1、引言

数字化转型已成为化工企业高质量发展的核心驱动力，在此背景下，化工企业安全生产管理正从传统经验型、事后补救型向智能预警型、超前管控型深度转变。化工行业涉及危险化学品种类多、生产工艺复杂、反应条件苛刻，且高温、高压、易燃易爆等风险点贯穿全生产流程，传统安全管理模式在危险化学品仓储监控、反应釜参数监测、泄漏事故预警等方面存在信息孤岛、预警能力不足、应急响应滞后等问题，难以满足现代化工企业高效安全管理需求。

2、数字化转型时代化工企业安全生产管理现状分析

2.1数字技术在化工企业安全生产管理中的应用现状

物联网、大数据分析、人工智能等数字技术的快速发展，正深刻改变化工企业安全生产管理模式。物联网感知技术通过在生产装置、储罐区、管廊等关键区域部署气体传感器、温度传感器、振动传感器等设备，实现对危险化学品浓度、设备运行状态、环境参数及人员操作行为的实时监控，为安全数据采集筑牢基础。

大数据分析技术能够深度挖掘海量历史安全数据与实时生产数据，精准识别危险化学品存储、输送、反应等环节的潜在风险规律，生成针对性风险评估报告。人工智能预测技术通过机器学习算法对化工反应过程、设备老化趋势等复杂场景进行建模推演，实现安全隐患的前瞻性预判。智能执行系统的普及则推动应急处置自动化，如化工企业的智能阀门控制系统在检测到管道压力异常或危险化学品泄漏时，可自动关闭相关阀门、启动喷淋装置，有效防止事故扩大。

2.2化工企业安全生产管理智能化转型的挑战与障碍

数字化技术为化工安全生产管理带来新机遇，但转型过程中仍面临多重挑战。首先，数据资源整合难度大。化工企业现有信息系统多为不同时期建设，涵盖工艺控制、设备管理、安全监管等多个模块，各系统数据格式不统一、接口不兼容，且危险化学品基础数据、生产过程数据、安全监测数据分散存储，形成严重的“数据孤岛”，难以支撑智能化分析与决策。

其次，工艺适配性不足。化工生产工艺具有高度复杂性与特殊性，不同品类危险化学品的物理化学性质、反应条件差异显著，现有智能化技术与部分特殊化工工艺的适配性较差，导致监测精度、预警准确性难以满足实际需求。

最后，安全管理理念滞后。部分企业仍停留在传统安全管理思维，对智能化转型的重要性认识不足，安全文化建设流于形式，未能形成与智能化管理相匹配的全员安全意识，影响了技术应用效果。

3、化工企业安全生产管理智能化路径构建

3.1人工智能与物联网技术在化工安全监测中的融合应用

针对化工行业危险化学品管控难、反应过程风险高的特性，人工智能与物联网技术的深度融合为安全监测提供了全新解决方案。化工企业在生产装置、管廊、储罐区、装卸站台等关键区域部署物联网智能终端，包括气体传感器、红外探测器、高清摄像头等设备，全方位采集危险化学品浓度、设备运行参数、环境温湿度、人员操作行为等实时数据，通过5G网络实现数据高速传输。

借助人工智能算法对海量数据进行深度处理，构建危险化学品泄漏识别模型、设备故障预警模型、反应过程异常判断模型等专用模型。例如，在精细化工企业，基于深度学习的图像识别技术与气体传感器数据融合，可精准识别微量危险化学品泄漏，与传统人工巡检相比，识别准确率提高40%以上；在反应釜监控中，人工智能算法能实时分析温度、压力、液位等参数的变化趋势，提前预判反应失控风险。

3.2区块链技术支持下的化工安全责任追溯机制

区块链技术凭借去中心化、不可篡改、透明可追溯的特性，为化工企业安全生产责任追溯提供了可靠技术支撑。化工行业安全生产涉及危险化学品采购、存储、生产、运输、废弃处置等全链条，各环节责任主体多、操作流程复杂，一旦发生安全事故，责任认定难度较大。基于区块链技术构建化工安全责任追溯系统，将危险化学品的产地信息、质检报告、仓储记录、生产工艺参数、设备维护日志、人员操作记录、运输轨迹等全生命周期数据上链存储，形成不可篡改的完整数据链条。在石油化工行业，该系统可实现对原油开采、炼制、成品油运输等各环节的全程追溯，若发生泄漏事故，相关部门可通过区块链数据快速定位事故源头，明确责任主体，避免推诿扯皮。

3.3化工安全生产数字孪生系统的构建与应用

数字孪生技术作为新一代信息技术的核心，正逐步渗透到化工安全生产管理的全流程。化工企业基于实际生产场景，构建涵盖生产装置、工艺流程、危险化学品存储区域、应急通道等要素的虚拟映射模型，通过物联网技术实现虚拟模型与物理实体的实时数据同步，精准反映生产设备运行状态、危险化学品分布情况及环境变化。在大型化工园区，数字孪生系统可整合园区内所有企业的生产数据、安全监测数据，构建全域安全管控平台，实现对危险化学品输送管道、公用工程设施、应急资源的统一管理。某化工园区通过数字孪生系统对园区内反应釜、储罐等关键设备进行健康状态预测，提前发现故障隐患的概率达92%，设备维修成本降低30%；在应急处置中，数字孪生系统可模拟危险化学品泄漏扩散路径、火灾爆炸影响范围，为救援方案制定、人员疏散路线规划提供科学依据，大幅提升应急处置的精准性与高效性。云计算与边缘计算的协同应用，进一步优化了数字孪生系统的性能，既能实现海量数据的云端存储与复杂运算，又能保障关键场景的本地快速响应，为化工企业构建“预测预防、超前管控”的安全生产模式提供强大技术支撑。

4、结论

数字化转型背景下，探究化工企业安全生产管理智能化路径对提升行业安全治理能力具有重要意义。本研究针对化工行业高风险特性，构建“感知-分析-决策-执行”智能化框架，通过物联网与人工智能融合应用、区块链责任追溯、数字孪生系统构建等关键路径，有效解决了传统安全管理中信息割裂、预警滞后、应急响应低效等问题。

选取石油化工、精细化工等领域典型企业进行案例验证，结果表明，新一代信息技术与化工生产全流程深度融合后，企业危险化学品泄漏识别准确率、反应工艺异常预警及时性及事故应急处置效率显著提升，智能化转型路径具备可行性与有效性。数据资源整合、工艺适配优化、复合型人才培育、安全文化重塑作为转型关键要素，为化工企业提供了可操作的实施方案。本研究不仅为化工企业推进安全生产管理智能化提供理论指导与实践参照，也为完善我国化工行业安全生产治理体系、提升治理能力现代化水平提供了有益借鉴，助力化工行业实现安全、高效、可持续发展。

参考文献

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