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FP-Growth算法的民航鸟击事件关联性分析

鸟击问题严重威胁航空器运行安全,给航空业造成了巨大的经济损失,为了有效预防民航鸟击事件的发生,根据数据挖掘理论,在分析民航鸟击事件关键诱发属性基础上,提出了一种基于FPGrowth算法的民航鸟击事件关联性分析方法。根据中国民航鸟击事件统计数据,挖掘出鸟击事件各属性间潜在的、有价值的关联,通过设置最小支持度和最小置信度,得出重要的关联性规则。结果表明,该方法根据历史数据可推测出导致鸟击事件发生的相关因素,改善了以往凭借专家经验的片面性、模糊性和不确定性。通过飞机发动机设计、颜色涂装等措施切断导致鸟击事件发生的相关因素,达到有效预防鸟击事件的效果,完善防治措施,最大限度地避免鸟类撞击航空器,保障民航运输安全。     

航空安全事件关联分析方法研究

为有效预防航空安全事件的发生,对航空安全事件进行关联分析,提出了一种改进的FP-Growth算法实现航空安全事件多层关联规则挖掘。首先,采用Pawlak属性重要度约简算法对航空安全事件属性进行约简,结合航空安全领域本体中事件属性的概念层次结构对属性编码;通过引入跨层次频繁项和修补项改进FP-Growth算法,每层设置不同的支持度自底向上对编码后的多层次属性进行挖掘,最后得到事件原因、事件结果、运行阶段、事件类型等多种事件属性之间的多层关联规则。研究表明,该方法能够实现航空安全事件的关联分析,为减少航空安全事件的发生提供语义服务和决策支持。     

基于TEM模型的民航不安全事件关联规则挖掘与分析*

为了预防民航不安全事件的发生,应用机组威胁与差错管理（TEM）模型分析2014—2020年民航事故/征候的航空安全报告资料,提取事件里存在于民航运行风险中潜在的情况、威胁、机组差错等因素,通过改进的关联规则方法挖掘其中的关联关系,包括挖掘与事件严重程度有关的因素,找到TEM模型中的关键因素和影响航空器结束状态的致因因素,并进行关联网络图分析。研究结果表明:手动操纵/飞行控制差错、缺少/不足的飞行培训和安全管理、飞行员之间沟通差错与程序执行错误是造成事故/征候的显著因素;关联规则能够有效利用航空安全报告信息,通过定量的方法挖掘事故/征候的特征,找到影响民航不安全事件的强关联因素,为民航安全管理人员提供决策依据。     

基于关联规则的燃气事故不安全行为复杂网络研究

为有效防控城市燃气事故发生,运用关联规则和复杂网络对可能导致该类事故的不安全行为进行分析,揭示各因素之间的潜在关系和事故发生机制。收集2017—2022年间110起城市燃气事故调查报告并将其不安全行为划分为23类;利用Apriori算法挖掘各因素间的关联规则,得到支持度、置信度和提升度3个指标,并以关联规则中的前项和后项为基础构建复杂网络模型,从节点度、中介度中心性和聚类系数3个方面进行分析。研究结果表明：城市燃气事故发生多与个人安全教育程度不足、工作人员未落实相关管理制度以及个人安全措施和隐患排查不到位等因素有关,需加强相应的安全教育培训和安全管理体系建设。研究结果将不安全行为间的因果关系可视化呈现,为城市燃气安全建设提供一定的参考思路和决策支持。     

基于关联规则的危险品公路运输事故风险因素研究

为明确危险品道路运输事故的特点及其成因,收集1 721起危险品公路运输事故的详细资料,对数据进行清洗,在剔除无效、丢失的事故记录后,提取出6个直接风险因素及其包含的18个子因素,并将每个风险因素变量的属性值编码。利用基于Apriori算法的关联规则挖掘技术,量化风险因素之间的相关程度。经过归纳分析,找出35条有价值的关联规则,从中探究不同风险因素组合对危险品运输事故的影响特征。结果表明：24%的危险品运输事故发生在运载有24～39 t易燃液体的危险品货车上,13%的危险品运输事故涉及腐蚀性物质且事故后果为泄漏。对于事故类型,34%的危险品运输事故的事故类型为单辆危险品货车的翻车事故,且道路等级越低,翻车事故发生的可能性越大。在低等级公路的危险品运输事故中,有38%发生在夜晚,原因主要是低等级道路平纵线形复杂,交通安全设施不完善,驾驶员的反应能力和视线等条件均受到制约。     

基于模糊粗糙集的化工园区多米诺事故救援时机分析

本文旨在通过粗糙集约简手段研究化工园区多米诺事故救援时机问题。首先将初始事故等级、间距系数、环境等级、临近企业脆弱性、初始事故发生时间等5个因素作为多米诺事故发生条件,应用Kmeans聚类方法实现模糊粗糙集数据离散化,之后应用属性约简及属性值约简方法分析案例信息,最后提取规则并从以上5个因素角度确定火灾多米诺事故的救援最佳时机,结果表明救援规则简洁明了,可执行性较高。     

民用直升机事故人为致因及致死性研究

总结和掌握民用直升机事故致因的规律,以及各致因与致命事故的关联性,从而提出预防民用直升机事故的有效措施。运用人因因素分析分类系统(HFACS)对2006-2011年美国安全运输委员会数据库记录的717例民用直升机事故,进行分析和研究。结果表明,导致民用直升机事故的致因主要有技术差错、物理环境、违规、决策差错和知觉差错,导致事故的百分比分别为63.04%、46.16%、37.23%、22.17%和19.24%。物理环境包含的"不适宜的飞行天气"与致死事故的关联性是非致死事故的近5倍,"不安全行为"所属的违规也达到2倍多。增加民用直升机驾驶员的训练,提高驾驶熟练度,有助于降低飞行事故的发生。降低和预防飞行员的违规行为,在飞行前获得正确的天气指令以及飞行中随时关注天气变化,有助于降低民用直升机致命事故的发生。     

城市轨道交通运营FTA-Apriori风险链构建方法研究

为探明导致城市轨道交通运营事故发生的风险链式传导机理，构建事故风险链，提出FTA-Apriori(Fault Tree Analysis-Apriori)风险链构建方法。首先，针对城市轨道交通运营中风险灾害度高但支持度低的特点对Apriori算法进行改进，并通过灾害度与支持度二维耦合挖掘风险间的强关联规则；其次，通过FTA方法构建风险事故树，挖掘导致事故发生的风险组合，进而与强关联规则结合构建风险链。研究结果可为城市轨道交通运营风险链的构建提供一种全新的方法，进而揭示导致事故发生的风险链式传播机理，为风险链断链位置及风险精细化管控提供理论指导。     

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。     

关联性视角下装配式建筑工程吊装事故致因机理分析

为全面反映装配式建筑工程吊装事故的起因与发展过程,从关联性视角出发开展了装配式建筑工程吊装事故的致因机理研究.根据装配式建筑工程吊装作业的特点和复杂系统的事故致因,利用集成决策与评价试验法(DEMATEL)和解释结构模型(ISM)找出风险因素间的内在关联和层次结构,并将得到的层次结构转化为贝叶斯网络模型进行推理,对风险传递进行直观的定量描述,实现对装配式建筑工程吊装事故致因机理由源到链的深层次研究.结果表明,装配式建筑工程吊装事故通常是以环境扰动为初始事件,通过关联效应和风险传递引起管理紊乱和人因失误,最终导致以部件故障为直接致因的安全事故发生.     

基于文本挖掘的城镇燃气事故致因及关联分析

为有效预防城镇燃气事故发生,采用文本挖掘与复杂网络理论相结合的方法,系统分析影响城镇燃气安全的事故致因及其关联性。首先运用文本挖掘技术,从2017—2021年间的1 256份燃气事故案例中提取城镇燃气事故致因因素,采用Apriori算法挖掘城镇燃气事故致因的关联规则,共得到49条强关联规则;然后基于共现矩阵构建事故致因网络图,通过度中心性、紧密中心性、介数中心性分析,明确燃气事故的关键致因项和事故致因集合。研究结果表明：管道破损,阀门未关,设备老化,操作、使用不当和软管破损、脱落是城镇燃气事故关键致因因素,气体泄漏是燃气事故常见的事故类型,主要与管道破损、阀门未关等具有强关联性。     

基于FP-growth算法的高校群体性突发事件关联规则分析

为有效预防高校群体性突发事件,借助数据挖掘关联规则挖掘理论,在分析高校突发事件关键诱发因素基础上,构建基于FP-growth算法的高校群体性突发事件关联规则挖掘模型。并将模型应用于事务数据库数据的分析中,研究关键诱发因素间关联关系,实现强关联规则输出。研究结果表明,多数高校群体性突发事件的发生与日期没有必然联系;内部管理因素、内外部突发事件、内部突发事件、政治因素是诱发高校群体性突发事件的主要因素,且外部因素导致的群体性突发事件影响力远远超过内部因素的影响力;当突发事件发生后,应急处置的有效性是决定突发事件影响力的重要因素。     

基于决策树模型的煤矿安全事故严重程度分析与预测

为将数据挖掘技术应用于煤矿安全管理,通过对我国1999—2015年29 000多条煤矿安全事故数据的研究,系统分析了事故发生的区域、时间、类型和企业信息等因素对事故严重程度的影响及彼此之间的相关性。通过构建决策树分类模型,在给定事故相关信息的基础上,对事故严重程度进行分类预测;基于数据类别不平衡的特点,采用欠采样的抽样方法,同时利用梯度提升的组合分类器来提高分类精度。结果表明,采用的数据挖掘模型在预测不同严重程度的事故上均达到了较高精度。     

基于灰色系统理论的煤矿人因事故关键因素分析

通过对煤矿人因失误事故致因因素进行分析,统计出相关的关键影响因素,运用灰色系统关联理论,根据国家安监局近十年煤矿事故统计数据,对煤矿人因失误事故影响类型进行了分析。以煤矿事故发生起数和事故死亡人数作为参考指标,计算和分析行为失误致因、个人违章、组织管理失误等十项主要与煤矿人因事故相关的灰色关联度,进而推算出这些因素的灰色关联序,确定出导致煤矿人因失误事故的关键因素,最终得到煤矿人因事故与关键影响因素之间的定量化分析结果。采用灰色关联理论对煤矿人因失误影响因素进行分析,能够很好地说明人因失误与各关键影响因素之间的权重关系,对煤矿人因事故主致因机理有更加深刻的理解,为煤矿事故的预防和控制提供重要的参考依据。     

燃气管道安全事故统计分析

为提高我国燃气管道的安全管理水平,预防燃气管道事故的发生,通过网络搜索、文献查阅等途径,对2010—2022年国内80起附有详细调查报告的燃气管道事故进行了统计分析。分别从事故的时间特性、类型和等级、事故致因3个方面,采用卡方检验分析了不同等级事故致因之间的关联性,并基于“5W”分析法提取风险因素,结合结构解释模型,构建了燃气管道安全事故致因演化路径,揭示了事故发生的规律,最后在分析结果的基础上提出了具有针对性的措施和建议。     

我国隧道瓦斯事故统计及影响因素分析

为了解我国隧道瓦斯事故分布特征、发展趋势及其影响因素,统计1949—2019年我国瓦斯隧道以及相关瓦斯事故现有数据,并运用图表分析法总结隧道瓦斯事故,归纳我国隧道瓦斯事故类型、事故后果、事故发生地域、事故发生时间的分布特征及发展趋势特征,进而采用灰色关联法对发生过不同等级事故的8个典型隧道进行影响因素分析。研究结果表明:我国隧道瓦斯事故分布区域主要集中在西南地区,其他地区相对较少;事故类型以瓦斯爆炸为主,且事故后果最为严重;影响隧道瓦斯事故的主要因素依次为围岩瓦斯含量、地层岩性、地质构造、地下水出露程度、隧道埋深。     

基于关联规则的跑道着陆事件演化网络构建研究*

为了提高航空运输系统安全性,针对航空器着陆过程中冲偏出和重着陆事件的关联机理开展研究。以84起跑道着陆事故调查报告为样本,利用Python分词工具提取风险因素并建立跑道着陆事件数据集,应用Apriori算法挖掘风险因素间关联规则,基于复杂网络理论构建该类事件演化网络,分析社团结构和拓扑特征。研究结果表明:本文所构建的网络密度为0.143,网络较为紧密,风险因素间强关联;网络社团结构显著,符合飞行操纵、运行状态、运行环境、不利条件的分类特点;网络关键节点“航线训练”、“接地速度大”综合值分别为0.599 8、0.589 0。研究结果可为飞行安全研究提供新思路。     

重特大事故下的群体心理研究

为明晰重特大事故发生后群体心理变化过程,进而为预防或控制公共安全事件提供理论依据,对重特大事故下的群体心理开展系统研究。首先,从理论层面出发,基于重特大事故、群体与群体心理的内涵属性,描述重特大事故下的群体心理形成过程,剖析重特大事故对群体的心理影响;然后,总结重特大事故下的群体心理类型,并基于重特大事故发生后的发展阶段,构建重特大事故下的群体心理事件树模型;最后,依据公共安全事件属性,提出重特大事故下的群体心理影响因素体系。研究表明:重特大事故发展演化不同阶段对群体心理的影响存在差异,其主要影响因素包括企业因素、触发因素、事发人群与形成阶段。     

直升机运行风险因素耦合性分析北大核心CSCD

为降低直升机安全风险事件发生的概率,研究直升机安全运行风险管理中风险因素的变化规律和不同风险因素间的耦合碰撞机理。不同的风险因素可能相互作用,产生新的风险或影响系统的风险值。当风险值超过系统的风险阈值时,就会形成安全风险事件。使用N-K风险耦合模型研究了导致民用直升机安全风险事件的风险因素之间的耦合关系。首先,对影响直升机安全运行的风险因素进行识别,并将其分为人、机、环、管四类。考虑不同的风险耦合方式,建立相应的风险耦合模型。然后,用MATLAB编程进行迭代计算和分析,得到了单因素、双因素和多因素的风险耦合值。该值越大,证明系统内的风险越大,从而确定直升机运行安全事件的主要风险因素。最后,对2004—2019年我国直升机运行安全事件的风险因素进行分析,结果表明,参与风险耦合的因素越多,安全事件形成的概率越大,安全事件形成的概率与风险耦合值成正比。此外,当人为因素参与风险耦合时,其他因素的风险值进一步增大。研究结果可为我国民航直升机运行安全风险事件的防控提供理论和实践支持,从而促进我国航空工业的发展。