1、项目背景介绍
石油和化学工业是我国重要的基础产业、支柱产业。当前我国已成为世界化工第一大国,主要化工产品产量居世界第一位,化工总产值占世界总量的40%,预计2030年将达到50%。化工生产过程复杂多样,涉及的物料易燃易爆、有毒有害,生产条件多高温高压(低温负压),现场危化品储存量大、危险源集中,化工(危化品)企业(以下简称企业)重特大事故多发,暴露出传统安全风险管控手段“看不住、管不全、管不好”等问题突出。
应急管理部专题制定印发了《“工业互联网+危化安全生产”试点建设方案》,提出建设思路,确立建设目标,要求利用工业互联网、大数据、人工智能(AI)等新一代信息技术与安全管理深度融合,推进企业安全治理体系和治理能力现代化,进一步提升企业安全生产风险感知评估、监测预警和响应处置能力,排查化解潜在风险。以信息化促进企业数字化、智能化转型再升级,提升安全生产管理的可预测、可管控水平。
《危险化学品企业安全风险智能化管控平台建设指南》要求的危险化学品企业安全风险智能化管控平台建设坚持以有效防范化解重大安全风险为目标,突出安全基础管理、重大危险源安全管理、安全风险分级管控和隐患排查治理双重预防机制(以下简称双重预防机制)、特殊作业许可与作业过程管理、智能巡检、人员定位等基本功能,打造企业“工业互联网+危化安全生产”新基础设施建设,推动企业安全基础管理数字化、风险预警精准化、风险管控系统化、危险作业无人化、运维辅助远程化,为实现企业安全风险管控数字化转型智能化升级注入新动能。
为积极响应国家应急管理部工作安排,巨化主动承接国家“工业互联网+危化安全生产”试点项目。氟化公司是首批入选国家应急管理部公布的73家“工业互联网+危化安全生产”试点建设单位之一。作为浙江省内国资系统唯一试点单位,巨化全力推动工业互联网、大数据、云计算、人工智能(AI)、5G等新一代信息技术与安全管理深度融合,为化工行业安全管理提升提供数字化赋能解决方案,促进化工行业本质安全水平提升,氟化公司作为试点单位,积极运用数智化思维进行探索和引领。通过建设氟化工危险化学品企业安全风险智能化管控平台,进一步加强感知、监测、预警、处置、评估,破解安全生产的痛点、难点、堵点问题,全面提升公司安全生产信息化、网络化、数字化、智能化水平,实现企业数字化转型升级。
2、项目目标与原则
秉承“安全、绿色、创新、发展”的理念,充分利用大数据、云计算、物联网、人工智能(AI)和5G等技术,整合企业现有基础设施、系统平台等信息化资源,全面开展浙江衢化氟化学有限公司“工业互联网+危化安全生产”试点建设,促进数字化升级、智能化转型升级,提升安全生产风险的预测、管控水平,强化快速感知、实时监测、超前预警、动态优化、智能决策、全局协同、系统评估能力,实现提质增效、消患固本,助力氟化公司高质量发展。该项目将塑造为氟化工行业的企业级典范工程,成为集团层面安全风险智能化管理的标杆平台,并具备在巨化集团范围内广泛推广与应用的成熟条件。
浙江衢化氟化学有限公司安全风险智能化管控平台将结合公司(集团)现有信息化系统及相关基础设施,按照工业互联网平台架构,统一规划、统一设计,建立统一的标准、规范体系和安全运维保证体系,保证平台规范、安全、稳定运行。建设内容突出重点、分步实施推广。
安全风险智能化管控平台主体采用B/S架构,以及主流、开放的平台应用框架,满足可靠性、可扩展性、可维护性、安全性等要求,支撑企业安全生产风险管控的信息化应用需求,项目建设过程中遵循以下原则:
(1)标准化和规范化原则
严格遵循有关法律法规和技术规范要求,从业务、技术、运行管理等方面对项目的整体建设和实施进行规划、设计,充分体现标准化和规范化。
(2)开放性和可扩展性原则
系统具备与企业现有系统和数据库融合的条件,采用开放性、标准化的平台设计以尽可能地利用已有的设备、软件及信息资源,实现功能互补,数据互通;
系统具备可扩展性,企业可根据自身建设需求,扩展创新应用和场景;
支持跨平台、跨系统运行,支持电脑端和移动设备。
(3)安全性原则
项目规划及建设过程中,严格遵循信息安全及生产安全相关标准及管理制度要求。
(4)经济性原则
本项目建设充分利用已有资源,接入企业实时监测、视频监控、设备状态等数据,避免重复工作,力求减少浪费。
(5)系统性和时效性原则
统筹规划、统一设计,保证整个系统的统一和数据的一致,坚持系统性原则,采取有力的组织措施和严格的制度保障。
(6)技术的先进性和成熟性原则
信息技术尤其是软件技术发展迅速,新理念、新体系、新技术迭相推出,这造成了新的、先进的和成熟的技术之间的矛盾。而大规模、全局性的应用系统,其功能和性能要求具有综合性。因此,在设计理念、技术体系、产品选用等方面要求先进性和成熟性的统一,以满足系统在很长的生命周期内有持续的可维护性和可扩展性。
(7)可靠性原则
在社会向信息时代迅速发展的同时也有潜在危机,即对信息技术的依赖程度越高,系统失效可能造成的危害和影响也就越大。因此,本系统的设计尽可能在有限的投资条件下,从系统结构、网络结构、技术措施、设备选型以及厂商的技术服务和维修响应能力等方面综合考虑,确保系统整体运行的可靠性。
(8)分步实施原则
结合应急管理部试点建设方案以及浙江衢化氟化学有限公司的实际建设需求及资本支出计划,项目建设按照多阶段分期投资的原则进行建设,第一阶段目标为搭建平台,完善基础应用系统,解决现阶段实际安全生产管理中的痛点难点,完成风险管控平台搭建,及《试点建设方案》、《平台建设指南》要求的基础功能建设,同时企业需根据功能应用要求,配套建设相应的基础设施;第二阶段目标为优化提升第一阶段应用的系统功能,并结合企业实际管理发展需求及属地监管要求,参照《试点建设方案》,扩展建设功能模块及功能内容,如全员安全生产责任体系运行管理及考核、数字交付及数字孪生、设备完整性管理与预测性维修、自动化过程控制优化、工艺生产报警优化、人员不安全行为管控、作业环境及异常状态监控、敏捷应急、无人巡检、危化品运输车辆管理、事故事件管理等,丰富完善企业平台功能,提升安全风险管控水平。
3、项目实施与应用情况详细介绍
根据国家应急管理部发布的《“工业互联网+危化安全生产”试点建设方案》,旨在通过工业互联网、大数据、人工智能等新一代信息技术,提升危化品生产企业工业数据要素的采集与应用,提升安全管理水平,实现数字化转型和智能化升级。
通过工业互联网在安全生产中的融合应用,增强巨化集团安全生产的感知、监测、预警、处置和评估能力,加速安全生产从静态分析向动态感知、事后应急向事前预防、单点防控向全局联防的转变,提升工业生产本质安全水平。
数据要素包括:工艺单元数据、物料能源数据、设备状态数据、控制系统数据、现场视频数据、人员定位数据、工厂环境状态数据、物流运输数据。
通过整合以上数据要素,形成覆盖“人、机、物、环、管”的危险化学品安全生产全要素数据库。
(1)技术(工具)
本项目集成应用了大数据技术、云计算、物联网(IoT)技术、人工智能(AI)技术、5G技术、视频智能分析技术、标识解析技术、数字孪生技术等新技术。
(2)应用场景
本项目建设巨化集团安全风险智能化管控平台,进一步加强感知、监测、预警、处置、评估,破解安全生产的痛点、难点、堵点问题,全面提升安全生产信息化、网络化、数字化、智能化水平,实现企业数字化转型升级。具体场景包括:工业互联网底座、数据中台底座、安全信息数据库、重大危险源管理、双重预防机制、作业许可和作业过程管理、承包商管理、培训管理、设备预测性维护、AI视频智能分析、标识解析、敏捷应急、业务模型、支撑服务、安全生产管理信息三维综合展示等。各场景的技术架构与关联关系如下图所示。
功能架构图
功能模块数据集成(业务流转)图
浙江中智达科技有限公司自主研发危化安全生产领域四大业务模型:重大危险预案监测预警模型、双重预防动态风险分级模型、双重预防机制运行效果评估模型,以及承包商评价模型。4类模型在工联院模型平台上得到快速生长和发展,通过全流程支持从数据准备到模型训练和推理,实现端到端的模型生命周期管理。模型平台与工业互联网平台紧密衔接和融合,实现无缝集成。
工业互联网平台是整个系统的核心,所有的APP都基于该平台开发,并且结合数据中台的能力可以与其他第三方安全相关系统进行集成和融合,包括人员定位、三级巡检、动态风险分析等。同时,工业互联网平台与集团同步引进的第三方统一认证平台-竹云进行了组织架构和人员的集成和单点登录,实现了组织架构和用户数据的统一管理和应用。提高了数据的安全性和系统的整体性能。
通过各安全模块的深入操作和使用,帮助氟化公司实现对安全管理22要素的全面覆盖和落实,并协助巨化集团健全安全长效机制。同时,安全管理22要素在每一个巨化人心中也打下了深深的安全烙印,形成了一种全员参与、全过程管理的安全文化。这种安全文化可以提高企业的安全生产管理水平,降低安全风险,保障员工和社会公众的生命财产安全。
业务融合协同示意图
通过项目实施,由原先的生态割裂到数据整合再到智能闭环应用分析,体现出高度创新性与实践落地能力,在实际运行中体现了高度适配性,具备显著的经济效益、社会价值与行业推广潜力,主要的技术创新如下:
创新点1:电子作业全过程闭环管控体系,构建“电子作业票-人员定位-视频联动”三位一体的闭环安全管控系统,实现危险作业全过程空间约束与实时可视化监管。氟化公司生产区域覆盖广阔,作业场景分布复杂,作业区域众多。电子票证系统虽实现流程数字化,但仍存在安全漏洞,如:审批人、监护人常常不在现场,远程签字导致“人不到场、票照流转”,安全交底流于形式;监护人中途离岗难以察觉,事后追责缺乏证据,作业过程无人监管;安全监管人员无法快速定位当前作业点,视频监控无法精准匹配作业任务,导致监管盲区;作业过程数据分散,定位、视频、票据各自为政,事后复盘缺乏完整链条。制度虽严,但执行靠人,存在“打擦边球”现象,难以保障制度落地。
为此,中智达公司与氟化公司环安科牵头组织了与电子票证开发商的多轮技术研讨,实现了“空间约束审批机制”、“人员定位联动逻辑”、“视频绑定作业票流程”三大核心技术的突破。中智达公司通过以上技术创新,并利用工业互联网+5G技术,真正实现作业票流程与人员轨迹、视频数据形成闭环,支持事前审批、事中监护、事后追溯。
其中该技术的优越性如下:
对比维度 | 本项目(电子作业闭环管控体系) | 国内其他试点单位 |
空间约束审批 | 强制围栏内操作,自动验证 | 多为人工确认或弱约束 |
视频联动 | 作业票与摄像头绑定,实时可视 | 多为独立视频系统 |
监护人脱岗预警 | 实时推送,支持轨迹回放 | 多为人工巡查 |
系统集成度 | 作业票、定位、视频三位一体 | 多系统拼接,集成度低 |
该技术创新点在技术架构、功能逻辑与安全约束机制上,已率先实现国家安全生产行业标准《工业互联网+危化安全生产”建设标准第2部分:特殊作业审批与作业过程管理》(即将发布)中核心条款的全面覆盖与落地应用。技术应用后,作业票管理制度执行率提升至 100%,审批人到场率由原先不足 60% 提升至全覆盖;安全交底现场完成率由 70% 提升至 98%以上(氟化公司试点数据);监护人脱岗识别率达 95%+,安全管理人员满意度提升,系统使用率达 95%以上。
该成果体现了中智达公司在危化安全数字化转型中的前瞻部署能力与标准适配能力,具备“以应用反哺标准”的引领价值;为行业标准的推广提供了成熟范式,也为后续监管评估与行业复制奠定了技术基础。

图1 作业现场实时监控(创新点1)

图2作业监护离岗预警(创新点1)
创新点2:安全生产风险预警指数系统,构建“多源数据集成-动态风险评估-智能预警推送”三位一体的风险防控体系,实现对高等级重大危险源、重点生产(储运)区域、关键作业、人员行为的实时风险识别与主动干预。氟化公司生产单元多、工艺流程复杂,存在响应滞后、覆盖面窄、干预手段弱等问题。尤其在承包商管理、特殊作业、重大危险源监控、双重预防管理等环节,风险数据分散在多个系统中,难以形成统一视图;风险评估缺乏动态性,无法及时反映现场风险变化;预警信息推送不及时,整改建议缺乏针对性,导致“风险识别靠经验、干预措施靠人管”的管理瓶颈。
为此,中智达公司牵头实现了“风险指标体系构建”、“动态权重算法设计”、“预警信息联动机制”三大核心技术的突破。首先是风险指标体系的构建,中智达公司提出“指标必须覆盖风险源、行为、责任、响应”四大维度的系统性需求,通过梳理“工艺报警、安全基础信息、重大危险源、包保履职、巡检出勤、特殊作业、承包商管控、人员定位、应急管理、事故事件”等十类核心数据源,通过标准化建模与指标归一化处理,构建多维度风险指标体系,并实现模块间数据联动闭环,确保风险识别既具广度又具深度。其次,是动态权重算法的设计提出“风险指数必须具备时效性与区域差异性”的需求,引入“行为频次、事件等级、区域敏感度”动态因子,设计可调节的权重算法,实现风险指数的实时计算与趋势分析。系统最终实现:对氟化各重大危险源及重点关注区域的风险指数进行动态评估,并通过区域热力图与趋势曲线展示风险演化过程。最后是预警信息联动机制的设计,通过将风险指数与人员定位、责任履职、应急资源配置等系统深度集成,提升响应效率与治理闭环率。
中智达公司最终通过与DCS、GDS、MES等系统的集成,安全生产风险预警指数系统成为企业构建双重预防机制、强化承包商安全管理、优化应急资源配置的智能化决策工具,助力安全管理从静态合规向动态防控转型。其中该技术的优越性如下:
对比维度 | 本项目(安全生产风险预警指数系统) | 国内其他试点单位 |
数据来源维度 | 集成10大模块数据,涵盖工艺报警、人员定位、承包商、应急等全要素 | 主要依赖工艺参数与设备状态数据,行为数据覆盖有限 |
指标体系构建 | 多维度指标体系,覆盖风险源、行为、责任、响应,支持模块联动闭环 | 基于历史数据构建单一风险评分模型,指标维度有限 |
算法模型 | 动态权重算法,引入行为频次、事件等级、区域敏感度等因子,支持实时调整 | 与专家经验结合,适用于小样本学习,但动态性不足 |
预警机制 | 分级预警+整改建议自动推送,支持移动端与平台联动 | 预警信息以平台展示为主,整改建议需人工分析 |
可视化能力 | 区域热力图+趋势分析+角色视图,支持多维度展示与交互 | 数据报表为主,图形展示有限 |
该技术创新在指标体系设计、算法逻辑与系统集成方面,中智达公司已率先实现国家标准《GBT 45420-2025 危险化学品安全生产风险分级管控技术规范》(2025-09-01 实施)中生产风险核心计算条款的全面覆盖与落地应用。该成果体现了中智达公司在危化安全数字化转型中的系统性思维与技术引领能力,具备“以数据驱动治理”的范式价值;为行业标准的推广提供了成熟样板,也为后续监管评估与行业复制奠定了技术基础。

图3 安全生产风险预警指数系统(创新点2)
创新点3:实时监控与预警,平台将AI算法和大数据分析技术深度应用于安全生产的实时监控环节,实现了从“被动响应报警”到“主动智能预警”的跨越。
其技术难点是:由于网络架构限制,用户只能在氟化视频监控网内登录使用视频AI应用,但无法与工业互联网平台连通,导致系统孤立、使用不便,报警信息(如文字、图片、视频片段)无法有效共享至安全管理应用,难以满足“工业互联网+危化安全生产”项目对信息集成与协同管理的需求,整体应用存在较大局限性。
为满足此需求,中智达公司组织技术团队进行技术攻关和模拟演示,最终实现将现有视频AI应用与工业互联网平台连通,通过在工控专网部署云服务器并映射至安防监控专网,实现双向访问。在工业互联网平台上实现综合展示、摄像头管理、模型配置、实时监控分析及报警提醒等功能,使算法服务器产生的告警信息可上传至工业互联网平台供内网用户查询,并推送至电子作业票系统;电子作业票系统的视频流获取方式由算法服务器直连摄像头改为通过API接口对接氟化视频监控平台,提升管理规范性与集成度,同时为避免边界防火墙带宽压力,报警信息中的视频片段将转为GIF格式传输;系统还实现了用户、组织、权限与工业互联网平台的统一集成。
其中该技术的优越性如下:
对比维度 | 本项目(实时监控与超前预警) | 国内外同类传统技术 |
预警能力 | 超前预警、智能预测。基于AI模型识别潜在风险 | 滞后报警,主要依赖固定阈值触发,事发后才报警 |
监控维度 | 全方位、多维度。覆盖工艺、设备、环境、人员行为 | 单一维度,主要集中在工艺参数监控 |
准确性 | 准确性高,AI模型不断学习优化,减少误报、漏报 | 准确性较低,易受干扰,误报率较高 |
在应用后企业实现安全事故发生率降低30%以上,AI视频分析实现了24小时自动化安全监管,大幅减轻了人工巡检压力,同时通过预测性维护减少了非计划停车和设备维修成本,保障了生产连续性,直接贡献于生产效率提升20%以上和运营成本降低15%以上,提高了重大安全风险的防控能力,有效保障了员工生命和企业财产安全,对维护社会公共安全具有重大价值。

图4 摄像头AI报警界面(创新点3)
创新点4:实现工业互联网、物联网(IoT)、人工智能(AI)、5G、大数据等多技术融合。在该项目中系统性融合了工业互联网、大数据、云计算、物联网(IoT)、人工智能(AI)、5G及数字孪生(Digital Twin)等多种新一代信息技术,构建了一个统一的“工业互联网+危化安全生产”管控平台。该平台并非技术的简单堆砌,而是通过微服务架构和开放式API接口,实现了各技术间的深度协同:
(1)数据融合:平台作为“数据中枢”,无缝接入了DCS(集散控制系统)、GDS(气体检测系统)、视频监控、人员定位、设备传感器等异构系统的数据,形成了覆盖“人、机、物、环、管”的全要素安全生产数据库。
(2)业务融合:基于统一平台,将安全基础管理、重大危险源监控、双重预防机制、特殊作业许可等原本孤立的安全管理业务模块化、APP化,实现了业务间的数据共享与流程联动。整体技术的优越性如下:
对比维度 | 本项目(多技术深度融合) | 国内外同类传统技术 |
架构模式 | 容器化部署,k8s集群模式;一体化平台架构,数据统一、业务协同、扩展性强 | 烟囱式孤立系统,数据隔离,形成信息孤岛,协同困难 |
技术集成度 | 工业互联网+大数据+AI+5G+数字孪生的高维度融合 | 多为单技术应用或有限集成(如监控系统+报警) |
灵活性 | 模块化、微服务化,可按需配置功能,快速响应业务变化 | 系统刚性,功能定制开发周期长、成本高 |
平台通过多技术融合,打破了部门壁垒,实现了安全管理流程的线上化、标准化,内部协同效率提升30%以上,同时管理决策由基于经验转向基于数据,避免了重复建设,降低了系统运维复杂度,为企业节省了信息化投入成本,打造了可复制的危化企业智能化转型解决方案,为行业推进数字化转型树立了标杆。
4、效益分析
4.1经济效益
(1)降本增效:
智能化管理:通过智能巡检系统和设备预测性维护,减少了人工巡检和设备故障的频率,降低了维护成本和停机时间。
优化资源利用:通过物料能源数据的实时监控和优化管理,减少了资源浪费,提高了生产效率。
成本降低:项目实施后,企业的生产成本降低了15%以上,显著提升了经济效益。
安全培训提升:显著提升了安全培训管理效率和员工安全技能水平。
高效协同:数据中台打破数据孤岛,实现跨部门、跨业务的数据共享与高效协同。
(2)事故减少:
实时监控与预警:通过物联网传感器和AI算法,实现对生产设备、环境参数和人员位置的实时监控和超前预警,减少了事故的发生。
应急响应:敏捷应急系统提高了企业在突发事件中的响应速度和处理能力。
安全事故减少:企业的安全事故发生率减少了30%以上,保障了企业的正常运营和员工的生命安全。
(3)市场竞争力提升:
数据驱动决策:通过结合数据中台的能力对各类数据的收集、处理和分析,企业实现了数据驱动的管理决策,提高了市场竞争力。
4.2社会效益
(1)安全生产水平提升:
全面覆盖:项目通过建设覆盖“人、机、物、环、管”的安全生产数据库,实现了对工艺单元、物料能源、设备状态、控制系统、现场视频、人员定位、工厂环境状态和物流运输等数据的实时监控和管理。
智能化管理:通过智能化的安全管理平台,企业能够更好地应对生产过程中的各种风险,提升了安全生产水平。
安全生产零事故:项目实施后,企业实现了零污染零排放零伤害,保障了员工的生命财产安全。
(2)环境保护:
节能减排:通过对物料和能源的优化管理,减少了对环境的污染,促进了绿色生产。
环境监测:工厂环境状态数据的实时监测,确保生产过程符合环境保护标准,减少了环境污染事件的发生。
(3)社会稳定:
减少安全事故:项目通过智能化的安全管理手段,减少了安全事故的发生,为社会的安全稳定做出了贡献。
应急管理:敏捷应急系统提高了企业在突发事件中的应急响应能力,降低了突发事件对社会的影响。
(4)行业示范效应:
可复制、可推广:项目形成了一套完整的解决方案,包括智能巡检、人员定位、特殊作业许可与作业过程管理、风险预警和动态优化等功能,全面覆盖了危险化学品生产企业的安全管理需求。
成功案例:浙江衢化氟化学、浙江中天东方氟硅、杭州电化厂和江西晶昊盐化等企业通过项目的实施,显著提升了安全生产管理水平,为其他企业和行业提供了宝贵的经验和参考,具有较高的示范价值和推广潜力。
4.3决策成效
(1)基于数据要素的决策支撑:
降本:通过对生产数据的实时监控和分析,项目帮助企业优化了生产流程,减少了资源浪费和生产成本。
提质:项目通过对设备状态和生产环境的实时监控,及时发现和处理异常情况,保证了“安、稳、长、满、优”运行。
增效:通过智能化的安全管理平台,企业提高了生产效率和管理水平,实现了全流程的数字化管理。
(2)具体提升程度:
生产效率提升:通过智能巡检和设备状态监控,企业的生产效率提升20%以上。
安全事故减少:通过实时监控和智能预警功能,企业的安全事故减少30%以上。
综上所述,基于“平台+5G+AI”的安全风险全场景智能管控项目通过数据要素的有效利用,实现了显著的经济效益和社会效益。项目不仅提升了企业的安全管理水平和生产效率,还为行业的数字化转型和智能化升级提供了重要参考,具有广阔的市场前景和可持续发展能力。






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