202609010003-人工智能赋能化工企业自动化安全管控的场景应用与优化路径研究4

　　

【摘 要】我国中小化工企业数量庞大，但普遍受限于安全基础薄弱、专业监管人员配置不足、隐患排查过度依赖人工经验、风险监测预警滞后等现实困境，传统“人防+静态阈值”的管控模式已难以适配高温高压、易燃易爆的复杂动态工况。为厘清人工智能（AI）赋能化工自动化安全管控的内在逻辑与实践路径，本文聚焦隐患排查、风险评估、监测预警与应急联动四大核心场景，系统解析了计算机视觉、深度学习及多源数据融合技术在小企业的应用机理与适用边界。研究发现，AI通过构建“多源感知—智能研判—分级预警—闭环处置”的全链条管控体系，显著提升了微小气体泄漏、设备隐性故障及人员违章行为的识别覆盖率与响应速度，推动安全管理由被动防守向主动预防转型。结合部分地区危化品企业安全生产信息化建设的公开案例，本文论证了轻量化、边缘化AI方案在资金受限条件下的可行性，并深入剖析了算法黑盒、数据孤岛、面向AI的安全标准缺失及复合型人才断层等关键瓶颈。据此，提出构建人机协同决策机制、完善化工安全数据治理体系、推广面向管理侧的SaaS化服务模式及健全配套行业标准等优化策略，旨在为中小化工企业以较低成本实现本质安全水平跃升提供理论支撑与实践参考。

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