科创中国

行业领域

新一代信息技术产业,人工智能

需求背景

危险化学品的生产过程不仅涉及复杂的化学反应和工艺流程，还包括对环境和人员安全极具挑战性的管理要求。当前，随着工业化和技术进步，危化品企业面临着数据处理复杂性增加、风险评估精准度要求提升以及预警机制智能化的迫切需求。传统的静态数据分析方法已经不能有效应对动态变化的生产环境和复杂多变的安全风险。

需解决的主要技术难题

1. 数据处理与整合的复杂性： 危险化学品生产涉及多种类型的数据，如实时监测数据、历史记录和事故报告等，这些数据量大且格式不一，如何有效地处理和整合这些数据，提取出关键信息，是技术上的首要挑战。

2. 风险评估模型的构建与优化： 传统的风险评估模型基于静态数据和经验公式，难以精准地反映动态变化的生产环境。利用大数据和人工智能技术构建实时、精准的风险评估模型，并持续优化模型以适应新数据和环境变化，是系统优化的关键。

3. 预警机制的智能化与准确性： 预警系统需要能够从海量数据中准确识别异常模式和潜在风险，并及时发出预警。系统必须具备高度的智能化水平，能够自我学习和优化，确保预警的准确性和时效性，以减少误报和漏报的发生。

系统的安全性与可靠性： 危险化学品安全生产涉及敏感数据和关键业务流程，系统必须具备高水平的安全性和可靠性，防止数据泄露和系统故障，确保安全生产的持续性和稳定性。

期望实现的主要技术目标

1. 高效的数据处理与整合平台： 开发能够高效处理和整合各类危化品生产相关数据的技术平台，实现数据的实时监测、历史分析和事件记录管理。

2. 精准的危险化学品风险评估模型： 基于大数据和人工智能技术构建实时、精准的危险化学品风险评估模型，提高风险预测的准确性和及时性。

3. 智能化的预警机制： 开发智能化的预警系统，能够自动识别潜在风险并及时发出预警，有效应对生产环境的动态变化。

安全稳定的系统架构： 设计和实施安全性高、可靠性强的系统架构，保障敏感数据和业务流程的安全性，确保系统运行的连续性和稳定性。

需求解析

解析单位：“科创中国”高端装备制造业智能转型产业科技服务团（中国空间科学学会） 解析时间：2024-10-09

王诗文

桂林信息科技学院

服务团专家

综合评价

此需求描述较为清晰，便于专家进行需求跟进。该需求对产业发展具有重大意义，危险化学品安全问题一直是工业领域的重点关注问题，优化后的风险评估预警系统能够提高危化品企业的安全管理水平，降低事故风险，推动工业智能化发展。由于涉及大数据和人工智能技术，可能需要跨行业专家共同解决，如数据科学家、化工安全专家等。技术对接方案框架可包括：首先，组织多领域专家对现有系统进行全面评估，确定优化方向；其次，利用大数据技术对各类数据进行深度挖掘和整合；然后，运用人工智能算法构建和优化风险评估模型；最后，完善智能化预警机制和提升系统安全性。

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