摘要：近些年来化学工业的不断发展，促使我国社会的经济正在持续增长中。在现今的某些特定场合中会应用到危险化学品，为了保证这些危化品的生产、存储、运输等方面安全，我们就必须要加强对其监管力度，但是纵观目前的危险化学品监管现状而言，其一直都没有取得良好的进展。而随着信息化时代的到来，危险化学品监管工作中开始采用大数据为辅助技术手段和监管手段，通过大数据的特点可以对危化企业生产全过程进行实时监测，这有利于安全管理的贯彻落实，同时也将极大的降低危化品生产安全事故发生几率，减少危化企业的经济损失。基于此，本文就将对大数据下如何监管危化品安全生产进行深入的分析，希望可以为危化企业的安全生产带来一定的帮助。
关键词：大数据；危化品；安全监管
在我国逐渐走向信息化时代的背景下，企业发展以及人们生活与工作都依靠着互联网技术、大数据、计算机技术等得到了长久的帮助，极大的促进了社会经济的快速发展。大数据一般是指那些无法被常规软件收集、管理以及应用等等的数据集合体，它们只有经过特殊的处理模式才能真正蜕变为具有决策力、洞察力、发现力以及优化力的海量、高增长率的信息资产。现今很多的企业都开始应用大数据来对客户需求、市场行情、企业发展方向等进行预测，危化企业也不例外。在危化品的安全生产过程中，监测管理乃是其重要的环节，将大数据引进入监管工作中，就可以实现对危化品生产的实时监控，这对于提高企业管理能力、避免安全事故发生有着积极的作用。
1、理论原理
从理论原理上来说，大数据的作用并不是对海量数据进行分析、统计与整理，而是通过数据之间的关系进行推断，从而给出需要知道的数据可能出现的概率，其乃是一种概率统计。在危化品监管领域的应用过程中，大数据需要分析的数据量其是并不巨大。而对于大数据如何监管危化品安全，下面本文就将通过对量子魔方科技有限公刊创始人葛欣的采访来详细说一说此事。
2、模型建设
对于危化品的安全监管，大数据更多地能应用于计算事故概率、预警风险、排查隐患等，也可用来制定安全标准。大数据模型的建立，专业的人员必不可少。对此，葛欣表示，公众认为大数据的建设是大数据技术公司的事，但其实并不尽然。对于危化品监管等专业性强的模型，还需要有非常熟悉危化品监管的专业工作人员。这些专业人员可以提供业务的指标系数来配合技术人员，将散乱的数据做成关系型数据库，让数据能在数据库内有序地存储，便十检索。葛欣告诉记者：“实际的框架建设需求也是由专业人员提出的，因为他们的理论和 工作目标要求是大数据模型的核心需要，让一个计算机技术人员替你去想，就相当于找了一个外行来做大数据模型最核心的业务逻辑，这样做出来的大数据模型是不能进入实际应用的。”当框架建立完成后，技术人员在模型建设过程中还会提出，专业人员还需要哪些数据辅助，这就又到了专业层面。另外，专业人员还要考虑用什么方式呈现。“比如需要呈现动 态表，是否突出显示颜色、是否增加预警模式；或者是需要弹 窗形式、哪几种条件融合时弹出窗口提示操作等。所以说，专业人员也需要有一定的计算机知识。”葛欣举例说道。
3、数据搜集
建立大数据模型时，最重要的是要确定数据内容，可以根据应用目标进行倒推。葛欣举例说道：“如果想要预警危化品仓储企业的火灾或者爆炸事故，避免天津港 8 •12’事故的惨剧，就要先找到有哪些类似的危化品仓储企业，这是类别对比。有哪些地方出现过火灾或者爆炸，这是风险对比。在风险对比中，还要分析地域情况、距离城市远近、规模大小、存放危化品的种类、存放量、存放标准、监管模式等是否一致、有没有相关备案的手续或者危化品仓储企业的经营许可证。
期刊文章分类查询,尽在期刊图书馆之后在全国同类的机构中，筛杏出相关机构，就可以知道还有哪些类似于天津港‘8 •12’事故的危化品存储企业。机构数据排查出来后，再查企业建设及人员的火灾防范和安全生产意识等情况。”数据内容确定后，就要开始准备搜集数据。数据搜集的方式有很多种，可以从政府层面直接调出，可以去大型的网络公司购买，也可以请专业的调查机构调查，或者企业自行上报等。对于危化品监管来说，安监系统内部就可以搜集到很多数据。但是，葛欣指出，有些基层的办公系统与国家的系统还不连，数据上传后无法共享到安监系统后台。还有的地方，数据还是纸质化的，没有形成统一管理，在数据搜集时仍处于现翻现找的状态，这些都是安监系统内搜集数据的大问题，需要政府投入足够的资金解决基础建设。还可以通过互联网征集方式主动获取信息，即前期建立一个对社会公众开放的大数据系统，让大家提意见，发动社会力量降低搜索成本。葛欣认为，一定会有很多为了切身安全考虑的群众是愿意举报的。甚至还可能出现，某些机构之间由于利益不均等原因，互相揭发检举。通过这种方式拿到的数据，可以跟官方的数据对比，一定会出现某些数据关联，就可以直接产生很多风险预警的指标。比如危险化学品的仓储，官方拿到的企业数据和通过群众举报的数据，是否有偏差值、这个偏差的量是不是很大、这个区域是否有集中性，这些都是可以通过对比得出的监管指标。
4、模型应用
近年来，危化品运输事故多发，个体运输车辆通过车辆异地登记和挂靠具有营运资格的企业等方式获得营运资格，运输安全得不到保障。如果能够通过大数据监管危化品运输，分析路段信息、事故概率，可提升危化品运输的安全性。危化品运输车辆在交通部门过港过关时都会有备案，这些备案的点能连成线，线就能连成一定区域范围内的运输网。葛欣告诉记者，可以根据路使用频率不同，用不同颜色标注出来。比如红色线路是使用频率最高的，那么就要找出这类线路都集中在哪些地方，增加沿途相关的宣传、危化品运输安全的警告，严格岗哨检查。当出现天气原因，如大雨、暴雪等，被覆盖的线路就要及时预警。从大数据中还可以分析出安全监管存在的问题。有些道路是规定运输危险化学品的，但是使用频率却比较低。那么，监管人员就可以思考，这些车为什么不走这些道路，是不是为了躲避检查而选择乡镇小路，如何去杜绝这样的事。大数据还可以计算是否存在非法运输。根据车辆来往 多少趟、每辆车的容量得到的统计数据，对比仓储地数据。葛欣举例说道：“比如说，仓储地数据记录的是存有1万 t，但是从道路运输数据来看只有 5 000 t，那么剩下的 5 000 t是从哪运输过来的，这就值得检查了。哪些企业进行了运输，是否有未通过审查的企业以普通货品的名义运输危化品，监管人员可以根据这些去检查。”会组纵大数据应用于危化品监管当出现天气问题的时候也可以去检查，比如大雪封山时，企业的存储数值还存在变化，这就说明企业有非法运输的嫌疑。大数据也可以应用于应急指挥。如果之前就已经通过模型建设对事故发生的点位有所了解，当事故发生时，电脑可以自动提醒应急指挥人员，事故周边的人口数量、道路交通情况、危化品存量等。还可以帮助应急指挥人员对救援路线、救援方式、人群疏散等作出决策。
结语
总而言之，传统的危化品监管模式已经不再适用于当今快速发展的社会，它会促使危化品监管过程漏洞频出，造成巨大的安全事故。为此，就需要与时俱进，更新监管模式。利用大数据进行危化品安全监管，将可以通过海量的数据分析，提前对危化品生产安全事故进行预防，从而就可以防止生产过程中造成的大量人员伤亡，避免了危化企业财产有所损失。此外，大数据下的危化品安全监管，也可以有效的控制好整个生产过程，从而在根源上消灭掉所有的安全隐患，为危化企业的长久发展带来积极的帮助。
参考文献：
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论文作者:孙西华
论文发表刊物:《基层建设》2020年第1期
论文发表时间:2020/4/20
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