某油漆厂仓储风险评价与消防设计方案(编辑修改稿)

某油漆厂仓储风险评价与消防设计方案(编辑修改稿)内容摘要：

稳妥确保运输过程中容器不泄漏，防止阳光直射。 运输采用槽罐车，应有接地链。 危险性类别：第 类 危险货物包装标志： 7 包装类别： Ⅱ 某油漆厂仓储的风险评价与消防设计 7 . 仓储本身存在的主要危险 表格 25 危险品库房四邻间距数据表 距离（ m） 粉料库 冷库 成品仓库 硝化棉库 氧化剂库 溶剂库 灌区 成品库 20 54 50 20 20 40 55 粉料库 20 50 20 20 20 45 冷库 50 40 20 20 15 成品仓库 13 13 15 20 硝化棉库 31 氧化剂库 溶剂库 95 灌区 . 仓储中所用的主要原料和产品大多属于易燃易爆的化学危险品，在储存、搬运过程中一旦发生物料泄露，遇明火等点火源可引起火灾，如其蒸汽向周围扩散，和空气混合能形成爆炸性混合气体，再遇明火等点火源可引起后果更为严重的爆炸事故。 . 储存区使用的防暴电气设施如防暴等级不符合现场防暴要求、或者安装时不符合整体防爆要求、以及没有良好的保养维护，也有引发火灾爆炸事故的可能。 . 硝化棉是爆炸性物质，在储存、搬运过程中，如不严格按照安全操作规程要求执行，可能造成燃烧爆炸事故。 . 仓 库中存放的原料及成品均为易燃可燃液体，如包装容器破损，导致大量泄露，如果违章动火、吸烟，或有其他点火源存在时可能印发火灾爆炸事故。 . 原料储存过程在正常情况下由于是静止的，在各种检测报警设施完备有效、操作规范的情况下，事故率相对较低，但在异常情况下，也存在许多潜在危险性。 灌区主要物料为甲苯、二甲苯、醋酸丁酯等。 甲苯、二甲苯、醋酸丁酯为易燃液体，罐区若发生泄露在空气中能形成混合性爆炸物，若遇有静电、雷击、明火将发生爆炸和火灾事故，并对周围装置及罐区造成严重威胁。 若泄露的易燃液体进入下水系统，沿途下水道充满易燃气 体，遇到明火、撞击、雷击会引起爆炸、火灾，排污管受到某油漆厂仓储的风险评价与消防设计 8 损坏。 . 重大危险源 根据厂里所提供的实际质料可知，储罐区存储无质量：甲苯， 50t；二甲苯， 50t；醋酸丁酯， 15t。 由《重大危险源辨识》（ GB1821820xx）规定的储存场所的临界量：甲苯， 100t；二甲苯， 100t；醋酸丁酯， 100t 根据标准中给出的公式， ∑ qn=Qn，可知： 50/100+50/100+15/100=1 依据《重大危险源辨识》（ GB1821820xx）规定的辨识重大危险源依据和方法，上海造漆厂储存区属于重大危险源。 某油漆厂仓储的风险评价与消防设计 9 3. 仓储的评价 危险化学品生产单位专项安全评价是运用科学的评价方法，分析、预测在生产、储存过程中的危险有害因素种类和危险危害程度，并在此基础上提出科学、合理和可行的安全技术措施和管理对策，使生产、储存过程中因事故或危害引起的损失减少到最小程度。 对以开业并进行生产的危险化学品生产代为专项安全评价属于安全现状评价范畴，主要是判断和评价现有系统在安全管理上的符合性和安全设施的针对性、可靠性、有效性、从而作出评价结论并提出安全补充措施。 笔者将先采用定性和定量方法进行评价，并得出评价结果。 然后用“人工神经网络评价法”对 上海造漆厂仓储进行评价，得出评价结果后。 将这两个结果进行比较，确定评价的正确性。 . 人工神经网络评价法 人工神经网络，亦称为神经网络，是由大量处理单元（神经元 Neurons）广泛互联而成的网络 是对人脑的抽象、简化和模拟，反映人脑的基本特征。 人工神经网络的研究是从人脑的生物结构出发研究人的智能行为，模拟人脑信息处理的功能。 它是根植于神经科学、数学、统计学、物理学、计算机科学及工程等学科的一种技术。 人工神经网络是由简单的处理单元所组成的大量并行分布的处理机，这种处理机具有存储和应用经验知识的自然特性，它与人脑 的相识之处概括为两个方面：一是通过学习过程利用神经网络从外部环境中获取知识；二是内部神经元（突触权值）用来存储获取的知识信息。 （摘自《人工神经网络原理及仿真实例》， 高隽 编著，机械工业出版社，出版日期， 20xx 年 8 月。 第 1 页） BP 神经网络就是应用 BP 算法的模拟神经网络，是目前得到广泛应用的神经网络。 它有若干神经元组成，其中包括输入层、隐含层、输出层。 其工作过程分为两步，第一步是学习期，此时各计算单元状态不变，通过修改网络的链接权生成系统输入、输出间的映射关系，及函数关系，以保证系统实际的输出为期望输出；第二 步是工作期，此时各连接权固定，计算单元状态变化以求达到稳定。 某油漆厂仓储的风险评价与消防设计 10 图 31 神经网络结构图 图中中输入层的单元数即是评价指标数目，中间为隐含层，因综合评价结果只能有一个数据，所以输出层是一维输出层。 BP 网络的学习主要有以下四个过程：  输入有输入层经过中间层向输出层的“模式顺传播”过程；  网路的希望输出与网络实际输出之间的误差信号，由输出层经过中间层向输入层逐层修正连接权的“误差逆传播”过程；  由“模式顺传播”与“误差 逆传播”的反复交替进行的网络“记忆训练”过程；  网络趋向收敛即网络的全局误差趋向极小值的“学习收敛”过程。 归纳起来为“模式顺传播”，“误差逆传播” ,“记忆训练“，学习收敛”过程。 其学习步骤具体如下 : 设输入模式向量 X=(x1,x2,… ,xn),希望输出向量 Y=（ y）；中间层单元输入向量 S=（ s1， s2， … ， sp），输出向量 Bk=（ b1， b2， … ， bp）；输出层单元输入向量 L=(l),输入向量 C=(c)。 输入至中间层连接权 {wij}（ i=1， 2， … ， n）（ j=1， 2， … ， p）；中间层到输出阀值为 {r}。 以上 k=1， 2， … ， m。 反向传播神经网络 BPwork 算法运作方式可描述如下：  权值和阈值初始化。 给各连接权 {wij}， {vj}，及阈值 {r}，给他们赋予（ 1，+1）之间的随机数。  给定输入 x=（ x1， x2， … xn）和目标输出 Y=（ y）。  计算神经网络前向传播信号。 对于具有 n 个节点的输入层， p 个节的隐含层和一个节点的输出层的 3 层网络而言，输入隐含层的输出信号为 bj=飞 [∑wijxiΘ ],(j=1,2,„ ,p)。 隐含层 /输出层的输出信号为 c=[∑ vjbjr]。 网络某油漆厂仓储的风险评价与消防设计 11 的相应函数是 f（ x） =1/(1+exp(x))。  修正权值。 从输出层 开始，将误差信号沿连接通路反向传播，以修正权值，即： Vj（ N+1） =vj（ N） +α dbj Wij（ N+1） =wij（ N） +β ejai V(N+1)=v(N) α d Θ j（ N+1） =Θ j（ N） β ej 式中， 0α , β 1 均为学习系数。 输出单元误差一般为： d=（ yc） c（ 1c） 中间层各单元的一般误差为： ej=[∑ dv]bj（ 1bj），（ j=1,2,„ ,p）  对网络进行学习训练直至达到误差精度要求，即 式中， 0ε 1 是误差精度的要求，需要预先给定。 通过以上一系列循环运算，即可获得一组最佳的权值，这组权值就是评价模型的参数，从而可以用神经网络进行仓储的评价。 . 仓储设施及现场管理 安全检查表 以及人工神经网络评价 通过对神经网络、 安全评价表 方法在综合评判上的研究，找到两者结合的切合点，提出了神经网络评价表评判这一新方法。 并将该方法应用到 油漆厂仓储的评价中 ，对 通过在评价表中列出的分值，进行 BP 运算。 由于 BP 神经网络具有模糊的特点，因此该评 价方案也就有了一定的灵活性。 . 安全检查得分及等级划分标准 表格 31 仓储安全检查得分及等级划分标准 综合得分 安全等级 内涵解释 ≥ 270 分 1 符合安全生产要求 270 分＞得分≥ 240 分 2 稍有问题，允许企业边营业边整改 240 分＞得分≥ 200 3 存在严重问题，应立即停业，限期整改 得分＜ 200 4 存在非常严重问题，应立即停业整顿，并吊扣 企业有关证照 某油漆厂仓储的风险评价与消防设计 12 参考《民爆器材企业安全检查表》 表格 32 各仓储设施和现场管理安全检查划分等级标准 得分数 等级 内涵解释 得分≥ 80分 合格 在进行整改的同时可以继续使用 得分＜ 80 不合格 立即停止使用 . 安全检查表的使用说明 1）安全检查表的分类 安全检查表主要分成三大类：综合安全管理、总体安全条件以及仓库设施和现场管理。 2）综合安全管理检查表的用途及使用说明 综合安全管理检查表重点检查企业执行国家法律、法规、标准以及近年来行业的有关管理要求，对于已经过安全评价的 企业以及历次安全检查所提问题的整改落实情况。 以具有独立企业凭照或持有历史资料证明的合法企业为检查单元，按照检查表内设定的内容逐项检查，具体检查方法由检查组负责人根据具体情况确定。 3） 总体安全条件检查表的使用说明 总体安全条件检查表重点检查企业危险库房和销毁场内外部安全距离以及运输条件是否符合《规范》的有关要求。 总体安全条件检查。 以独立的库区为单元，主要检查总平面布置图等相关资料，逐个检查危险性建筑物、危险等级、存药量等是否满足《规范》。 在外部距离方面，着重对企业周边是否有新的重要设施和人口密集居点存 在。 4）仓库设施和现场管理检查表的使用说明 重点仓库的安全防护及安全设施配置是否齐全有效、危险物品在库内存放是否《规程》的要求。 仓库设施和现场管理检查每个独立库房为检查单元，按照表内设定的内容逐项检查，具体检查方法由检查组负责人根据具体情况决定。 5）确定检查条款重要程度分类及计分方法 将安全检查表内各条款的重要程度分为 A、 B 二类，根据项目的重要程度设计的计分分值。 A 类为否决项，法规条款属于“很严格，非这样做不可”。 判分规则为：完全不符合要求为“ 0”分，完全符合要求得 7 分，其余视偏离要求情况给予扣分； 表中只要有 n 个 A 类项目得分低于 4 分（不含 4 分），则判该检查单元为不合格。 综合安全管理检查表中只要有 2 个以上 A 类项不合格项，即判定该企业为不合格。 总体安全条件检查表中只要有 1 个以上 A 类项不合格，即判定该检查的单元为不合格。 某油漆厂仓储的风险评价与消防设计 13 仓库设施和现场管理检查表中有 2 个 A 类项不合格，即判定该仓库为不合格。 B 类为非否决项，条款内容属于“严格，正常情况下应这样做”或条款内容属于“允许稍有选择 ，在条件许可的情况下首先应该这样做”。 判分规则为：完全不符合要求为“ 0” 分，完全符合要求得“ 5” 分，其余视偏离要求情况按“ 1～ 4”范围内给分。 所有扣分条款最多扣完本条款规定的分值为止。 6）缺项认定和计分方法 a 缺项认定 由于被检查企业情况不尽相同，允许缺少某些检查项，但应经检查组认定为合理的，可视为合理缺项。 否则为不合理缺项。 有不合理缺项的，该检查单元视为不合格。 b 缺项计分方法 合理缺少检查项的，将该单元和该项目所占分数从检查表总分中扣除。 （参考《 民爆器材企业安全检查表》） 表格 33 仓储设施及现场管理安全检查表 序 号 检查项目 类 别 要求及判分方法 检 查 结 果 评分 专家 1 专家 2 专家 3 专家 4 自己 1. 1 防雷设施 A0～ 7 符合《规范》 得 7 分，有轻微不符合得 15 分，有不符合 “应 ”得0 分。 避雷针布置密集，符合 我国建筑防雷规范GB5005794 7 7 7 5 7 2. 风向标 A0～ 7 《化工企业安全卫生设计规范》HG2057195 未设 置风向标 0 0 0 0 0 某油漆厂仓储的风险评价与消防设计 14 序 号 检查项目 类 别 要求及判分方法 检 查 结 果 评分 专家 1 专家 2 专家 3 专家 4 自己 3. 2 消防供水 A0～ 7 供水管网、贮水量、室内外消防栓符合《规范》得 7 分，一般不符合 15 分，严重不符合得 0 分。 根据各厂房的耐火等级室外消防供水要达到 15符合GB62451998 5 5 7 7 7 4. 3 消防器材 B0～ 5 消防器材有专人管理。 消防器材应设置在明显和便 于 取 用 的 地点，周围不。