中国安全科学学报

作者：崔京辉, 董国宇, 张亮, 徐智, 佟瑞鹏

单位：1 国家管网集团 北京管道有限公司,北京 100101；2 中国矿业大学(北京)应急管理与安全工程学院,北京 100083；3 北京天泰志远科技股份有限公司,北京 100102

关键词：油气长输管道,质量、健康、安全、环境(QHSE)管理体系,审核模式,数据驱动,人工智能(AI)审核

基金：国家自然科学基金资助(52074302); 国家管网集团科学技术研究总院科研项目(GWHT20250000101)

为提升油气长输管道企业的安全管理效能,系统比较分析国际安全评级审核、全要素量化审核及体系认证审核等传统审核模式,并进一步探讨数据驱动审核和人工智能(AI)审核等新兴模式的特点与适用场景;构建涵盖传统方法和现代智能技术的综合审核框架,并提出分阶段选择审核模式、突出风险导向、加强能力建设、推进数字化智能化转型以及建立闭环整改机制等优化策略。结果表明:不同的审核模式适用于企业发展的不同阶段。在企业风险管理需求不同的情况下,审核模式的效果也有所差异。企业资源能力的强弱,也会影响审核模式的选择与实施效果,各种审核模式在实际应用中各有优势,也存在一定的局限性。案例分析结果证明,多模式融合审核体系能显著提升油气长输管道企业的安全绩效。

来源：2025年第10期

《中国安全科学学报》期刊编辑部

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