中控技术“AI+安全”方案通过工信部验收 助力流程工业安全智能化升级

近日，工业和信息化部装备工业一司公布2023年度智能制造系统解决方案“揭榜挂帅”验收通过项目公示名单。由中控技术股份有限公司组织攻关的“动态风险集控安全解决方案”，凭借领先的技术架构、扎实的攻关成果与显著的应用成效，高标准成功通过工信部专家组验收，标志着中控技术在“工业AI+安全生产”深度融合领域取得重要突破，在助力流程工业发展的进程中迈出了坚实的一步。

安全痛点与政策合规双重驱动

流程工业特别是石化化工行业，工艺装置高度耦合、物料易燃易爆、生产环境复杂多变，传统静态风险评估模式难以应对瞬息万变的安全风险，“风险看不见、数据孤岛严重、预警滞后、闭环缺失”等痛点长期存在。

与此同时，国家安全生产治理体系持续加码——中共中央办公厅、国务院办公厅印发的《关于全面加强危险化学品安全生产工作的意见》、应急管理部《“工业互联网+危化安全生产”试点建设方案》、工信部《AI安全治理标准体系建设指南》等一系列权威文件密集发布。

在行业需求与政策的双重驱动下，中控技术于2023年底响应工信部发起的智能制造系统解决方案“揭榜挂帅”项目，肩挑攻关重任，经过2年的执行，成功通过验收。本次名单是首批“揭榜挂帅”项目，包含全国范围内130个优质项目，浙江省仅有10个上榜，中控技术榜上有名，代表着其成为了国家认可的关键核心技术优势单位，具备先进适用、可大规模复制推广的智能制造系统解决方案。

工业模型嵌入，构建“AI+安全”解决方案新架构

中控技术依托三十余年在流程工业过程安全领域深厚的技术积淀，创新性地构建了“1+3”大小模型嵌入式技术架构——以时间序列大模型TPT(Time-series Pre-trainedTransformer)为核心，融合动态风险集控模型DRM、定量风险分析模型QRA、AI视觉智能行为分析模型三大垂直专业小模型。

其中，TPT深度契合流程工业第一性原理，融合工业因果规律与过程机理知识，通过海量历史数据学习实现对工艺参数趋势的主动预见；DRM基于危害与可操作性分析（HAZOP）、蝴蝶结分析（BOW-TIE）的事故链路分析方法，构建全景风险知识图谱，实现独立保护层状态的动态监测；QRA可模拟池火灾、蒸气云爆炸、有毒气体扩散等事故后果影响，为应急决策提供量化依据；AI视觉模型部署12类智能算法，实现明火、烟雾、安全防护装备、禁区闯入等行为实时识别。

这四类模型的协同运作，构建了“识别-评估-决策-执行”的全流程AI安全闭环，成功破解了传统安全管理中风险识别难、预测准度低、数据孤岛化等痛点，让工业生产从“被动响应、人工处置”真正迈向“主动预防、智能防控”。

安全价值与应用推广双丰收

目前，该解决方案已在广西华谊能源化工有限公司、安徽华谊化工有限公司等标杆化工企业完成应用验证，实现了“安全生产风险可视化、可预测、可控制”三大目标，带来了显著的安全效益、经济效益、合规效益与管理效益：

• 安全效益：实现重大风险由“被动响应”向“主动预控”转变，显著降低重特大事故发生概率；
• 经济效益：减少因非计划停工、设备损坏造成的损失；通过AI优化报警大幅减少误报，提升操作员工作效率，优化高风险岗位人力资源配置；
• 合规效益：助力企业精准满足高危企业安全生产底线要求，同时支撑AI创新政策落地，收获创新成果认定；
• 管理效益：打通企业数据孤岛，实现安全管理数字化、透明化，为集团型企业数字化转型奠定坚实基础。
• KPI成效显著：预警响应时间缩短20%，重大风险识别覆盖率提升20%，无效报警减少90%，监控工作负荷降低15%，重大隐患预警率达100%，深度贴合工业生产实际业务场景，实现从风险感知、预测预警到闭环管控的全流程覆盖。