安全生产监测如何实现实时预警与风险精准防控？

安全生产监测是保障生产经营活动有序进行、防范和遏制重特大事故的重要技术手段，通过智能化、系统化的技术实现对生产全要素、全流程的实时监控与风险预警，为构建本质安全型企业提供坚实支撑，以下从监测体系构成、技术应用场景、实施路径及管理机制等方面展开阐述。

安全生产监测的核心构成要素

安全生产监测体系需覆盖“人、机、环、管”四大核心要素，形成全方位、多维度的监控网络。

1. 人员状态监测：通过智能穿戴设备（如安全帽、手环）实时采集作业人员的心率、体温、定位及操作行为数据，结合AI算法分析疲劳作业、违规操作（如未佩戴防护装备、进入危险区域）等风险，及时发出预警，在矿山作业中，可监测矿工的气体暴露浓度与生命体征，避免窒息或中毒事故。
2. 设备运行监测：利用物联网传感器对关键设备（如起重机、锅炉、输送带）的振动、温度、压力、电流等参数进行实时采集，通过边缘计算设备进行数据预处理，当参数超出阈值时自动触发停机报警，预防机械故障引发的安全事故。
3. 环境风险监测：部署气体传感器、温湿度传感器、视频监控等设备，监测作业环境中的有毒有害气体浓度（如CO、H₂S）、粉尘浓度、水位变化及气象条件（如风速、降雨），在化工、建筑、矿山等场景中尤为重要，化工厂可通过对可燃气体的泄漏监测联动通风系统，降低爆炸风险。
4. 管理流程监测：通过信息化系统对安全培训记录、隐患排查整改、应急预案演练等管理流程进行数字化跟踪，确保制度落实到位，通过电子巡检系统记录隐患整改情况，避免“纸上整改”问题。

关键技术支撑与应用场景

安全生产监测深度融合物联网、大数据、人工智能等新一代信息技术，实现从“人防”到“技防”的转变。

（一）关键技术应用

• 物联网（IoT）：通过传感器、RFID、LoRa等设备实现生产要素的全面互联，数据采集频率可达秒级，确保实时性。
• 大数据分析：构建历史事故数据库与设备故障模型，通过机器学习算法预测风险趋势，分析设备运行数据与故障的关联性，实现预测性维护。
• 数字孪生：构建物理工厂的虚拟模型，实时映射生产状态，模拟事故演化过程，辅助制定应急预案。
• AI视频监控：通过计算机视觉自动识别人员闯入、违规动火、安全帽佩戴不规范等行为，响应时间缩短至3秒以内。

（二）典型应用场景

监测体系的实施路径

企业需结合自身行业特点与风险等级，分阶段构建安全生产监测体系。

1. 需求分析与规划：全面梳理生产流程中的风险点，明确监测目标（如降低事故率、提高应急响应效率），制定分阶段实施方案。
2. 技术选型与部署：选择适配的传感器、通信协议（如5G、NB-IoT）与平台架构，优先覆盖高风险区域与关键设备，逐步扩展至全流程。
3. 数据整合与平台建设：建立统一的安全监测数据中台，整合各子系统数据，实现可视化展示（如数字孪生沙盘）与智能预警。
4. 人员培训与制度保障：对监测系统操作人员、安全管理人员进行培训，制定《监测数据管理规范》《预警响应流程》等制度，确保系统有效运行。

长效管理机制建设

安全生产监测需与技术、管理、文化深度融合，形成长效机制。

1. 动态优化监测策略：定期分析监测数据与事故案例，调整传感器布点与预警阈值，提升监测精准度。
2. 强化应急联动：将监测系统与应急指挥平台对接，实现预警信息自动推送至责任人，联动启动通风、疏散、救援等应急措施。
3. 推动全员参与：通过移动端APP向员工开放风险查询与隐患上报功能，鼓励员工参与安全管理，形成“人人都是安全员”的文化氛围。

未来发展趋势

随着技术进步，安全生产监测将呈现三大趋势：一是感知智能化，通过多模态传感器与AI算法实现更精准的风险识别；二是系统一体化，监测系统与ERP、MES等管理系统深度融合，实现安全与生产的协同优化；三是服务化转型，第三方监测服务平台兴起，为中小企业提供低成本、高效率的监测解决方案。

安全生产监测是提升企业本质安全水平的关键抓手，需通过技术创新与管理优化，构建“感知-预警-处置-改进”的闭环管理体系,为经济社会高质量发展筑牢安全防线。