工业灾害的危害
对工业领域造成危害的突发灾害事件主要有事故灾难和自然灾害两种。
随着工业化、城镇化持续推进，我国人口、生产要素更加集聚，各类承灾体暴露度、集中度、脆弱性大幅增加，城市内涝、火灾、燃气泄漏爆炸等安全风险隐患日益凸显。
随着全球气候变暖，极端天气趋强趋重趋频，导致发生洪涝、干旱、高温、雨雪冰冻、森林火灾的可能性增大灾害的突发性和异常性愈发明显。
同时，灾害事故发生的隐蔽性、复杂性、耦合性进一步增加，重特大灾害事故往往引发一系列次生、衍生灾害事故和生态环境破坏，形成复杂多样的灾害链、事故链，增加了风险防控和应急处置的复杂性及难度。
工业灾害情景构建与预警的关键技术
工业领域的重大突发灾害一直是我国公共安全和应急管理的重中之重。而情景构建是一种基于底线思维对预期风险开展“图之于未萌，虚之于未有”的重要方法和抓手。
情景构建可以作为一个行业的战略风险管理工具。在行业重大突发事件风险研判基础上，确定情景清单并且对每项典型风险开展情景构建，以此来引导开展应急准备行动，包括对应急预案体系优化、应急演练规划等。
情景构建的技术路线和方法一般都建立在风险主题筛选的基础上，以“情景—任务—能力”为主线开展。其核心关键技术为灾害演化机理，没有两个灾害完全相同，但是灾害规律是可循的，规律的底层支撑即演化机理，使得情景构建不仅能“知其所以然”，且可以“以不变应万变”。
例如，爆炸、火灾、洪涝、毒气扩散、溃坝、泥石流等自然灾害的演化机理的核心都是流体力学，对这些机理演化进行预测的手段通常是以计算流体力学算法为核心的数值模拟技术。基于数值模拟的科学预测，也是唯一能够为极端情形下的“四预”（预报、预警、预演、预案）及辅助决策提供有用信息的方法。
工业智能算网为灾害场景构建提供数据工具
工业智能算网基于工业互联网平台，融合工业数据的标识解析、隐私计算等技术，确保数据安全可信，汇聚了算力、数据、算法及应用场景的全要素，能够为工业突发灾害情景构建与预警提供完整的数字基础设施。尤其是工业互联网标识解析系统作为我国工业互联网领域的国家级数字基础设施，能够确保数据的安全可信。
将工业灾害场景的情景构建与工业数据集结合起来，对数据和场景进行一定程度的解耦，能够方便同场景下不同工况情景的快速构建。为满足事故演习的需求，还可以结合生成式AI算法，快速生成真实度较高的相关场景，灾害预防和演习做支撑。
另外，场景中的各类真实的传感器数据可以利用工业智能算网提供的反演工具生成真实事故和工况的场景数据，再结合模拟仿真技术，可以形成对应场景的数据集，未后续的数据分析奠定基础。
工业智能算网为灾害场景提供机理引擎
工业突发灾害情景构建的技术核心是灾害演化机理，对灾害演化机理的模拟与仿真是关键。对灾害演化机理的模拟本身需要用到大量算力、数据、算法的支撑，而随着通用 AI模型的突破，将工业AI技术与灾害机理的模拟仿真技术相结合，已经成为领域内最重要的技术手段。
工业智能算网为灾害场景提供各种类型的机理模型和算法，方便进行预测和预警。例如水动力学模型可以为极端天气下城市内涝，流域决堤等场景提供预测和预警；泥石流和山体滑坡相关模型可以为山区地质灾害场景提供算法支撑。
甘肃舟曲泥石流模拟
