化工過程安全：全球化企的“考題”

隨著全球化工產業鏈供給側和需求側的深入變革，全球化工產業已形成發達國家技術引領、新興經濟體國家加速發展的格局。這意味著化工過程安全面臨的挑戰已經成為全球性的問題，需要全球從業者攜手合作應對挑戰。

現有挑戰：風險認識、人才儲備、技術應用皆有不足

經過大量案例的梳理和調研，筆者發現，化工過程安全面臨的挑戰主要來自3方面。

一是各方對基于高后果風險的過程安全理解不一。

在大多數情況下，我們使用慣性思維和已有的經驗開展風險分析，而不是根據已構建的風險矩陣，科學客觀地對風險進行識別、排序，并制定相應的風險管控策略。這就造成從業人員對風險的洞察力不足，往往會忽視高后果風險對裝置本身和周邊環境的威脅。

從多個國家的事故裝置對應的事故前風險評價的記錄可以發現，高后果風險往往是被低估的。所以，如何正確理解基于風險的過程安全和提高從業人員風險辨識和風險管控的能力，尤其是客觀正確辨識和管控高后果風險，是過程安全面臨的挑戰之一。

二是過程安全管理面臨代際傳承困境。

一名合格的化工安全工程師除了具備化學、物理、數學等基礎知識，能夠理解化工過程中的基本原理和機理外，還應掌握包括流程設計、設備選型、工藝參數計算等化工工程設計的基本方法和流程，能夠辨識并管控化工過程中的安全風險，制定和實施安全生產規章制度和操作規程。而成為一名合格的化工安全工程師起碼需要6到8年，甚至更長的時間。

與此同時，關鍵人員的離職、調動或缺席可能會增加化工事故的風險。關鍵人員通常擁有豐富的經驗和知識，掌握著關鍵的技術和管理信息，對生產過程的控制和監管起著至關重要的作用。一旦這些關鍵人員變更或離開，新的工作人員一時間無法適應新的工作環境和要求，從而增加安全風險。

三是數字信息技術缺乏實踐，不能很好地賦能過程安全。

隨著人工智能、物聯網、大數據等新技術的不斷涌現，化工過程安全也在不斷地應用新技術。一方面，這些新技術可以用于過程安全數據的挖掘和分析，發現過程中存在的問題和潛在的風險，從而采取相應的措施來預防和控制事故的發生。另一方面，新技術還可以用于過程安全的智能監控，通過采集和分析過程中的各種數據，實時監測過程的狀態和變化，從而采取相應的控制措施來保證過程的安全性和穩定性。

在實際應用中，由于此類數字信息技術應用被過度產品化，無法完全契合具體場景的復雜性和多樣性。另有一些新技術應用因需面對高額試錯成本而被擱置，缺乏現場實踐檢驗，盲目投入應用僅為體現形式上的科技感。

應對策略：科學評估、代際傳承、開發數字工具

為了應對上述挑戰，全球從業者進行了大量有益的嘗試和實踐，針對上述挑戰，形成了一批可借鑒、可推廣的經驗和做法。

一要科學實施風險分析與評估。

實踐證明，正確理解基于風險的過程安全，需要制定科學的風險管理策略，掌握風險分析的工作流程和數據采集方法，合理選擇風險技術的應用場景，有效運用ETA、FTA、QRA等風險評價工具。

新加坡學者AcuTech認為，高后果風險事件通常被認為是在極端異常的情況下才會發生，該類事件所帶來的嚴重后果在設計、運營、風險管理和應急響應計劃中并未得到充分考慮，這些事件本應被納入設計基礎的范圍內，而不能僅作為危機管理的范疇。

二要通過開發系統、建立社區來傳承知識。

過程安全管理的代際傳承方面，普遍的做法是開發知識管理系統，有經驗的工程師將技術報告、設計指南、標準操作程序和最佳實踐編輯成冊并上傳數據庫。這些文檔定期更新，并向新工程師提供訪問權限，工程師群體可以共享信息并協作完成項目。同時，還可以建立實踐社區，將具有相似興趣或專業領域的工程師聚集在一起，這些社區可以提供分享知識和經驗、討論最佳實踐和解決問題的論壇。

三要嘗試定制化開發數字信息工具。

人工智能、物聯網、大數據等新技術開發和創新方面，全球從業者都在聚焦開發高精度和高穩定性的傳感技術，利用機器學習算法對歷史數據進行分析以建立預測模型，實現對未來風險的預測和預警，開發適用于化工過程的物聯網設備和應用軟件，實現設備之間的信息共享和協同，利用人工智能技術對生產數據進行實時分析，發現異常操作或設備故障。

印度的Mayuresh molal團隊則通過全面審視當前過程工業中數據分析和機器學習融入安全實踐的現狀和面臨的挑戰，提出了一個堅實的框架來開發和評估基于數據的安全解決方案。強大的數據積累，提升召回率、降低誤報率，根據不同場景、不同攝像頭的需求調用所需要的算法，并基于對運營的深入理解和主動識別潛在問題來作出明智的決策，提升了整體的運營效率和卓越性。我們應該大力推廣新技術在危險化學品安全領域的試點應用，支持具有社會責任感的數據技術服務公司與愿意嘗試新技術應用的企業深度融合；同時，要支持企業自我組建團隊或借助外部力量，以實際業務為基礎，定制開發符合企業實際管理的數字信息工具，讓數據信息技術真正為企業安全生產管理賦能。