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1大數據概述

大數據具有數據量巨大，結構化數據、半結構化數據和非結構化數據多樣化的數據類型，數據價值密度較低，實時獲取需要的信息等4個方面的特征。大數據技術不在于掌握龐大的數據信息，而在于對這些含有意義的數據進行專業化處理。同時，數據的核心是發現價值，而使用數據的核心是分析［5－6］。

2企業安全管理發展趨勢及面臨的問題

2．1企業安全管理發展趨勢

企業安全管理研究伴隨著工業發展，從研究設備到操作人員再發展到用系統觀點研究人－機－環境。當前企業安全管理的發展趨勢主要是以下4個方面。(1)安全管理的微顆粒化。安全管理發展到現在，從企業層面到員工群體層面，再到員工單體層面，應該看到鎖定員工個體，才是安全管理做到的“以人為本”。(2)安全管理的實時化。安全管理從上層制定方案到員工執行，是一層一層貫徹關系，是先統一思想再統一行動的群體活動，那么今天的安全管理更需要實時，員工的行為如何，安全管理者需要得到實時的跟蹤，并提供實時的安全技術指導。(3)安全管理的無處不在化。作業過程中每一個細節都有可能發生安全生產事故，只有在企業把安全管理全面覆蓋，不僅可以提高員工的安全意識，也可以加強員工安全作業的細致化。(4)安全管理的易用化。那就是讓員工自己對自己進行安全管理，這是最根本的安全管理，那么現在企業安全管理者在以后的工作中，只是起安全指導作用，安全管理者是為員工服務的，提供圍繞安全的一切服務。

2．2當前企業安全管理面臨的問題

企業安全管理的基礎是企業作業過程中的危險有害因素。以海洋石油工程為例，鉆井、采油、井下作業、拖航、拋錨定位等作業以及人員遠程的換班交替過程中，不僅存在著常規的著火、爆炸、電擊、有害材料和試劑、工作環境(如噪聲、滑倒、振動等)、設備傷害(如水壓、氣壓、機械設備)、污水和鉆井液以及H2S等對健康、安全與環境的影響，還存在著工作人員由陸地到作業平臺的運輸工具(小型飛機、輪船等)、相當長時間不能脫離的作業平臺對活動環境的制約和噪聲的不間斷性、天氣環境(一年四季的交替、潮汐潮落對作業平臺的沖擊等)、拖航穩定性、拋錨定位的準確性及穩固性等因素對健康、安全與環境的影響［7］。企業在作業的全過程中面臨的安全管理主要包括安全隱患管理、設備設施完整性管理、安全檢查管理、安全培訓管理、承包商管理、作業風險管理、職業健康管理、安全績效管理、安全風險分析等。與此對應的企業安全管理相關管理平臺主要有職業健康管理系統、安全隱患管理系統、設備設施完整性管理系統、安全培訓管理系統、承包商管理系統、作業風險管理系統、安全生產過程管理系統、應急救援管理系統、安全風險分析系統、安全績效管理系統、安全標準化管理系統、安全檢查管理系統等。企業安全管理在危險有害因素識別、分析、控制基礎上建立各種安全管理平臺，這說明了以下5個方面的問題。(1)從數據采集角度看，給各個系統錄入數據是一件較為繁瑣的事情，同時由于各管理或分析系統的數據不兼容，使得同樣數據信息需要反復錄入，雖然平臺系統都有運行的必要，但是從可執行上，員工不僅要完成基礎作業，還要對各類系統進行數據錄入，無形中增加了工作量，導致員工煩躁情緒增多。(2)從數據分析角度看，由于各個系統平臺的不兼容，對于中海油安全管理這一終極目標，需要從多個單獨的系統中歸納總結后才能形成整體報告，不利于數據的橫縱分析，不能很好地進行數據挖掘。(3)從數據價值角度看，由于各個系統的流程限制，數據的采集渠道是固定的，數據分析手段局限于系統平臺單個功能，所以數據價值較為有限。(4)從數據時效角度看，由于數據的根本是為安全管理的決策服務，從數據錄入，到安全管理人員對現場安全情況摸底，到最后安全管理人員作出安全決策，宗旨是以最少的時間作出最精準的判斷，以在事故的萌芽期就被抑制住。(5)從安全管理功能角度看，安全管理的管理對象是人－機－環境系統，需要人、機、環境等方面的技術保障措施的實施，當前的安全管理內容較為單一，沒有以更加宏觀的層面采集、分析、處理安全管理所需信息，所以安全管理的效果得不到根本改善。

3人－機－環境聯網安全管理系統

人－機－環境聯網是綜合電子信息技術，將每一個員工、機器、環境作為一個信息源，利用無線通信手段建立以人為節點的信息系統，通過實現人、機、環境間交互，協調人－機－環境系統的和諧統一發展。以人－機－環境聯網為企業安全管理平臺，再進行開發安全管理相應功能模塊，如關于人的安全培訓管理、職業健康管理等模塊，關于機的作業標準化、設備設施完整性管理等模塊，以此來滿足企業安全管理各方面的需求。該人－機－環境聯網安全管理系統主要是以“感知行為狀態，發現異常”為根本，以大數據環境下的實時數據挖掘為手段，為企業各層次員工提供全面、及時、準確的動態安全生產信息，以方便企業各層次員工對作業行為進行精確的決策。具體系統功能圖如圖1所示。該人－機－環境聯網安全管理系統主要涉及數據質量控制系統和信息關聯挖掘系統。在數據質量控制系統中，數據來源主要是3個方面，即歷史數據，由人、機、環境組成的多源數據實時融合，還有在以上2個方面遺漏或不方便提取的數據由作業信息組合進行填補，以使得安全管理數據在全面、準確的基礎上呈現動態實時特性。在數據采集方面，在人、機、環境系統中，只有人具有主動意識，故在人－機－環境聯網系統中，以人為核心。人通過人錄入個人的行為信息以進入網絡，機和環境通過傳感器、監測器、檢測儀等設備采集的狀態信息聯入網絡。在信息關聯挖掘系統中，主要涉及以下3個方面。(1)安全生產事件檢測系統。該系統主要是針對作業過程中的每一項作業進行檢測，通過法規和技術符合性檢查，及時發現員工的不安全行為，設備和環境的不安全狀態，提高每一項作業的安全度。(2)短時安全生產預測系統。該系統主要是針對收集到的各項數據，對某一具體作業進行全面安全分析，從歷史數據建立數學物理模型，從現場人、機、環境的多源數據以及作業信息組合填補提供的數據2個方面對該作業的安全生產進行短期預測。(3)安全生產趨勢監測系統。該系統主要是宏觀和微觀2個層面，即針對作業全過程進行監測，從接受作業命令到作業完成的整個過程中，安全生產的趨勢進行微觀監測，同時，針對企業層面的宏觀安全生產狀況提供進行數學處理后的監測趨勢圖。同時，對該人－機－環境聯網安全管理系統中的數據進行“數據活化”處理，即對數據進行循環反復利用，以提高數據的價值。具體如圖2所示。

4結論

(1)數據密集型科學發現為科學研究提供了新研究范式，企業安全管理模式也面臨著轉變，本文以企業安全管理發展趨勢為目標，以大數據環境下的實時數據挖掘為手段，提出了企業人－機－環境聯網安全管理模式。(2)人－機－環境聯網安全管理系統面向大數據，以數據采集、數據分析、數據呈現為中心搭建基礎平臺，再在此基礎上設立相應安全管理模塊，從而滿足企業不同人員對安全管理信息的需求，達到數據共享，提高了數據利用率，同時該系統注重數據活化問題，提高了數據的價值。(3)由于數據的異質異構、無結構及不可信等特征，在大數據的管理和分析研究還需要解決在數據輸入時的質量確保和數據輸出時的隱私，以及數據處理能力等問題需進一步的研

作者:徐衛東劉祖德崔文彩單位:中國地質大學(武漢)工程學院