基于监管视角的区域特种设备宏观安全风险预警

现有研究多从微观角度关注特种设备本身、特种设备生产及使用单位的风险,而缺少从政府监管视角出发探索区域特种设备宏观安全风险的研究。为进一步完善特种设备安全风险理论,评估我国各区域特种设备宏观安全风险等级,在提出并界定"基于监管视角的区域特种设备宏观安全风险"概念的基础上,基于扎根理论(GT)的分析方法识别出宏观安全风险要素,构建指标体系,建立了基于ANP-CM的风险预警模型,并对我国内地31个省级行政区域的宏观安全风险等级进行了测算。结果表明,所构建的GT-ANP-CM模型适合于基于监管视角的区域特种设备宏观安全风险预警,具有合理性和可行性,该方法的提出可为监管机构测算区域特种设备宏观安全风险等级提供参考。     

基于功效系数法的特种设备宏观安全风险评价模型

为掌握特种设备的整体风险水平,明确监管方向和重心,基于幂函数型功效系数法,建立特种设备的宏观安全风险评价模型。应用模型研究全国特种设备的宏观风险,然后将其作为基准衡量北京地区电梯的风险水平。结果表明:应用特种设备宏观安全风险评价模型,可计算分析特种设备的整体风险,实现不同种类设备风险的横向对比;将气瓶的宏观风险作为风险的标准当量,可实现国家、地区、企业同类设备风险的纵向对比,有助于促进政府和企业的监管决策工作。     

基于数据挖掘技术的事故隐患预警方法研究

为改良企业既有隐患排查治理方法,提高辨识效率,提升整改效果,应用并优化数据流滑动窗口模型、等价类变化算法、变化挖掘算法等数据挖掘技术,构建1种关联隐患预警方法,该方法以企业历史隐患数据为基础,通过挖掘实时隐患数据的关联规则,发布关联隐患的类型、存在可能性和变化模式等预警信息,指导企业进行针对性排查和整改。最后,以72家安全管理性质相似企业的28 957项隐患数据为例,验证该方法可行性。研究结果表明:该方法不但能挖掘关联隐患类型及其变化模式,而且预警准确率随置信度水平提升而不断提高。     

承压类特种设备使用过程风险分级方法研究

基于风险分析理论,针对承压类特种设备使用运行过程的风险状态,建立了承压类特种设备运行过程的实时风险定性分级模型与定量分级模型;并应用AHP方法设计建立了设备风险分级评价指标体系及权重体系;最终结合风险可接受准则,依据设备运行的现实风险评价分级结果,可将承压类特种设备划分为风险高中低不同类型的设备,以采取相应的安全检验及监管措施,实现基于风险的特种设备科学分级分类,从而为提高安全监管效能提供技术方法支撑。     

基于数据挖掘技术的气瓶决策分析系统研究

对当前气瓶安全监管的现状及存在的问题进行了分析,通过对现有的气瓶安全管理的基础数据进行挖掘,建立了风险预警模型,从监管角度分别建立了4个模块,构建了气瓶决策分析系统,并通过应用实例验证了系统的有效性。该决策分析系统的建立为气瓶安全监管提供了有效的技术手段,是特种设备应急管理大平台建设的重要组成部分。     

基于关联规则的企业安全风险并存分析研究

为提高企业综合风险管控能力,本文以某地区企业安全风险数据为分析对象,利用关联分析方法挖掘风险并存规则,并用支持度、置信度和提升度等指标来衡量并存性的强度.结果表明:该方法能较好地发现企业安全生产中普遍存在的风险并存规则,为提高企业综合风险管控能力提供对策和建议.     

我国化工园区特种设备风险隐患管理优化研究

以南京化工园区为例,通过对我国化工园区特种设备风险隐患管理的研究探讨,提出了我国化工园区特种设备风险隐患管理存在的各类问题。针对风险定量简单、缺乏参考价值的问题,引入了定性和定量两类风险隐患分析方法,使特种设备风险隐患的定量分析更具科学合理性;针对特种设备风险评价系统操作复杂、实用性差的问题,结合南京化工园区特种设备管理情况和设备的固有危险性原理合理定义了设备风险影响因子,并采用层次分析法和定量加权平均法完善了特种设备风险等级的科学划分;针对化工园区特种设备安全管理与设备风险管理脱节的问题,引入法律中特种设备分类监管理念,设计了具备5级水平的分类监管模型,科学优化了特种设备风险隐患的管理模式。提出的化工园区特种设备风险隐患管理优化方法有助于工程实际应用,使得风险定量更加精确可行,突出了特种设备的监督管理重点,有利于政府、企业的风险监管工作。     

特种设备智能检测监测云服务模式研究

针对特种设备数量高速增长与质量管理服务供给不足等日益复杂的形势,研究基于物联网、大数据、云计算等新一代信息技术的特种设备智能检测监测架构与支撑要素,提出面向设备安全管控的检测监测技术应用模式、面向生命周期环节的集成应用模式、基于动静态数据的云服务应用模式等多种云服务模式,集成技术、平台、数据等多种手段探索特种设备行业检测监测应用与服务创新,满足特种设备生产、使用、检验、检测、监管等多方需求,推动特种设备质量提升、技术优化和风险防范能力升级.     

特种设备风险控制管理模型研究

为提高特种设备安全管理的效率,实现特种设备管理资源的高效配置,提高特种设备企业的安全管理水平,首先,建立特种设备的三级风险评价指标体系;其次,基于层次分析法(Analytic Hierarchy Process, AHP)计算各级风险评价指标的权重,进而建立三级风险评价模型;最后,结合分类预警及协同治理2个环节,构建了特种设备风险控制管理模型,并运用所建模型剖析具体案例。研究表明,特种设备风险控制管理模型可为开展特种设备安全管理工作提供重要的数据支持和技术方法,具有一定的科学性和有效性。     

关注特种设备检验人员的自身安全

长期以来，人们对特种设备的安全十分重视，国家采取法律法规等各种方式方法来控制和减少特种设备事故的发生，例如对特种设备进行监督检验和定期检验等。开展特种设备检验的目的是及早地发现特种设备隐患，以保证特种设备安全运行。然而，在特种设备检验过程中，对于检验人员来说，由于各种因素的影响，往往对检验人员也造成了各种各样的危害，有的登高检验被摔成重伤，     

建筑施工高处吊篮作业安全防护预警模型研究

为提升高处吊篮作业的安全防护水平,为建筑施工安全防护预警模型研究提供理论支持,针对安全防护不足和缺位对高处吊篮作业的不利影响,建立高处吊篮作业安全防护预警指标体系。通过对作业人员的筛选,作业信息采集及数据化处理,构建基于SVM（支持向量机）的高处吊篮作业安全防护预警模型。最后,通过对历史样本数据仿真模拟验证模型的适用性和可行性。研究结果表明:建筑施工高处吊篮作业安全防护预警模型的仿真模拟结果与实际结果相比较为吻合,从安全防护审批、个体防护用品、安全防护设施、安全防护标识、心理生理防护及作业条件防护6个方面进行分析构建的安全防护预警模型可为高处吊篮作业提供预警支持,并可作为建筑企业安全管理系统的一部分,推广至其他特种作业领域。     

基于风险的特种设备使用单位分类监管应用研究

为提高特种设备安全监管效率,缓解设备数量增长与监察力量不足之间的矛盾,基于风险管理理论,提出在风险评价的基础上对特种设备使用单位实施分类监管。在前期特种设备使用单位风险评价体系研究的基础上,结合2011年、2012年的试点应用情况,对风险评价体系的具体评价流程、结果及科学合理性进行了研究。结果表明:C类使用单位的数量依然占据近一半的数量,需引起监管部门的高度重视;同时验证了风险评价体系科学合理、可操作性强,能够有效指导全国分类监管工作的开展。     

英国国防工业安全生产法制体系研究及对我国的启示

为建立健全我国国防工业安全生产法制体系，从构建历程、宏观设计和微观建设要点等方面对英国国防工业安全生产法制体系展开系统研究，并分析当前我国国防工业安全生产法制体系存在的主要问题以及英国国防工业安全生产法制体系建设对我国的启示。结果表明:在宏观设计方面，英国构建以国防安全局为监管主体的高度扁平化监管体系；在微观建设方面，其更加注重国防工业安全生产法律体系的层次性、内容完备性，法律的实操性、更新机制，以及监管职责界定的建设。借鉴英国经验，指出将国防工业安全生产法制体系建设提升至国家战略高度，实现国防工业安全生产专门立法、强化法律可操作性、完善法律制修订机制和科学界定监管职责是我国今后努力的重要方向。     

基于机器学习方法的安全帽佩戴行为检测

施工现场作业人员是否佩戴安全帽主要依靠人工检查,存在监管效率低、时效性差等问题,为了实时自动监管作业人员是否佩戴安全帽,提出1种基于机器学习的安全帽佩戴行为检测方法。首先利用深度学习YOLOv3算法检测出现场视频中的施工人员脸部位置,根据安全帽与人脸的关系估算出安全帽潜在区域;然后对安全帽潜在区域图像进行增强处理,使用HOG（方向梯度直方图）提取样本的特征向量;再利用SVM（机器学习的支持向量机）分类器对脸部上方是否有安全帽进行判断,进而实现对施工人员安全帽佩戴行为的实时检测与预警。以某高铁站施工现场为例进行验证,研究数据表明在施工通道和塔吊作业区域,该方法可实时有效检测出工人未佩戴安全帽的行为,识别率达90%。     

特种设备风险管理体系构建及关键问题探究

为加强特种设备风险管理,在遵循科学性、可操作性、全面性和可发展性4个原则的基础上,应用安全系统工程、风险工程学的基本原理,提出并构建包含风险监管体系、监测预警体系、应急管理体系和事后处置体系在内的特种设备风险管理体系。从组织机构、运行机制、法律规章、关键技术4个方面对特种设备风险管理所面临的关键问题进行探究。结果表明:所构建的特种设备风险管理体系,符合事物发生的内部规律和风险管理的基本要求,具有层次分明、目的明确等特点,为特种设备风险管理的开展提供有益的参考。     

危险化学品装卸运输一体化安全风险预警平台设计与研究

针对危险化学品装卸环节与运输环节安全事故频发,涉及监管部门较多,及危险化学品流转过程中多物态、跨地域、跨时空的特征通过调研和分析,得出运输介质不符、疲劳驾驶、超载、企业超资质营业、装卸操作不规范等是影响危险化学品装卸、运输环节的主要安全风险因素;另外,装卸、运输环节安全风险影响因素之间存在紧密的耦合关系。为更有效落实企业安全生产主体责任和政府监管职责,严格依据相关法律法规和标准,并融合互联网、物联网、人工智能、地理信息等新一代信息化技术和理念,设计并研究集危险化学品装卸与运输一体化的安全风险预警平台。目前该平台已在山东淄博上线试运行,取得了良好的运行效果,提高了该市危险化学品装卸运输过程本质安全水平,增强了政府危险化学品监管能力。     

基于改进水平集算法的锅炉承压视觉预警技术

传统锅炉承压预警技术主要依靠人工巡查发现问题,在检测过程中受工作人员自身操作不稳定因素影响,存在故障预警实时性差、盲点多等问题,达不到相应的预警要求.针对此问题,提出基于改进采用水平集算法的锅炉承压预警技术.利用图像处理技术从图像中分割出锅炉承压关键部件,统计关键部件灰度值,并利用灰度值设定特征图像及初始轮廓,设计采用...     

基于图论的生产安全事故风险预警指标筛选及分析*

为提高事故风险预警准确性,降低事故发生频率,通过对现有生产安全事故案例进行因果连锁理论分析,构建事故成因结构图,采用图论中节点属性分析法,筛选事故风险预警指标,并利用最短路径介数和紧密度改进复杂网络概念,从局部与整体角度探讨事故风险预警指标敏感性。结果表明:人与物类风险预警指标敏感性较高且相近,环境类风险预警指标敏感性次之,管理类风险预警指标敏感性较低。研究结果可为相关企业建立与优化事故风险预警指标体系提供理论依据。     

基于数据挖掘的化工生产事故致因主题抽取

为充分挖掘化工生产事故数据中的有效信息和潜在规律,提高对化工事故认知水平,针对某化工集团2010—2016年共1 578起事故数据,利用社会网络分析等方法揭示事故要素间的关联关系;运用潜在狄利克雷分配（LDA）模型进行事故聚类,并抽取到5个事故致因主题。研究结果表明:LDA主题模型等数据挖掘技术能有效挖掘大量事故数据中的潜在信息;5个事故致因主题中,4个涉及到人因或组织层面的缺陷;员工注意力不集中和现场风险管理不足这2个致因主题间具有较强相关性;员工注意力不集中、现场风险管理不足以及设备问题是导致事故发生的主要原因。