基于企業(yè)固有危險等級的安全生產(chǎn)診斷與預警系統(tǒng)的制作方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明屬于企業(yè)危險等級診斷技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種企業(yè)固有危險等級的安全 生產(chǎn)診斷與預警系統(tǒng)。
【背景技術(shù)】
[0002] 企業(yè)安全事故頻發(fā)嚴重威脅著人們的生存和發(fā)展，安全事故一旦發(fā)生對企業(yè)及社 會造成的損失將無法挽回。面對生產(chǎn)事故和嚴峻的生產(chǎn)安全問題，如何進行有效的事故預 防一直是困擾企業(yè)的一個難題，各企業(yè)對安全生產(chǎn)預警方法也處于不斷的摸索過程中，然 而傳統(tǒng)的事故預防大多是基于發(fā)現(xiàn)的隱患定量風險分析，憑經(jīng)驗直觀處理安全生產(chǎn)過程中 發(fā)現(xiàn)的隱患問題和圍繞事故本身做文章。
[0003] 無論是發(fā)現(xiàn)的隱患還是發(fā)生的事故都存在一定的概率，隱患發(fā)現(xiàn)的多少取決于檢 查人員經(jīng)驗多少，而事故也不是所有的都發(fā)生，因此都存在很大的局限性，不能從根本預防 事故發(fā)生。如同人能夠通過全面體檢診斷發(fā)現(xiàn)健康問題而預防生重病一樣，建立安全生產(chǎn) 診斷與預警系統(tǒng)而引導企業(yè)找出事故發(fā)生的不安全因素，從根本上預防事故的發(fā)生就顯得 尤為迫切和重要。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0004] 本專利針對現(xiàn)有技術(shù)的不足和安全管理的實際需要，提供一種基于企業(yè)固有危險 等級的安全生產(chǎn)診斷與預警系統(tǒng)，系統(tǒng)主要模塊有：安全生產(chǎn)診斷指標模塊、企業(yè)固有危險 等級模塊、安全生產(chǎn)診斷與趨勢圖模塊和預警模塊，其可實現(xiàn)生產(chǎn)安全的動態(tài)管理。
[0005] 本發(fā)明的任務(wù)之一是提供一種基于企業(yè)固有危險等級的安全生產(chǎn)診斷與預警系 統(tǒng)，其包括：
[0006] 由相關(guān)管理人員根據(jù)專業(yè)知識和生產(chǎn)經(jīng)驗對安全生產(chǎn)指標進行劃分分級的安全 生廣指標t旲塊；
[0007] 根據(jù)相關(guān)物料、工藝和設(shè)備等參數(shù)計算得到企業(yè)的固有危險指數(shù)，根據(jù)企業(yè)固有 危險指數(shù)數(shù)值大小來評估企業(yè)存在的固有危險性的固有危險等級模塊；
[0008] 由所述安全生產(chǎn)指標模塊得出的診斷結(jié)果和對應(yīng)的固有危險等級綜合計算得出 安全生產(chǎn)診斷指數(shù)，并與安全生產(chǎn)指標模塊中的實際分級指標結(jié)合得出的安全生產(chǎn)診斷與 趨勢圖t吳塊；
[0009] 根據(jù)界定的數(shù)值將預警狀態(tài)進行劃分分級的預警模塊。
[0010] 上述安全生產(chǎn)診斷與預警系統(tǒng)，不局限于上述模塊，為了便于管理以及統(tǒng)計相關(guān) 事故次數(shù)，其還可包括與安全生產(chǎn)相關(guān)和管理相關(guān)的事故指標統(tǒng)計模塊、政府端口模塊、系 統(tǒng)管理模塊和討論區(qū)模塊；其中，事故統(tǒng)計模塊可快速統(tǒng)計近期發(fā)生的事故，政府端口模塊 查看本地區(qū)企業(yè)的安全生產(chǎn)診斷情況，以便于宏觀上的調(diào)控，討論區(qū)模塊方便工作人員進 行交流。
[0011] 本發(fā)明的任務(wù)之二是提供一種上述安全生產(chǎn)診斷與預警系統(tǒng)的使用方法，具體包 括以下步驟：
[0012] a、首先將安全生產(chǎn)指標模塊劃分為三個等級，分別為一級指標、二級指標和三級 指標；其中，一級指標得分根據(jù)式（1)計算得到：
[0013]
【主權(quán)項】
1. 一種基于企業(yè)固有危險等級的安全生產(chǎn)診斷與預警系統(tǒng)，其特征在于： 包括由相關(guān)管理人員根據(jù)專業(yè)知識和生產(chǎn)經(jīng)驗對安全生產(chǎn)診斷指標進行劃分分級的 安全生廣診斷指標t旲塊； 根據(jù)相關(guān)物料、工藝和設(shè)備參數(shù)計算得到企業(yè)的固有危險指數(shù)，根據(jù)企業(yè)固有危險指 數(shù)數(shù)值大小來評估企業(yè)存在的固有危險性的固有危險等級模塊； 由所述安全生產(chǎn)診斷指標模塊得出的診斷結(jié)果和對應(yīng)的企業(yè)固有危險等級綜合計算 得出安全生產(chǎn)診斷指數(shù)，并與安全生產(chǎn)診斷指標模塊中的實際分級指標結(jié)合得出的安全生 產(chǎn)診斷與趨勢圖模塊； 根據(jù)界定的數(shù)值將預警狀態(tài)進行劃分分級的預警模塊。
2. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的安全生產(chǎn)診斷與預警系統(tǒng)的使用方法，其特征在于，包括以 下步驟： a、 首先將安全生產(chǎn)診斷指標劃分為三個等級，分別為一級指標、二級指標和三級指標； 其中，一級指標得分根據(jù)式（1)計算得到：
b、 計算固有危險指數(shù)，其中，相關(guān)參數(shù)包括物量指數(shù)、工藝修正系數(shù)、設(shè)備修正系數(shù)、廠 房修正系數(shù)、安全設(shè)施修正系數(shù)和環(huán)境系數(shù)，根據(jù)公式（2)計算獲得固有危險指數(shù)： g - WF * * 3-2 * ^3 * ^4 * ^5 (2) 式中，g-單元固有危險指數(shù)； WF--物量指數(shù)； B1一一工藝修正系數(shù)； a2一一設(shè)備修正系數(shù)； a3一一廠房修正系數(shù)； a4一一安全設(shè)施修正系數(shù)； a 5 環(huán)境系數(shù)； c、 根據(jù)公式（3)計算一級指標安全生產(chǎn)診斷指數(shù)數(shù)值，根據(jù)固有危險指數(shù)確定的危險 等級對一級指標得分進行系數(shù)修正， SPI = I*Wn (3) 式中，SPI-一級指標安全生產(chǎn)診斷指數(shù)數(shù)值； Wn-不同固有危險等級對應(yīng)的修正系數(shù)； I- 一級指標得分； d、 根據(jù)步驟c所得生產(chǎn)診斷指數(shù)數(shù)值得出一定時間段的生產(chǎn)診斷與趨勢圖，并與預 警模塊劃分的綠色安全區(qū)、橙色預警區(qū)、黃色預警區(qū)和紅色預警區(qū)進行對比，以確定預警模 式。
3. 根據(jù)權(quán)利要求2所述的安全生產(chǎn)診斷與預警系統(tǒng)的使用方法，其特征在于：步驟a 中，一級指標為4個，二級指標為19個，三級指標為214個。
4. 根據(jù)權(quán)利要求2所述的安全生產(chǎn)診斷與預警系統(tǒng)的使用方法，其特征在于：步驟c 中，危險等級劃分為五級，其中，危險指數(shù)> 1500為一級，危險指數(shù)1000-1500為二級，危險 指數(shù)500-1000為三級，危險指數(shù)200-500為四級，危險指數(shù)< 200為五級。
5.根據(jù)權(quán)利要求2所述的安全生產(chǎn)診斷與預警系統(tǒng)的使用方法，其特征在于：步驟d 中，安全區(qū)的診斷指數(shù)數(shù)值< 60 ;橙色預警區(qū)的診斷指數(shù)數(shù)值為60-70 ;黃色預警區(qū)的診斷 指數(shù)數(shù)值為70-80 ;紅色預警區(qū)的診斷指數(shù)數(shù)值多80。
【專利摘要】本發(fā)明公開了一種基于企業(yè)固有危險等級的安全生產(chǎn)診斷與預警系統(tǒng)，通過對安全生產(chǎn)診斷指標模塊、固有危險等級模塊、一級指標安全生產(chǎn)診斷指數(shù)數(shù)值和預警模塊的設(shè)定以及結(jié)合相關(guān)專業(yè)知識的計算，得出當診斷指數(shù)數(shù)值≤60時，此時預警模塊顯示為綠色安全區(qū)，當診斷指數(shù)數(shù)值為60-70，此時預警模塊顯示為橙色預警區(qū)，當診斷指數(shù)數(shù)值為70-80時，此時預警模塊顯示為黃色預警區(qū)，當診斷指數(shù)數(shù)值≥80時，此時預警模塊顯示為紅色預警區(qū)。相對于現(xiàn)有技術(shù)中人為經(jīng)驗的判定評估，本發(fā)明提供的預警系統(tǒng)及其方法對安全生產(chǎn)的診斷更為精確，可以發(fā)現(xiàn)企業(yè)的短板，找出安全生產(chǎn)的薄弱環(huán)節(jié)，從根本上預防事故的發(fā)生。
【IPC分類】G06Q10-06
【公開號】CN104766160
【申請?zhí)枴緾N201510121796
【發(fā)明人】曲福年, 牟善軍, 張道斌, 程玉河, 劉艷萍, 田敏, 孫青松, 陳玖芳
【申請人】中國石油化工股份有限公司, 中國石油化工股份有限公司青島安全工程研究院
【公開日】2015年7月8日
【申請日】2015年3月19日