摘要：针对冶金生产安全事故频发等问题，文章基于应急管理部统计数据，深度识别了高温熔融金属、煤气系统、设备故障等因素为主要危险源。同时应用故障树分析法与风险评估矩阵法，从设备、环境、人员、管理四个维度展开风险评估，揭示了各因素之间的关联性。通过研究，文章建立了基于物联网和人工智能技术的精准防范体系，通过为期12个月的试验验证。验证结果表明，该体系在降低安全事故率的同时，提高了投入产出比，取得了显著的经济效益。

　　关键词：冶金生产；安全事故；危险源识别；风险评估

　　冶金工业是国民经济的重要支柱产业，其生产过程具有高温、高压、易燃、易爆等危险特性。近年来，随着冶金企业规模扩大和工艺技术升级，安全生产形势依然严峻。根据《2023年冶金行业生产安全事故分析》可知，2023年共发生生产安全事故83起，造成94人死亡（不含火灾、特种设备、建设工程事故），发生较大事故3起、死亡13人，反映出冶金行业安全生产形势依然严峻。深入研究冶金生产安全事故易发因素，建立科学有效的精准防范体系，对于保障企业安全生产和职工生命安全具有重要意义。

　　1冶金生产安全事故现状分析

　　冶金生产安全事故作为工业生产中的重大隐患，其数量与危害程度持续对行业发展构成挑战。从事故类型来看，高温熔融金属与爆气等安全生产重点管控环节仍是事故多发区域，特别是高炉炉况异常与煤气管网泄漏引发的安全事故占比较高［1］，这反映出传统工艺流程中的安全管理漏洞亟待填补。根据《企业职工伤亡事故分类》GB/T 6441—1986标准规定，事故原因主要涉及高处坠落、机械伤害、触电、物体打击、有限空间作业等类型，这些事故背后往往潜藏着设备维护不当与安全意识淡薄等深层次问题。

　　通过对近五年事故数据的系统分析发现，设备老化与维护不及时导致的事故占比高达35%，其中设备检修不规范、备品备件管理混乱、维护记录不完整等是主要问题，违规操作引发的事故占比28%，主要表现为操作人员对安全规程理解不到位，侥幸心理严重，安全防护措施执行不力等问题，管理制度缺失或执行不到位造成的事故占比22%，具体包括安全责任制不明确、应急预案针对性不强、安全培训流于形式等方面，其他原因如自然灾害、外部影响等占比15%，这种事故分布特征凸显了冶金行业在安全生产管理方面存在的系统性问题，亟须采取全方位的防控措施。

　　2安全事故易发因素识别与评估

　　2.1危险源辨识与分类

　　冶金生产过程涉及的危险源具有多样性与复杂性特征，通过系统化的危险源辨识方法进行全面识别与科学分类显得尤为重要。基于冶金生产工艺流程特点，危险源可划分为物理性危险源、化学性危险源两大类。物理性危险源主要包括高温熔融金属溅射、机械设备运转、高压气体、强电磁辐射等环节，化学性危险源则涵盖有毒有害气体泄漏、易燃易爆物质、腐蚀性化学品等方面［2］。结合冶金行业安全监管部门的统计数据，高温熔融金属生产区域与煤气系统等安全生产重点管控环节是危险源的主要分布区域，针对这些危险源的空间分布特征，采用危险与可操作性研究法（HAZOP）进行深入分析，建立危险源等级评定体系，将危险源按照危害程度分为重大危险源、较大危险源、一般危险源三个等级，为后续的风险评估与防控措施制定提供科学依据。

       2.2风险评估方法研究

　　针对已识别出的各类危险源，运用定性与定量相结合的方法开展系统性风险评估研究，在定性分析方面，采用故障树分析法（FTA）构建了冶金生产事故风险逻辑模型，通过专家研讨确定了各类危险源的风险权重系数。在定量分析层面，引入模糊综合评价方法，建立了基于危险源暴露程度、事故发生概率、事故后果严重性三个维度的风险评价指标体系，根据《生产过程危险和有害因素分类与代码》GB/T 13861—2022标准，采用风险评估矩阵法进行风险等级评定，其计算公式为式（1）：

　　R=L×S×E（1）

　　式中：R为风险值；L为事故发生可能性；S为事故后果严重性；E为暴露频率。该评估方法为后续危险因素的量化分析提供了基础框架与评价依据，通过对近五年冶金行业安全事故案例的数据分析，采用层次分析法（AHP）确定了各评价指标的权重值，为后续深入的量化分析奠定了基础。

　　2.3主要危险因素量化分析

　　基于风险评估矩阵法的评估结果，利用数理统计与数据挖掘技术对主要危险因素进行定量化分析研究［3］。设备安全风险指数（ESI）计算公式为式（2）：

　　式中：Wi为设备危险等级权重；Pi为故障发生概率；Fi为故障影响因子，通过该模型分析表明，设备故障指数与事故发生率之间存在显著的正相关关系，对环境因素的量化分析显示，作业环境的温度、湿度、噪声等物理因素与设备故障率，以及操作人员失误率之间存在明显的相关性，通过建立设备状态监测数据库，对设备振动、温度、压力等关键参数进行实时监测与趋势分析，可以及时发现潜在的故障风险。

　　2.4风险因素关联性研究

　　风险因素之间存在复杂的交互作用关系，通过关联规则挖掘算法对事故案例数据库进行深入分析，揭示了不同风险因素之间的内在联系，根据应急管理部2023年的事故调查数据，在高温熔融金属和煤气管网系统等重点区域，设备隐患与人员违规操作之间存在显著的关联性［4］。采用结构方程模型分析环境因素与设备运行状态的关联性，研究发现，恶劣的作业环境会显著增加设备故障概率，文章通过对试验区域一年内的监测数据分析，发现环境温度升高与设备故障率之间存在相关性，尤其在夏季高温期间，设备故障发生频率有所增加，通过社会网络分析方法研究多个风险因素的协同作用，构建了风险因素关联网络图，发现设备维护不当、安全管理缺失、操作人员素质构成了一个高风险因素群，其中任何一个因素的变化都可能通过网络效应影响其他因素，从而影响整体安全状况。

　　3冶金生产安全风险防控体系构建

　　3.1安全生产管理制度完善

　　基于前期危险源辨识与风险评估结果，建立健全冶金企业安全生产责任制与安全操作规程体系显得尤为重要，按照《中华人民共和国安全生产法》与《冶金企业和有色金属安全生产规定》的要求，第一，构建以风险分级管控为核心的安全生产管理制度，强化各级管理人员安全生产责任制落实机制；第二，通过制定完善的安全检查制度与隐患排查治理制度，明确安全生产检查的频次与重点区域；第三，建立隐患发现与整改的闭环管理机制，重点完善特种设备管理制度与关键工艺参数控制制度；第四，规范高温熔融金属作业与煤气系统运行管理，细化各工序安全技术操作规程；第五，制定应急管理制度与事故调查处理制度，规范应急响应流程与事故处置程序，实现事故预防与应急处置的有机结合；第六，建立安全生产考核奖惩制度，将安全生产指标纳入绩效考核体系，形成全员参与安全管理的长效机制。

　　3.2技术防范措施

　　3.2.1设备预测性维护系统

　　针对冶金生产中的关键设备，建立基于工业物联网技术的智能预测性维护系统，采用振动传感器与温度传感器等多类型传感设备，实时采集高炉本体与煤气管网系统等重要设备的运行参数［5］。系统利用大数据分析技术建立设备健康状态评估模型，通过对设备振动特征与温度变化趋势的分析，及时发现潜在故障隐患。同时，系统根据历史数据与实时监测数据建立预测模型，对设备性能劣化趋势进行评估，智能推送个性化维护计划，实现了从传统定期检修向预测性维护的转变。该系统还具备自学习功能，通过不断积累维护经验，持续优化预警阈值与维护策略，有效提升了预警准确率，降低了设备故障率与维护成本。

　　3.2.2智能安全预警平台

　　构建集成多源信息的智能安全预警平台，实现对冶金生产过程安全风险的全方位监控。平台通过部署气体浓度检测器、红外热成像仪等智能感知设备，对高温熔融金属区域与煤气系统等重点区域进行实时监测。预警平台基于深度学习算法开发异常行为识别模型，对作业人员违规操作与设备异常运行状态进行智能识别与预警，确保生产过程安全风险可控，同时还应用数字孪生技术构建生产现场的虚拟监控平台，实现危险区域的远程监测与管理。

　　3.2.3应急处置决策支持

　　基于事故案例数据库与专家知识库，开发智能化应急处置决策支持系统。通过建立应急响应预案模型，针对不同类型的安全事故制定标准化的处置流程，利用人工智能技术构建应急决策辅助系统，整合历史案例经验与专家知识，在事故发生时快速生成最优处置方案与应急指令，系统还包含应急资源调度优化模块，基于多目标规划算法，实现应急物资与救援力量的科学调配，建立应急处置全过程信息追踪机制，支持事故原因分析与处置效果评估，不断完善应急预案，提高应急响应效率，保障应急处置工作的有序开展。

　　4精准防范措施实验验证与应用

　　4.1实验方案设计

　　选取某大型冶金企业作为验证基地，试验周期设定为12个月，实验区域覆盖高温熔融金属生产线与煤气系统两个重点区域，将传统安全管理模式作为对照组，智能化防控措施作为实验组进行对比试验。如表1所示，基于前文识别的主要风险因素，实验设计从设备安全、作业环境、管理体系三个维度设置评估指标。其中，设备安全维度重点验证预测性维护系统对设备故障的预警效果，作业环境维度关注危险源监测的准确性，管理体系维度验证制度执行的有效性，实验数据采集采用自动化监测与人工记录相结合的方式，确保数据的完整性与准确性。

　　4.2数据采集与分析

　　试验过程中采用多源数据采集系统，对各项防范措施的运行效果进行全面监测，通过物联网传感设备实时采集设备运行参数，包括设备振动频率、温度变化趋势、气体浓度等关键指标。建立安全事件数据库，详细记录事故与未遂事故信息，包括事件类型、发生时间、影响范围、处置过程，运用统计分析软件对采集的数据进行系统化处理。通过方差分析法评估实验组与对照组在各项指标上的显著性差异，通过为期12个月的数据采集，实验组共记录设备异常事件152起，其中提前预警并成功预防的占比达到92.3%，平均预警提前时间为36小时，为设备维护预留了充足的响应时间，环境监测系统共发出异常预警267次，准确率达到96.8%，其中气体泄漏预警89次，高温异常预警103次，设备异常预警75次，通过机器学习算法分析历史数据，系统的预警准确率呈逐月上升趋势，到实验结束时较初始阶段提升了15.6%，体现出智能系统的自学习能力。

　　4.3防范效果评估

　　基于实验数据分析结果，从安全管理效能提升与经济效益改善两个维度对精准防范措施的实施效果进行综合评估。在安全管理效能方面，通过对比实验前后的安全生产指标变化情况，发现实验区域的设备故障率下降了83%，安全事故发生率降低了85%，智能化防控措施的应用显著提升了安全管理的精准性与时效性，实现了从被动处置向主动预防的转变。在经济效益方面，通过测算防范措施实施成本与事故损失降低的经济效益，得出投入产出比为1:4.5，显示出良好的经济可行性，精准防范措施的实施还带来了设备使用寿命延长与生产效率提升等间接效益，年度设备维护成本降低32%，生产线停机时间减少45%，经济效益显著，通过员工满意度调查发现，新型安全管理模式得到了员工的普遍认可与支持。

　　4.4推广应用建议

　　针对精准防范措施的实验验证结果，从技术应用与管理优化两个方面提出推广应用建议。在技术应用方面，建议冶金企业采用分步实施策略，优先在高风险区域部署智能化防控系统，待系统稳定运行后逐步扩展至其他区域，设备预测性维护系统的部署应充分考虑现有设备的技术状况与改造成本，制定合理的更新改造计划，智能安全预警平台的推广应注重系统的兼容性与可扩展性，预留充足的系统升级空间。在管理优化方面，建议企业健全配套管理制度，提升其对智能化系统的应用能力，建立健全绩效考核机制，将智能化防控措施的应用效果纳入考核指标体系，针对中小型冶金企业，建议采用技术服务外包的方式降低系统建设成本，实现精准防范措施的广泛应用。

　　5结语

　　综上所述，文章通过对冶金生产安全事故易发因素进行系统的研究，并提出精准防范措施，建立了一套科学完整的安全风险防控体系。研究结果表明，采用物联网与人工智能等新技术实现安全风险的智能识别与预警，结合完善的管理制度与培训体系，能够有效降低安全事故发生率，同时具有显著的经济效益。该研究不仅为冶金企业提供了实用的安全管理工具与方法，也为其他高危行业的安全生产提供了可借鉴的经验。未来研究将进一步探索新技术在安全生产中的深度应用，持续提升防范措施的精准性与有效性。

参考文献

　　［1］金辰.冶金企业生产安全管理特点与策略研究［J］.中国金属通报，2022（7）：13-15.

　　［2］黄鑫，高宏.我国冶金行业安全生产发展现状分析［J］.现代职业安全，2022（6）：50-51.

　　［3］居丹丹.冶金安全生产事故频发的根源及对策措施［J］.冶金与材料，2022，42（2）：153-154.

　　［4］王海柱.冶金工业生产安全问题及其对策［J］.化工设计通讯，2022，48（3）：146-148.

　　［5］段晓萍，韩剑通.冶金安全生产事故频发的根源及应对措施［J］.冶金管理，2021（5）：178-179.