摘要?石油化工建設項目具有工藝流程復雜、高危作業集中、施工環境惡劣、交叉作業頻繁等鮮明特征，涵蓋動火、高處、有限空間、吊裝等多種高風險作業類型。傳統安全管理模式以人工巡檢和經驗判斷為核心，普遍存在風險識別滯后、隱患排查不全面、應急響應不及時等痛點，難以滿足現代項目安全管控的高標準要求。隨著“科技賦能，AI強安”理念的深入踐行，人工智能技術與石油化工建設項目安全管理實現深度融合。依托計算機視覺、機器學習、大數據分析、物聯網等核心技術，構建覆蓋項目施工全流程、全場景的智能安全防護體系，可實現風險精準預判、隱患實時管控、應急高效處置，為石油化工建設項目筑牢安全防線，助力行業安全管理水平迭代升級。

關鍵詞?AI強安；核心邏輯；智能監控；自動抓排；智能分析；智能預警；閉環管理

引言

石油化工行業作為國民經濟的支柱產業，其建設項目的安全穩定推進直接關系到行業發展質量與社會公共安全。中煤榆林煤炭深加工基地項目作為大型綜合性煤化工建設項目，規模宏大、系統復雜，涵蓋空分裝置、煤氣化裝置、凈化裝置、甲醇合成裝置、第三代DMTO裝置與烯烴分離裝置，以及Unipol聚丙烯、Spherizone聚丙烯、高密度聚乙烯和EVA裝置等配套工程，各裝置流程銜接緊密、高度耦合，形成系統集成的統一整體。同時，該項目承擔著3000噸級氣化半廢鍋爐工藝流程和40兆瓦超大功率電機兩項國家級示范任務，技術難度與安全管控要求極高，是石油化工建設項目高風險特性的典型代表。

本項目安全生產面臨多重挑戰，具體可歸納為三個維度：一是工藝復雜度高，項目包含大量高溫高壓管線及特種設備，涉及多種有毒有害介質，最高工作壓力達300MPa，施工風險極具突發性與危害性，一旦發生事故極易造成嚴重后果；二是人員管理難度大，項目參與人員眾多且流動性強，文化素質參差不齊，尤其是土建階段作業人員多為周邊民工，普遍存在年齡偏大、學歷偏低甚至文盲情況，缺乏專業安全知識與規范操作意識，安全警惕性薄弱，人為違章作業風險突出；三是現場風險點密集，設備布局緊湊，動火、高處等高危作業頻次高、范圍廣，交叉作業場景頻繁，進一步加劇了安全管控壓力。

為破解上述安全管控難題，強化現場安全管控效能，項目二期工程秉持“科技賦能，AI強安”理念，緊扣項目建設總目標，著力打造基礎化、開放式AI視頻分析平臺，深度挖掘視頻資源價值，賦能煤化工二期指揮部各參建單位快速構建可視化、智能化視頻應用能力。依托先進的計算機視覺分析技術與施工現場部署的攝像頭終端，對作業安全行為進行實時采集、處理與分析，實現施工現場智能監控與安全預警，重點強化高風險作業全流程監管，通過優化安全管控措施，全面提升項目安全管理的智能化、精細化水平，為大型石油化工建設項目安全管理模式創新提供了實踐載體。

1 AI賦能石油化工建設項目安全管理的核心邏輯

石油化工建設項目安全管理的核心訴求是“提前防范、精準管控、快速響應”，即通過前瞻性風險預判、精準化過程管控與高效化應急處置，最大限度降低安全事故發生概率與損失程度。AI技術憑借其數據處理的高效性、分析判斷的精準性與響應處置的及時性，通過“數據采集-智能分析-決策輸出-閉環處置”的全流程賦能鏈路，與這一核心訴求高度契合，構建起全新的安全管理邏輯體系。

在數據采集環節，構建全域感知的數據采集網絡是AI賦能的基礎。通過在施工全域科學部署高清攝像頭、物聯網傳感器、智能穿戴設備等終端設備，實現安全相關數據的全方位、多維度實時采集。采集數據涵蓋三大核心維度：一是人員作業行為數據，包括操作規范度、防護裝備佩戴情況、作業軌跡等；二是設備運行狀態數據，包括設備振動、溫度、壓力、轉速等關鍵參數；三是環境關鍵指標數據，包括可燃氣體濃度、有毒有害氣體濃度、風速、溫濕度等。通過多終端協同采集，形成海量、實時的安全數據池，為后續智能分析提供充足的數據支撐。

在數據處理與應用環節，智能分析與精準決策是AI賦能的核心。借助機器學習、深度學習等算法對海量安全數據進行深度挖掘、建模分析與規律提煉，構建風險識別、隱患預警、應急處置三大核心模型。通過模型運算，實現對違章作業行為、設備異常故障、環境風險隱患的自動識別、分類分級與提前預判。同時，基于分析結果輸出精準的管控指令，定向推送至現場管理人員與相關責任主體，推動安全管理模式從傳統的“被動整改”向“主動預防”轉型，從“經驗驅動”向“數據驅動”升級，大幅提升安全管理的效率、精度與可靠性，真正實現安全風險的前置防控與精準管控。

2 AI在石油化工建設項目安全管理中的關鍵應用場景

2.1 高風險作業智能監管：筑牢現場作業安全第一道防線

動火、高處、有限空間、吊裝等高風險作業是石油化工建設項目安全事故的高發領域，此類作業環節多、風險點多、管控難度大，是安全管理的重中之重。AI技術通過智能視覺識別與多維度實時監測的深度融合，實現對高風險作業全流程的精準管控，有效降低事故發生率。

在動火作業管控中，AI視覺系統基于計算機視覺技術，可實時識別作業人員是否規范佩戴防火面罩、滅火器材是否按標準擺放、作業區域是否清理易燃易爆雜物、是否有無關人員闖入等違章行為；同時與可燃氣體傳感器數據實時聯動，構建“視覺識別+環境感知”的雙重防控體系，一旦檢測到氣體濃度超標或明火異常擴散，立即觸發現場聲光報警，同步將預警信息推送至現場管理人員與項目安全指揮中心，并自動觸發作業暫停流程，實現風險的即時管控與快速處置。

在高處作業管控中，AI系統通過視頻圖像分析可自動識別作業人員是否系掛安全帶、是否違規攀爬腳手架、安全防護網是否完好無損等關鍵安全要素，針對未系安全帶、翻越防護欄等高危違章行為，實現“秒級識別、即時預警”；同時通過智能安全帽等穿戴設備，實時監測作業人員心率、位置等生命體征與空間位置數據，若發生人員墜落、迷失等突發情況，系統可第一時間捕捉異常信號，立即啟動應急救援響應，為救援工作爭取寶貴時間，提升救援成功率。

在有限空間作業管控中，AI技術結合氣體傳感器、溫濕度傳感器及人員定位設備，構建“環境監測+人員追蹤”的一體化管控模式。實時監測作業空間內氧氣濃度、有毒有害氣體濃度、溫濕度等環境指標，同時精準跟蹤作業人員數量、進出時間及作業時長；若出現氣體濃度超標、人員超時作業等異常情況，系統自動發出預警并鎖定作業區域，通過門禁系統嚴禁人員進出，從源頭防范中毒、窒息等事故發生。

在吊裝作業管控中，AI視覺系統可精準識別起重機吊鉤位置、吊索具狀態（如磨損、斷裂等缺陷）、吊裝區域是否有人員停留等關鍵風險點，結合吊裝設備運行參數（如起重量、起升高度、幅度等）進行多維度融合分析，提前預判碰撞、墜落等潛在風險，及時發出預警并指導現場調整作業方案，保障吊裝作業全流程安全可控。

2.2 人員安全智能管控：實現作業人員全流程精準管理

人員是安全管理的核心要素，人為違章作業是導致安全事故的主要誘因之一。AI技術通過人臉識別、行為分析、定位追蹤等功能的協同應用，構建覆蓋作業人員“準入-作業-撤離”全流程的管控體系，從各個環節筑牢人員安全防線。

在人員準入管理中，采用AI人臉識別門禁系統，整合作業人員身份信息、特種作業操作證、安全培訓記錄、體檢報告等核心數據，實行“資質審核+安全培訓”雙達標準入機制。系統自動校驗人員資質有效性與培訓合格情況，只有雙達標人員方可通過門禁進入施工區域，有效杜絕無證上崗、資質過期、未培訓上崗及無關人員闖入高危區域等風險，從源頭把控人員準入安全。

在作業過程管控中，AI行為分析系統基于視頻圖像識別技術，可實時識別作業人員疲勞作業（如閉眼、低頭打盹、連續作業超時等）、酒后作業、違規吸煙、隨地丟棄火種、違規跨越警戒帶等危險行為。一旦檢測到違章行為，系統立即通過現場語音播報即時制止，同時將違章行為數據（含圖像、視頻證據）自動錄入個人安全檔案，作為績效考核、評優評先與后續安全培訓的重要依據，強化人員安全責任意識，規范作業行為。

此外，通過部署UWB定位技術與AI融合的人員定位系統，可實時掌握作業人員在施工區域的精準位置與移動軌跡。在大型復雜項目場地中，若發生火災、爆炸、坍塌等緊急情況，系統可快速定位被困人員位置，為救援力量調配、救援路線規劃提供精準數據支撐，大幅提升救援效率與針對性，降低人員傷亡損失。

2.3 施工設備與特種設備智能監測：提前防范設備安全隱患

石油化工建設項目涉及大量施工設備（如挖掘機、裝載機、電焊機等）與特種設備（如起重機、壓力容器、壓力管道等），設備運行狀態直接關系項目安全，設備故障是引發安全事故的重要源頭。AI技術通過實時數據采集與智能分析，實現設備故障提前預判與精準管控，保障設備安全穩定運行。

在施工設備監測中，通過在設備關鍵部位（如發動機、變速箱、液壓系統等）安裝振動傳感器、溫度傳感器、轉速傳感器等終端設備，實時采集設備運行參數。AI系統通過機器學習算法構建設備正常運行基線模型，將實時采集的參數與基線模型進行對比分析，若發現振動超標、溫度異常升高、轉速波動過大等問題，立即預警設備潛在故障，推送維修提示至設備管理部門，指導維修人員開展預防性維護，避免設備“帶病運行”引發安全事故，同時延長設備使用壽命。

在特種設備監測中，針對起重機、壓力容器、壓力管道等關鍵特種設備，AI系統構建“運行參數監測+外觀狀態識別+全生命周期管理”的一體化管控模式。不僅實時監測設備運行參數（如起重機起重量限制器、力矩限制器數據，壓力容器壓力、溫度數據等），還通過高清攝像頭結合計算機視覺技術，自動檢查設備外觀狀態（如起重機吊臂裂紋、壓力容器法蘭泄漏、管道腐蝕等缺陷）；同時整合設備年檢記錄、維護保養記錄、故障維修記錄等數據，構建設備全生命周期安全檔案，實現設備狀態的動態管控與全流程追溯，確保設備始終處于安全運行狀態。

2.4 環境風險智能預警：構建全方位環境安全防護網

石油化工建設項目施工環境復雜多變，可燃氣體泄漏、有毒有害氣體擴散、極端天氣等環境風險易引發安全事故。AI技術通過多維度環境數據采集與智能分析，構建全方位、立體化的環境安全防護網，實現環境風險實時預警與精準處置。

在氣體泄漏監測中，在施工區域、儲罐區、管線鋪設區、設備接口等關鍵區域密集部署可燃氣體傳感器、有毒有害氣體傳感器，結合AI視覺識別技術（如識別氣體泄漏產生的霧狀特征、異常氣味擴散軌跡等），構建“傳感器監測+視覺識別”的雙重監測體系，實時監測氣體濃度變化與泄漏跡象。一旦濃度超標或檢測到泄漏跡象，AI系統立即發出聲光預警，同時結合風向、風速傳感器數據預判氣體擴散方向與影響范圍，自動劃定危險區域，通過移動端APP、現場廣播等渠道推送疏散指令至現場作業人員，指導有序撤離，避免人員中毒、爆炸等事故發生。

在極端天氣預警中，AI系統對接氣象部門權威數據，結合現場環境傳感器采集的風速、雨量、溫度、濕度等實時數據，構建極端天氣影響預判模型。提前預判暴雨、大風、高溫、寒潮、雷電等極端天氣對施工的影響程度，針對高處、吊裝、動火等受天氣影響較大的高風險作業，自動發出停工預警，指導項目開展針對性防范措施（如加固腳手架、遮蓋施工材料、轉移易燃易爆物資、搭建臨時防護設施等），降低極端天氣引發的安全風險。

2.5 應急處置智能賦能：提升突發事件應對效率

石油化工建設項目一旦發生安全事故（如火災、爆炸、氣體泄漏等），往往具有蔓延速度快、影響范圍廣、損失程度大等特點，應急處置的及時性與專業性直接決定事故損失大小。AI技術通過應急預警、智能調度、模擬推演等功能，為應急處置提供全流程支撐，顯著提升突發事件應對能力。

在事故預警階段，AI系統通過整合攝像頭、傳感器、智能穿戴設備等多終端數據，進行聯動分析與交叉驗證，快速判定事故類型（如火災、爆炸、氣體泄漏等）、事故等級及影響范圍，自動觸發對應等級的應急響應機制。同步向項目安全指揮中心、消防、醫療、環保等應急部門推送預警信息，上報事故詳情（如事故位置、影響范圍、被困人員數量等），為應急處置決策提供精準、及時的數據支撐，避免決策延誤。

在應急調度階段，AI系統整合人員定位數據、設備分布數據、疏散通道數據、應急物資儲備數據等核心資源信息，基于算法模型智能規劃最優救援路線與人員疏散路線，指導救援人員快速抵達事故現場開展救援，組織作業人員有序撤離至安全區域；同時精準調配應急物資（如滅火器、急救設備、防護用品、堵漏設備等），實時跟蹤物資使用情況與剩余庫存，實現應急資源的高效利用，提升應急調度效率與科學性。

在應急推演階段，利用AI技術構建事故模擬模型，基于項目實際場景與歷史事故數據，模擬不同類型、不同等級事故的發生過程、蔓延路徑與影響范圍。通過模擬推演，為項目制定科學合理的應急處置預案提供數據支撐，優化預案流程與處置措施；同時組織作業人員與應急隊伍開展虛擬應急演練，提升其應急處置能力與協同配合能力，確保在真實事故發生時能夠快速響應、科學處置，最大限度降低事故損失。

3 結論

中煤榆林煤化工二期項目作為大型石油化工建設項目的典型代表，依托陜西公司“工業互聯網+危化安全生產系統”AI視頻分析子項的軟件系統與算法模型，結合項目實際安全管控需求，針對性設計了11類核心識別模型，包括安全帽佩戴識別、反光衣穿戴識別、五點式雙掛鉤安全帶檢測、人員倒地檢測、抽煙行為檢測、火焰煙霧識別、人臉識別、防護用具全項檢測、吊裝臂下人員闖入檢測、警戒帶識別（周界防范）、氧氣/乙炔瓶規范放置檢測等，實現了對施工現場關鍵安全風險點的全面覆蓋。

系統部署后，結合施工現場環境、氣候條件、時段變化等實際情況，持續開展模型再訓練、再建模與再優化工作，確保所有AI識別模型準確度穩定達到90%以上，保障了系統應用的可靠性。通過AI技術實現施工現場違規行為實時監測，無縫對接數字化管理平臺APP，構建起“智能識別-自動告警-指令推送-現場處置-結果反饋”的閉環管理流程，有效解決了傳統人工管理模式中存在的人員疲勞漏檢、僥幸心理作祟、責任心參差不齊，以及風險行為手工錄入效率低、處置過程反饋滯后、事后溯源困難、無法實時統計分析等痛點問題，與傳統安全管理形成高效互補，構建了“技術防控+人工管控”的雙重安全防線。

實踐證明，AI技術的深度應用顯著提升了項目安全管理的智能化、精細化水平，有效降低了安全事故發生率，保障了項目安全管理高效運行，為石油化工類高風險建設項目踐行“科技賦能，AI強安”理念提供了可復制、可推廣的實踐經驗。未來，隨著AI技術的持續迭代（如深度學習算法優化、邊緣計算技術應用等），其在石油化工建設項目安全管理中的應用場景將進一步拓展，與數字孿生、區塊鏈等技術的融合應用將更加深入，有望推動行業安全管理體系實現更高質量的升級，為石油化工行業高質量發展筑牢安全保障。

參考文獻

[1]《國務院安委會辦公室關于印發標本兼治遏制重特大事故工作指南的通知》（安委辦〔2016〕3號）

[2]《國務院安委會辦公室關于實施遏制重特大事故工作指南構建雙重預防機制的意見》（安委辦〔2016〕11號）

[3]《全國安全生產專項整治三年行動計劃》（國務院安委辦〔2020〕）