近年来，人工智能技术的快速发展为各行各业带来了新的机遇，安全生产领域也不例外。2024年3月，《政府工作报告》首次提出要实施“人工智能+”行动，标志着人工智能与安全生产的深度融合正迎来崭新的变革机会。部分企业已率先尝试将人工智能技术应用于安全生产管理，取得了显著成果。
人工智能技术在工业领域的应用正迅速扩展。从预测性维护到智能调度，从故障诊断到过程优化，人工智能已经深入渗透到工业价值链的每一个环节。随着人工智能技术的持续发展与推广，它有望成为安全生产工作的重要支撑，为提升工业过程安全管理水平和应急响应能力注入强大动力。
在工业生产活动中，“过程安全”常被用于强调对生产工艺流程中各种危险因素的识别与管控，重点关注如何降低火灾、爆炸、有害物质泄漏和设备故障等极端事故的发生概率。实时监测、提前预防和科学决策是关键的三个方面。在强调安全生产的整体框架下，大型工业过程的安全维护更具技术性，由于其流程往往跨越多个单位、涉及多级供应链与庞大设备集群，各类传感器与控制设备分散在不同地点，同时收集到的数据不仅数量庞大，而且格式、来源、精度各不相同，给实时监控与风险评估带来了极大挑战。
随着工业物联网的快速普及和数据采集手段的日益完善，海量的生产数据为人工智能技术的深化应用提供了沃土。人们开始思考：如何从这些“数据资产”中“炼”出真正的安全价值？当下，工业界正逐步将人工智能技术全面融入工业过程安全管理之中，从而帮助企业有效规避重大事故、减少停机损失，并推动整个行业的安全管理由被动的“事后应对”转变为主动的“全程防控”。
预测性维护：让设备“未病先治”
在传统的设备维护模式中，企业往往采取定期巡检或故障后维护的方式。前者可能导致过度维修和资源浪费，后者则可能因设备突然失效而带来高昂的停机代价，甚至酿成严重安全事故。预测性维护通过对历史数据和实时运行数据进行深度学习建模，可以更加精确地预测设备的健康状况与潜在故障点，提前规划维护计划并优先安排关键零部件的替换，从而降低突发故障的概率。
在化工、炼油、冶金、电力等对连续运行要求极高的行业，预测性维护尤为重要。借助分布式传感器与工业物联网平台，企业可以获取到设备在运行过程中的多维度数据，再利用时间序列分析、机器学习或深度神经网络方法对这些数据进行建模。若模型检测到设备关键参数呈现异常趋势，就及时发出预警，运维人员可根据预警等级做出灵活决策，如安排检修、更换部件或停机检查，进而将潜在事故消除在萌芽状态。对设备进行预测性维护，不但能延长设备使用寿命，减少停机损失，还能提高对重大安全隐患的前瞻性管控能力。
预测性维护
过程实时监测：分秒必争的安全“哨兵”
工业过程的安全管理离不开对现场生产环境与关键过程参数的实时监测。相比传统方法中依赖人工报表与人工巡查，人工智能技术构建的自动预警系统能够在第一时间捕捉到传感器数据的微小变化，并给予精准识别与提示。例如，在高温高压环境下，如果传感器监测到压力值短时间内多次瞬间波动，深度学习算法可根据历史运行态势与上下文因素，将其判断为压力系统异常并立即推送给值班人员或控制室。管理者就可以在事故尚未进一步恶化之前采取必要措施，例如启动备用设备、重新分配工艺参数或实施紧急停机。
过程实时监测
诊断与故障定位：化繁为简的智能“大脑”
在工业系统中，故障常常以多种形式产生。一方面，设备老化、操作失误或外部环境干扰都有可能引发局部故障；另一方面，工艺流程的耦合性使得局部故障易于在整个系统内扩散，进而导致严重的连锁反应。在传统安全管理中，工程师需要依靠专业知识和以往经验，对故障原因进行分析并确定其源头。然而，由于现代工业系统涉及的参数数量庞大，人工判定可能存在遗漏和延误。
借助人工智能算法构建的故障诊断系统，能整合传感器、日志记录、专家知识库数据，从不同维度对故障进行精准定位。具体而言，系统采用多源数据融合方法，将设备实时运行参数、历史维护记录以及操作日志进行结合，使用如决策树、随机森林或图神经网络等模型来自动提取故障特征，并给出可能的故障类型和原因。对于某些复杂的化工流程或流水线生产环节，故障诊断算法还能生成可视化报告，帮助管理者快速掌握故障传播链和演化路径，从而在最短时间内做出正确的处置决策，最大程度地减少经济损失及安全风险。
安全行为识别与人机协作：护航“最后一公里”
除了对设备和工艺的监控外，人员行为也是工业过程安全的重要因素。人工智能领域的计算机视觉技术在行为识别方面已取得显著进展，借助工业场景下布设的摄像头和相关传感器，能够对作业人员的实时行为进行识别与监测。例如，系统可以自动识别是否按规定佩戴防护装备、是否擅自进入危险区域，或在进行高空作业时是否存在动作违规。一旦检测到违规行为，系统将立刻向控制室或安全管理员推送警示信息，以便采取纠正或防范措施。
安全行为识别
此外，工业机器人与人机协作系统在危险环境中的应用也日益受到重视。人工智能算法可使机器人在实时感知周围环境并分析作业风险的基础上，协助或替代工人进行危险度较高的现场操作，不仅减少了人员暴露在危险环境中的时间，也有效减少了人为失误导致的安全事故。随着人机交互技术的不断升级，未来工业领域将逐步形成“机器自动化与人类决策”的协同作业模式，使安全管理由被动式事后响应向主动式全程防控转变。
应急管理与事故仿真：把风险演练搬进“数字世界”
在安全生产体系中，应急管理与事故仿真是不可或缺的一环。传统应急演练往往需要投入大量人力物力，而且难以模拟多变的现场环境；而借助人工智能结合虚拟现实（VR）和增强现实（AR）技术所搭建的仿真平台，则能有效解决这一难题。通过对生产装置、工艺流程和周围环境的数字化再现，管理人员和一线员工可以在虚拟场景中模拟多种突发事故（如火灾、泄漏、爆炸）及其可能的演变路径，再结合人工智能算法对应急响应方案进行动态调整，以验证应对措施的有效性与及时性。
在模拟过程中，系统可根据工业大数据与历史案例库进行“智能推演”，自动计算事故波及范围、影响程度以及次生灾害发生的概率，并提供相应的资源调度与人员救援方案，从而使应急预案的制定更加科学、合理。同时，通过与真实场景的深度融合，仿真演练也有助于加强对作业人员的培训，使其对潜在事故情景形成直观而深刻的认识，提高真实环境下的应急反应速度与准确性。
三大核心支撑要素
人工智能技术在现代大型工业过程中的部署绝非一蹴而就。在大型工业过程安全管理中，上述应用的落地依赖于三大核心支撑要素：数据、算法和算力。数据是基础，工业过程安全的核心在于对海量数据的实时采集与分析。例如，化工行业的生产设备每天产生数以万计的数据点，包括温度、压力、流量等参数。这些数据通过物联网传感器实时采集，并传输至智能系统进行分析。高质量的数据是人工智能模型训练和优化的基础，数据预处理技术（如数据清洗、归一化）的成熟进一步提升了数据的可用性。算法是关键，人工智能算法在工业安全中的应用主要体现在预测性维护、异常检测和智能决策等方面。借助深度学习模型，通过分析历史数据，能够预测设备的潜在故障。算力是保障，人工智能模型的训练和推理需要强大的计算能力。以华为OceanConnect IoT平台为例，其通过分布式计算架构支持千万级设备的并发数据处理，为工业安全提供了可靠的算力保障。边缘计算技术的引入进一步降低了数据传输延迟，使得人工智能技术能够在本地快速响应安全隐患。
未来，人工智能在工业安全中的应用将更加注重多模态数据的融合与实时分析。结合声音、振动和图像数据，人工智能算法可以更全面地评估设备状态，而高性能算力平台则能够确保数据处理的高效性和实时性。此外，数字孪生技术的普及将进一步提升工业安全的智能化水平，这同样依赖于算法和算力的双重支撑。尽管人工智能在工业安全中展现了巨大潜力，但仍面临数据质量、算法透明性和算力成本等挑战。例如，工业数据的分散性和噪声问题可能影响AI模型的准确性，而算力资源的不足可能导致系统响应延迟。
结 语
工业过程安全与人工智能技术结合的发展大趋势已成必然。随着国家对制造业升级、高端制造与战略性新兴产业的大力扶持，大数据、云计算与物联网等底层技术也在不断成熟，与人工智能算法的结合为工业领域“弯道超车”提供了可能。越来越多的企业开始在制造流程上应用机器学习模型，对流程数据进行监测。工业机器人与先进传感器相结合的应用场景也在不断扩展，一些已经上线的智能工厂更是将运营过程中的人力干预降至最低。在分布式控制的基础上，利用人工智能算法的智能排产、异常检测以及动态调度，形成一个自适应、可进化的工业操作系统，让传统制造企业的“数字化转型”与“安全升级”同步实现。
在这样的发展图景下，我们可以更加清晰地认识到，人工智能与大型工业过程安全的融合有其深厚的必然性与广阔的前景。“高精尖”方向的发展，不仅仅是装备与产品技术的创新，也意味着在安全与质量管控上的同步升级。
综上所述，面对日益繁重的工业生产与安全管理任务，人工智能带来的智能化转型正在为大型工业过程安全注入全新的活力。无论是通过先进的算法实现设备健康管理与预测性维护，还是通过智能视觉系统及多传感器融合实现过程监控的“千里眼”，抑或通过边缘计算与分布式控制来提高监控的灵活性与实时性，人工智能都展现出巨大的潜能。
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本文作者宋冰是华东理工大学博士生导师、副教授，上海市青年科技启明星人才计划入选者，中国化工学会智能制造专委会秘书长；陶阳是华东理工大学硕士生导师、副教授，上海市晨光计划入选者；侍洪波是华东理工大学博士生导师、二级教授，上海市“曙光学者”，中国自动化学会过程控制专委会常务委员。