基于ARIMA-LOESS模型的危化品道路运输事故起数预测

文章针对危化品道路运输事故预测问题,运用差分自回归移动平均模型(Autoregressive Integrated Moving Average,ARIMA)与局部加权回归模型(Locally Estimated Scatterplot Smoothing,LOESS)的组合模型,对我国危化品道路运输事故发生起数进行预测。首先,基于2011—2018年我国发生的危化品道路运输事故数据建立ARIMA模型,利用SPSS软件进行模型拟合预测,获取危化品道路运输事故起数的线性部分;其次,应用MATLAB建立LOESS回归模型,对ARIMA模型预测偏差进行残差优化,获取危化品道路运输事故起数的非线性部分;最后,建立ARIMA-LOESS组合模型,利用组合模型对危化品道路运输事故发生起数进行预测,并根据真实数据对预测结果进行对比验证。结果表明:ARIMA-LOESS组合预测模型可较好拟合危化品道路运输事故数据序列,并修正单一模型的误差,获取较高的预测精度。该研究可为危化品道路运输安全与运行的趋势分析与判断提供更加可靠的数据依据,也可为危化品道路运输事故防控方案提供帮助。     

我国危化品道路运输事故特征分析

为预防和控制危化品道路运输事故的发生,掌握和揭示事故特征,运用Python技术获取我国2016-2021年危化品道路运输事故数据,从事故趋势、事发地域、事发时间、事发路段与事故后果5个方面对危化品道路运输进行统计与分析,并提出相应对策措施,以期为危化品道路运输事故防治提供参考。     

危险化学品道路运输系统危险性分析

针对危险化学品道路运输中的安全问题 ,建立了危化品道路运输系统模式和系统危险性评价程序。应用所开发的ACES软件系统对汽车燃料汽油的替代品LPG的道路运输进行了最大事故后果分析评价 ,并提出了建议和对策。研究结果不仅能够为危化品道路运输系统危险性的控制和预防提供科学指导 ,还能为减少系统事故损失及事故时的应急疏散等提供参考数据 ,具有潜在的经济效益和社会效益。     

高铁应急调度STAMP/STPA安全性分析

为克服传统安全分析模型不能评估高铁调度系统中组件之间复杂交互的缺陷,基于系统理论的事故过程模型(STAMP),将高铁应急指挥系统中人员与设备之间交互安全性问题视作系统控制和反馈问题,构建高铁应急调度控制反馈模型,识别系统安全风险与约束;采用系统理论过程分析法(STPA),分析不安全控制行为及诱发不安全控制行为的控制缺陷;基于台高铁脱轨事故实例分析,验证STAMP/STPA应用于高铁应急调度安全分析的有效性。结果表明:构建的高铁应急调度控制反馈模型可分析得到高铁应急调度指挥的风险因素为感知或执行误差、决策失误、接收或执行时延;同时通过该模型可演绎安全约束失效路径。     

基于STAMP-ISM的铁路危险品运输系统风险-事故分析方法*

为预防铁路危险品运输系统事故的发生，采用STAMP-ISM模型分析铁路危险品运输系统风险-事故。首先，利用STAMP模型详细分析事故，得到控制结构的相关安全约束、不充分控制行为及产生原因，以及系统的安全动态变化；其次，采用ISM分析事故致因因素之间的关联关系并划分层级；最后，基于STAMP和ISM分析结果提出系统改进方案。以我国一起匿名夹带事故为背景进行案例研究，结果表明，ISM模型的加入可深入挖掘事故因素间的相互关系，为事故致因因素重要度划分层级，分析结果及建议更具针对性。     

基于系统理论事故模型与过程的危险性分析方法

传统危险性分析方法将事故视为开始事件诱发的一连串事件所造成的不幸后果,适于处理相对简单或由物理组件构成的系统,但无法胜 任较为复杂的社会技术系统,有必要研究和探索推广性更好、更为有效的系统安全分析手段。系统理论事故模型与过程（STAMP）将安全视为系 统组件间交互的一种涌现特性,并认为事故起因除了组件失效,组件间交互失常而违背安全约束也是重要诱因。主张在系统开发、设计和运行 中通过加强控制和强化有关安全约束来预防事故。基于此,先引入了STAMP的基本概念,并介绍了其分析步骤,然后,以贴近真实的导弹拦截系 统危险性分析案例,阐述了基于STAMP的分析过程。该分析方法可为开发较高安全性水平的社会技术系统提供技术支持。     

基于AHP和灰色聚类的危化品道路运输安全评价

为客观评价危化品道路运输企业安全状况,防止危化品道路运输事故发生,提出基于层次分析法(AHP)和灰色聚类分析的危化品道路运输安全评价方法。首先以危化品与设备情况、环境情况、企业安全管理水平、在途监管水平及人员特性为一级指标构建危化品道路运输安全评价指标体系;其次,运用AHP计算各指标权重;最后,为了避免指标信息不完整所造成的误差,选用灰色聚类分析对各指标进行聚类分析,得出研究对象的安全等级。运用该方法对C企业危化品道路运输安全等级进行评价,评价结果显示该企业安全等级较高,但安全防护设备、交通状况、安全管理制度落实情况等指标安全性较低,同时验证了该方法具有适用性及有效性,为危化品道路运输企业安全评价提供了一种新的方法。     

基于STAMP模型的电网企业事故风险控制模型

事故预防和风险控制理论模型对于指导企业开展安全工作具有重要作用,智能化、信息化、自动化对电网企业的事故预防和风险控制工作提出新的挑战,因此有必要对电网企业进行事故风险控制模型研究。本文基于系统安全和风险控制理论与STAMP模型,结合我国电网企业的特点与安全现状,对电网企业事故风险控制模型进行研究,构建了基于STAMP模型的电网企业事故风险控制模型。该模型包括3个基本层次控制结构,各层次控制结构要素间通过约束与反馈实现自适应控制,分别用于指导系统开发设计、系统建设、系统运营3个环节的事故预防与风险防控工作。该模型同时考虑了电网系统运营和电网企业相关方对电网系统事故预防及风险防控的影响,最终实现电网企业事故预防和风险控制要素及过程的全面管控。     

易燃易爆危险化学品道路运输事故情景分析

为探究易燃易爆危险化学品道路运输事故情景演变趋势,发掘事故后果类型预测方法,首先搜集、统计2013—2018年国内983起易燃易爆危化品道路运输事故数据,从中提取事故发展过程中各个环节的特征参数,并将其作为网络节点;然后借助Netica软件进行参数学习,并构建易燃易爆危化品道路运输事故情景分析贝叶斯网络(BN)模型,最后进行后验概率推理,提出"初发事故—危化品事故"模式的事故链预测方法。研究表明:该事故情景分析模型可有效评估各类因素对事故情景演化的影响程度,并预测事故情景演化态势和导致特定事故后果的最可能出现的情景。     

北京市危险化学品道路运输事故的规律性

本文基于中国危险化学品事故官方网站公布的北京危化品运输事故信息,对2006~2016年期间在北京市境内发生的87起危化品公路运输事故进行统计,并对其发生时间、地点、成因、特点、结果、车辆性质等方面进行分析,旨在为减少本市危险化学品道路运输安全生产事故提供数据支持和科学决策依据。     

基于风险的危险品道路运输安全容量研究

为了确定危险品道路运输安全容量，保障危险品道路运输安全，基于风险理念，使用对比研究方法，提出危险品道路运输个人风险基准，建立改进的危险品道路运输定量风险评估模型。结合提出的风险基准，提出危险品运输安全容量确定方法，解决了单一类别和多种类别危险品运输安全容量确定问题。研究结果表明:在某城市化工集聚区的实例应用该方法，能够大幅度降低危险品道路运输潜在生命损失，有助于保障危险品道路运输安全。     

基于半定量的FRAM道路危险品运输事故分析方法研究*

为弥补事故分析法在道路危险品运输事故致因研究方面的缺失,解决传统事故分析方法分析结果不全面、防控措施不具体且针对性较差的问题,引入半定量功能共振事故模型（FRAM）,通过定量化功能上下游耦合变异性,阐述事故发生机理同时,找到系统关键功能和关键链路,制定防控措施重点监控。结果表明:基于半定量的FRAM道路危险品运输事故分析方法能够更快、更准确地找出事故发生的关键功能和关键链路,制定针对性防控措施,有效提高道路危险品运输系统安全性。研究结果可为道路事故分析提供参考。     

危险化学品公路运输事故新特点及对策研究

统计分析了2008年1月～2010年5月我国发生的485起危险化学品公路运输事故。从事故发生的原因、事故涉及的化学品、事故造成的危害、事故发生的月份分布及年份变化等几个方面,分析了近年来危险化学品公路运输事故的新特点及变化规律。经统计分析,道路交通事故是引发危险化学品运输事故的主要原因之一;侧翻是危险化学品车辆最容易发生的道路交通事故;而随着我国高速公路的迅猛发展,追尾造成的危险化学品运输事故数量呈上升趋势;危险化学品公路运输过程中易燃液体事故起数最多,爆炸品和毒性物质事故造成的人员伤亡最严重;春节前后取代夏季,成为近两年危险化学品运输事故高发期。针对这些特点,对我国危险化学品公路运输安全管理与监控提出了建议。     

基于STAMP模型的建筑事故致因因素定量分析方法研究

为揭示建筑安全事故致因因素间的相互关系从而对其进行有效预防和控制，探讨1种STAMP模型的定量分析方法，用于深入剖析事故致因因素间的逻辑关系和属性特征。基于STAMP系统事故理论模型，从建筑工程安全控制结构入手逐层定性分析事故的致因因素；引入灰色DEMATEL与ISM相结合的方法对系统事故间的复杂逻辑关系进行层级划分；运用MICMAC分析计算各致因因素的驱动力和依赖度数值并判断其属性类别。结果表明:提出的定量分析方法运用到江西丰城冷却塔坍塌事故中的分析结果与事故调查报告相契合，能较全面地说明各层次结构间的相互作用。     

基于高分遥感的危险化学品重大危险源安全布局动态管控研究*

为遏制危险化学品重特大安全事故，解决传统安全监测手段的空间局限性问题，结合高分遥感与数值模拟技术，开展危险化学品重大危险源区域安全布局动态管控研究。利用数值模拟技术模拟并确定危险化学品重大危险源重点管控范围；基于高分遥感影像提出适用于危险化学品重大危险源安全布局动态管控的变化检测方法，动态监测安全防护范围内的建筑、道路等人工构筑物的变化情况，严控事故影响范围内的人工构筑物密度；以内江市隆桥化工为实例开展示范应用。结果表明:高分遥感技术能够高效监测危险化学品重大危险源安全防护范围内的工程建设情况，有助于危险化学品企业保持足够的外部安全防护距离，降低危险化学品重特大安全事故风险。     

基于Apriori算法的易燃易爆危险化学品储运火灾爆炸事故关键致险因素的挖掘

导致易燃易爆危险化学品储运火灾爆炸事故的因素繁多、关系复杂,挖掘关键致险因素是减少管理成本、提高防控效率的关键。研究了200例事故等级为较大事故以上的易燃易爆危险化学品储运火灾爆炸事故的原因,采用事故树分析法建立易燃易爆危险化学品储运火灾爆炸事故树,并运用频度统计法遴选出致险因素;在此基础上,建立基于Apriori算法的关联规则模型进行数据挖掘,共得到14个关键致险因素。通过对关键致险因素与易燃易爆危险化学品储运火灾爆炸事故之间关联规则的分析表明,关键致险因素与事故之间存在强关联规则,单一关键致险因素或其组合的存在必将导致事故的发生,为实现危险化学品储运精准化安全管理提供参考。     

基于危化品事故案例的决策规则提取算法研究*

为充分解析文本形式的危化品事故案例,探讨事故类型与大量事故致因间的因果关联,从化工行业入手,通过扎根理论对175起危化品事故案例进行因素提取,共确定5个子系统、19个因素、80个子因素,提出基于事故生命周期的事故致因框架;在此基础上,提出改进的Gra Apriori算法,以解决经典的Apriori无法考虑属性类别关系的问题,最终获得14个以事故类型为决策属性的规则。结果表明:这些规则从不同事故阶段细致地剖析了危化品事故所遵循的规律,重现事故的演变过程,为危化品事故风险管理提供准确可靠的预防策略和决策支持。