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大数据：开辟石油化工企业安全生产新时代 　　[摘 要] 当前，人类迈入“大数据”时代。大型石油化工企业建立的信息系统已经积累了海量数据，但对数据的利用还远远不够深入。随着生产能力和规模的逐年加大，生产储存装置逐渐向大型化、规模化发展，重大危险源不断增多，安全生产监管难度和防范事故任务加大。本文介绍了利用解决安全生产问题的“利器”――大数据对基础数据进行深度挖掘，寻找事故发生的规律，预测未来，可有效遏制事故的发生，提升企业安全生产的管控水平。 　　[关键词] 大数据；石油化工；安全生产 　　doi ： 10 . 3969 / j . issn . 1673 - 0194 . 2014 . 18. 025 　　[中图分类号] F272.7 [文献标识码] A [文章编号] 1673 - 0194（2014）18- 0036- 03 　　1 引 言 　　石化行业是一个高危行业，具有高温高压、有毒有害、连续作业、点多面广的特点，随着生产能力和规模的逐年加大，生产储存装置逐渐向大型化、规模化发展，重大危险源不断增多，任何一项制度缺陷、设备隐患、程序遗漏、工作疏忽或个人违章行为，都有可能造成重大事故的发生，引发严重后果。中国石化“11?22”特别重大事故的惨痛教训，要求安全生产必须从细微着手，要求安全生产必须从传统意义上被动的事后处置向事前预防转变。大型石油化工企业建立的业务系统，加上互联网不断的深化应用，已经为安全管理积累了人的不安全行为、物的不安全状态等导致事故发生的大量数据。但对数据的深度挖掘和利用还远远不够。从海量的数据中挖掘人的不安全行为、物的不安全状态及管理缺陷等有价值信息，寻找事故发生的规律，提高安全生产的管理的水平，具有重要的意义和作用。 　　大数据（Big Data），或者称巨量资料，指的是那些已经超过传统数据库处理能力的数据，可以说它的结构并不适合原本的传统数据库，并且对传输的速度和数据规模有很高的要求。[1]大数据的核心就是预测，通常被视为人工智能的一部分，或者说被视为一种机器学习，它把数学算法运用到海量的数据上来预测事情发生的可能性。对于大数据的特点可以用4个V总结（volume、variety、value、velocity）即体量大、多样性、价值密度低、速度快。①数据体量巨大，从TB级别，跃升到PB级别；②数据类型繁多，如网络日志、视频、图片、地理位置信息等等，多类型的数据对数据的处理能力提出了更高的要求；③价值密度低，以视频为例，连续不间断监控过程中，可能有用的数据仅仅有一两秒；④处理速度快，时效性要求高，这也是大数据区分于传统数据挖掘最显著的特征。[2] 　　近年来，我国的石油化工企业在安全生产、环境保护、职业防护等方面做出了很多的努力，但仍面临着诸多困境：企业的安全生产隐患排查工作主要靠人力，通过人的专业知识去发现生产中存在的安全隐患，这种方式易受到主观因素影响，且很难界定安全与危险状态，可靠性差；由于缺少有效的分析工具和对事故规律的认识，导致我国对于安全生产主要采取“事后管理”的方式，在事故发生后才分析事故原因、追究事故责任、制定防治措施，这种方式存在很大局限性，不能达到从源头上防治事故的目的；信息公开力度还不够，特别是安全监管信息的公开……这些问题仅仅凭借人和制度的管理，难以解决，必须不断加强企业信息化建设，加强海量数据分析工具的开发和利用，进一步释放大数据价值。 　　2 大数据给安全生产带来的变革 　　2.1 大数据造就大开放，驱动安全管理创新，完善安全责任追究制度 　　企业有关信息开放目前还比较困难。自“政府信息公开条例”颁布实施以来，安全生产信息公开工作取得了较大突破，但相比美、日等发达国家，我国安全生产的信息公开力度还不够，特别是安全监管信息的公开。 　　以“数据开放”理念引领企业创新活动的开展。开放数据，可以完善安全生产事故追责制度。一方面可以释放出事故取证、事故资料、责任认定等等相关资料，另一方面可以提高对企业监管力度。美国大数据下的矿难追责制度给予了很好的启示。2010年，美国西弗吉尼亚州发生死亡29人的矿难，由于该煤矿的监管记录保存完整，每条记录都包括检查的时间、结果、违反的法律条款、处理的意见、罚款的多少、已缴纳的金额、煤矿是否申诉等数据项被共享。逾千条的监管记录为事故追责提供了重要证据，最终事故认定说明煤矿安全健康局无监管失职，出事煤矿所属公司应承担主要责任。可见完善的监管、执法数据库对完善安全生产事故追责制度异常重要。 　　2.2 大数据形成大共享，将部门安全信息“自留地”变成企业“资源地”，及时准确地发现事故隐患，提升排查治理能力 　　大型石油化工企业受到传统信息管理模式、技术手段等因素的制约，加上安全管理数据又比较敏感，不能完全建立起的内外部数据共享