消防是经济发展和社会稳定的必要条件，从应急管理部《2023年全国火灾形势报告》中可知，疏于管理所引起的火灾占总火灾的比例超过40%。在烟草行业的火灾事故中，因仓储和车间的易燃材料管理、电气设备老化引起的火灾占全部事故数量的38%，因此目前国家推行的“事后整改”方式已不能达到烟草行业实现高质量发展的安全需求。
中国消防协会《新时代消防安全治理体系建设研究报告（2023）》中指出：传统烟草行业的消防安全体系还存在着“技术落后、学术转化不足、与行业结合度不高”等问题。目前我国近一半县及以下的烟草仓库没有安装智能感烟装置，且很多车间生产线还在通过人工巡检来发现火险。近5年来，由科研院所研发的12项烟用专用消防技术只有3项得到应用。烟草行业有“仓储容量大、易燃物料集中”的特点，其传统的安全管理模式与此并不匹配。以烟叶仓储为例，一幢烟叶仓储单次堆垛储存量可达到5000吨，属丙类易燃物质，但是以往针对堆垛间距、灭火介质没有相关的规定要求；按照新版调查情况统计结果，仅有28.3%的烟草单位将烟叶堆垛火灾扑救列入单位的安全预案中，另有近半数的单位消防演练并没有粉尘爆炸的相关项目。
传统的模式对于整个行业来说都是安全生产的巨大制约因素。想要建设出符合时代发展需要的现代消防管理模式就必须做到全面地把控风险、准确地抓取行业特点，运用所学的知识和技术，在实操中实现从“被动处理”向“主动预防”的转变，并且应当符合《“十四五”国家安全生产规划》以及中国烟草总公司“建立行业特色双重预防机制”的要求，在此情形下国际标准化组织ISO31000:2018提出的“风险识别—评估—控制—监控”的理念则可以起到积极作用。
物联网+AI能够全方位地监控到烟草场景中的安全隐患，精准识别出该场景中的安全风险。在烟仓中利用多参数集成的物联网终端加LoRaWAN通信技术进行工作的终端设备能提前发现识别安全风险隐患。该设备能在烟仓内连续工作4～6年，而且具有良好的防尘防水性能，若每50㎡放置1台设备，一旦库区发生类似堆垛过温或者线路过温等火情时，可提前几秒进行预警，效率比人工巡检提高30倍以上。
从AI识别角度讲，卷包车间边缘设备可以实现92%以上的“违规堆料”与“防护罩缺失”识别准确率；而仓储AI视频分析可在15秒内识别“人员违规进入堆垛区”等问题，并且可以减少85%的漏报现象。
采用“BIM+数字孪生”方式模拟出来的是更真实的烟草风险状态变化，通过这个方式就可以在进行风险评估的时候建立一个准确度更高的模拟系统。同济大学2023年的研究显示，将烟草建筑的BIM模型以及该建筑的消防参数、物料分布情况等在该项目中进行建模，并进行建模后可以通过这种系统做到厘米级的火灾蔓延模拟。例如可模拟烟草烟叶堆放时由于电气原因发生起火的情况并得出火势蔓延速度，在不同的条件下烟气蔓延对于建筑物内人员疏散的影响等。
在风险控制中可以通过使用“源头管控+智能处置”进行加强烟草安全工作。例如在源头端采用美国NIST研发的FDS软件进行管控，烟草行业在新建仓库时使用FDS得出最合适的高度是6米，在卷包车间利用FDS对粉尘管道进行模拟改造避免粉尘堆积。再者在智能处置端以履带式消防机器人为驻守仓库区灭火、以VR演练系统提高车间培训质量以及完善消防设备设施等办法进行减少或消除事故的风险源。根据调查的相关数据显示，有15家单位利用了FDS之后，隐患发生的概率降低到4%；运用了VR演练之后，平均安全达标率为78%，相比原来提高了95%，平均响应时间缩减了约30%。
利用区块链、大数据等先进技术追踪解决传统烟草风险监控的问题。一方面，利用联盟链将消防数据汇总在一起，使得这些数据真实有效且不能被篡改；另一方面，用大数据平台抓取并分析有关烟草行业的数据，获取有效信息和风险点，为精准监管提供有力支持。
“物联网+AI”、“BIM+数字孪生”、“源头管控+智能处置”、“区块链+大数据”，将集精准识别、科学评估、智能控制、高效协同等功能于一体，将系统地开展防预警体系建设工作，抓住行业安全生产的关键环节，在综合治理、创新试点等方面强化管理；筑牢防范关口，发挥先行先试作用，全方位推进应急管理建设；助力和完善烟草行业内控领域消防安全规范标准，以数据为基础，严格按照实践经验认真优化规范、统一标准，增强全员安全意识，加大风控治理，实现安全稳定的生产局面。从中长期来看，构建基于风险管控的风险识别预警防范体系有利于防控安全风险的扩散蔓延，有利于保障员工的生命财产安全，有利于维护企业生产运营安全，为烟草行业高质量发展提供有力的安全支撑。
广州市增城区烟草专卖局（分公司）作者 ：万建平、李丽琼
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