给化工厂装上“数字防爆墙”！ AI跑在事故前头

山东是化工大省，全省有危化品生产企业1500多家、重大危险源5500多个，国家重点监管的危险工艺和危险化学品几乎全涉及。

企业多、工艺复杂，监测、监管、危化品流转每年产生上亿条数据，却分散在不同系统里，像一座座孤岛，产出多、用得少。山东也在相关规划中部署“人工智能+应急管理”，方向有了，抓手在哪？

这个团队的想法很朴素：石墨和金刚石都是碳，差的就是结构。零散的原始数据像石墨，经过清洗、标注、加工后形成的高质量数据集才是金刚石。这座“数据工厂”就是把散落的数据原料提纯精炼成能用的“金刚石”。

让工厂转起来的引擎叫“模数共振”：高质量数据集喂给模型，模型越练越准；模型跑出的结果经审核再回流数据集，补上漏洞和标注。数据喂模型，模型炼数据，循环往复。

具体怎么做？先建数据底座，把职责拆成事项、事项映射到系统、系统落到数据，做到“一数一源”。数据横向汇聚厅内和其他厅局、企业数据，纵向对接应急管理部和16地市，同时归集视频、图像、地理空间等多模态数据。

加工分六步：理需求、做规划、采集、预处理、AI标注、模型验证，全过程原始数据不出域、可用不可见，敏感数据100%脱敏。模型体系用“1+N+X”：久安大模型做基座，N个垂类模型管泄漏扩散、火灾爆炸、中毒后果研判，X个小模型辅助决策。

应用端，几类智能体各管一摊：人员定位超限智能体管高危区域准入，监测预警智能体管异常预警，隐患识别智能体自动识别现场违章和设备破损，应急处置智能体管预案匹配和方案推演。还有一座1:1还原厂区的数字孪生工厂，企业风险画像一企一档、动态评分。企业层，机器人、无人机、摄像头协同巡检，外操替代率超95%；监管层，重大危险源在线监测、超限自动报警；决策层，根据研判结果发出风险提示函。

效果如何？风险识别准确率从人工的约70%提高到95%以上，应急响应时间从30分钟压缩到3到5分钟。更根本的变化是，风险还在萌芽阶段就推送到企业负责人和监管人员手上。

项目运行以来，监测处置风险事件21755起，其中21358起闭环销号、1650起挂牌督办整改，直接减少事故经济损失超3.6亿元，高危工艺装置“三化”改造实现100%全覆盖。

这套模式始于化工，却不止于化工。

山东的监管范围还包括非煤矿山、工贸企业、粉尘涉爆、钢铁等行业，这套“数据工厂”的方法换个行业照样能用。

对山东来说，这座工厂只是一个开始，当数据和AI的两个轮子在更多行业转起来，本质安全的防线还会筑得更宽、更牢。

（大众新闻记者 贾涵宇）