在化工安全生产中，人为操作失误是导致事故的重要因素之一。《24版化工安全》教材数据显示，有压力下的操作失误发生概率高达1次/年。随着装置复杂度的提升，传统依赖人员经验的操作模式已难以满足安全需求，基于大数据的智能化故障诊断系统正在改变这一局面。
技术创新亮点：
历史事故库建模系统整合近10年化工行业事故案例，构建包含300+种误操作场景的数据库，通过机器学习建立操作风险预测模型。当监测到相似操作轨迹时（匹配度＞85%），系统自动发出预警。
三维行为监测技术采用红外成像+动作捕捉系统：
实时分析操作人员肢体动作偏差
关键步骤停留时间监测（参照《AQ/T 3034-2022》安全作业程序要求） 某化工厂应用后，违章操作率下降72%。
多模态报警系统集成：
[语音提示] + [AR可视化指引] + [DCS系统联锁]
的三重防护机制，确保操作人员及时纠正失误。
典型案例： 某石化企业在催化裂化装置检修期间，系统通过分析：
阀门开关顺序异常
压力释放速度超标（＞0.3MPa/min） 等特征参数，提前15分钟预判操作人员可能错开关键阀门，及时触发应急停车，避免了一起重大设备损坏事故。
当前技术发展方向是结合《T/CCSAS 044—2023》本质安全评估要求，将人员行为分析精度从动作级提升至意图识别级，实现真正的主动预防。未来3年，预计该技术可使化工行业人为失误导致的事故减少40%以上。
科目：化工安全
考点：化工过程故障诊断技术
1、故障诊断是通过诊断装置获取设备运行状态的信息，再对信息进行识别，以监视和预测设备运行状态的技术方法。故障诊断的基本步骤的正确实施顺序是( )。
A.信号检测→信号处理→状态识别→诊断决策
B.信号检测→状态识别→信号处理→诊断决策
C.状态识别→信号检测→信号处理→诊断决策
D.信号检测→状态识别→诊断决策→信号处理
2、在化工过程故障诊断技术中，关于安全检测与监控的基本步骤，其正确的实施顺序是（ ）。
A.数据采集—数据处理—故障检测—安全决策—安全措施
B.信号检测—状态识别—数据处理—诊断决策
C.状态识别—信号检测—数据处理—诊断决策
D.信号检测—状态识别—诊断决策—数据处理
