今年以来,我国石油和化工行业安全形势比较严峻,几次较大事故给人民群众生命财产造成了巨大的损失,这些事故影响了化工园区的正常运营,也暴露了园区安全管理和应急保障能力比较薄弱,企业安全生产管理基础依然比较薄弱的问题。那么,如何提升石化园区和企业的本质安全水平?在近日南京召开的2019中国化工园区可持续发展大会上,来自石油和化工园区及企业的代表,就智慧化建设促进化工园区和企业安全进行了热烈讨论。 本质安全 须遵从四大原则 什么是本质安全?南京工业大学安全科学与工程学院院长潘旭海表示,如果化工生产所使用的原料都是不燃不爆的,无毒无害的,反应条件都是常温常压的,即使泄漏也不会发生火灾和爆炸,即本质上是安全的。因此本质安全严格来讲并不是具体的技术,而是工艺设计和操作理念,是一种思维模式。本质安全,应从以下四个方面进行设计和思考。 第一是最小化原则,通过降低危害物质的存储量来达到本质安全,量少了,即使发生泄漏、爆炸,量是有限的,所以后果也不会太严重。比如采用连续性工艺取代间歇性工艺,在反应容器里物料量非常少,即使出事,能量是有限的。 第二是替代原则,利用安全材料来替代有害材料。比如我们以前制冷机大多用液氨,本身是有危险性的,为了提高本质安全水平,可以用氟利昂代替,危险度大大降低。 第三温和化原则,比如工艺开发,尽可能研发出能够在低压下而不是在高压下聚合的工艺,通过一些催化剂等来进行工艺优化,通过降低压力来提高本质安全程度。或者储存稀释过的过氧化物来代替浓缩的过氧化物,相对比较温和。通过用稀释的替代浓缩的、用低温的替代高温的、气相操作取代液相操作等办法达到本质安全。 第四是简单化原则,通过降低复杂性,来减少化工生产操作错误的概率,减少频繁操作的频率来降低出错概率等。 一云一平台一终端 打造智慧化风险管理系统 化工园区的风险评估是有手段的,也是可以量化的。那么,怎么管控,如何量化?安元科技董事长、国家安全生产专家组专家王三明介绍说,“我们做了一套完整的体系,即‘一云一平台一终端’,来帮助园区、企业以及地方监管部门搭建一个类似‘安全大脑’的平台”。 第一是建设工业物联网智能化终端,在一些重点部位,比如港口、码头可以利用防爆机器人做实时的动态审查,机器人只要有电就可以一直工作,用这种物联网手段实现提前监测提前预警,把风险前移。第二是打造工业互联网平台,帮助园区搭建一个通用的基础的平台设施,搭建完之后,形成一个快速支撑应用系统的平台。第三是工业安全云,首先通过云化技术、云化产品,解决风险管理的源头,让企业在云端实现全生命周期的管理,通过一个平台搭建,实现全过程全生命周期的管理。 工业安全云的构成包括三方面,一是风险评估云,首先让企业自己利用风险评估云实现自我诊断,所有的风险自己用系统就能做到自我诊断,专家服务作为一种有力的补充,其核心是建立一套风险评估体系。二是风险预警云,帮助企业搭建一套企业层面预警系统,从政府监管部门可以帮助省、市、区相关应急监管部门构建完整的预警风险系统。三是保险服务云,借助我们国家正在积极推行的安全险,与保险公司合作,共同搭建一个完整的保险服务云,作为整个工业安全的组成部分。通过保险公司的经济杠杆,引入线上线下融合的保险服务平台,解决未来园区和企业可能缺专家又缺系统的问题。 王三明表示,未来公司希望帮助化工园区构建一个完整的风险管控平台,该平台风险管理更智能,企业服务更精准,专家机构服务更规范,保险公司更有效,应急管理更科学。通过这个平台,真正提升国内化工园区风险评估和管控能力,提升本质安全水平。 数字平台 提供智慧园区联合解决方案 目前,众多科技公司利用其智慧化优势,不断赋能化工园区安全管理。其中华为和阿里均在这一领域进行了探索和尝试。 “对于化工园区来说,安监、环保等环节结合数字平台,可以让整个化工园区变得更加安全、高效、环保、绿色以及智能。”华为智慧化工园区技术总监石正方介绍说,华为依托沃土数字平台打造的解决方案,使化工园区各个应用更加高效。 石正方说,化工园区数字平台主要包含业务平台、大数据平台、云计算平台等,把化工园区系统化标准化的东西变成资产后呈现在业务平台上。安元有非常好的安全评估算法,这些算法依赖于大量标准化系统化的数据,这些数据从哪里来?就是从数据平台来。我们综合大量的各种系统的数据,通过数据治理、数据融合、数据标准化之后,再结合安元的风险评估算法,最后才能够把整个风险评估做得更加精确。数字平台还包括统一智慧角度平台、统一大数据平台、统一视频云平台以及物联网平台等。 阿里云数据智能产品事业部王小艳展示了阿里工业大脑和工业大脑给化工园区、工业过程及化工过程提供的解决方案。 王小艳说,我们想应用人工智能、物联网技术来提升化工园区的安全。工业大脑提供了从设备一直到产线、企业、园区和城市一体化的应用支撑。我们采集设备本身的云岭数据,这个数据包括设备本身温度压力数据、生产过程工艺数据、在线监测的各种数据。在设备监测基础上,同时支撑产线的优化,比如对于一些行业,可在图象质检过程提升优品率,支持整个车间层面的智能化。在这个基础上,通过企业级数据中台,优化供、研、产、销、服,推进企业数字化转型。 来源:中国化工报
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