楊雷 史勝春

[摘 要] 當前，人類邁入“大數(shù)據(jù)”時代。大型石油化工企業(yè)建立的信息系統(tǒng)已經(jīng)積累了海量數(shù)據(jù)，但對數(shù)據(jù)的利用還遠遠不夠深入。隨著生產(chǎn)能力和規(guī)模的逐年加大，生產(chǎn)儲存裝置逐漸向大型化、規(guī)?；l(fā)展，重大危險源不斷增多，安全生產(chǎn)監(jiān)管難度和防范事故任務加大。本文介紹了利用解決安全生產(chǎn)問題的“利器”——大數(shù)據(jù)對基礎數(shù)據(jù)進行深度挖掘，尋找事故發(fā)生的規(guī)律，預測未來，可有效遏制事故的發(fā)生，提升企業(yè)安全生產(chǎn)的管控水平。

[關鍵詞] 大數(shù)據(jù)；石油化工；安全生產(chǎn)

doi ： 10 . 3969 / j . issn . 1673 - 0194 . 2014 . 18. 025

[中圖分類號] F272.7 [文獻標識碼] A [文章編號] 1673 - 0194（2014）18- 0036- 03

1 引 言

石化行業(yè)是一個高危行業(yè)，具有高溫高壓、有毒有害、連續(xù)作業(yè)、點多面廣的特點，隨著生產(chǎn)能力和規(guī)模的逐年加大，生產(chǎn)儲存裝置逐漸向大型化、規(guī)?；l(fā)展，重大危險源不斷增多，任何一項制度缺陷、設備隱患、程序遺漏、工作疏忽或個人違章行為，都有可能造成重大事故的發(fā)生，引發(fā)嚴重后果。中國石化“11·22”特別重大事故的慘痛教訓，要求安全生產(chǎn)必須從細微著手，要求安全生產(chǎn)必須從傳統(tǒng)意義上被動的事后處置向事前預防轉變。大型石油化工企業(yè)建立的業(yè)務系統(tǒng)，加上互聯(lián)網(wǎng)不斷的深化應用，已經(jīng)為安全管理積累了人的不安全行為、物的不安全狀態(tài)等導致事故發(fā)生的大量數(shù)據(jù)。但對數(shù)據(jù)的深度挖掘和利用還遠遠不夠。從海量的數(shù)據(jù)中挖掘人的不安全行為、物的不安全狀態(tài)及管理缺陷等有價值信息，尋找事故發(fā)生的規(guī)律，提高安全生產(chǎn)的管理的水平，具有重要的意義和作用。

大數(shù)據(jù)（Big Data），或者稱巨量資料，指的是那些已經(jīng)超過傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫處理能力的數(shù)據(jù)，可以說它的結構并不適合原本的傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫，并且對傳輸?shù)乃俣群蛿?shù)據(jù)規(guī)模有很高的要求。[1]大數(shù)據(jù)的核心就是預測，通常被視為人工智能的一部分，或者說被視為一種機器學習，它把數(shù)學算法運用到海量的數(shù)據(jù)上來預測事情發(fā)生的可能性。對于大數(shù)據(jù)的特點可以用4個V總結（volume、variety、value、velocity）即體量大、多樣性、價值密度低、速度快。①數(shù)據(jù)體量巨大，從TB級別，躍升到PB級別；②數(shù)據(jù)類型繁多，如網(wǎng)絡日志、視頻、圖片、地理位置信息等等，多類型的數(shù)據(jù)對數(shù)據(jù)的處理能力提出了更高的要求；③價值密度低，以視頻為例，連續(xù)不間斷監(jiān)控過程中，可能有用的數(shù)據(jù)僅僅有一兩秒；④處理速度快，時效性要求高，這也是大數(shù)據(jù)區(qū)分于傳統(tǒng)數(shù)據(jù)挖掘最顯著的特征。[2]

近年來，我國的石油化工企業(yè)在安全生產(chǎn)、環(huán)境保護、職業(yè)防護等方面做出了很多的努力，但仍面臨著諸多困境：企業(yè)的安全生產(chǎn)隱患排查工作主要靠人力，通過人的專業(yè)知識去發(fā)現(xiàn)生產(chǎn)中存在的安全隱患，這種方式易受到主觀因素影響，且很難界定安全與危險狀態(tài)，可靠性差；由于缺少有效的分析工具和對事故規(guī)律的認識，導致我國對于安全生產(chǎn)主要采取“事后管理”的方式，在事故發(fā)生后才分析事故原因、追究事故責任、制定防治措施，這種方式存在很大局限性，不能達到從源頭上防治事故的目的；信息公開力度還不夠，特別是安全監(jiān)管信息的公開……這些問題僅僅憑借人和制度的管理，難以解決，必須不斷加強企業(yè)信息化建設，加強海量數(shù)據(jù)分析工具的開發(fā)和利用，進一步釋放大數(shù)據(jù)價值。

2 大數(shù)據(jù)給安全生產(chǎn)帶來的變革

2.1 大數(shù)據(jù)造就大開放，驅動安全管理創(chuàng)新，完善安全責任追究制度

企業(yè)有關信息開放目前還比較困難。自“政府信息公開條例”頒布實施以來，安全生產(chǎn)信息公開工作取得了較大突破，但相比美、日等發(fā)達國家，我國安全生產(chǎn)的信息公開力度還不夠，特別是安全監(jiān)管信息的公開。

以“數(shù)據(jù)開放”理念引領企業(yè)創(chuàng)新活動的開展。開放數(shù)據(jù)，可以完善安全生產(chǎn)事故追責制度。一方面可以釋放出事故取證、事故資料、責任認定等等相關資料，另一方面可以提高對企業(yè)監(jiān)管力度。美國大數(shù)據(jù)下的礦難追責制度給予了很好的啟示。2010年，美國西弗吉尼亞州發(fā)生死亡29人的礦難，由于該煤礦的監(jiān)管記錄保存完整，每條記錄都包括檢查的時間、結果、違反的法律條款、處理的意見、罰款的多少、已繳納的金額、煤礦是否申訴等數(shù)據(jù)項被共享。逾千條的監(jiān)管記錄為事故追責提供了重要證據(jù)，最終事故認定說明煤礦安全健康局無監(jiān)管失職，出事煤礦所屬公司應承擔主要責任?？梢娡晟频谋O(jiān)管、執(zhí)法數(shù)據(jù)庫對完善安全生產(chǎn)事故追責制度異常重要。

2.2 大數(shù)據(jù)形成大共享，將部門安全信息“自留地”變成企業(yè)“資源地”，及時準確地發(fā)現(xiàn)事故隱患，提升排查治理能力

大型石油化工企業(yè)受到傳統(tǒng)信息管理模式、技術手段等因素的制約，加上安全管理數(shù)據(jù)又比較敏感，不能完全建立起的內(nèi)外部數(shù)據(jù)共享機制。散落在各部門的寶貴信息資源無法充分共享，形成一個個“信息孤島”。然而，一方面安全管理必須關注人—機—環(huán)境這個大系統(tǒng)，需要生產(chǎn)、運營、管理等等各類數(shù)據(jù)。[3]另一方面現(xiàn)代安全管理要求安全管理職能部門從管理角色向服務咨詢角色轉變，落實直線責任、屬地管理，員工由“執(zhí)行者”成長為“管理者”。

通過應用海量數(shù)據(jù)庫，建立計算機大數(shù)據(jù)模型，可以對生產(chǎn)過程中的多個參數(shù)進行分析比對，從而有效界定事物狀態(tài)是否構成安全隱患， 及時準確地發(fā)現(xiàn)事故隱患，提升排查治理能力。[4]美國礦難追責就是大數(shù)據(jù)在安全生產(chǎn)領域應用的成功案例，2010年美國網(wǎng)民在利用大煤礦網(wǎng)進行追責的過程中，通過對梅西公司下屬的另外一家煤礦魯比煤礦的安全監(jiān)管、查處等數(shù)據(jù)進行分析，提前發(fā)現(xiàn)該煤礦同樣隨時有“引爆”的可能。

2.3 大數(shù)據(jù)促進大應用，揭示事故規(guī)律，將“死數(shù)據(jù)”變成“活信息”，為安全決策提供理論支撐

人類在與事故斗爭的過程，逐漸發(fā)現(xiàn)導致事故的損失因果模型（如圖1）。若控制事故，減少損失，必須從大量人的因素、工作的因素、不合規(guī)行為等等進行控制。而控制這些需要將安全生產(chǎn)中的有價值的信息進行深度挖掘，尋找出內(nèi)在規(guī)律。

大數(shù)據(jù)的發(fā)展為海量事故數(shù)據(jù)提供了有效的分析工具，通過對海量安全生產(chǎn)事故數(shù)據(jù)進行分析，分析和查找事故發(fā)生的季節(jié)性、周期性、關聯(lián)性等規(guī)律、特征，從而找出事故根源，能夠有針對性地制訂預防方案，提升源頭治理能力，降低安全生產(chǎn)事故發(fā)生的可能性。[5]

2.4 大數(shù)據(jù)實現(xiàn)大改變，使安全管理從“宏觀”走向“微觀”

大型石油化工企業(yè)經(jīng)過多年的信息化應用，產(chǎn)生了海量的空間數(shù)據(jù)和非空間數(shù)據(jù)。如中國石化歷時6年建成了滿足所有體系要素要求覆蓋煉油、化工、銷售等板塊HSE管理信息系統(tǒng)，積累了大量的有價值的數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)中隱藏了豐富的知識和規(guī)律，但目前僅完成了數(shù)據(jù)的歸集，輔助管理者進行“宏觀”管理。實際工作中很難發(fā)現(xiàn)微觀數(shù)據(jù)存在的關聯(lián)、關系和規(guī)則，無法從大量的數(shù)據(jù)中提取更加有用信息。通過大數(shù)據(jù)相關技術讓微觀數(shù)據(jù)得到關聯(lián)，通過表面上不相關的數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)背后的秘密。使以非結構化和半結構化數(shù)據(jù)為主的海量微觀數(shù)據(jù)轉換為結構化的大數(shù)據(jù)，這些從微觀數(shù)據(jù)中提取出的規(guī)則為大數(shù)據(jù)輔助決策提供有力支持，使管理者從安全生產(chǎn)“宏觀”把握轉變?yōu)椤拔⒂^”運用成為可能。例如，燕山石化基于大量歷史數(shù)據(jù)的分析發(fā)現(xiàn)違章作業(yè)是造成該企業(yè)事故發(fā)生的重要原因之一，針對該問題，燕山石化化工八廠制定的掛“綠牌”的現(xiàn)場作業(yè)的管理辦法。掛“綠牌”就意味著直接作業(yè)環(huán)節(jié)無違章，連續(xù)5個月以上掛“綠牌”可以得到公司安全施工嘉獎。燕山石化化工八廠認為，從嚴監(jiān)管施工現(xiàn)場是保證直接作業(yè)環(huán)節(jié)無違章的唯一辦法，可管理人員還有生產(chǎn)任務，不能每次施工都在現(xiàn)場指揮，只能依靠安全員監(jiān)管施工作業(yè)。因此，采用用手機短信來“遙控”施工現(xiàn)場的辦法。施工作業(yè)前，項目負責人要將項目名稱、施工單位等及時上報生產(chǎn)調(diào)度，由生產(chǎn)調(diào)度通過短信平臺告知相關管理人員，并由安全監(jiān)察管理部每天在早會上講評施工短信通知、相關管理人員到位和監(jiān)控情況，這種管理辦法的實施大大減低了違章作業(yè)的發(fā)生率。

3 安全管理中大數(shù)據(jù)應用值得關注的問題

（1）當今大數(shù)據(jù)的運用仍面臨多種技術難關的束縛。主要有大數(shù)據(jù)的去冗降噪技術、新型表示方法、高效率低成本的大數(shù)據(jù)存儲、非結構化和半結構化數(shù)據(jù)的高效處理、大幅度降低數(shù)據(jù)處理、存儲和通信能耗的新技術目前都難以有效解決與完善。此外，當前的技術難以處理涉及上百個參數(shù)、多源異構、多實體和多空間之間的交互動態(tài)性的復雜度較高的數(shù)據(jù)。[6]

（2）大數(shù)據(jù)時代信息安全問題待解。盡管大數(shù)據(jù)蘊藏巨大潛力，但也給企業(yè)的信息安全帶來巨大風險。大數(shù)據(jù)的應用很大程度上增加了大規(guī)模數(shù)據(jù)泄露事件發(fā)生的可能，因為數(shù)據(jù)的大量匯集使得黑客一次攻擊就能獲得大量有效數(shù)據(jù)，企業(yè)的信息安全也面臨嚴重威脅，一旦發(fā)生數(shù)據(jù)泄露，對企業(yè)聲譽、經(jīng)濟效益也是重大打擊。

（3）解決數(shù)據(jù)質量問題是大數(shù)據(jù)應用的關鍵。大數(shù)據(jù)處理的關鍵就是解決數(shù)據(jù)質量問題，規(guī)避數(shù)據(jù)錯誤、保障數(shù)據(jù)質量才能真正讓企業(yè)從大數(shù)據(jù)應用中獲得利益。數(shù)據(jù)處理是一個復雜的過程，這其中有很多環(huán)節(jié)，從前期的數(shù)據(jù)標準、數(shù)據(jù)集成到數(shù)據(jù)處理等等，任何一個環(huán)節(jié)出錯都有可能導致數(shù)據(jù)質量問題。由于大多數(shù)企業(yè)信息化建立缺乏標準化管理，數(shù)據(jù)處理平臺不統(tǒng)一、數(shù)據(jù)不規(guī)范等一系列問題導致數(shù)據(jù)質量不高，因此大數(shù)據(jù)應用時要對數(shù)據(jù)質量的問題給予足夠的重視。

4 如何實施企業(yè)安全管理中的大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略

盡管大數(shù)據(jù)的應用剛剛起步，目前影響還比較小，但從發(fā)展趨勢看，應充分認識大數(shù)據(jù)帶來的深遠影響。要在發(fā)展戰(zhàn)略中引入和踐行大數(shù)據(jù)的理念和方法，推動決策從“經(jīng)驗依賴”型向“數(shù)據(jù)依靠”型轉化，管理模式將從“粗放型”向“精細化”轉型。因此，安全管理中大數(shù)據(jù)應用的戰(zhàn)略目標可以概括為構建以物的不安全狀態(tài)和人的不安全行為的分析為基礎，以揭示事故發(fā)生規(guī)律導向，以風險管控為核心的大數(shù)據(jù)收集、存儲、分析和應用體系。

①推進企業(yè)應用與行業(yè)共享平臺、社交網(wǎng)絡的融合。要發(fā)展大數(shù)據(jù)平臺，就必須打破傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)源邊界，注重互聯(lián)網(wǎng)站、社交媒體、行業(yè)論壇等新型數(shù)據(jù)來源，將企業(yè)內(nèi)部數(shù)據(jù)和外部數(shù)據(jù)互聯(lián)，獲得更加完整、更大量的數(shù)據(jù)。②加大監(jiān)控設施的投入力度。從損失因果模型不難看出，事故基本起因是個人因素、工作因素等造成的，說到底是人的不安全行為和物的不安全狀態(tài)導致的，物聯(lián)網(wǎng)、云計算等新一代信息技術的發(fā)展為控制基本起因提供了可能，加大監(jiān)控設施的投入是實施安全管理中大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略的基礎。如利用物聯(lián)網(wǎng)技術對動設備的可靠性、靜設備的完整性、人的不安全行為等等進行有效的監(jiān)控，基于這些監(jiān)控的數(shù)據(jù)，進一步挖掘事故發(fā)生的季節(jié)性、周期性、關聯(lián)性等規(guī)律。③增強大數(shù)據(jù)的核心處理能力。首先是強化大數(shù)據(jù)的整合能力。這不僅包括企業(yè)內(nèi)部的數(shù)據(jù)整合，更重要的是與大數(shù)據(jù)鏈條上其他外部數(shù)據(jù)的整合。同時，針對大數(shù)據(jù)所帶來的海量數(shù)據(jù)要求，還要對傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)倉庫技術特別是數(shù)據(jù)傳輸方式ETL（提取、轉換和加載）進行流程再造。其次是增強數(shù)據(jù)挖掘與分析能力，要利用大數(shù)據(jù)專業(yè)工具，建立業(yè)務邏輯模型，將大量非結構化數(shù)據(jù)轉化成決策支持信息。③加強風險管控，確保大數(shù)據(jù)安全。大數(shù)據(jù)能夠在很大程度上緩解信息不對稱問題，但如果管理不善，“大數(shù)據(jù)”本身也可能演化成“大風險”。大數(shù)據(jù)應用改變了數(shù)據(jù)安全風險的特征，它不僅需要新的管理方法，還必須納入到全面風險管理體系，進行統(tǒng)一監(jiān)控和治理。為了確保大數(shù)據(jù)的安全，企業(yè)必須抓住以下3個關鍵環(huán)節(jié)：①協(xié)調(diào)大數(shù)據(jù)鏈條中的所有機構，共同推動數(shù)據(jù)安全標準，加強產(chǎn)業(yè)自我監(jiān)督和技術分享；②加強與監(jiān)管機構合作交流，借助監(jiān)管服務的力量，提升自身的大數(shù)據(jù)安全水準；③在數(shù)據(jù)安全和數(shù)據(jù)使用方面加強溝通，提升用戶的數(shù)據(jù)安全意識，形成大數(shù)據(jù)風險管理的合力效應。

5 結 論

大數(shù)據(jù)時代已經(jīng)到來，石油化工企業(yè)依靠傳統(tǒng)管理模式難以應對嚴峻的安全形勢，必須憑借大數(shù)據(jù)等新的信息技術從根本上提高安全管理水平，使得石油化工企業(yè)在基于大數(shù)據(jù)的發(fā)展下保證企業(yè)生產(chǎn)的平穩(wěn)運行，將石油化工企業(yè)的安全生產(chǎn)帶入新的時代。

主要參考文獻

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