結合的發展大趨勢已成必然。隨着國家對製造業升級、高端製造與戰略性新興產業的大力扶持，大數據、雲計算與物聯網等底層技術也在不斷成熟，與人工智能算法的結合為工業領域“彎道超車”提供了可能。越來越多的企業開始在製造流程上應用機器學習模型，對流程數據進行監測。
工業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、異常檢測以及動態調度，形成一個自適應、可進化的工業操作系統，讓傳統製造企業的“數字化轉型”與“安全升級”同步實現。
在這樣的發展圖景下，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”方向的發展，不僅僅是裝備與產品技術的創新，也意味着在安全與質量管控上的同步升級。
綜上所述，面對日益繁重的工業生產與安全管理任務，人工智能帶來的智能化轉型正在為大型工業過程安全注入全新的活力。無論是通過先進的算法實現設備健康管理與預測性維護，還是通過智能視覺系統及多傳感器融合實現過程監控的“千里眼”，抑或通過邊緣計算與分布式控制來提高監控的靈活性與實時性，人工智能都展現出巨大的潛能。
-本文作者宋冰是華東理工大學博士生導師、副教授，上海市優秀學術帶頭人（青年）人才計劃和青年科技啟明星人才計劃入選者，中國化工學會智能製造專委會秘書長；陶陽是華東理工大學碩士生導師、副教授，上海市晨光計劃入選者；侍洪波是華東理工大學博士生導師、二級教授，上海市“曙光學者”，中國自動化學會過程控制專委會常務委員-
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