现阶段,我国安全生产的管理工作趋于复杂化,对于遏制重特大事故与控制削弱潜在安全风险的目标造成新的挑战。目前大多数的风险管理工作主要还是依靠人力,通过相关专业人员的专业知识去发现生产活动中存在的安全隐患,这种形式容易受到人为主观因素的影响,并且容易使安全与危险状态模糊界定,所得到的结果可靠性差。因此依靠传统的安全生产管理理念和方式很难实现“四个全面”的要求。需要一种全新的模式去改变这一安全生产现状。大数据作为一种全新的技术和独特的思维方式在安全生产过程中的应用,其最基本的功能价值就是从海量的安全生产活动所生成的数据中分析出安全生产的潜在规律,从而预测未来以消除潜在的安全隐患,以有效遏制事故发生的可能性。同时,大数据在降低隐患排查成本、提高事故预防效率和增强监管工作针对性提升安全监管能力方面也可发挥重要作用。本论文主要进行了以下研究。首先,对安全生产与大数据进行关联分析研究,结合大数据的相关理论和4V特征,从数据结构、数据来源、数据类型三个维度进行综合考虑提出了安全生产大数据的概念,并应用5W1H的科学分析方法分析了安全生产大数据的理论基础、应用和受益主体、主要实现功能、应用环节以及如何利用安全生产大数据等基础理论问题。其次,进行了基于大数据的安全风险管理模型研究,给出了基于大数据的安全风险管理模型建立的原则以及大数据方面的技术基础,应用系统霍尔三维模型思维方法,针对风险管理的三大步骤,分别建立了基于大数据的风险辨识模型、风险评价分级模型、风险预警预控模型,并详细说明了大数据的应用对风险管理中的风险辨识、风险评价分级、风险预警预控所带来的思维变革、运行模式变革以及流程的变革。最后,以建筑施工项目为例,分析研究了华润置地北京大区首开华润城安全生产环境以及安全管理现状,并就基于大数据的安全风险管理应用于现场安全管理进行了可行性和展望性分析。