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基于六何分析法的石油化工企业消防隐患数据管理研究

为解决石油化工企业消防检查中对隐患数据描述不精准、非结构化、分类不完善、利用程度低等问题。本文运用“六何分析法”从消防隐患数据管理的动因、对象、主体、场景、时间和措施六个方面展开系统分析，提出统一数据标准、建立分析模型、完善管理机制，做好数据管理。从六个维度提出消防隐患数据的构建标准，从源头上保证数据质量，提升数据可读性和可分析性。采用分析模型深入挖掘数据价值，发现隐患间潜在的联系和发展趋势。依靠机制落实数据管理，提升企业消防安全水平。

关键词：六何分析法；消防隐患；辨识排查；数据管理；石油化工；数据标准化

引言

石油化工企业原料及其产物具有危险性，生产工艺复杂，设备繁多，是引发安全生产事故主要原因。统计发现，近十年来化工企业生产安全事故发生频率较高[1]。隐患是事故的基础，事故是隐患的结果。从风险角度重新定义隐患，即一种没有把风险控制在人们所能承受范围内的状态[2]。本文提出事故模式的一般性定义，发现事故模式与隐患之间的关系，为生产现场发现隐患提供新方法[3]。

当前，石油化工企业存在消防隐患辨识不全面、描述偏主观性、分类不科学、数据非结构化等问题，导致隐患分类分级存在缺陷，造成治理效果差和检查效率低。采用Bigram二字串作为特征单元，使用向量机数据挖掘算法，对安全隐患进行分类，较传统分类方法有更高的准确性[4]。分析煤矿隐患知识，建立系统模型用于事故隐患辨识，很好解决数据非结构化和利用率低的问题，有效提升隐患知识利用率[5]。建立隐患语言库、词库，规范相关主题词和分词，使用“六何分析法”建立数据库。借助分析模型，搭建可视化系统，实现隐患从自动识别、判断和预警一体化运行[6]。构建描述煤矿隐患的维度体系，从而实现对数据的量化表达。分析各维度之间的相互影响关系，助推隐患智能管理[7]。结合国家相关法律法规和行业标准，提出符合海洋石油行业特点的事故隐患分级标准，为海洋石油事故隐患分级分类提供科学有效的方法[8]。

综上，对于隐患分类和数据管理的研究已经取得一些成果，但针对石油化工企业消防隐患数据的分类和分级研究还较少。现有文本挖掘算法多是基于词频统计，难以发现消防隐患间的潜在关联，不能直接处理非结构化信息。因此，本文从六个维度对消防隐患数据进行结构化转换，并利用“六何分析法”系统分析消防隐患数据管理体系，提升数据管理质量。

一、消防隐患数据管理动因

数据管理涉及到对数据进行采集、存储、挖掘和治理。大数据技术和云计算的迅猛发展，使得数据管理变得更加高效智能，消防隐患数据管理能力与消防安全密切相关。

（一）消防隐患数据管理缺位制约数据价值发挥

数据不全面，难以覆盖消防隐患的所有方面和类型，无法提供全面数据支持。數据结构不合理，不能对数据进行深入挖掘和分析，难以发现消防隐患的根本原因和发展趋势。

（二）多层次消防管理需求推动消防隐患数据管理

第一，政策层面。政府出台相关政策，要求企业建立健全消防隐患数据管理系统，鼓励企业加大投入，合理利用消防隐患数据。第二，企业层面。消防隐患数据是生产安全管理工作的重要组成部分，建立健全管理机制，完善数据管理系统，提升消防安全水平。第三，技术层面。需要加强数据采集、存储、分析和应用，加大对管理技术的研发和应用，结合大数据、云计算和人工智能等手段，深入挖掘和分析数据的应用价值。

（三）消防安全管理智慧化驱动消防隐患数据管理

第一，智能化检测。通过传感器、视频监控等装置，实时采集数据，利用智能化技术，识别消防隐患，提高检测效率和准确性。第二，数据共享。实现不同部门和领域之间数据共享，将消防隐患数据与其他数据进行融合分析，形成更加全面和准确的数据库，促进跨部门、跨领域的消防安全管理。第三，数据分析。发现消防隐患的根本原因，提出有效的应对措施，实现消防安全管理的精细化和科学化。第四，应急响应。将消防隐患数据与应急响应机制进行有机结合，及时发现和处理消防隐患，提高应急响应效率和准确性。[9]。

二、消防隐患数据管理对象

数据管理已广泛应用在各行各业，数据管理对象因行业而异。消防隐患数据管理的对象包括来源管理、标准规范、质量管理和合理利用四个方面。

（一）来源管理

数据来源会直接影响到数据质量和可靠性，直接关系到人员生命和财产安全，影响发现和处理消防隐患的准确性和及时性。一是全方位，包括消防检查验收、责任单位日常检查和维护保养中发现的消防隐患数据；二是全过程，从发现的问题隐患到整改完成的相关数据。

（二）标准规范化

建立数据标准规范，对数据进行统一命名、格式、结构和编码，确保数据的一致性、准确性、可靠性和可重复性，便于对数据进行管理和分析。

（三）质量管理

数据质量直接影响对消防隐患的预防和控制效果。一是做好数据收集前的准备工作，制定数据收集标准，培训数据收集人