1. 引言
工程勘察是工程建设中的“第一道防线”，其成果不仅关乎单个工程的成败，更直接关系到人民生命财产安全、城市运行韧性乃至国家重大战略项目的落地实效[1]。随着我国基础设施建设的快速推进，工程勘察任务向深山、河谷、高原等偏远地区延伸，作业环境日趋复杂，面临的安全风险也日益加剧。危险源辨识与风险评价作为安全生产管理的第一道防线，是构建安全风险管控体系的基础和前提。2022年水利部印发的《构建水利安全生产风险管控“六项机制”的实施意见》，为水利行业安全管理提供了根本遵循。然而，在实际执行过程中，多数勘察单位仍存在危险源识别不全面、评估方法不科学、管控措施不系统等问题，特别是在风险辨识环节，仍以经验判断为主，缺乏系统化、定量化的识别工具与动态更新机制。
本文基于对水利勘察设计单位安全生产现状的深入调研，结合“六项机制”要求[2]，系统研究工程勘察危险源的分类、识别方法与管控策略。通过整合传统风险管理理论与新兴技术手段，构建一套科学、系统、可操作的危险源辨识体系，为工程勘察单位的安全生产管理提供理论依据与实践路径，推动水利勘察行业安全管理向智能化、标准化、规范化方向发展[3]。
2. 工程勘察危险源类型与特征分析
2.1. 地质灾害类危险源
地质灾害是工程勘察中最具破坏性的危险源之一，主要包括滑坡、崩塌、泥石流、地面塌陷等四种情况。该类危险源具有突发性强、预测难度大、后果严重等特点[4]。在山区、河谷等地质条件复杂区域进行勘察作业时，地质灾害发生概率显著升高。
(1) 滑坡风险：在坡度大于25˚的斜坡区域，特别是在岩层风化严重及节理发育的地段，极易发生滑坡灾害；勘察人员在斜坡体上设置监测点或进行钻探作业时，可能诱发滑坡。
(2) 崩塌风险：在悬崖峭壁、孤石林立的区域开展勘察测量工作时，岩石失稳坠落可能造成人员伤亡和设备损坏。
(3) 泥石流风险：在暴雨季节，松散堆积物在强水流作用下易形成泥石流，冲击力强，破坏力大。
(4) 地面塌陷风险：在岩溶发育区、地下采空区或土体疏松区域进行勘察时，存在地面塌陷隐患，受钻孔勘探、抽水试验或大型设备振动等作业影响下，可能破坏地下岩土体平衡，导致地面突然塌陷，严重威胁人员及设备安全[5]。
2.2. 野外作业环境类危险源
野外作业是工程勘察的主要形式，面临的环境危险源具有明显的时空变异性和不可控性特征[6]。
(1) 自然环境影响：暴雨、雷电、洪水、高温、低温、强风等极端天气条件。
(2) 地形地貌风险：陡坡、深谷、沼泽、密林等复杂地形。
(3) 生物与人文风险：野生动物攻击、野外迷路、通信中断等。
2.3. 设备设施类危险源
工程勘察设备种类繁多，包括钻探设备、测量仪器、实验装置、运输工具等。设备故障或操作不当可能引发机械伤害、触电、爆炸、高空坠落等事故。
(1) 钻探设备风险：大型钻机操作过程中的机械伤害、地面坍塌风险。
(2) 测量仪器风险：高精度测量仪器的损坏风险、高空作业风险。
(3) 实验装置风险：高压试验设备、放射性检测设备的辐射风险。
2.4. 数据安全类危险源
勘察测量数据是工程设计的基础，数据采集、传输、存储、处理过程中的误差、丢失、篡改等风险，可能导致工程系统性决策及设计的失误，引发重大质量安全事故。
2.5. 人为因素类危险源
人为因素是导致事故的主要原因，占比超过60%。主要包括勘察人员安全意识不足、操作技能不熟练、疲劳作业、违章操作等，临时工作人员培训不到位也是重要风险点之一。
3. 危险源辨识现状分析
3.1. 识别手段落后，依赖经验判断
目前多数勘察单位仍采用“检查表 + 经验判断”的方式进行危险源识别，缺乏系统化、结构化的识别工具[7]。识别过程多依赖个人经验，存在主观性强、覆盖不全面等问题。较多的勘察单位未建立标准化的危险源识别清单，以及主要依靠安全管理人员的个人经验进行风险辨识。这种方法在面对复杂多变的勘察环境时，容易出现识别盲区和误判。如某新能源配套水利勘察项目首次进入高原冻土区域作业，因安全管理人员缺乏相关经验，未识别出冻土消融导致的地面沉降风险，导致后期钻探设备陷入沉降区域。同时，识别结果更新不及时，多数单位的危险源清单一旦制定便长期沿用，无法根据作业地点、设备状态、人员变动等情况动态调整，难以应对实时变化的安全风险。
3.2. 风险评估缺乏量化支持
危险源辨识多以定性描述为主，缺乏概率–后果分析、风险矩阵等量化工具支持，难以准确判定风险等级和优先管控顺序。在风险等级划分方面，多数勘察单位依然采用“高、中、低”简单的三级分类，缺乏科学的分级标准和计算方法，导致风险管控资源分配不合理，重点不突出[8]。
3.3. 动态辨识机制缺失
危险源随作业环境、设备状态、人员变动等因素动态变化，但多数单位未建立危险源动态更新机制，识别结果往往“一次定终身”，无法反映实时风险状态。特别是在野外作业中，环境条件瞬息万变，静态的危险源识别结果难以适应现场实际情况，增加了安全事故发生的风险。
3.4. 信息化建设滞后
危险源识别与监测手段落后，缺乏物联网、大数据、人工智能等现代信息技术支持，难以实现风险的实时感知与智能预警[9]。据统计，仅有23%的勘察单位建立了信息化的安全管理系统，且功能简单，主要用于文档管理和基础数据统计，缺乏智能化分析和预警功能。
4. 危险源识别与辨识理论方法
4.1. 基于过程方法的危险源辨识框架
基于过程方法的危险源辨识框架是体系的核心，本方法强调理解和管理相互关联的过程，有助于全面识别组织控制下的所有危险源[10]。框架涵盖管理过程、业务过程和支持过程三大维度，三者相互衔接、协同作用。管理过程包括战略管理、领导决策、管理评审、内审、方针目标管理等，为危险源辨识工作提供顶层设计和制度保障；业务过程覆盖勘察设计、现场作业、实验检测、数据处理、报告编制等核心工作环节，是危险源辨识的重点领域；支持过程则包括设备管理、人员培训、文件控制、应急管理等，为核心业务的安全开展提供支撑。
4.2. 危险源识别方法体系
4.2.1. 定性识别方法
危险源识别方法体系包含定性识别和定量识别两类方法，可根据不同作业阶段和风险类型灵活选用。定性识别方法主要依靠专家经验和现场观察，适用于初步风险筛查和识别，其中专家调查法(德尔菲法)通过多轮专家咨询达成风险识别共识，某大型水利枢纽勘察项目在前期规划阶段，邀请地质、安全、设备等领域的11名专家开展了3轮德尔菲咨询，识别出各类危险源42项；现场观察法则通过实地考察直接识别潜在危险源，某山区勘察项目的安全管理人员在现场巡查时，通过观察发现作业区域上方存在孤石松动迹象，及时识别出崩塌风险；检查表法基于标准化检查表进行系统性风险识别，某勘察单位结合行业规范和自身经验，制定了包含地质环境、设备状态、人员操作等6个维度、120项指标的标准化检查表，显著提升识别效率。
4.2.2. 定量识别方法
定量识别方法采用数学模型和统计分析，能够精确量化风险等级和影响程度。故障模式与影响分析(FMEA)通过分析设备故障模式及其对系统的影响，某勘察单位运用该方法对钻探设备的12种常见故障模式进行分析，确定电机故障、传动系统卡滞等5种高风险故障模式，并制定针对性防控措施；危险与可操作性分析(HAZOP)用于识别工艺过程中的偏差及其后果，概率风险评估(PRA)通过计算事故发生概率和损失程度实现风险量化，某岩溶地区勘察项目运用PRA方法，测算出地面塌陷事故的年发生概率为0.03，潜在损失超200万元，为风险管控资源分配提供科学依据。
4.3. 风险评估模型构建
构建风险评估模型，综合考虑可能性、后果严重性、暴露程度等因素，采用风险矩阵法确定风险等级，如表1所示，为制定差异化管控措施提供明确依据。
Table 1. Risk level assessment matrix
表1. 风险等级评估矩阵
可能性\后果 |
轻微 |
一般 |
较大 |
重大 |
特别重大 |
极低 |
蓝 |
蓝 |
蓝 |
黄 |
橙 |
低 |
蓝 |
蓝 |
黄 |
橙 |
红 |
中 |
蓝 |
黄 |
橙 |
红 |
红 |
高 |
黄 |
橙 |
红 |
红 |
红 |
极高 |
橙 |
红 |
红 |
红 |
红 |
注：红——重大风险；橙——较大风险；黄——一般风险；蓝——低风险。
5. 基于新技术的危险源识别系统构建
5.1. BIM技术在危险源识别中的应用
BIM (Building Information Modeling)技术通过建立三维数字模型，能够直观展现勘察项目的几何形状、空间关系及构造特征，为风险识别提供可视化基础。某大型水利枢纽勘察项目运用BIM技术整合地质勘察数据，构建三维地质模型，直观展示地层分布、软弱夹层、地下空洞等地质风险因素，使勘察设计人员清晰识别出地下空洞上方的高风险作业区域；在施工模拟分析中，该项目通过BIM模型模拟不同钻探深度、作业顺序下的坡体响应，评估出滑坡风险发生的概率及影响程度，为施工作业优化提供巨大支撑。
5.2. 人工智能技术的集成应用
人工智能技术可嵌入BIM模型，通过深度学习算法自动识别勘察项目中隐蔽性风险，提升风险识别的智能化水平。如图像识别技术，利用计算机视觉技术识别施工现场的安全隐患，某勘察项目在作业现场部署12台智能摄像头，通过图像识别算法自动识别未佩戴安全帽、违规操作钻探设备等行为，累计识别违规行为37起，及时进行了现场整改；预测分析技术基于历史数据和实时监测数据预测风险发展趋势；智能决策功能则为风险管控提供最优解决方案建议，某勘察项目在识别出地面沉降风险后，人工智能系统结合地质条件、设备能力等因素，优先主动生成“减少钻孔深度 + 增设监测点 + 坡体注浆加固”的综合管控方案，经专家论证后予以实施，有效控制安全生产风险。
5.3. 物联网技术的实时监测
物联网技术通过传感器网络实现勘察过程中实时数据采集和传输，为危险源动态识别提供数据支持。某野外勘察项目部署多类型传感器，其中环境监测传感器实时采集温湿度、气压、风速、雨量等气象参数，当雨量达到预警阈值时，系统自动发出暴雨风险预警；人员定位传感器则实时掌握作业人员位置信息，确保安全距离，某山区勘察项目采用UWB定位技术，对作业人员进行实时定位，当人员进入高风险区域时，系统自动发出声光报警，累计阻止违规进入行为19次。
6. 危险源辨识体系实施路径
为确保危险源辨识体系有效落地，需从组织架构、工作流程、信息化平台等方面构建完善的实施保障机制，推动体系化、标准化、常态化运行。
6.1. 组织架构与责任体系
组织架构与责任体系的建立是基础，构建自上而下、互为保障的责任体系，单位制定管理制度，组织开展重大危险源辨识；部门实施相应危险源辨识工作，完善风险台账；项目部负责现场危险源识别与动态更新，落实管控措施。
6.2. 标准化工作流程
制定标准化的危险源辨识工作流程，详见表2，确保识别过程的系统性和规范性。
Table 2. Hazard identification procedure
表2. 危险源辨识工作流程
阶段 |
主要工作 |
输出成果 |
准备阶段 |
组建辨识团队、收集资料、制定计划 |
辨识工作计划 |
识别阶段 |
现场调研、专家咨询、风险排查 |
危险源清单 |
分析阶段 |
风险评估、等级划分、影响分析 |
风险评估报告 |
控制阶段 |
制定管控措施、落实责任分工 |
风险管控方案 |
监测阶段 |
实时监测、动态更新、效果评估 |
监测报告 |
改进阶段 |
持续改进、经验总结、标准完善 |
改进报告 |
6.3. 信息化平台建设
信息化平台建设是体系高效运行的技术支撑，构建工程勘察安全风险管控信息化平台，集成风险识别、监测预警、隐患排查、应急管理、培训考核等功能模块。数据管理模块统一管理勘察数据、风险数据、监测数据等，实现数据的集中存储和共享；分析计算模块自动进行风险评估和等级划分，减少人工干预，提高评估效率；预警发布模块通过短信、APP、声光报警等多渠道发布预警信息，某项目在监测到雨量超标时，平台在1分钟内通过短信和APP向32名作业人员发送预警信息，同时现场声光报警器启动，确保人员及时响应。
7. 实施效果与关键问题对策
7.1. 实施效果评估
某省级水利勘察设计单位推行该体系一年实践表明，体系运行成效显著，安全生产管理水平全面提升。风险识别覆盖率从原来的75%提升至100%，预警系统成功预警12处潜在风险事件，均及时采取管控措施，未造成人员伤亡和重大财产损失。高风险作业违章操作率从27%降至3%，野外作业防护装备配备率、正确佩戴率均达100%，员工安全意识显著增强；应急响应时间从15分钟缩短至7分钟，效率提升53.3%。
7.2. 关键问题与解决对策
7.2.1. 体系协同配合问题
体系协同配合问题较为突出，各体系间存在信息共享壁垒，数据不通畅导致管理效率低下。对此，设立安全生产办公室，统筹管理计划，协调各部门工作；同时构建信息化管理平台，实现了风险数据、设备数据、人员数据等的互联互通，打破了“信息孤岛”，管理效率可显著提升20%以上。
7.2.2. 专业化队伍建设问题
复合型安全管理人才短缺，既懂勘察业务又精通安全管理的专业人才不足。对此，制定人才发展规划，建立“引进 + 培养”双轮驱动机制，引进安全工程、水利工程等专业人才，同时选拔内部优秀员工参加安全管理专项培训，建立人才激励机制，将安全管理绩效与职称评定、薪酬待遇挂钩，畅通职业发展通道，满足了体系运行需求。
7.2.3. 资源配置保障问题
资源配置保障问题影响体系落地效果，安全生产资金投入不足，部分单位对安全设施更新、智能监测设备采购投入不够。勘察单位应建立完善的安全生产费用提取使用制度，严格按照营业收入的3%提取安全生产费用，主要用于智能监测设备采购、安全设施更新，以及用于人员培训和应急演练，保障培训体系和应急体系的有效运行。
8. 结论与展望
随着5G、物联网、人工智能等技术的发展，工程勘察危险源识别将向智慧化、可视化、协同化方向迈进。建议行业主管部门加强标准体系建设，推动跨单位、跨区域的风险信息共享，形成“统一平台、分级管理、联动响应”的危险源管控新格局。同时，要密切关注行业发展新趋势、新风险，及时调整管控策略与措施，加强跨领域技术融合应用[11]，推动安全生产风险管控向智能化、标准化、规范化、协同化方向迈进，为工程勘察行业的高质量发展提供坚实安全保障。
NOTES
*通讯作者。