摘要 石油化工建设项目具有工艺流程复杂、高危作业集中、施工环境恶劣、交叉作业频繁等鲜明特征，涵盖动火、高处、有限空间、吊装等多种高风险作业类型。传统安全管理模式以人工巡检和经验判断为核心，普遍存在风险识别滞后、隐患排查不全面、应急响应不及时等痛点，难以满足现代项目安全管控的高标准要求。随着“科技赋能，AI强安”理念的深入践行，人工智能技术与石油化工建设项目安全管理实现深度融合。依托计算机视觉、机器学习、大数据分析、物联网等核心技术，构建覆盖项目施工全流程、全场景的智能安全防护体系，可实现风险精准预判、隐患实时管控、应急高效处置，为石油化工建设项目筑牢安全防线，助力行业安全管理水平迭代升级。

关键词 AI强安；核心逻辑；智能监控；自动抓排；智能分析；智能预警；闭环管理

引言

石油化工行业作为国民经济的支柱产业，其建设项目的安全稳定推进直接关系到行业发展质量与社会公共安全。中煤榆林煤炭深加工基地项目作为大型综合性煤化工建设项目，规模宏大、系统复杂，涵盖空分装置、煤气化装置、净化装置、甲醇合成装置、第三代DMTO装置与烯烃分离装置，以及Unipol聚丙烯、Spherizone聚丙烯、高密度聚乙烯和EVA装置等配套工程，各装置流程衔接紧密、高度耦合，形成系统集成的统一整体。同时，该项目承担着3000吨级气化半废锅炉工艺流程和40兆瓦超大功率电机两项国家级示范任务，技术难度与安全管控要求极高，是石油化工建设项目高风险特性的典型代表。

本项目安全生产面临多重挑战，具体可归纳为三个维度：一是工艺复杂度高，项目包含大量高温高压管线及特种设备，涉及多种有毒有害介质，最高工作压力达300MPa，施工风险极具突发性与危害性，一旦发生事故极易造成严重后果；二是人员管理难度大，项目参与人员众多且流动性强，文化素质参差不齐，尤其是土建阶段作业人员多为周边民工，普遍存在年龄偏大、学历偏低甚至文盲情况，缺乏专业安全知识与规范操作意识，安全警惕性薄弱，人为违章作业风险突出；三是现场风险点密集，设备布局紧凑，动火、高处等高危作业频次高、范围广，交叉作业场景频繁，进一步加剧了安全管控压力。

为破解上述安全管控难题，强化现场安全管控效能，项目二期工程秉持“科技赋能，AI强安”理念，紧扣项目建设总目标，着力打造基础化、开放式AI视频分析平台，深度挖掘视频资源价值，赋能煤化工二期指挥部各参建单位快速构建可视化、智能化视频应用能力。依托先进的计算机视觉分析技术与施工现场部署的摄像头终端，对作业安全行为进行实时采集、处理与分析，实现施工现场智能监控与安全预警，重点强化高风险作业全流程监管，通过优化安全管控措施，全面提升项目安全管理的智能化、精细化水平，为大型石油化工建设项目安全管理模式创新提供了实践载体。

1 AI赋能石油化工建设项目安全管理的核心逻辑

石油化工建设项目安全管理的核心诉求是“提前防范、精准管控、快速响应”，即通过前瞻性风险预判、精准化过程管控与高效化应急处置，最大限度降低安全事故发生概率与损失程度。AI技术凭借其数据处理的高效性、分析判断的精准性与响应处置的及时性，通过“数据采集-智能分析-决策输出-闭环处置”的全流程赋能链路，与这一核心诉求高度契合，构建起全新的安全管理逻辑体系。

在数据采集环节，构建全域感知的数据采集网络是AI赋能的基础。通过在施工全域科学部署高清摄像头、物联网传感器、智能穿戴设备等终端设备，实现安全相关数据的全方位、多维度实时采集。采集数据涵盖三大核心维度：一是人员作业行为数据，包括操作规范度、防护装备佩戴情况、作业轨迹等；二是设备运行状态数据，包括设备振动、温度、压力、转速等关键参数；三是环境关键指标数据，包括可燃气体浓度、有毒有害气体浓度、风速、温湿度等。通过多终端协同采集，形成海量、实时的安全数据池，为后续智能分析提供充足的数据支撑。

在数据处理与应用环节，智能分析与精准决策是AI赋能的核心。借助机器学习、深度学习等算法对海量安全数据进行深度挖掘、建模分析与规律提炼，构建风险识别、隐患预警、应急处置三大核心模型。通过模型运算，实现对违章作业行为、设备异常故障、环境风险隐患的自动识别、分类分级与提前预判。同时，基于分析结果输出精准的管控指令，定向推送至现场管理人员与相关责任主体，推动安全管理模式从传统的“被动整改”向“主动预防”转型，从“经验驱动”向“数据驱动”升级，大幅提升安全管理的效率、精度与可靠性，真正实现安全风险的前置防控与精准管控。

2 AI在石油化工建设项目安全管理中的关键应用场景

2.1 高风险作业智能监管：筑牢现场作业安全第一道防线

动火、高处、有限空间、吊装等高风险作业是石油化工建设项目安全事故的高发领域，此类作业环节多、风险点多、管控难度大，是安全管理的重中之重。AI技术通过智能视觉识别与多维度实时监测的深度融合，实现对高风险作业全流程的精准管控，有效降低事故发生率。

在动火作业管控中，AI视觉系统基于计算机视觉技术，可实时识别作业人员是否规范佩戴防火面罩、灭火器材是否按标准摆放、作业区域是否清理易燃易爆杂物、是否有无关人员闯入等违章行为；同时与可燃气体传感器数据实时联动，构建“视觉识别+环境感知”的双重防控体系，一旦检测到气体浓度超标或明火异常扩散，立即触发现场声光报警，同步将预警信息推送至现场管理人员与项目安全指挥中心，并自动触发作业暂停流程，实现风险的即时管控与快速处置。

在高处作业管控中，AI系统通过视频图像分析可自动识别作业人员是否系挂安全带、是否违规攀爬脚手架、安全防护网是否完好无损等关键安全要素，针对未系安全带、翻越防护栏等高危违章行为，实现“秒级识别、即时预警”；同时通过智能安全帽等穿戴设备，实时监测作业人员心率、位置等生命体征与空间位置数据，若发生人员坠落、迷失等突发情况，系统可第一时间捕捉异常信号，立即启动应急救援响应，为救援工作争取宝贵时间，提升救援成功率。

在有限空间作业管控中，AI技术结合气体传感器、温湿度传感器及人员定位设备，构建“环境监测+人员追踪”的一体化管控模式。实时监测作业空间内氧气浓度、有毒有害气体浓度、温湿度等环境指标，同时精准跟踪作业人员数量、进出时间及作业时长；若出现气体浓度超标、人员超时作业等异常情况，系统自动发出预警并锁定作业区域，通过门禁系统严禁人员进出，从源头防范中毒、窒息等事故发生。

在吊装作业管控中，AI视觉系统可精准识别起重机吊钩位置、吊索具状态（如磨损、断裂等缺陷）、吊装区域是否有人员停留等关键风险点，结合吊装设备运行参数（如起重量、起升高度、幅度等）进行多维度融合分析，提前预判碰撞、坠落等潜在风险，及时发出预警并指导现场调整作业方案，保障吊装作业全流程安全可控。

2.2 人员安全智能管控：实现作业人员全流程精准管理

人员是安全管理的核心要素，人为违章作业是导致安全事故的主要诱因之一。AI技术通过人脸识别、行为分析、定位追踪等功能的协同应用，构建覆盖作业人员“准入-作业-撤离”全流程的管控体系，从各个环节筑牢人员安全防线。

在人员准入管理中，采用AI人脸识别门禁系统，整合作业人员身份信息、特种作业操作证、安全培训记录、体检报告等核心数据，实行“资质审核+安全培训”双达标准入机制。系统自动校验人员资质有效性与培训合格情况，只有双达标人员方可通过门禁进入施工区域，有效杜绝无证上岗、资质过期、未培训上岗及无关人员闯入高危区域等风险，从源头把控人员准入安全。

在作业过程管控中，AI行为分析系统基于视频图像识别技术，可实时识别作业人员疲劳作业（如闭眼、低头打盹、连续作业超时等）、酒后作业、违规吸烟、随地丢弃火种、违规跨越警戒带等危险行为。一旦检测到违章行为，系统立即通过现场语音播报即时制止，同时将违章行为数据（含图像、视频证据）自动录入个人安全档案，作为绩效考核、评优评先与后续安全培训的重要依据，强化人员安全责任意识，规范作业行为。

此外，通过部署UWB定位技术与AI融合的人员定位系统，可实时掌握作业人员在施工区域的精准位置与移动轨迹。在大型复杂项目场地中，若发生火灾、爆炸、坍塌等紧急情况，系统可快速定位被困人员位置，为救援力量调配、救援路线规划提供精准数据支撑，大幅提升救援效率与针对性，降低人员伤亡损失。

2.3 施工设备与特种设备智能监测：提前防范设备安全隐患

石油化工建设项目涉及大量施工设备（如挖掘机、装载机、电焊机等）与特种设备（如起重机、压力容器、压力管道等），设备运行状态直接关系项目安全，设备故障是引发安全事故的重要源头。AI技术通过实时数据采集与智能分析，实现设备故障提前预判与精准管控，保障设备安全稳定运行。

在施工设备监测中，通过在设备关键部位（如发动机、变速箱、液压系统等）安装振动传感器、温度传感器、转速传感器等终端设备，实时采集设备运行参数。AI系统通过机器学习算法构建设备正常运行基线模型，将实时采集的参数与基线模型进行对比分析，若发现振动超标、温度异常升高、转速波动过大等问题，立即预警设备潜在故障，推送维修提示至设备管理部门，指导维修人员开展预防性维护，避免设备“带病运行”引发安全事故，同时延长设备使用寿命。

在特种设备监测中，针对起重机、压力容器、压力管道等关键特种设备，AI系统构建“运行参数监测+外观状态识别+全生命周期管理”的一体化管控模式。不仅实时监测设备运行参数（如起重机起重量限制器、力矩限制器数据，压力容器压力、温度数据等），还通过高清摄像头结合计算机视觉技术，自动检查设备外观状态（如起重机吊臂裂纹、压力容器法兰泄漏、管道腐蚀等缺陷）；同时整合设备年检记录、维护保养记录、故障维修记录等数据，构建设备全生命周期安全档案，实现设备状态的动态管控与全流程追溯，确保设备始终处于安全运行状态。

2.4 环境风险智能预警：构建全方位环境安全防护网

石油化工建设项目施工环境复杂多变，可燃气体泄漏、有毒有害气体扩散、极端天气等环境风险易引发安全事故。AI技术通过多维度环境数据采集与智能分析，构建全方位、立体化的环境安全防护网，实现环境风险实时预警与精准处置。

在气体泄漏监测中，在施工区域、储罐区、管线铺设区、设备接口等关键区域密集部署可燃气体传感器、有毒有害气体传感器，结合AI视觉识别技术（如识别气体泄漏产生的雾状特征、异常气味扩散轨迹等），构建“传感器监测+视觉识别”的双重监测体系，实时监测气体浓度变化与泄漏迹象。一旦浓度超标或检测到泄漏迹象，AI系统立即发出声光预警，同时结合风向、风速传感器数据预判气体扩散方向与影响范围，自动划定危险区域，通过移动端APP、现场广播等渠道推送疏散指令至现场作业人员，指导有序撤离，避免人员中毒、爆炸等事故发生。

在极端天气预警中，AI系统对接气象部门权威数据，结合现场环境传感器采集的风速、雨量、温度、湿度等实时数据，构建极端天气影响预判模型。提前预判暴雨、大风、高温、寒潮、雷电等极端天气对施工的影响程度，针对高处、吊装、动火等受天气影响较大的高风险作业，自动发出停工预警，指导项目开展针对性防范措施（如加固脚手架、遮盖施工材料、转移易燃易爆物资、搭建临时防护设施等），降低极端天气引发的安全风险。

2.5 应急处置智能赋能：提升突发事件应对效率

石油化工建设项目一旦发生安全事故（如火灾、爆炸、气体泄漏等），往往具有蔓延速度快、影响范围广、损失程度大等特点，应急处置的及时性与专业性直接决定事故损失大小。AI技术通过应急预警、智能调度、模拟推演等功能，为应急处置提供全流程支撑，显著提升突发事件应对能力。

在事故预警阶段，AI系统通过整合摄像头、传感器、智能穿戴设备等多终端数据，进行联动分析与交叉验证，快速判定事故类型（如火灾、爆炸、气体泄漏等）、事故等级及影响范围，自动触发对应等级的应急响应机制。同步向项目安全指挥中心、消防、医疗、环保等应急部门推送预警信息，上报事故详情（如事故位置、影响范围、被困人员数量等），为应急处置决策提供精准、及时的数据支撑，避免决策延误。

在应急调度阶段，AI系统整合人员定位数据、设备分布数据、疏散通道数据、应急物资储备数据等核心资源信息，基于算法模型智能规划最优救援路线与人员疏散路线，指导救援人员快速抵达事故现场开展救援，组织作业人员有序撤离至安全区域；同时精准调配应急物资（如灭火器、急救设备、防护用品、堵漏设备等），实时跟踪物资使用情况与剩余库存，实现应急资源的高效利用，提升应急调度效率与科学性。

在应急推演阶段，利用AI技术构建事故模拟模型，基于项目实际场景与历史事故数据，模拟不同类型、不同等级事故的发生过程、蔓延路径与影响范围。通过模拟推演，为项目制定科学合理的应急处置预案提供数据支撑，优化预案流程与处置措施；同时组织作业人员与应急队伍开展虚拟应急演练，提升其应急处置能力与协同配合能力，确保在真实事故发生时能够快速响应、科学处置，最大限度降低事故损失。

3 结论

中煤榆林煤化工二期项目作为大型石油化工建设项目的典型代表，依托陕西公司“工业互联网+危化安全生产系统”AI视频分析子项的软件系统与算法模型，结合项目实际安全管控需求，针对性设计了11类核心识别模型，包括安全帽佩戴识别、反光衣穿戴识别、五点式双挂钩安全带检测、人员倒地检测、抽烟行为检测、火焰烟雾识别、人脸识别、防护用具全项检测、吊装臂下人员闯入检测、警戒带识别（周界防范）、氧气/乙炔瓶规范放置检测等，实现了对施工现场关键安全风险点的全面覆盖。

系统部署后，结合施工现场环境、气候条件、时段变化等实际情况，持续开展模型再训练、再建模与再优化工作，确保所有AI识别模型准确度稳定达到90%以上，保障了系统应用的可靠性。通过AI技术实现施工现场违规行为实时监测，无缝对接数字化管理平台APP，构建起“智能识别-自动告警-指令推送-现场处置-结果反馈”的闭环管理流程，有效解决了传统人工管理模式中存在的人员疲劳漏检、侥幸心理作祟、责任心参差不齐，以及风险行为手工录入效率低、处置过程反馈滞后、事后溯源困难、无法实时统计分析等痛点问题，与传统安全管理形成高效互补，构建了“技术防控+人工管控”的双重安全防线。

实践证明，AI技术的深度应用显著提升了项目安全管理的智能化、精细化水平，有效降低了安全事故发生率，保障了项目安全管理高效运行，为石油化工类高风险建设项目践行“科技赋能，AI强安”理念提供了可复制、可推广的实践经验。未来，随着AI技术的持续迭代（如深度学习算法优化、边缘计算技术应用等），其在石油化工建设项目安全管理中的应用场景将进一步拓展，与数字孪生、区块链等技术的融合应用将更加深入，有望推动行业安全管理体系实现更高质量的升级，为石油化工行业高质量发展筑牢安全保障。

参考文献

[1]《国务院安委会办公室关于印发标本兼治遏制重特大事故工作指南的通知》（安委办〔2016〕3号）

[2]《国务院安委会办公室关于实施遏制重特大事故工作指南构建双重预防机制的意见》（安委办〔2016〕11号）

[3]《全国安全生产专项整治三年行动计划》（国务院安委办〔2020〕）