大数据在安全生产中的作用

用软 件工具 捕获 、 管 理 和 处 理 数 据 所 耗 时 间 超 过 监 控 就 是 自动 产 生 、 发送 及保存的 。
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权利和监督方式 ， 规范 了安全监 督管理 。 对现 场监
督绩效 考核 ， 所 有 现 场 监 督 发 现 的 违 章 必 须 进 行
处罚 ， 没有“ 下 不为例” ， 所 有 一 般 隐患 必须 及 时 销
占５ ０． ９ ％
图 ４ 违 章 人 员 工 龄 分 析
操 作 岗位 ， 如 图３ ， 班 组 管 理 人 员也 占 １ ６ ． １ ％， 得 知 停 作 业 １ ８ ３ １ 次， 下达 停产 通知 书２ ０ 份； 警 告 承 包 这种 情况后 ， 安 全 监 督 管 理 人 员 一 定 要 对 操 作 岗 商 员工 ４ ０ 人， 清 退 承 包 商 员工 １ ０ ７ 人。 采 取 奖 惩 并
位 的违章进 行分 析 ， 为什 么违章 ？是安 全意识 问 重 的 原 则 ， 通 过 开展 安全 观 察沟 通卡 评 比 、 岗 位
题， 还是不知道程序标准 ， 通 过 大 数 据 进 一 步 分 析 无 违 章 等 评 比 活 动 奖 励 １ ２ ９ ６ ９ ５ ０ 元， 奖励 １ ６ ７ ８ ３ 违章 人 员工龄情 况 ， 五 年 以 上 工 龄 的 违 章 人 员 占 人 次 ， 激 发 岗位 员工 主 动 参 与 行 为 安 全 管 理 的 热 ５ ０ ． ９ ％， 四年 以 上 工 龄 的 违 章 人 员 占６ ７ ％， 如 图４ ， 情， 让 习惯 性 违 章 完 全 没 有 生 存 的 土 壤 。 反应 出 员工 工 作 时 间长 了 ， 程 序 敢 简化 了 ， 敢 明 知 ３ ． ３开 展 隐 患排 查 整 改 加 强 一 级 风 险 监 控
章就 得对违 章情 况进 行有针 对性 的分类分 析 ， 通
过 近 三 年 川庆 钻 探 公 司 违 章 大 数 据 分 析 出 ， 违 章 人 员 岗位 分 布 情 况 ， 这 些违 章人 员岗位６ １ ． ２ ％是
四 到 五 年 ３９ １ 占１ ６ ． Ｏ ％
五年以Βιβλιοθήκη Baidu １ ２ ３ ７ ６ 项
不 同 的 定 义 基 本 是 从 大 数 据 的 特 征 出发 ， 通 过 这 于 社 会 的 各 个 角 落 ， 通 过 这 些 设 备 来 对 整 个 社 会
些特 征的 阐述和 归纳试 图给 出其定 义 。 维 基百科 的 运 转 进 行 监 控 ， 这 些 设 备 会 源 源 不 断 地 产 生 新 这 种数据 的产 生方式是 自动 的Ｉ ” 。 例如视 频 对大 数据 的定义 则简单 明了 ： 大 数 据 是 指 利 用 常 数据 ，
安全生产 中的重要性 、 必 要 性 和 实用 性 。
【 关 键 词 】大 数 据 ； 安 全 生产 ； 作用
对 发生 安全生 产的 历史数据 进行 挖掘分 类 、
可 容 忍 时 间 的 数 据 集 “ 。
计算 ， 来 发现 影 响安 全 生产 的 因素 ； 通过 聚 类 计
算 同一组 数据 来描述 某 一安全状 态 ， 安 全 状 态 相 同的 数据 ， 必 然具 有 更加 相 似 的特征 指 标 ， 从 而
一
个 比较 抽 象 的 概 念 ， 但从字面来看 ， 他 表 示 数 据 着 技 术 的 发 展 ， 人 们 有 能 力 制 造 及 其 微 小 带 有 处
规模 的庞 大 。 对于大数据 尚未有一个 公认 的定义 ， 理 功能 的传感 器 ， 并 开 始 将 这 些 设 备 广 泛 地 布 置
动 作 在 事 故 发 生 之 前 已暴 露 过 许 多 次 ， 如 果 在 事
二到三年６ ５ ７ ０ 占２ ７ ． ０ ％
图 ３违 章 人 员 岗位 分 析
８ ２ 项 占６ ． １ ％
故发 生之前 ， 抓住 时机 ， 及 时消除 不安全 因素 ， 许
多重大 伤亡 事故 是完 全 可以避 免 的［ ４ 。 要 消 除 违
项， 重大 隐患要进 行上 报 ， 责任 、 措施 、 资金 、 期 限 和应 急预案 “ 五 落实 ” 。 倒逼 基 层班 组 进 行 自查 自 改， 减少直至 消除违章隐患。
３ ． ２严格落 实安全管理 制度整治 习惯性违 章
海 因里 希 法 则是 通 过 统 计 大 量 灾 害 的 数 据 得 出的 结 论 ， 事 故的后果有偶然性 ， 但 不 安 全 因素 或
大数 据在安全 生产 中的作 用
周 浩 宋保 华
中 国石 油 川 庆 钻 探 工 程 有 限公 司
【 摘 要 】由大 数 据 分 析 得 出基 层 自查 隐 患 不 足 、 习惯 性 违 章 需整 治及 开 展 设 备 设 施 隐 患 排 查 的 必 要 性 等 安 全 生产 管 理 方 面 的 问 题 ， 指 明安 全 生 产 管 理 的 方 向 ， 从 而说 明大数据在 定量 、 科 学 及 规 范 指 导
１大 数据 的概 念
定运 营活动 而产 生并记 录在数据 库 中 ， 比如钻井
日报 ， 每开、 完 一 口井 ， 就 在 数 据 库 中记 录 一 条记
最早 提 出大 数 据 时 代 到 来 的 是 全球 知 名 咨 询 录 。 互联 网促使人类社会录入信 息更 为方便 ， 这 个 公 司 的麦 肯 锡 ： “ 数据 ， 已 经 渗 透 到 当今 每 一 个 行 阶 段是 主 动 的 ， 安 全监 督 、 安 全 管 理 人 员及 检 查 专 业 和业务职能领域 ， 成为重要 的生产因素 。 人 们 对 家组 对 现 场 情 况 进 行 巡 回检 查 发 现 的 违 章 和 隐患 于 海量数 据 的挖掘 和运 用 ， 预 示 着 新 一 波 生 产 率 进 行 记 录 ， 再 使 用 互 联 网通 过 系统 平 台进 行 录 入 ， 增 长 和 消 费者 盈 余浪 潮 的 到 来 ” 。 大 数 据 本 身是 汇集 和 保 存 的 数 据 供 安 全 管 理 人 员查 阅 、 分析 。 随
２ 大数 据 的来 源
一
般 来说 ， 数据 产生有 被动 、 主 动 和 自动 ３ 个
发 现影 响安 全生 产 的 因素¨ 】 ， 采 取 相 应 的 安 全 生 阶 段 。 数 据 库 的 出 现 使 得 数 据 管 理 的 复 杂 度 大 大
产措施 ， 确保生产安全 。
降低 ， 被 动 阶 段 最 主 要 特 点 是 数 据 往 往 伴 随 着 一