复杂场景下炼化企业作业安全分析(JSA)提效对策及应用

颜丽敏

(中国石化青岛安全工程研究院，山东青岛 266071)

0 前言

炼化工程和检维修项目现场环境复杂，存在着作业人员和监护人员安全专业能力参差不齐、设备设施和工机具存在缺陷等一系列因素，特别是抢维修任务重、时间紧，无法组织高效全面的识别作业过程中的风险，极易诱发事故。

近些年JSA虽然在各炼化企业进行了推广并取得了一定的效果，但仍存在一定的问题，如：人员分析时间不足、分析过程机械化、风险识别模板化、控制措施模糊化、安全措施确认走过场、作业风险理解不到位、缺乏信息化工具等，导致作业风险识别工作未充分发挥作用。

本文基于炼化装置内设备设施构造、作业环境和承载介质特点，分类、分级构建规范的JSA树，一方面确保了现场作业JSA分析的全面性；另一方面一一映射作业过程的风险，确保了现场JSA分析的准确性。二者有机结合确保了JSA数据库智能分析的有效性，大幅提高了分析的效率，消除了由于负担过重、时间紧急而产生的敷衍分析现象，提高了安全措施确认的有效时间，对施工作业起到重要的支撑作用。

1 JSA简介

作业安全分析(Job Safety Analysis，JSA[1-3])是指事先或定期对某项作业活动进行危害识别，并根据识别结果制定和实施相应的控制措施，以达到最大限度消除或控制风险、确保作业人员健康和安全的。

JSA小组划分作业活动步骤，识别每个步骤存在的危害因素。进行危害因素识别时需注意结合作业实际，尤其注意区分同一作业活动在不同作业人员、区域、装置、环境下的危害因素变化情况。针对识别出的危害，从技术措施、管理措施和个体防护措施3个方面，结合作业实际，采取有效的控制措施。

2 复杂场景下炼化企业JSA智能提效技术的整体思路

该技术的核心是建立一套全面且精准的JSA数据库，便于分析人员在短时间内提取适用于当前作业的JSA模板，根据JSA模板的内容快速、准确分析出作业场所的风险，并告知所有的作业人员，确保风险控制措施的有效落实。

2.1 基于设备设施多样性的JSA树构建技术研究

逐层剖析炼化企业设备设施的特点，提出基于设备设施检维修多样性的JSA树构建方法，实现了JSA智能分析平台数据的全面性、合理性、科学性。以某炼化企业为例研究其设备设施检维修作业活动模块。

a) 首先根据作业活动的特点，设备设施分类如图1。

图1 设备设施分类

b) 对a)已归类的设备确定其作业部位和作业名称，以储运部的储罐为例，见表1。

c) 根据识别的作业活动分解每项作业的作业步骤，见表2。

d) 根据在设备设施上进行作业的内容和具体的作业场景，进行作业步骤的分解。作业步骤库可分为两大类：一种是动火等七大特殊作业的步骤，如焊接、切割、吊装、抽堵盲板等；一种是一般作业的步骤，如搬运、稳固等。鉴于后者的风险较小，本文仅对前者进行研究、分析构建JSA树，设计思路如图2。

表1 储罐相关的作业活动清单示例

基于设备设施多样性研究设计JSA树库的思路，一方面是得到所有存在风险的特殊作业的作业步骤，为下一步建立全面的特殊作业JSA风险数据模块确立了方向；另一方面在未来现场作业过程风险分析工作起到了向导作用，可快速调出对应的危害因素和控制措施，提高了风险分析的效率。

2.2 基于物质特性和作业类型分析的风险数据模块设计技术研究

作业过程中的风险主要来源于不同类型的作业和对应的物质，因此作业的风险数据模块包括两部分：一是不同特性的物质造成的风险数据模块；二是不同类型的特殊作业的风险数据模块，即上文JSA树库中的数据对应的风险。

表2 作业步骤分解示例

图2 作业安全分析(JSA)树设计

2.2.1基于物质特性和场景复杂性的风险数据模块

检维修作业过程中无论物质如何多样，以及环境如何复杂多变，炼化企业的物质和环境产生的后果划分整体上可分为“易燃易爆”和“有毒有害”两大场景，且贯穿整个生产及检维修过程。每个风险数据模块里面包括危害因素和控制措施，设计思路见图3。

2.2.2不同类型的特殊作业的风险数据模块

按照施工工序，不同类型的特殊作业的风险数据模块，包括3大部分：一是作业前的风险数据模块；二是作业过程中不同的作业步骤，即上文所述的JSA树库对应的风险数据模块；三是完工验收的风险数据模块。每个风险数据模块里面包括危害因素和控制措施。

图3 基于物质特性和场景复杂性的数据模块

a) 作业前、完工验收的风险数据模块。以“人-物-环-管”为主线分别识别出起重作业、盲板抽堵作业、临时用电作业、进入受限空间作业、高处作业、临时用电作业和动火作业等七大特殊作业的作业前、完工验收的危害因素和控制措施。

b) 作业中的风险数据模块。作业中数据模块，主要包括特殊作业模块，以起重作业、盲板抽堵作业、临时用电作业、进入受限空间作业、高处作业、临时用电作业和动火作业等特殊作业活动为基础，根据作业方式不同，结合JSA树分析的步骤库，逐级分析每种特殊作业活动的步骤。如：动火作业分解为切割、焊接等作业步骤，切割又可分为气割、砂轮机切割、磨光机切割(打磨)等，见图4。

图4 作业前、完工验收风险数据模块设计思路

相对特殊作业涉及的作业步骤来说，其他的如搬运等一般作业步骤风险较小，现场分析作业风险的时候可即时分析，本文未做重点研究。

2.3 复杂场景下的JSA便捷化分析技术研究

以“人、物、环、管”+“物质特性”为主线，分析、明确了多场景下不同作业的作业步骤及对应的风险特点，形成炼化企业作业安全分析信息库，减少了因人员能力不足而引起的风险识别不全的问题，实现了作业安全分析各类信息的模块化，为后续作业安全分析的智能化打下基础，具体思路如图5。

图5 施工作业安全分析思路

3 开发基于风险场景结构化的JSA流程化管控工具

开发炼化企业作业安全智能分析平台，实现不同作业场景下JSA基础模板的自动生成，提高现场作业人员JSA分析效率。同时通过平台内部设置，规范JSA的流程和使用，确保制度要求的刚性执行。此外该平台集成了JSA信息管理和数据统计分析功能，能够为现场作业JSA知识的积累、总结和分享提供支撑，工具框架如图6。

图6 于风险场景结构化的JSA流程化管控工具框架

4 结论

炼化企业作业安全分析提效技术能够智能、快速、准确识别基层作业现场的风险。

a) 逐层剖析炼化设备设施的特点，提出基于设备设施多样性的JSA树构建方法，实现了JSA智能分析平台数据的全面性、合理性、科学性。

b) 围绕JSA工作形式化等一系列问题，结合七大特殊作业的作业方式，一一映射JSA树的步骤库，提出了七大特殊作业前、中、完工验收三大JSA模块；依据炼化装置物质的不同特性，分类建立易燃易爆、有毒有害物质JSA模块，实现了JSA智能分析平台数据的准确性，为JSA工作有效落地奠定了基础。

c) 围绕分析效率不高等突出问题，以JSA树库为导向，融合“七大特殊作业JSA模块”+“物质JSA模块”，开发、定制JSA便捷化分析技术，快速、准确分析作业现场的风险，并对症下药，确保现场作业活动风险管控措施的全面落实。