摘要：高校实验室安全是高校安全治理的重要组成部分，随着高校扩招，校园开放化程度加大，又是学校教学、科研和社会服务等工作正常开展的必要保障。通过运用大数据构建实验安全预警机制，能够高效的预警实验安全，进一步保障了人员安全，并减少学校财产的损失。

关键词;大数据;实验室安全;预警机制

项目编号：202114223147。

一、研究目标

实验安全一直是社会关注的问题，应对部分危险我国早已出台相关政策解决，但随科技的发展，许多预防安全的措施渐渐过时了。目前我国属于数据大国，我们应该对实验室存在的安全隐患也应采取大数据预测及解决。研究在大数据背景下高校实验安全预警的构建，依靠预警机制，对实验室信息进行监测、收集。其次，对所监测收集到的信息，进行加工和量化分析，对出现在实验过程中的危险快速地进行危险等级评估，评估后能自动切断电源，并及时的做出警示实验员进行疏散、提醒相关的负责人快速反应，应对不同预警等级做出相应安排，进一步保障了人员安全和减少各方的财产损失。

二、国内研究现状和发展动态

国内高校的实验室安全管理体系也在逐渐的完善，不少高校设立一到两个专门的实验室安全管理部门负责全校实验室安全的运行和管理，并设立了严格的安全准入制，由学校主管，各二级学院进行推行。这些都为实验室安全的运行和管理工作提供了有力的制度和人员保障。但这些管理模式上存在共同的不足： 实验室设备检查困难，检查周期长，人力成本高，实验事故应急处理时反应速度慢，人员间的沟通及对事故分析判断效率低下，实验室技术手段都以传统的门禁安防系统为主，缺少针对性的技术手段。

综上所述，大数据背景下高校实验室安全预警机制构建在国内外都占有非常重要的地位。

三、高校实验安全现状

3.1学生实验安全意识淡薄

2010年-2015年间，46起高校实验安全事故中人的不安全行为和物的不安全状态是导致事故的直接原因，其中，人的不安全行为引起了88%的事故，体现出学生实验安全意识淡薄。实验安全教育课程是树立实验室安全意识和培养合规操作的主要的教育渠道，调查发现，部分高校存在对师生安全教育的重视程度不够，实验室安全只停留在书本上，教育形式单一，很少开展演练，有时演练过于形式化，未能培养高校师生良好的实验安全习惯。普遍存在实验安全教育课程考核要求不高、学生积极性不强等问题。

3.2缺少专业的实验安全培训队伍

据刘俊波等人的调查统计，约25.9%的高校并无专职的实验室管理人员。同时，高校又忽视对实验室管理人员专业技能的持续培养。实验安全教育宣传与培训的工作往往出现多头管理，并没有组建一支高素质、高技术水平、丰富实践经验的实验安全教育培训队伍。在面对突发的实验事故时，学生并不知道该如何应对危险。

3.3缺少实验安全实训考核

大部分高校并未建立实验安全实训考核机制，学生仅通过理论学习、理论考试或者较短时间的实验技能培训后即可参与实验课程，其安全教育内容单一、考核方式简单，造成师生对实验室安全不够重视，这给实验室带来潜在安全风险。

3.4实验设备故障、实验试剂放置不合理

有一些实验用具由于长期使用，致使设备老化，且没有进行设备的检查而出现实验危险。在用电加热的实验室中，由于线路老化造成线路短路，从而损坏实验设备出现实验危险;高速运动的设备因不慎操作而发生碰撞或挤压，导致设备受损。从而导致在实验中出现实验危险。通过调查发现，实验室在危险试剂存放和使用过程中，有些高校存在未能按照危险品的等级分开存放，存放和使用较随意，给师生人身安全和实验室财产安全带来了较大的安全隐患。

四、具体措施

4.1 采用云平台、大数据与物联网技术，使高校实验室安全管理达到数字化转型，数字化的安全管理在进行安全风险管理分析方面更为便捷、可靠，其可以迅速全面的掌控高校实验室安全风险点分布情况。

4.2实验室内安装智能监测系统，采用大数据技术与智能化技术收集且动态分析多种类型的实验室环境、工作人员特点、物品等数据，并可对质量不合格的仪器、设备、材料，进行警报。实验后未清理现场、断电、关闭设备等安全隐患可以及时地提醒，并将数据转送到手机或者电脑设备，可随时查看。以达到及时安全监控与风险防控的目的，可减少实验室安全事故的发生。

一般状况下，是依据可能发生危机的评估所得结论的级别做出判定，从而计算出其概率与危害程度，快速响应并向组织发出警示，当警报准确反馈到预警工作人员时，必然要及时调整监控举措，避免诸多危险事故。根据危机的影响程度和发生的几率，及时通知可能受到伤害的集体，以便共同做好应对危机的准备。

实验室门外安装人工智能答题系统，答题合格后方可进入实验室，以此检验学生对实验安全知识的掌握情况和实验室安全意识。

通过大数据检测及时发现新实验室安全隐患，然后反馈给相关人员解决，防止意外发生，减少不必要的损失。

五、实验方法

文献法：本课题主要是通过查阅大量关于高校实验安全的已有文献，进行梳理、整合和归纳，在此基础之上，找到解决高校实验室安全的方法，并结合大数据超出常规的数据库获取、存储、管理和分析能力，构建高校实验安全预警机制，能更快地做出示警。

归纳法：归纳和总结高校实验室安全的原因，增强本课题的科学性与实用性。

比较法：比较传统实验室安全监测方式，大数据更为准确、迅速、监测面更广，大数据作为新型安全预警机制，它不仅仅改变了实验室安全监测方式，同时为国家科技创新做出巨大贡献。

六、总结

本课题以高校实验安全现状为研究对象。从高校实验安全事故原因入手，发现高校实验安全事故的原因，在大数据背景下构建实验安全预警机制，运用数据系统、模型、技术，对风险进行量化分析，通过数据发现风险事件的内在规律，追求一种精准化的预警。一直以来实验室安全问题一直难以得到完善解决方案，现在大数据预警它不仅能解决现目前已发现的安全问题，它还能通过数据监测统计检测出实验室存在的新安全隐患。通过大数据安全预警检测，减少实验室工作量，提高实验室安全系数，为实验人员提供一个更为安全的实验环境。

参考文献

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