目前，在全球范围内，在行业内部，定义风险的方式是不一致的，基于风险的含义也不明确，如何基于风险开展过程安全管理更是存在着不同的观点。

在大多数情况下，我们还是在使用惯性思维和已有的经验开展风险分析，而不是根据已构建风险矩阵，科学客观地对风险进行识别、排序，并制定相应的风险管控策略。这就造成从业人员对风险的洞察力不足，往往会忽视高后果风险对装置本身和周边环境的威胁，仅仅是因为某种工艺或者某套装置没有发生过事故，便想当然地认为风险是低的、是可控的，或者认为设置了足够多的保护层，但没有意识到任何的保护层都是存在缺陷的。

以前的理念是彻底消除风险，如今的理念是将风险控制在可接受的程度。这种转变虽然是科学的，但不同单位、不同岗位从业人员对风险的感知程度是不一致的。近年来，从多个国家的事故装置对应的事故前风险评价的记录可以发现，高后果风险往往是被低估的。这在很大程度上是由于从业人员风险感知度偏低，或者长期处在无事故状态，误将未发生事故简单理解为风险管控得当有效，而没有意识到事故因果性之外的潜伏性和偶然性特点。所以，如何正确理解基于风险的过程安全，如何提高从业人员风险辨识和风险管控的能力，尤其是客观正确辨识和管控高后果风险，是过程安全面临的挑战之一。

将经验和智慧传承给下一代工程师，对于确保化学工程领域的知识和技能的连续性至关重要。根据《化工过程安全管理导则》（AQ/T3034-2022），过程安全是通过体系化的管理思维，对化学品生产、储存、使用、处置、操作等活动过程涉及的工艺、设备、仪表、电气等系统进行管理和技术控制，从根本上管控风险、消除隐患，预防化学品泄漏或能量意外释放造成的安全事故。这也就要求，要想成为一名合格的化工安全工程师，除了具备化学、物理、数学等基础知识，能够理解化工过程中的基本原理和机理外，还应掌握包括流程设计、设备选型、工艺参数计算等化工工程设计的基本方法和流程，能够辨识并管控化工过程中的安全风险，制定和实施安全生产规章制度和操作规程。这个培养周期起码需要6～8年，甚至是更长的时间。

与此同时，关键人员的离职、调动或缺席可能会增加化工事故的风险。这是因为关键人员通常拥有丰富的经验和知识，掌握着关键的技术和管理信息，对生产过程的控制和监管起着至关重要的作用。一旦这些关键人员变更或离开，新的工作人员可能需要一段时间才能适应新的工作环境和工作要求，从而增加了化工事故的风险。很多企业一直宣称过程安全管理的极端重要性，但在职位晋升中并没有充分考虑化工过程安全的胜任能力，这从关键岗位的人员变更的随意性便可见一斑。财务负责人调整成为工艺负责人，采购或销售岗位变更为安全管理岗位，人员岗位变更带来的风险未引起足够重视。

2006年，美国得克萨斯州炼油厂爆炸事故导致15人死亡、180多人受伤。调查发现，该事故是由于一位新的工程师在操作控制室犯了错误，导致了反应器的过热和爆炸。2018年，印度泰米尔纳德邦的一家化工企业发生了一起导致13人死亡的严重氯气泄漏事故。该事故是由于企业内部的一名关键人员突然离职，新的工作人员没有及时掌握关键技术和管理经验，生产过程中出现技术断层和管理失误。

随着人工智能、物联网、大数据等新技术的不断涌现，化工过程安全也在不断地应用新技术。一方面，这些新技术可以用于过程安全数据的挖掘和分析，发现过程中存在的问题和潜在的风险，从而采取相应的措施来预防和控制事故的发生。这就要求过程安全数据具有广泛的代表性，充分考虑数据的局限性和潜在偏差。例如，对于大多数的化学品盛装容器或管道，不锈钢的耐腐蚀性都远远好过碳钢，可一旦涉及氯化物，使用不锈钢材质就可能产生严重的点腐蚀，从而引发泄漏事故。另一方面，新技术还可以用于过程安全的智能监控，通过采集和分析过程中的各种数据，实时监测过程的状态和变化，从而采取相应的控制措施来保证过程的安全性和稳定性。

但在实际应用中，由于此类数字信息技术应用过度产品化，无法完全契合具体场景的复杂性和多样性。另外，一些新技术应用因需面对高额试错成本而被搁置，缺乏现场实践检验，盲目投入应用仅为体现形式上的科技感。事实上，数字信息技术在危险化学品安全领域的深度应用还处在起步阶段，远低于其他新兴产业与数字技术的融合程度，为安全生产管理赋能仍需一段时期过渡。

例如，目前的图形识别技术在危险化学品企业实际场景应用存在各类问题，还不能完全作为自动监控现场和人员行为分析的可靠管理工具，尤其是当有多个目标同时出现或存在遮挡、光线不足、背景噪声等情况时，无法准确识别和分析目标；也存在大量的误报警和漏报警情形，把雾霾误识别为液化烃爆炸性气团，把火光误识别为灯光的情况比比皆是。这些问题都是因为新技术在实际场景应用过程缺乏实践，缺少大量可靠的训练素材样本，导致新技术不能很好地为安全生产管理工作赋能。

正确理解基于风险的过程安全，需要制定科学的风险管理策略，掌握风险分析的工作流程和数据采集方法，合理选择风险技术的应用场景，有效运用ETA、FTA、QRA等风险评价工具。如：在泄漏频率评估和后果建模上，不单单是采取措施将风险降低到合理可接受的水平，还要努力消除高后果风险。

新加坡学者AcuTech认为，高后果风险事件通常被认为是在极端异常的情况下才会发生的，该类事件所带来的严重后果在设计、运营、风险管理和应急响应计划中并未得到充分考虑，这些事件本应被纳入设计基础的范围内，而不能仅作为危机管理的范畴。高后果风险一旦演变为事故，带来的影响会集中暴露过程安全管理的各项问题。例如：造成的损害或伤害远超现有控制措施的预期，事故状态下的工艺系统运行失控或设备完好性失效导致主要防护屏障被破坏，缺乏高级别的应急准备，导致无法有效应对高后果风险引发大规模事件所带来的复杂性，没有考虑到维持过程安全连续性所需的内部资源。在进行了大量数据研究的基础上，AcuTech的团队建立了一个包括危害识别和风险评估、规划和准备、培训和演练、审查和改进阶段在内的，确保对高后果风险事件进行充分风险评估、规划和缓解的有效模型，能够提升包括应急管理和过程安全在内的整个系统的弹性和稳健性。

过程安全管理的代际传承方面，普遍的做法是开发知识管理系统，有经验的工程师将技术报告、设计指南、标准操作程序和最佳实践编辑成册并上传数据库。这些文档定期更新，并向新工程师提供访问权限，工程师群体可以共享信息并协作完成项目。还可以建立实践社区，将具有相似兴趣或专业领域的工程师聚集在一起，这些社区可以提供分享知识和经验、讨论最佳实践和解决问题的论坛。

塔塔钢铁公司在过程安全知识的传承方面有着很好的经验。该公司在不同部门均设立了过程安全情报中心，负责搜集全球行业内的最佳实践，通过中央安全团队和内部的沟通论坛，确保最佳实践成果能够在组织内迅速传播和执行。以实训和实战相结合的方式，着力提升过程安全能力，包括搜集过程安全信息、确定标准操作条件和安全操作界限、识别关键的过程安全设备并进行过程危害分析，以导师带徒、专业交叉结对子等方式开展PSM巡检、审计、桌面模拟演练和屏障审核，确保高效率的过程安全体系在实践中得以应用和延续。

人工智能、物联网、大数据等新技术开发和创新方面，全球从业者都在聚焦开发高精度和高稳定性的传感技术，利用机器学习算法对历史数据进行分析以建立预测模型，实现对未来风险的预测和预警，开发适用于化工过程的物联网设备和应用软件，实现设备之间的信息共享和协同，利用人工智能技术对生产数据进行实时分析，发现异常操作或设备故障。

印度的Mayuresh molal团队则通过全面审视当前过程工业中数据分析和机器学习融入安全实践的现状和面临的挑战，提出了一个坚实的框架来开发和评估基于数据的安全解决方案。强大的数据积累，提升召回率、降低误报率，根据不同场景、不同摄像头的需求调用所需要的算法，并基于对运营的深入理解和主动识别潜在问题来作出明智的决策，提升了整体的运营效率和卓越性。我们应该大力推广新技术在危险化学品安全领域的试点应用，支持具有社会责任感的数据技术服务公司与愿意尝试新技术应用的企业深度融合；同时，要支持企业自我组建团队或借助外部力量，以实际业务为基础，定制开发符合企业实际管理的数字信息工具，让数据信息技术真正为企业安全生产管理赋能。

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