摘要：化工企业在生产过程中存在大量高温、高压、易燃、易爆等安全隐患，传统风险识别与控制方式难以满足现代复杂生产系统对安全管理的实时性与精准性需求。随着大数据技术的发展，基于多源数据采集、建模与预测的风险评估与预警机制成为提升化工安全水平的重要方向。本文聚焦化工企业风险数据的特点，探讨大数据在风险识别、评估、预警系统构建中的关键技术与实施策略，提出一套动态、高效、智能的安全保障体系。

关键词：大数据分析；化工企业；风险预警

一、化工企业安全风险特征与大数据技术融合基础

（一）化工企业事故特征与数据类型的复杂性

化工生产过程中涉及众多反应装置、储运系统与控制环节，事故表现为高突发性、高耦合性与严重次生灾害效应。事故原因多样，可能由设备故障、操作失误、环境条件变化或管理疏忽引起，形成数据来源的多样性和分散性。常见数据类型包括生产过程实时监控数据、设备运行状态数据、安全巡检记录、环境传感器数据及历史事故案例数据等，涵盖结构化、半结构化与非结构化信息。对这些异构数据进行清洗、融合与关联挖掘，是构建科学风险评估模型的基础。

（二）大数据技术在安全管理中的功能价值

大数据技术在化工安全管理中的核心价值在于从海量数据中提取有用信息，实现对风险因子的早识别、早评估与早干预。通过数据采集、存储、处理与建模流程，能够将传统经验型管理方式转变为数据驱动型智能管理路径。如应用机器学习算法构建风险识别模型，对隐患模式进行训练，预测潜在风险事件发生概率；利用时间序列分析掌握关键变量变化趋势，为过程预警提供依据；结合可视化工具构建动态监控平台，实现多维数据的实时展示与决策支持。

（三）化工企业实施数据驱动风险管理的现实挑战

尽管大数据应用在理论上具备显著优势，但化工企业在实际推行过程中仍面临数据孤岛、采集难度大、算法应用落地难等问题。一方面，不同系统之间数据接口不统一，造成数据传输延迟与格式不兼容；另一方面，部分设备缺乏智能化改造，难以提供实时高质量数据。此外，专业人才缺乏导致数据分析能力不足，风险模型的实际预测精度与适应性存在差距。因此需构建完善的数据采集基础设施、建立统一平台标准，并加强人才培训与跨专业协同机制建设，为大数据应用夯实基础。

二、大数据驱动下化工企业风险评估与预警机制构建策略

（一）构建多源融合的动态风险数据平台

化工企业安全管理中面临的核心问题之一是数据来源的复杂性与异构性。为了实现对多维风险因子的全面识别与动态监控，必须构建覆盖全流程、全要素的数据融合平台。该平台不仅应涵盖DCS（分布式控制系统）与SCADA（监控与数据采集系统）中的工艺参数数据，还应整合环境监测设备的气体浓度、粉尘含量、温湿度等外部环境指标，同时接入视频监控系统获取操作人员行为数据及现场影像流。系统需具备高吞吐量与低延迟的流处理能力，通过Kafka等消息队列技术进行数据实时传输，保证采集数据的时效性与完整性。平台需构建统一的数据标准与分类编码体系，将各系统输出进行结构化标注，并借助ETL工具实现数据清洗、异常剔除与标签校正，在此基础上建立风险数据湖，为数据建模、风险识别与智能决策提供坚实的底层支撑，并能够自动生成时间轴趋势图与空间分布热力图，实现风险源的动态可视化展示。

（二）应用机器学习构建关键风险因素识别模型

针对化工企业生产系统的复杂性与高耦合性特征，需引入机器学习技术对大规模数据进行深度挖掘，识别出最具预测能力的风险变量组合。在特征工程阶段，应优先考虑与事故相关度高的变量，如温度、压力、浓度、流速及报警频次，通过皮尔逊相关系数与主成分分析方法筛选有效变量集。构建识别模型时可引入XGBoost、随机森林、BP神经网络等算法进行对比训练，以评估模型的准确率、召回率与F1值，在验证集上实现对风险事件发生的精准判断。模型训练过程需采用交叉验证策略提高泛化能力，并引入SMOTE算法对少数类事故样本进行过采样处理，避免因数据不平衡导致模型偏向非风险状态。在部署阶段，模型应与生产系统实时联动，嵌入PLC控制逻辑中，通过风险评分结果触发预设动作，实现从数据到响应的智能化闭环。同时，构建模型解释模块，如SHAP值图谱，帮助安全管理人员理解模型判断依据，提高其在现场应用的可接受性与透明度。

（三）构建多层次的风险等级量化评估体系

量化评估体系的建立应以风险等级划分为核心目标，通过构建涵盖多个维度的评价指标体系，为企业提供可操作、可落地的风险控制依据。应根据化工工艺特性设计指标维度，包括设备完好率、运行稳定性、历史故障率、操作违规频率、监测数据波动幅度等关键要素，并采用模糊层次分析法对指标赋予权重，形成科学合理的综合评分模型。通过设置风险评估函数，将指标数据输入后计算得出当前作业单元的风险指数，并与系统设定的分级标准进行对比，实时判定风险等级。平台应将风险等级结果嵌入可视化图形界面中，以颜色分区、雷达图和趋势曲线等形式直观呈现，为管理者提供清晰的风险演变路径与决策支持。此外，评估体系还应具备回溯分析与模型更新能力，能够对历史数据进行二次挖掘，根据实际事故发生结果对模型算法权重进行动态调整，实现风险识别的自学习优化机制，确保其在不同季节、生产任务变化下依然保持高灵敏度与高可靠性。

（四）构建基于异常识别的智能预警与联动机制

智能预警机制的核心在于将数据异常行为的实时感知能力与企业应急处置能力相结合，形成闭环式联动响应机制。异常识别算法应基于时间序列模型与深度学习融合策略，如引入变分自编码器（VAE）结合GRU网络，对工艺参数变化曲线进行建模，实时识别微小波动中隐藏的异常趋势。对于关键变量应设定动态阈值范围，通过控制图与CUSUM算法识别突变信号，触发事件预警模块。预警系统需按风险等级自动生成预警信息，包括发生点位置、变量名称、偏差数值、历史趋势及潜在影响范围，确保信息传递的准确性与即时性。系统应嵌入与消防系统、通风系统、泄压装置的联动接口，在高风险等级下自动触发相应物理响应机制，如关闭电源、启动喷淋系统、打开排气装置等，最大限度降低风险扩散概率。同时系统应建立响应记录与复盘机制，生成详细的应急响应日志与事故复现模拟，为后续安全培训、责任认定与风险机制优化提供数据依据，构建全过程可审计、可回溯的智能预警管控闭环。

结束语：基于大数据分析的安全风险评估与预警机制是推动化工企业本质安全水平提升的关键路径。通过建立多源数据平台、优化风险识别模型、完善预警响应机制，化工企业可实现对安全隐患的精准预测与动态控制。未来应进一步推动数据基础设施建设与技术融合创新，打造更智能、更高效、更系统化的安全管理新模式。

参考文献

[1]陈鹏.基于大数据的化工企业安全风险评估研究[J].化工安全与环境保护，2023，43（02）：23-28.

[2]刘海.大数据技术在工业安全预警系统中的应用分析[J].安全与环境学报，2023，43（03）：75-80.