烟花爆竹行业AI安全生产风险管控系统：降低生产储存安全风险

烟花爆竹作为具有易燃易爆特性的特殊消费品，其生产、储存环节的安全管理一直是行业监管的重中之重。近年来，随着生产规模的扩大和储存量的增加，因操作不当、环境异常、设备故障等引发的安全事故时有发生，不仅造成人员伤亡和财产损失，还对社会公共安全构成严重威胁。AI 技术的快速发展为烟花爆竹行业的安全生产风险管控提供了全新解决方案，通过构建智能化的风险管控系统，可实现对生产储存全过程的实时监测、精准预警与高效处置，从根本上降低安全风险。

一、烟花爆竹行业生产储存的安全风险特点

（一）生产环节的高风险性

烟花爆竹生产过程涉及烟火药配制、部件组装、药物装填等关键工序，每一步都伴随着极高的安全风险。烟火药具有易燃易爆特性，对撞击、摩擦、静电、高温等极为敏感，稍有操作不当就可能引发爆炸。例如，在药物混合环节，若原料配比误差超过规定范围，或搅拌过程中产生静电火花，极易导致爆燃事故；在装填工序中，过量装填或工具碰撞产生的火花，都可能引发药物爆炸。此外，生产车间的人员密度、设备运行状态、作业环境（温度、湿度、通风情况）等因素，也直接影响生产安全，任何一个环节出现疏漏都可能酿成惨剧。

（二）储存环节的复杂性风险

烟花爆竹储存需要严格控制环境条件，储存仓库的温度、湿度、通风状况，以及烟花爆竹的堆放方式、堆存数量、出入库管理等，都可能引发安全风险。储存温度过高（超过 35℃）可能导致烟火药分解自燃；湿度过大可能使药物受潮变质，影响稳定性；通风不良则可能导致易燃气体积聚，增加爆炸风险。同时，不同种类、级别、性质的烟花爆竹混存，或与其他易燃易爆物品共同存放，极易因相互作用引发安全事故。此外，储存仓库的防盗、防火、防雷设施不完善，也可能因外部因素（如雷击、人为纵火、盗窃引发的碰撞）导致事故发生。

（三）人为与管理因素的潜在风险

烟花爆竹行业生产储存的安全管理高度依赖人工操作与制度执行，人为失误和管理漏洞是引发安全风险的重要原因。部分从业人员安全意识淡薄，违规操作（如在生产车间吸烟、使用明火，违规携带火种进入储存仓库）；安全管理制度不健全，如未严格执行出入库登记、定期检查制度，或对设备维护保养不到位；应急处置能力不足，在出现异常情况时未能及时采取有效措施，导致风险扩大。这些人为与管理因素的叠加，进一步增加了烟花爆竹生产储存的安全风险。

二、AI 安全生产风险管控系统降低风险的核心作用

（一）实时监测风险因素，实现精准预警

AI 安全生产风险管控系统通过部署在生产车间、储存仓库的各类传感器（如温度传感器、湿度传感器、气体传感器、振动传感器、视频监控设备等），实时采集生产储存环境中的关键参数（温度、湿度、可燃气体浓度、设备振动频率、人员活动轨迹等）。系统运用大数据分析与机器学习算法，对采集的数据进行实时处理，构建正常运行状态下的参数模型。当监测到参数偏离正常范围（如储存仓库温度突然升高至 38℃、生产车间可燃气体浓度超标），或出现异常行为（如人员携带火种进入禁区、设备运行振动异常），系统立即发出分级预警（一般预警、重要预警、紧急预警），通过声光报警、短信通知、平台推送等方式，及时提醒管理人员采取措施，将风险消灭在萌芽状态。某烟花爆竹生产企业引入该系统后，风险预警响应时间从原来的 30 分钟缩短至 5 分钟以内，有效避免了多起潜在安全事故。

（二）智能分析风险关联，优化风险管控策略

系统通过对历史事故数据、风险监测数据、生产工艺参数等海量数据的深度挖掘，分析不同风险因素之间的关联性（如高温与湿度变化对烟火药稳定性的综合影响、设备故障与操作规范的关联度），构建风险评估模型。模型可精准识别高风险环节（如烟火药配制工序、成品仓库）和关键风险点（如特定设备的运行状态、特定时段的环境变化），为企业提供针对性的风险管控建议。例如，系统通过分析发现，夏季高温时段生产车间的爆炸风险是其他时段的 3 倍，据此建议企业调整夏季生产时间，避开高温时段，并加强车间通风与降温措施；针对储存仓库，系统根据不同烟花爆竹的特性，优化堆放方案，避免混存风险，同时动态调整库存上限，防止超量储存。

（三）辅助应急处置决策，提升事故应对能力

当发生安全事故或紧急情况时，AI 系统能快速整合现场监测数据、应急预案、资源配置信息等，生成最优应急处置方案。例如，若生产车间发生小规模爆燃，系统通过视频监控确定着火点位置，结合车间布局和消防设施分布，规划最佳灭火路径，调度最近的消防设备和人员进行处置；同时，根据风向、气体扩散速度等参数，预测火势蔓延方向，指导人员疏散路线，避免次生灾害。系统还能实时跟踪应急处置过程，根据现场情况变化动态调整方案，提高应急响应效率。在某储存仓库火灾事故中，该系统辅助管理人员在 10 分钟内完成人员疏散和初期灭火，将损失降至最低。

三、AI 安全生产风险管控系统的架构与核心功能

（一）数据采集与传输模块

该模块是系统的 “感知神经”，由分布在生产车间、储存仓库、厂区周边的各类智能传感器和监控设备组成。温度传感器实时监测环境温度，精度可达 ±0.5℃；湿度传感器监测相对湿度，确保在 40%-60% 的安全范围内；气体传感器（如可燃气体传感器、烟雾传感器）检测空气中的可燃气体浓度和烟雾颗粒，及时发现泄漏或火情；振动传感器安装在关键生产设备上，监测设备运行的振动频率，判断是否存在故障；高清视频监控设备具备智能分析功能，可识别人员违规行为（如吸烟、未按规定着装）和异常状态（如设备异常运转）。采集的数据通过工业以太网、无线传输技术（如 LoRa、5G）实时传输至系统数据中心，确保数据的及时性与完整性。

（二）风险分析与预警模块

作为系统的 “大脑中枢”，该模块运用机器学习、深度学习等 AI 算法，对采集的数据进行多维度分析。首先对数据进行清洗、降噪和标准化处理，去除无效信息；然后通过对比正常参数模型，识别异常数据，并计算风险等级（低、中、高）。对于高风险情况（如烟火药车间温度超标且出现火花），系统立即触发紧急预警，同步推送至企业管理人员、安全监管部门；对于中低风险情况（如储存仓库湿度略高），发出提示性预警，提醒管理人员关注并调整。同时，系统具备风险趋势预测功能，通过分析历史数据，预测未来一段时间内风险因素的变化趋势（如未来 24 小时储存仓库温度可能升高），为提前防控提供依据。

（三）生产过程管控模块

针对生产环节的高风险特点，该模块实现对生产全流程的智能化管控。通过与生产设备的控制系统对接，实时监测设备运行参数（如搅拌速度、压制压力、烘干温度），确保符合安全操作规程。当设备参数偏离设定范围时，系统自动发出预警，若超过安全阈值，可远程控制设备停机，防止事故发生。例如，在烟火药搅拌过程中，若搅拌速度超过安全上限，系统立即发出预警并自动降低转速；若转速无法调整，则紧急停机。同时，模块对人员操作进行规范管理，通过人脸识别技术确认操作人员资质，只有经过培训并取得资质的人员才能进入关键工序区域；通过视频分析记录操作过程，对违规操作（如未按规定佩戴防护用具）进行实时纠正。

（四）储存安全管理模块

该模块聚焦储存环节的风险管控，通过智能算法优化仓库管理。根据烟花爆竹的种类、级别、保质期等信息，自动分配储存区域，避免混存风险；实时监测仓库温湿度，联动通风设备、除湿设备、降温设备进行自动调节（如湿度超过 60% 时自动启动除湿机）；通过 RFID 技术对烟花爆竹进行溯源管理，记录出入库时间、数量、批次等信息，确保库存信息准确，防止超量储存。模块还具备仓库安防功能，通过红外报警、视频监控等手段，防止无关人员进入仓库，对异常入侵行为及时报警，保障储存安全。

（五）应急指挥模块

应急指挥模块整合了应急预案库、资源调度系统、通信系统等，在事故发生时提供一体化应急指挥支持。系统根据事故类型（如爆炸、火灾、泄漏）和严重程度，自动调取相应的应急预案，生成处置流程和步骤；通过电子地图显示事故现场位置、周边环境、消防设施、疏散通道等信息，辅助管理人员制定救援方案；实时调度企业内部的应急队伍、消防设备、医疗资源，同时对接外部救援力量（如消防部门、医院），确保救援资源快速到位。在处置过程中，模块实时更新现场数据，评估处置效果，动态调整方案，直至事故得到控制。

四、系统应用面临的挑战与应对策略

（一）技术适配性与可靠性挑战

烟花爆竹生产储存环境复杂（如粉尘多、湿度变化大），对传感器和设备的稳定性、抗干扰能力要求极高。普通传感器可能因粉尘覆盖、振动影响导致数据采集不准确，甚至设备故障。为应对这一挑战，企业应选择具备防爆、防尘、防潮性能的工业级传感器和设备，确保在恶劣环境下正常工作。同时，加强设备定期维护与校准，每季度对传感器进行精度校验，每月清理设备表面粉尘，及时更换老化部件。与技术供应商合作，针对烟花爆竹行业特点定制化开发传感器和算法，提高系统的适配性与可靠性。

（二）数据安全与隐私保护问题

系统运行过程中会产生大量敏感数据（如生产工艺参数、仓库库存信息、人员活动数据），一旦泄露或被篡改，可能引发安全风险或商业损失。企业需建立严格的数据安全管理体系，采用数据加密技术（如对称加密、非对称加密）对数据传输和存储进行保护；实施访问权限分级管理，只有授权人员才能查看和操作敏感数据；定期进行数据备份，防止数据丢失。同时，遵守《数据安全法》《个人信息保护法》等法律法规，规范数据收集、使用和共享行为，确保数据安全与隐私保护。

（三）人员操作与认知障碍

部分从业人员（尤其是年龄较大、技术水平较低的员工）对 AI 系统的操作不熟悉，可能导致系统功能无法充分发挥，甚至因误操作引发新的风险。企业应加强对员工的培训，制定详细的操作手册，开展定期培训和考核，确保员工掌握系统的基本操作、预警信息处理、应急响应等技能。同时，优化系统界面设计，使其简洁直观、易于操作，减少操作难度。通过案例分析、现场演示等方式，提升员工对 AI 系统的认知和信任度，鼓励员工主动使用系统，形成 “人机协同” 的安全管理模式。

（四）行业标准与监管协同不足

目前，烟花爆竹行业 AI 安全生产风险管控系统的应用缺乏统一的行业标准，不同企业的系统功能、技术指标、数据格式存在差异，不利于监管部门的统一监管和数据共享。此外，系统与监管部门的平台对接不畅，导致监管信息滞后。解决这一问题，需要政府监管部门牵头制定行业标准，明确系统的功能要求、技术参数、数据接口规范等；推动企业系统与监管平台的互联互通，实现数据实时共享，便于监管部门动态掌握企业安全状况。行业协会应组织企业交流经验，推广先进技术和应用案例，促进行业整体安全管理水平提升。

烟花爆竹行业的安全稳定发展关系到人民群众的生命财产安全和社会和谐稳定。AI 安全生产风险管控系统通过实时监测、精准预警、智能分析、辅助决策等功能，为降低生产储存安全风险提供了有力支撑。尽管在应用过程中面临技术适配、数据安全、人员操作、行业标准等挑战，但通过企业、政府、技术供应商等多方协作，不断优化系统功能、加强人员培训、完善标准体系，必将推动烟花爆竹行业安全生产管理迈入智能化、精准化时代，实现安全与发展的良性互动。