摘要：化工企业是我国重要的支柱企业，其安全生产意味着社会的稳定与人们生活的安定。大数据技术在化工企业运营管理、安全生产和预测预警方面具有重要作用。根据化工企业生产发展现状和安全生产要求，将大数据技术合理融入化工企业安全生产预警系统中具有一定必要性，可改善以往化工企业安全生产预警系统技术功能方面的不足，提高生产数据采集、挖掘分析能力，并根据分析结果有效规避各类风险因素。本文结合化工企业安全生产需求与大数据技术，进行了化工企业安全生产预警系统设计。希望本文的研究内容能够为化工企业安全生产提供一定理论支持。

关键词：大数据；化工；安全；预警

引言

化工企业安全生产是现代生产管理的主要目标。建立安全生产预警系统，能够利用先进技术对整个生产作业流程进行监控管理，及时发现异常情况和多种问题，便于对各类问题进行预防与处理。应用大数据技术能够对各类生产数据进行全面分析和深入挖掘处理，可以发现潜在问题，为化工企业制定安全生产管理措施提供可靠依据，进一步增强安全生产预警系统的功能作用，为化工企业安全生产和稳定持续运营提供有力支撑，以此提高企业生产效益。

1大数据技术的应用优势

大数据技术推动各领域创新发展，可以快速收集与处理海量信息资料，便于有效制定企业各项决策。应用多种大数据技术能够促进各项工作高效开展，将其应用于企业安全生产预警系统中，也能够对各类信息进行精准分析和快速处理，保证获取信息的真实性和全面性，便于对各类安全问题进行准确预测与分析，提高企业安全生产预警系统的预警能力。安全生产预警系统在实际构建时需要大量信息和先进技术提供支撑，但是，部分企业在这方面的投入力度不足，所选软件技术的功能作用有限，无法为系统稳定、持续运行提供技术支持，从而不能为企业决策提供可靠依据。而大数据技术的推广与应用，可以优化企业当前运用的安全生产预警系统，利用多种先进技术完成数据采集、整理、挖掘和统计等工作。有针对性地应用大数据技术能够妥善处理各类问题，提高安全生产预警系统的功能性。

2化工企业安全管理存在的主要问题

2.1安全生产管理体系不完善

当前，大部分化工企业已建立了安全生产管理体系，大部分安全管理人员都能够严格遵守各项规章，并定期组织安全生产教育培训。但随着生产任务的加重，部分化工企业为追求短期效益，往往忽视了安全管理体系，甚至将安全管理体系当作摆设，单纯为了应付各类检查的工具，致使安全管理人员、生产工作人员在平时工作中随意性较大。

2.2安全管理系统化和信息化进程缓慢

企业安全信息系统的构建不尽完善，进一步导致安全隐患排查和安全事故数据收集及分析缺乏科学支撑，企业生产运行中的各类安全漏洞难以及时发现与堵塞，增加了事故的发生概率。由于化工工艺链条较长，其中任何一个环节的失误都可能引发联锁反应，因此，整个安全管理系统需要全方位详实的安全信息技术支撑和保障。然而化工企业在安全投入上的不足，刻意忽视安全管理系统信息化发展进程，这种短视行为将给企业和员工的生命财产安全埋下巨大隐患。

2.3组织结构不合理主要体现在职责划分不清晰和层级过多

当职责划分模糊时，员工往往对自己的安全职责不明确，导致在实际操作过程中出现疏忽和失误。 层级过多会造成信息传递不畅，上级对下级的安全监督和管理无法到位，从而容易忽视安全生产中的隐患。

3大数据技术支持下化工企业安全生产预警系统设计

3.1预警系统工作流程

（1）指标权重设置、阈值设置、预警指数模型。（2）相关数据采集、预警指数生成。（3）预警分析报告。即根据上述数据以及企业实际情况形成文字版的预警分析报告，为企业安全生产提供清晰地理论指导。（4）根据预警分析报告的内容对指标权重进行修正，以不断提升系统的优越性。

3.2功能设计

功能设计是系统设计的核心内容，结合需求分析以及预警系统工作流程等内容，本文将系统功能分为了用户管理、数据维护、数据采集、数据处理、预警预测分析、预警信息发布几个方面的内容，其具体结构如下。（1）用户管理功能模块。该模块的功能主要包括：①登录验证。通过填写账号、密码的方式登录安全预警系统，不同权限级别的账户具有不同的具体功能。②信息管理。可以进行个人信息的修改，主要包括用户账号、用户密码、用户手机号等基本信息。③权限管理。系统能够根据不同用户身份对其在系统中的权限进行限制，具体内容可参照功能性需求的具体内容。（2）数据维护功能模块。该模块的功能主要包括：①修改数据指标状态。即可以对数据指标的内容进行更改，是建设、优化预警计算模型的核心手段，在实践中，预警数据指标主要分为一级预警指标、二级指标、三级指标，以一级指标事故隐患为例，其二级指标包括事故隐患评估、隐患等级、隐患整改情况，其中，事故隐患评估的三级指标包括死亡、重伤、轻伤。技术人员可以根据自身需求对指标进行启用、禁用，当指标状态为禁用时，则会被排除出预警计算模型。②修改数据指标权重。③修改指标默认值。即结合历史数据分析结果计算出来的默认值，能够为安全生产预警提供参考。④修改指标安全等级。主要包括安全、注意、警告、危险4个等级。（3）数据采集功能模块。该模块的功能主要包括：①新增采集数据。在本系统中，采用多个数据库收发数据，以代替传统的人工数据，能够提升系统数据的收集效率。②删除采集数据。③采集数据查询。根据数据的年度信息、月度信息等进行数据查询，可以看到详细的月度预警数据信息。（4）数据处理功能模块。该模块的功能主要指的是，利用ETL技术，通过数据抽取、数据转换、数据加载等操作剔除元数据中的无用数据，为预警模型建立提供标准性、规范性较强的预警数据。安全预警功能模块。该模块的功能主要指的是，根据数据指标以及数据指标相对应权重进行企业安全风险量化，并根据评分结果自动判断风险等级，主动发出预警提醒，具体包括高风险、较大风险、一般风险、低风险。（5）预警信息发布功能模块。该模块的功能主要包括：①预警档案信息查询。②预警报告发布。③预警信息推送。

3.3数据库设计

数据库的概念结构如下。以安全预警预测分析功能模块为例，其主要包括预警主表、指标关系表、预警指标采集、指标基础表4个实体，其中，预警主表包括预警等级、预警ID、预警值、录入时间、录入人员。指标关系表包括单向I值、指标ID、预警ID、指标值、单项预警值。指标基础表包括上级ID、指标名称、指标说明、指标权重、状态、ID。预警指标采集包括月份、ID、部门ID、年度、采集数据。数据库的逻辑结构如下。主要包括指标基础表、预警信息发布表、气象预警表、预警指标关系表、预警主表、用户关系表、用户权限表、预警信息采集表等。

结束语

企业安全生产预警系统是化工企业健康、可持续生产的重要依托，结合大数据技术能够显著提升企业安全生产预警系统的数据采集、数据挖掘质量，进而提升企业安全生产预警系统综合价值。本文简单分析了大数据技术在信息采集、基础数据库方面的应用，除此之外，预警模型的优化也是当前该领域较为流行的研究方向，值得相关学者进行深入研究。

参考文献

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