基于六何分析法的石油化工企业消防隐患数据管理研究

为解决石油化工企业消防检查中对隐患数据描述不精准、非结构化、分类不完善、利用程度低等问题。本文运用“六何分析法”从消防隐患数据管理的动因、对象、主体、场景、时间和措施六个方面展开系统分析，提出统一数据标准、建立分析模型、完善管理机制，做好数据管理。从六个维度提出消防隐患数据的构建标准，从源头上保证数据质量，提升数据可读性和可分析性。采用分析模型深入挖掘数据价值，发现隐患间潜在的联系和发展趋势。依靠机制落实数据管理，提升企业消防安全水平。关键词：六何分析法；消防隐患；辨识排查；数据管理；石油化工；数据标准化引言石油化工企业原料及其产物具有危险性，生产工艺复杂，设备繁多，是引发安全生产事故主要原因。统计发现，近十年来化工企业生产安全事故发生频率较高[1]。隐患是事故的基础，事故是隐患的结果。从风险角度重新定义隐患，即一种没有把风险控制在人们所能承受范围内的状态[2]。本文提出事故模式的一般性定义，发现事故模式与隐患之间的关系，为生产现场发现隐患提供新方法[3]。当前，石油化工企业存在消防隐患辨识不全面、描述偏主观性、分类不科学、数据非结构化等问题，导致隐患分类分级存在缺陷，造成治理效果差和检查效率低。采用Bigram二字串作为特征单元，使用向量机数据挖掘算法，对安全隐患进行分类，较传统分类方法有更高的准确性[4]。分析煤矿隐患知识，建立系统模型用于事故隐患辨识，很好解决数据非结构化和利用率低的问题，有效提升隐患知识利用率[5]。建立隐患语言库、词库，规范相关主题词和分词，使用“六何分析法”建立数据库。借助分析模型，搭建可视化系统，实现隐患从自动识别、判断和预警一体化运行[6]。构建描述煤矿隐患的维度体系，从而实现对数据的量化表达。分析各维度之间的相互影响关系，助推隐患智能管理[7]。结合国家相关法律法规和行业标准，提出符合海洋石油行业特点的事故隐患分级标准，为海洋石油事故隐患分级分类提供科学有效的方法[8]。综上，对于隐患分类和数据管理的研究已经取得一些成果，但针对石油化工企业消防隐患数据的分类和分级研究还较少。现有文本挖掘算法多是基于词频统计，难以发现消防隐患间的潜在关联，不能直接处理非结构化信息。因此，本文从六个维度对消防隐患数据进行结构化转换，并利用“六何分析法”系统分析消防隐患数据管理体系，提升数据管理质量。一、消防隐患数据管理动因数据管理涉及到对数据进行采集、存储、挖掘和治理。大数据技术和云计算的迅猛发展，使得数据管理变得更加高效智能，消防隐患数据管理能力与消防安全密切相关。（一）消防隐患数据管理缺位制约数据价值发挥数据不全面，难以覆盖消防隐患的所有方面和类型，无法提供全面数据支持。數据结构不合理，不能对数据进行深入挖掘和分析，难以发现消防隐患的根本原因和发展趋势。（二）多层次消防管理需求推动消防隐患数据管理第一，政策层面。政府出台相关政策，要求企业建立健全消防隐患数据管理系统，鼓励企业加大投入，合理利用消防隐患数据。第二，企业层面。消防隐患数据是生产安全管理工作的重要组成部分，建立健全管理机制，完善数据管理系统，提升消防安全水平。第三，技术层面。需要加强数据采集、存储、分析和应用，加大对管理技术的研发和应用，结合大数据、云计算和人工智能等手段，深入挖掘和分析数据的应用价值。（三）消防安全管理智慧化驱动消防隐患数据管理第一，智能化检测。通过传感器、视频监控等装置，实时采集数据，利用智能化技术，识别消防隐患，提高检测效率和准确性。第二，数据共享。实现不同部门和领域之间数据共享，将消防隐患数据与其他数据进行融合分析，形成更加全面和准确的数据库，促进跨部门、跨领域的消防安全管理。第三，数据分析。发现消防隐患的根本原因，提出有效的应对措施，实现消防安全管理的精细化和科学化。第四，应急响应。将消防隐患数据与应急响应机制进行有机结合，及时发现和处理消防隐患，提高应急响应效率和准确性。[9]。二、消防隐患数据管理对象数据管理已广泛应用在各行各业，数据管理对象因行业而异。消防隐患数据管理的对象包括来源管理、标准规范、质量管理和合理利用四个方面。（一）来源管理数据来源会直接影响到数据质量和可靠性，直接关系到人员生命和财产安全，影响发现和处理消防隐患的准确性和及时性。一是全方位，包括消防检查验收、责任单位日常检查和维护保养中发现的消防隐患数据；二是全过程，从发现的问题隐患到整改完成的相关数据。（二）标准规范化建立数据标准规范，对数据进行统一命名、格式、结构和编码，确保数据的一致性、准确性、可靠性和可重复性，便于对数据进行管理和分析。（三）质量管理数据质量直接影响对消防隐患的预防和控制效果。一是做好数据收集前的准备工作，制定数据收集标准，培训数据收集人员；二是按照标准规范收集数据；三是清洗和整合数据，去除不准确、不完整的数据，调整不规范的数据；四是对数据进行分析验证，确保其准确可靠；五是及时更新和维护，保持数据的时效性。（四）合理利用合理利用消防隐患数据，对于提高消防安全、优化消防资源配置、增强消防意识和强化消防监督检查均有积极作用。一是能有针对性开展消防隐患排查工作；二是发现薄弱环节，合理配置消防力量和资源；三是有针对性开展消防宣传教育工作，提高人员的消防意识和应急能力；四是作为消防检查的参考依据，提高检查效果。三、消防隐患数据管理的主体数据管理贯穿其整个生命周期，消防监督机构、属地责任单位、数据管理机构均是数据管理主体。（一）消防监督机构企业消防安全同时接受消防部门和本企业消防监督机构的监督检查。监督机构管理本机构检查发现的隐患数据以及督促责任单位整改产生的数据。（二）属地责任单位属地单位管理监督机构检查属地单位时发现的消防隐患数据，还包括日常自检自查、消防巡查过程中发现的消防隐患。在隐患整改过程中，同样也会产生新的数据。（三）数据管理机构数据管理机构能管理本企业监督机构和属地责任单位上传的消防隐患数据。数据管理机构、消防监督检查机构和责任单位应优势互补，高效管理和利用数据。四、消防隐患数据管理场景数据管理系统通常由数据采集整理、存储备份、清洗处理、分析挖掘和应用监控等模块组成。（一）采集整理模块数据采集分为人工采集和自动传输。人工可利用各种手持终端，现场采集直接上传，或通过电脑终端录入系统。自动传输则依托数据采集设备采集传感器产生的数据，再传输到消防隐患信息管理系统。（二）存储备份模块数据存储和备份是数据管理的关键步骤。须确定数据存储的位置、备份策略和恢复计划。（三）清洗处理模块数据清洗处理需要清除重复数据、缺失值和异常值。数据本身质量和处理方法的复杂程度影响处理效率。（四）分析挖掘模块数据分析挖掘可以发现数据中隐含的模式、趋势和关联等。有利于对消防隐患事件进行管理和跟踪，还能利用消防隐患及其整改情况，生成消防安全管理报告，提供决策支持，提升消防安全管理水平。（五）应用监控模块用于对隐患数据进行逻辑分析和风险评估。一是根据结果进行预警提示，提醒相关人员采取措施，避免事故发生；二是发生事故时，为消防控制系统发出控制信息，及时控制事故；三是协助消防监督机构监督责任单位整改隐患，强化隐患闭环管理。五、消防隐患数据管理时点消防隐患数据管理无固定时间节点，贯穿数据管理整个生命周期。在采集整理阶段，取决于数据来源、采集单位、采集周期、采集形式等因素。存储备份阶段取决于数据量和存储设备的性能。清洗处理阶段与数据质量和处理方法的复杂程度密切相关。分析挖掘阶段需要使用数据分析工具和方法，取决于数据分析复杂程度和数据规模。应用和监控阶段需要将数据应用到实际场景中，并对数据进行监控和维护，取决于数据的应用复杂程度和监控频率。六、如何开展消防隐患数据管理（一）统一数据标准，提升数据质量数据质量直接影响数据存储、处理和分析效率。要建立数据结构标准，将不同来源、不同格式的数据统一为标准格式，提高数据的可比性和可分析性。1.隐患维度提取维度提取应具有唯一性、通用性、稳定性和可扩展性。利用“六何分析法”从原因、事件、空间、地点、责任方和措施六个方面进行分析。具体来说，原因维度描述隐患产生的原因。事件维度描述隐患的现状、严重程度以及可能产生的危害。时间维度从时间节点上划分隐患。空间维度描述隐患产生的位置或归类信息。责任方维度描述隐患的发现方和属地责任方。措施维度描述如何预防或消除隐患。2.维度分层分析（1）原因维度。需要综合考虑人、物、管、环四个方面的原因，找出导致事故发生的根本原因。人的原因包括安全意识不足、生理、心理不佳等；物的原因包括设备损坏、产品设计缺陷等；管理原因包括制度不健全、组织机构不健全、管理人员素质不高等；环境原因包括作业环境不良、自然环境不良等。（2）事件维度。描述隐患现状时应尽量客观、详实，避免使用模糊或主观性词语。应根据《重大火灾隐患判定方法》和《工贸企业重大事故隐患判定标准》，结合企業标准，综合判定其严重程度。（3）时间维度。隐患时间是指隐患存在的时间点或时间段，分为已发生、正在发生、未发生的隐患，包括发现隐患的时间、隐患可能产生的时间段以及隐患的整改期限。（4）空间维度。用于记录消防隐患事故发生的空间信息，要从地理位置和空间方位两方面标定隐患位置。从建筑防火、消防设施设备、消防安全管理、气防管理四个方面划分归类。（5）措施维度。根据隐患的严重程度，采取相应措施。监督检查机构给出整改建议措施并监督整改落实，责任单位根据实际情况完善具体措施。（二）责任方维度责任方分为监管方、属地管理方和承包商。监督管理方监督属地管理方的消防管理工作，确保其依法合规落实消防安全管理，督促整改隐患。属地管理方应建立健全消防安全管理体系，加强员工消防安全教育和培训，做好消防设施设备维护保养工作，监管承包商的工作情况。承包商应按合同要求，认真负责地完成工作。（三）建立分析模型，挖掘数据价值利用模型进行数据分析，使用历史数据训练模型，用交叉验证技术来评估模型的性能；用测试数据来测试模型，评估其性能和准确性；定期监控模型性能，根据需要进行持续优化。分析发现数据中的模式和趋势，预测未来行为，协助管理者提高决策效率。建立无向加权安全隐患共词网络，采用链路预测技术，发现安全隐患之间的隐含关系及其发展路径，采取针对性措施，消除隐患于萌芽状态[10]。（四）完善管理机制，提升消防安全深入分析，确定数据管理目标。围绕目标，制定数据管理策略和计划。明确责任人能确保数据管理有效实施。建立数据管理流程，