平安生產大數據應用作者： 李紅臣 　　大數據時代的到來，為平安生產風險評估、隱患排查、執(zhí)法檢查、事故調查和決策分析等業(yè)務提供了支持。本文主要介紹了平安生產大數據的觀念、分類、應用案例、存在的問題和未來的應用方向。

信息技能與經濟社會的融合引發(fā)了數據迅猛增長，數據逐步成為與土地、物質和能源同等重要的基礎性戰(zhàn)略資源，日益對經濟運行、社會生產生活和國家治理產生重要影響。大數據（Big data），或稱巨量資料，是指由數量巨大、結構復雜、類型眾多的數據所構成的數據聚集，必須通過特殊化處理分析，才能變成有規(guī)律、可預測的信息服務能力。具有容量大、類型多、存取速度快、應用價值高等特征。

隨著大數據時代的到來，政府平安監(jiān)管部門、企業(yè)或者其他機構通過對生產經營活動中海量、無序的數據進行分析處理，歸納數據的規(guī)律，發(fā)現數據的價值，為平安生產風險評估、隱患排查、執(zhí)法檢查、事故調查和決策分析等業(yè)務提供支持，平安生產逐步步入大數據時代。

平安生產大數據特征

平安生產大數據是大數據的子集，是信息技能與平安生家當務融合過程中變成的海量數據。通過對這些海量數據的分析，發(fā)現潛在隱患、評估平安風險、尋找事故規(guī)律、追溯事故原因，實現平安生產風險管理和事故預防。

平安生產大數據除了具有大數據的一般特點之外，還具有以下3項特征。

數據分散

平安生產大數據主要存儲在生產經營單位、政府平安監(jiān)管監(jiān)察機構、技能服務機構（從事平安評價、文化宣傳、教育培訓、檢測檢驗、產品研發(fā)等事務的機構）、社會公眾（如網站、論壇、社交網絡、互聯網），這些數據融合困難，信息孤島現象普遍存在。

數據邊界模糊

平安生產涉及眾多行業(yè)領域，面廣復雜，如何界定平安生產數據較為困難。在企業(yè)生產經營過程中，企業(yè)經營管理、工藝技能和平安生產親密相關，平安生產數據定義模糊，尤其是涉及到企業(yè)商業(yè)秘密時，平安生產數據采集就更加困難。

數據效用時間短

企業(yè)平安生產監(jiān)測、視頻圖像等數據效用時間短，比如煤與瓦斯突出、沖擊地壓等動力災害演化規(guī)律不清，瞬時突發(fā)，瓦斯突出、礦震、礦壓監(jiān)測數據效用時間很短。相比于金融、社交、物流、零售等大數據，平安生產大數據價值密度更低，比如在低瓦斯礦井下，瓦斯監(jiān)測數據長期不變。

平安生產大數據應用案例

國家平安監(jiān)管總局積極推動平安生產大數據的應用，組織研發(fā)團隊開展平安生產大數據平臺研發(fā)與試用事務。選取了NoSQL（非關系型）數據庫、MapReduce計算框架、HDFS高本能分布式存儲系統、圖計算、語義分析、人工神經網絡、智能識別、毫秒級索引查詢分析和實時處理等技能，初步建設了平安生產大數據平臺。開發(fā)了集地圖導航與圖表相聯合，靜態(tài)、動態(tài)監(jiān)測預警與多維度關聯相聯合的事故鉆取分析、事故發(fā)生規(guī)律與致因挖掘、事故預測預判和風險防控于一體的大數據應用系統，具有事故統計分析、隱患分析、遠程執(zhí)法巡查、態(tài)勢分析、平安研判、輿情熱點分析和決策服務等功能。

下面，大略介紹平安生產大數據的兩個應用案例。

平安生產互聯網輿情分析

平安生產輿情具有負向性、突發(fā)性、情緒化與非理性、主觀性和去中心化等特點，這些輿情信息會直接或者間接地影響平安生產事務。大數據給輿情監(jiān)測和分析方式帶來了變革。

使用網絡爬蟲技能定期從互聯網上采集平安生產輿情信息，進行預處理后分類管理，建立平安生產輿情大數據。能夠使用智能語義分析、自然語言處理、數據挖掘等大數據分析技能對輿情趨勢、等級、影響程度長進行分析，實現對平安生產輿情的監(jiān)測分析、判斷平安生產事務的潛在影響和風險、確定輿情的等級和影響程度。

平安生產事故規(guī)律分析

最初建立平安生產事故大數據，應用大數據技能分析事故原因，挖掘事故規(guī)律。例如，通過地域性分析，發(fā)現山西、湖南、重慶為煤礦事故多發(fā)地區(qū)，黑龍江發(fā)生重大事故起數較多，據此，應加強對這些地區(qū)的平安監(jiān)管監(jiān)察事務；通過事故統計分析，可知頂板、瓦斯、運輸為煤礦事故的主要類別，因此要求煤礦加強對這些事故類型的預防；對災害傷亡模型進行回歸分析得出傷亡模型，傷亡人數逐步削減，證明平安生產局勢趨向好轉。

應用大數據分析技能能夠進行平安生產態(tài)勢預測，根據結果采取相應的預防措施削減事故發(fā)生，提高事故風險防控能力。

平安生產大數據應用的問題

當前，平安生產信息化還很落后，成功的大數據應用案例還很少，主要存在以下問題：

一是平安生產數據采集機制和手段不健全，有些平安生產數據難以采集或者采集的稻薟蛔既貳⒉煌暾。平安生產數據不規(guī)范，融合難，質量差。

二是企業(yè)由于信息平安、商業(yè)秘密保護等多種原因，不愿意開放共享自身的平安生產數據。

三是適用于平安生產大數據分析的算法、模型研討不深入、不成熟，平安生產大數據應用價值點還沒有全部發(fā)掘，業(yè)務需要進一步研討。平安生產大數據平臺建設是一個漸進的持續(xù)過程，需要不時開發(fā)完善。

平安生產大數據應用方向

平安生產隱患排查

通過人工方式很難完全排查企業(yè)存在的隱患，特別是對于有隱蔽性的隱患，需要排查者具有較強的專業(yè)知識。這種方式易受主觀因素影響，而且很難界定平安與危險狀態(tài)，隱患排查效果差。應用大數據可以準時、正確地發(fā)現隱患，提高企業(yè)隱患排查能力。

美國平安工程師海因里希通過分析55萬起工傷事故發(fā)生的幾率，提出了著名的“1∶29∶300平安法則”。這個法則告訴人們，每一同重傷或死亡事故，背后必定發(fā)生了300件無傷害事件，也便是潛在的隱患，這些無傷害事件往往被人們忽略了。

采集企業(yè)生產經營過程中人、物、環(huán)境的監(jiān)測信息和平安生產管理信息，建立企業(yè)平安生產大數據。利用圖像識別、神經網絡、遺傳算法、模糊數學等算法，建立隱患診斷大數據模型，通過對多個數據參數分析比對，發(fā)現人的不平安行為、物的不平安狀態(tài)、環(huán)境的不平安條件和管理缺陷，從而界定是否構成隱患。 　　平安生產風險管理

建立風險評估目標體系，通過專家獨立打分的方法能夠評估企業(yè)平安生產風險。然而，這種方法主觀性強，而且多是使用靜態(tài)數據評估企業(yè)平安生產風險。應用大數據能夠動態(tài)評估企業(yè)平安生產風險。

最初，構建企業(yè)平安生產動態(tài)風險評估模型和風險指數，采集企業(yè)各類平安生產數據作為模型輸入，根據算法計算出企業(yè)平安生產風險指數。融合區(qū)域、行業(yè)或者全國企業(yè)平安生產風險數據，建立區(qū)域性平安生產風險指數。平安生產風險指數能夠用紅、橙、黃、綠、藍等不同的顏色表示，通過地理信息系統在地圖上可視化展示。建立平安生產風險預警機制，促進平安生產監(jiān)管監(jiān)察的精細化和精準化。

突出預防為主，強化信息技能對平安生產風險識別與管理的支撐保障，督促企業(yè)落實主體責任，提升源頭治理能力，降低平安生產事故的發(fā)生。

事故調查

大數據用于平安生產事故調查也是一個主要方向。建立平安生產大數據，記錄企業(yè)平安生產基礎信息、管理臺賬、隱患排查信息、監(jiān)測監(jiān)控信息、執(zhí)法檢查等信息。事故發(fā)生后，調查組能夠φ廡┦據進行取證，從而分析事故發(fā)生原因，認定事故責任。2010年，美國西弗吉尼亞州發(fā)生死亡29人的礦難，由于該煤礦的監(jiān)管記錄保存完整，每條記錄都包括檢查的時間、結果、違反的法律條款、處理的意見、罰款金額、已繳納的金額、煤礦是否申訴等數據項。逾千條的監(jiān)管記錄為事故追責提供了重要證據，最后事故認定礦山平安與健康局無監(jiān)管失職，煤礦所屬公司承擔主要責任。

平安生產監(jiān)管監(jiān)察

平安生產監(jiān)管監(jiān)察機構應用大數據能夠更加有效地開展事務，是“智慧安監(jiān)”的發(fā)展方向，應用點包括：

1.大數據應用于平安生產行政許可業(yè)務

政府平安監(jiān)管監(jiān)察機構收到某個企業(yè)平安生產許可證延期（或換發(fā)）業(yè)務，分析企業(yè)平安管理、風險、事故、信用、標準化、隱患排查等數據，依法判斷是否核準企業(yè)平安生產許可申請。

2.大數據應用于日常平安監(jiān)管監(jiān)察業(yè)務

平安監(jiān)管監(jiān)察機構在日常監(jiān)管監(jiān)察事務中，通過分析企業(yè)平安管理、風險、事故、執(zhí)法、信用等數據，對企業(yè)實行分類監(jiān)管監(jiān)察，提高平安監(jiān)管監(jiān)察事務的效能。

3.大數據應用于平安生產執(zhí)法

平安監(jiān)管監(jiān)察機構通過分析企業(yè)平安管理、風險、事故、執(zhí)法、信用、投訴舉報等數據，制定更加有針對性的執(zhí)法打算，提高執(zhí)法效率。

平安生產大數據的應用還有很多，如平安產品交易、平安生產服務、應急管理等等。大數據對平安生產意義非凡，有助于提升事故防控預警能力和平安生產綜合治理能力，加強平安生產源頭治理，有效遏制重特大事故發(fā)生。

編輯 韓 穎

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