GRS认证咨询|工业互联网+危化安全生产之重大危险源安全生产风险评估和预警模型

（三）工业机理模型
1.重大危险源安全生产风险评估和预警模型。以温度、液位、压力、可燃气体浓度、有毒气体浓度、组分、流量等重大危险源重点监控参数以及视频智能分析信息和联锁投用情况为基础，结合周边地理、气象环境条件、人口分布、历史事故信息等，优化完善危险化学品重大危险源安全风险评估模型，实现对危险化学品重大危险源安全风险进行实时评估。

2.培训效果评估模型。基于培训完成后的事故数据、未遂事件数据、设备维修数据、执法处罚数据、作业不安全行为数据、工艺波动报警数据等信息，建立培训效果评估模型，检验企业安全培训质量，并据此提出针对性的培训效果提升措施。

3.承包商表现评估模型。基于承包商资质等级、历史事故信息、人员配备、不安全作业行为、执法处罚数据、验收评价意见、施工进度安排、后期维保响应及处置效果等信息，建立承包商表现评估模型，实现对承包商表现量化动态管理。

4.设备健康评估模型。基于设备的振动、腐蚀、温度、变形、偏转、抖动等多种信息，结合专家经验和典型设备故障事故案例，利用多源信息融合与机器学习技术，充分利用在线、多维度和细微尺度的特征信息描述装备的健康程度，构建设备健康状态评估模型，并根据实际应用效果，不断通过参数调优、增加变量、算法升级等方式优化迭代模型。

5.设备预测性检维修模型。基于AI、机器学习、聚类分析等先进算法技术，对海量典型设备故障案例和数据开展数据挖掘分析，获取设备健康状态劣化启动时的振动、声、光、电、热、磁等多种特征以及劣化加速失效的时间点和关键指标发展趋势，从而建立设备预测性检维修量化模型，自动生成设备预测性检维修的时间点和推荐检维修方法，避免设备受损、意外停机和发生生产安全事故。

6.控制系统性能诊断模型。基于控制系统控制回路的响应时间、响应准确性、抗干扰性、稳定性等指标，结合控制器、执行器和采集设备的运行健康状态和失效历史数据等信息，建立DCS、SIS、ESD、GDS等控制系统控制性能分析模型，对控制系统的控制性能进行量化评估。

7.优化控制模型。围绕生产工艺，重点研发工艺流程模拟优化模型、聚合物反应模型、换热网络优化模型、能量系统优化模型、生产质量管控模型，以实现企业生产工艺流程优化升级，降低失控风险。

8.全流程监管模型。结合危险化学品运输流向可视化跟踪预警模型、危险化学品流向数量闭合校验模型、危险化学品运输超量预警模型、运输流向异常变化跟踪预警模型及危险化学品运输流向时空集聚跟踪预警模型，对危险化学品全生命周期进行跟踪管理。

9.安全生产预警指数模型。基于人、物、环境、管理、事故等反映企业和园区生产及事故特征的影响指标，建立安全生产预警指数模型，通过数据统计、计算、分析，定量化表示生产安全状态，得到企业或园区某一时间生产安全状态的数值，对安全生产状况作出科学、综合、定量的判断。

10.人员异常智能分析模型。建立人员不安全行为样本库，利用人体目标监测、底层特征提取、人体行为建模、人体行为识别等算法，实现对人体目标的追踪和人员不安全行为的识别，并对不安全行为进行分级预警。

11.作业环境、异常状态识别分析模型。利用远距离红外探测技术、红外热成像分析、可见光分析、激光光谱分析等方法，结合危险化学品领域常见的气体光谱数据，对火灾、烟雾、泄漏等异常情况进行识别。同时结合气体扩散模型、火灾传播模型等，对异常情况的严重程度进行分析判断，并进行分级预警。