数据缺失情况下水淹天然气管道泄漏风险分析

面向数据缺失情况下水淹天然气管道泄漏风险量化分析的需求,提出一种基于贝叶斯网络(BN)和模糊集理论(FST)的概率风险分析方法。首先采用故障树分析(FTA)法分析水淹天然气管道泄漏失效致因,并映射得到相应的BN模型;然后针对基本事件失效概率数据缺失的情况,用专家知识引出概率,替代缺失的统计失效概率;为处理概率引出过程中专家知识的模糊性和主观性导致的不确定性,结合FST与多专家层次分析引出模糊概率,将其作为实际先验概率输入BN模型,进行量化分析。以某复线水淹天然气管道为例,应用所提方法分析其泄漏风险,结果表明:用该方法能够在数据缺失情况下表征并量化泄漏风险,同时BN的正向预测和概率更新能力可用来评估动态风险、识别关键失效因素。     

基于贝叶斯网络的建筑火灾动态风险评估方法研究

为提高建筑火灾风险评估的准确性,建立1种智能化的动态风险评估方法。针对具体建筑的风险评估,以物联网技术为基础,构建智能消防监测系统,在建筑日常使用过程中通过动态风险评估,实现火灾风险要素的实时监测、数据传输,充分发挥大数据、云计算的支撑作用,将贝叶斯网络方法引入火灾风险定量评估过程,构建火灾动态风险评估模型;结合具体的应用实例,分析不确定因素对风险评估结果的影响。研究结果表明:基于贝叶斯网络的动态风险评估方法能较准确地反映建筑火灾风险的可能性,达到实时监测、动态评估的效果。     

面向机械安全风险预警的评估方法

针对机械安全风险预警缺少安全风险评估方法的问题,提出一种面向机械安全风险预警的风险评估方法。首先根据人、机器、环境产生的不安全因素,确定面向机械安全风险预警的风险评估主要包括监测值输入、风险值计算、预警级别确定、预警信息发布等步骤;其次提出一种量化计算风险的模型,并给出确定预警级别以及发布预警信息的方法;最后通过某机械臂风险评估案例,验证该风险评估方法的有效性。研究表明:面向机械安全风险预警的评估方法能够综合考虑人、机器、环境风险因素,依据风险值计算模型,实时分级开展智能制造系统安全风险预警。     

基于PSO优化BP神经网络的钻井动态风险评估方法

传统钻井动态风险评估严重依赖于专家主观判断、结果大多是定性或半定量,无法满足深井复杂地层钻井安全需求。针对该问题,研究建立了基于PSO优化BP神经网络的钻井动态风险评估方法。通过对录井资料的监测分析,实时判断井下风险发生的类型并定量计算风险发生概率,可以在风险发生的早期给出预警信息,及时指导风险调控措施的开展。海上BD气田的实例分析表明,基于构建的动态风险评估模型得到的风险预测结果与实际风险发生情况相符合,说明建立的模型是合理可行的。该模型对于钻井作业过程中动态风险评估具有一定的参考价值。     

中国安全生产科学研究院“十三五”系列科研成果

正城市轨道交通突发事件下大客流监控预警信息系统研究依托项目:城市轨道交通突发事件下大客流疏运监控预警技术和装备研发研究内容:中国安全生产科学研究院、中国电子科技集团公司第三十八研究所、北京城市系统工程研究中心等单位开展合作研究,研发了城市轨道交通突发事件下大客流疏运智能监控分析识别集成装备、人流密度及行为分析软件系统;建立了基于拥挤指数模型、时间序列分析、趋势分析等技术的大客流风险预测及分级预警模型;研发城市轨道交通突发事件下大客流监控预警信息系统。     

时序数据驱动的化工过程风险动态预警研究

对化工过程进行在线监测与动态风险预警是降低事故发生的有效途径。提出了一种基于深度学习时序预测与模糊数学定量风险评估相结合的预警方法。针对化工过程数据的动态性、时序性、非线性强，且预测周期短等问题，将卷积神经网络(Convolutional Neural Networks, CNN)与长短期记忆网络(Long Short-Term Memory, LSTM)模型结合形成深度学习时序预测模型，实现过程参数108 min的超前预测。将该方法应用于合成氨过程，对温度、压力、流量、氢氮比等6个风险参数进行预测。结果表明，该预测方法具有较高的预测精度，其线性回归相关系数及均方根误差表明所提出的方法具有非常高的精度。同时利用三角模糊数对时序预测结果进行风险评估，得到时序风险变化曲线，实现了化工过程风险预警。研究对使用人工智能和大数据实现过程控制和风险预警进行了有益探索，为实现化工过程的超前预警提供参考。     

基于STPA和模糊BN的AIDC移交人误研究

为评估因空管自动化系统功能不完备而潜在的管制移交人因风险,首先,采用系统理论过程分析(STPA)方法,构建空中交通服务设施间数据通信(AIDC)移交过程的安全控制结构图,识别出AIDC移交时的关键人误;然后,结合空管人误分类模型(HERA-JANUS)构建基于贝叶斯网络(BN)的人误分析模型,利用专家经验和模糊集理论量化各节点的先验概率;最后,通过Ge NIe软件训练数据,可视化诊断模糊BN,得到目标事件的发生概率,分析出关键人误。结果表明:STPA方法驱动下的模糊BN能够全面地识别AIDC移交过程中的关键人误致因,其中AIDC移交失败时系统无告警是管制移交过程中的重要人误风险源;当目标事件发生时,管制员"注意力分散"、"忘记监控"、"注意力不集中"和"警觉性降低"4种差错行为发生的概率占比较高,是造成管制移交时航空器小于安全间隔的关键差错行为。     

机电类特种设备典型事故风险分级预警预控方法研究

基于风险预警预控理论,依据SMART原则,设计了机电类特种设备典型事故风险分级预警预控方法;根据风险评价分级原理,建立了起重机机械断裂事故、游乐设施机械断裂事故、客运索道突停事故、电梯溜车事故和场(厂)内专用机动车辆伤人事故5种典型事故风险分级预警模型,提出基于科学与高效原则的风险预警预控"匹配"原理,实例验证了风险分级预警预控方法的科学性和可操作性,为机电类特种设备使用过程典型事故风险分级预警和预控提供科学的理论及方法。     

基于FBN地铁深基坑施工渗漏风险评估模型及应用*

为了解决由于地铁深基坑施工风险因素不确定性和基坑工程事故资料缺失导致传统风险分析方法不再满足实际需要的问题。探讨模糊集理论(FST)和贝叶斯网络(BN)的结合,介绍1种专家置信度指标,建立地铁深基坑渗漏风险评估指标体系,得到基于模糊贝叶斯网络(FBN)地铁深基坑施工渗漏风险评估模型。研究结果表明:将该方法应用于广州地铁十三号线某车站深基坑施工渗漏风险评估中,结果符合施工实际,接缝密封质量差等风险因素需加以措施控制,该方法可为后续施工风险评估提供实时支持。     

尼罗河公司安保风险动态量化评估及预警程序研究

针对当前国内外安保风险评估及预警方式的不足,设计了动态定量风险评估预警模型,以项目所涉及的各类安保事件、政府整体安保风险信息、人员及作业场站分布、各类安保事件严重性分级、往期安保事件人员及财产损失等信息为主要输入处理对象,开发了相关程序处理程序;程序在多个突发事件的应对工作中进行了应用。结果表明:该程序具备各类安保事件信息分类汇总、发展趋势同比及环比分析、安全防范措施建议、安保关键绩效指标数据实时统计等功能,可准确、及时和动态实施作业区域的安保预警,操作简便,应用方便。该程序有助于实施作业区域安保风险动态量化评估和预警。     

基于模糊BN的企业业务中断风险分析:以洪涝灾害情景为例

为量化极端暴雨洪涝灾害导致企业业务中断的风险,并识别导致中断发生的关键因素,分析2008年以来新闻报道的183例企业因洪涝受灾的案例,利用故障树映射方法构建企业业务中断风险贝叶斯网络(BN)模型;通过模糊集理论(FST)降低案例数据的不确定性,优化该BN模型的概率推理过程,并通过灵敏度分析识别出业务中断的关键因素。结果表明:洪涝灾害情景下,国内企业业务中断风险为35. 5%,供水中断及供电中断等2个因素是洪涝灾害情景下导致企业业务中断最关键的风险因素。     

车载驾驶员疲劳驾驶预警与控制系统研究

为了识别与安全控制疲劳危险驾驶行为,有效预防与减少因疲劳危险驾驶导致的交通事故,基于疲劳检测分级、预警与自动智能控制技术,开发出车载驾驶员疲劳驾驶实时监测预警与控制系统。首先基于PERCLO方法,构建驾驶员疲劳检测与分级模型;然后根据所输出的驾驶员疲劳等级信息,提出疲劳驾驶三级预警原理,及其预警实现方式;最后以疲劳预警信息为基础,形成基于驾驶员不同疲劳等级预警的安全控制技术,并对处于深度疲劳的危险驾驶行为,构建自动智能紧急控制停车系统,重点阐述系统的地形匹配、智能控制,以及自动驾驶与停车三大核心技术,并提出相应的系统硬件构成,为系统工程应用提供理论与技术支持。     

基于事故致因和分层感知的安全风险预警系统研究

提出基于分层感知和事故致因要素的分层感知模型、交叉识别模型及分类学习算法。利用基于AI的热网安全风险预警系统验证了分层感知和交叉识别模型的可行性,推导出基于分层感知和事故致因要素的数学模型和风险分级策略,实现了事故致因要素理论的逆向应用,且朴素贝叶斯等机器学习算法适应性良好。     

大跨度钢结构施工安全风险评价IHFACS-BN模型及应用

为降低大跨度钢结构施工安全事故发生率,提出基于改进人为因素分析及分类系统(IHFACS)与贝叶斯网络(BN)的大跨度钢结构施工安全风险评价模型。首先,引入HFACS方法,结合工程实际改进HFACS法;然后,基于IHFACS全面识别施工安全风险,采用粗糙集(RS)方法构建评价指标体系;其次,构建BN模型,并根据现场数据结合模糊集方法确定BN各根节点的先验概率及节点间的条件概率分布,通过GeNIe软件计算系统失效概率,分析关键风险因素;最后,以昆明机场扩建工程为例,验证该模型的有效性。结果表明:模型计算结果与实际情况基本符合,此工程总体安全风险概率为57.62%;焊缝错边、气孔、夹渣与支撑胎架拆除不当的敏感度均超过20%,是大跨度钢结构施工应重点管控的关键风险因素。     

基于模糊DEMATEL-BN的管制单位动态风险评估

为研究管制单位风险的动态性，提高风险评估的准确性，预防风险事故的发生，提出基于毕达哥拉斯模糊、试验与评估实验室(Decision Making Trial and Evaluation Laboratory, DEMATEL)、贝叶斯网络(Bayesian Network, BN)和模糊损失率的管制单位动态风险评估模型。首先识别管制单位风险因素；其次应用毕达哥拉斯模糊和DEMATEL模型探究风险因素之间的相互关系；再次将因素间的相互关系映射到BN,构建管制单位风险演化过程；然后确定先验概率，并以前兆数据作为输入信息，推导计算管制单位的动态风险概率；最后利用模糊损失率量化风险后果，计算管制单位的动态风险评估值。以某管制单位为例，对构建的管制单位动态风险评估模型进行了实证研究。结果表明：特情处置预案不合理等高严重后果概率持续上升的风险因素是该管制单位的风险管控的重点；t₁～t₅时间段该管制单位的动态风险评估值从1.035×10^-2上升到1.106 3×10^-2。构建的管制单位动态风险评估模型克服了管制传...     

基于防火监督数据的风险评估与预警体系构建研究

本文提出了基于防火监督数据的风险评估与预警体系构建方法。首先,通过收集、整理和分析防火监督数据,建立数据库和指标体系。其次,采用数据挖掘技术对数据进行分析,识别风险因素和风险特征。再次,利用统计模型和算法,对风险进行评估和预测。最后,建立预警模型和机制,实现风险的实时监测和预警并优化。通过构建基于防火监督数据的风险评估与预警体系,可以提高火灾防控能力,减少火灾事故发生几率,保护人民生命财产安全。     

石油井下作业井喷风险预警分级模型研究

结合石油井下历史事故资料和井下高危作业风险辨识资料,依据SMART原则,从企业应用角度,建立井喷风险预警分级评价指标体系,评价指标包括固有风险频率、事故严重度、监控与监测措施3方面;对各指标给出相应的权重和分值,并在风险原理的基础上设计风险评价分级数学模型,建立石油井下作业井喷风险预警分级标准。根据分级模型得到的风险分级结果可以对石油井下作业井喷风险进行有针对性的防范和控制,避免井喷事故的发生。     

旅游安全预警的集对分析-可变模糊方法

为解决可变模糊方法在旅游安全预警中存在的计算过程复杂和难于确定阈值的问题,基于集对分析理论、可变模糊集理论及二元语义方法,提出旅游安全预警的集对分析-可变模糊方法。首先,基于集对模糊联系度,构造可变模糊集理论的相对差异度,进而建立集对分析-可变模糊综合评价模型;然后,结合预警分级特征值,运用二元语义方法确定旅游安全预警级别和阈值;最后,将该方法应用于实际算例,并就预警结果与其他旅游安全预警方法进行对比分析。结果表明:集对分析-可变模糊预警方法在简化计算过程的前提下,所得预警结果与BP神经网络方法、TOPSIS方法、可变模糊方法基本一致。     

机械安全风险预警监测要素确定方法

针对现有风险评估方法不适用于确定机械安全风险预警监测要素的问题,提出基于机械安全风险预警系数的监测要素确定方法。首先通过计算建设成本系数(CFF)、运维成本系数(MCF)和效率影响系数(EIF),获得机械安全风险预警系数,用以对比风险预警系统和安全防护装置的安全成本,并作为选择风险减小措施的依据;然后定义监测要素确定流程,包括机器限制确定、危险识别、风险估计、风险评价、机械安全风险预警系数确定等;通过某工业机器人监测要素确定案例,验证机械安全风险预警监测要素确定方法的有效性。研究表明：该确定方法可合理选择监测要素,确定系统的危险性,估计风险大小,同时考虑安全风险减小措施的经济性。     

金属非金属矿山风险分级管控与应急信息管理

依托现有应急平台架构,参考金属非金属矿山自动化安全预警控制系统现状条件,分析企业安全风险关键因素,确定矿山安全风险评估及分级管控办法,结合重大风险点与其它"孤岛信息"系统,甄选可监测信息建立应急信息数据库,搭建动态监控数据信息智能处理平台,完善矿山应急管理信息理论体系研究,提高企业及安全监管部门对安全生产突发事件的应急响应及处置能力。