危险化学品监管的主体关系分析——政府、企业与风险市场

在面临监管成本约束的条件下,政府难以独自解决我国的危险化学品事故频繁发生的问题。因此,让政府独自承担安全监管职能的制度设计思路存在弊端。为此,对“政府与市场”二分的制度设计思路和思维模式进行了反思,指出政府与市场并不是“非此即彼”的替代关系,而是各具优势能够彼此互补、相互协作的治理机制。基于反思所得出的制度设计思路,指出必须通过制度设计建立起以风险市场为中心的安全监管体系,让政府、市场、中间组织和企业根据各自的治理优势彼此合作,形成自下而上的监管体系,进而解决危险化学品事故频繁发生的问题。

中小学危险化学品储存室智能化管理探索——以重庆西藏中学校为例

中小学危险化学品储存室智能化管理是指借助物联网、大数据、人工智能等新技术,对危险化学品储存室的日常管理进行规范,实现全方位24小时不间断监管,实时自动采集和上传入库、领用、借还等各环节的数据与视频等,并进行智能化数据分析,发现问题通过系统及时报警,实现危险化学品的全流程、全周期可视化和智能化管理,以减轻人工负荷,提高学校对危险化学品的信息化管理水平,保障校园安全和师生健康。主要就重庆西藏中学校的智能化危险化学品储存室建设案例进行分析和总结,供其他学校参考借鉴。

创新安全监管理念提升安全治理效能——论大数据在危险化学品行业安全监管中的应用

《关于推进安全生产领域改革发展的意见》提出"提升现代信息技术与安全生产融合度,加快安全生产信息化建设,运用大数据技术开展安全生产规律性、关联性特征分析,提高安全生产决策科学化水平。",面对新形势、新要求,创新安全监管理念,合理利用"大数据+"成为新时代提升安全治理效能的新思路和新方向。

基于深度学习的海关危险化学品数智监管新模式及应用

加强危险化学品安全监管是当前一项重要工作任务,关系到人民群众的生命健康和国家的经济安全。深度学习通过模拟人脑神经网络的结构和功能,实现了对海量数据的自动学习和分析,为海关危险化学品智慧监管提供了新思路。在服务企业、快速通关、缩短检验流程的大背景下,本文提出构建基于“前端数字化识别+智能化审核+结果感知”的危险化学品数智监管新模式,通过多源化数据资源汇聚、数字化知识经验转化和智能化监管装备研发,AI辅助关员识别研判商品危险性。在大连海关试点应用中,该模式有效提升了关员作业效率和执法专业性,加强了危险化学品监管的有效性和针对性,为海关危险化学品智慧监管改革提供了参考。

液氨贮罐区安全设施设计要点分析

在化工及医药企业液氨作为重要原辅料广泛使用，企业涉及液氨贮罐区建设。液氨属于易燃、毒性、具有刺激性的重点监管危险化学品，其储存区域安全问题不容忽视。本文通过辨识液氨特性，分析其危险、有害因素，从设计角度提出了液氨贮罐区设计过程中应把握的安全设施要点，对提高设计水平，落实液氨贮罐区本质安全以及从根本上保障企业安全生产具有重要意义。

以案为鉴分析我国危化品运输监管难题

2023年美国俄亥俄州“2·3”列车脱轨爆炸事故导致车上运载的氯乙烯等有毒气体泄漏扩散。事发后,相关部门对氯乙烯进行了“受控释放”,导致方圆数千米内居民因面临致命气体威胁而紧急疏散。本文通过对美国俄亥俄州危险化学品爆炸事故和我国危险化学品运输监管存在的问题进行分析,得出我国加强危险化学品运输监管的启示,对避免出现重特大安全、生态环境事故具有现实借鉴意义。