高危作业有害因素控制水平监测预警系统的设计

为了对高危作业有害因素的预防控制水平动态评估和决策，本文运用信息监测预警的基本原理和理论，提出高危作业有害因素控制水平监测预警系统的指标体系，构建出高危作业有害因素控制水平监测预警体系和运行模式。通过该监测预警系统的运行，可以科学的判断出应关注的控制技术（检测、评价、防护、应急救援、职业病诊断），应重点关注的有害因素，某项具体有害因素应该制定的具体标准等。     

基于可拓方法的职业危害控制水平预警模型

为了量化职业危害发生的可能性，并为职业病防治提供依据，利用物元分析方法，建立了高危作业有害因素控制水平的综合预警模型。为了避免人为主观因素的影响，采用简单可拓关联函数确定模型中指标权重，并以定量结果确定预警级别。实例验证表明，该模型可用于对职业危害的控制水平做出综合评价，并提供定量的预警信息。     

高危作业预警计算机系统设计

为了利用计算机技术对高危作业有害因素的预防控制水平进行动态评估和预警,在对现有的安全预警系统进行分析总结的基础上,根据高危作业的特点,给出了高危作业预警系统的设计方案.     

基于改进BP神经网络的职业危害预警模型

高危作业职业危害的严重性迫切需要对此建立有效的预警机制。目前的预警方法无法对多种职业危害因素作出综合、系统的评价。本文采用改进的BP神经网络，对多种职业危害因素进行综合预警，该预警模型不受人为因素的影响，在误差允许范围内可实现准确的实时预测。     

基于Reason-AHP的有害气体中毒事故分析

为有效防范有害气体中毒事件的发生,首先,基于瑞士奶酪模型(Reason模型),构建包括5个一级指标、15个二级指标的有害气体中毒事故致因指标体系;然后,采用层次分析法(AHP)对事故致因因素指标进行权重分析,并对其重要度进行排序。结果表明:现场作业违章指挥(0.288)、习惯性行为(0.152)、人员培训不到位(0.130)及规章制度不落实或缺失(0.118)等致因指标对事故的影响较大。针对影响较大的致因指标提出改进措施。     

天然气开采危险有害因素辨识及风险评估

作为清洁能源的天然气,对生态环境的改善、经济的发展和人们生活质量的提高具有重要的作用,天然气需求量的增加给天然气开采带来了了巨大压力。天然气开采属于高危、高技术含量的作业,开采的整个过程伴随有诸多风险,极易发生突发性有害事故,且处理棘手。挖掘并分析天然气开采潜在危险有害因素,对于提前做好突发事故预警预防、事故应急处置和救援等都具有重大现实意义。结合近年来天然气开采大量事故资料,从事故发生发展的过程出发,提出了天然气开采危险有害因素辨识的原则、步骤,从设备缺陷、管理操作、外界环境三方面分类汇总了天然气开采危险有害因素,并提出一种适合天然气开采的危险有害因素风险评估方法,从而对危险有害因素分级预防和控制。     

进口再生塑料质量安全风险两阶段预警模型

为降低进口再生塑料对人体健康、经济、环境等方面造成的危害,本文利用网络层次分析法和模糊综合评价法,研究进口再生塑料质量安全风险预警机制.本文通过风险信息分析,结合我国海关实际工作经验,提取出部分可快速检验的直接风险因素进行第一阶段风险预警,对能够影响进口再生塑料质量安全的间接风险进行第二阶段预警,构建包括原料基本影响、管理影响、社会影响、环境影响4个方面的多维度风险预警指标体系,利用网络层次分析法确定复杂多因素系统中的指标权重,并通过预警模型对某批次进口再生ABS塑料的质量安全风险进行实例计算分析.结果表明:该模型可与海关现有风险预警信息系统整合,提升对进口再生塑料的综合风险预警能力,从而为中国海关口岸风险预警及风险管控提供参考依据.     

预先危险性分析法和事故树分析法在气体供应站安全评价中的应用

针对气体供应站危险因素多、事故频发问题,本文首先采用了预先危险性分析法对气体供应站进行危险有害因素分析,明确了气体供应站可能发生事故的原因和危险等级;然后采用事故树分析法对输送气体的管线做了泄露分析,通过分析事故树基本事件的结构重要度,找出了17个直接导致事故发生的根本原因。     

基于AHP的高处坠落事故脆性分析

高危建筑行业施工作业中高处坠落事故居于“五大伤害”事故之首。以高处坠落事故的发生为研究对象，由层次分析法得出导致事故发生的各因素的相对重要度的排序向量，根据复杂系统的脆性理论，通过脆性激发度的定义，对高处坠落事故进行了脆性分析。结果表明，使用不安全设施、无防护措施、强度不够和处于不安全位置这四种因素是导致高处坠落事故发生的主要脆性源。研究结果为建筑行业事故防控体系的建立提供一种新的途径和思路。     

基于G1法的高危作业疲劳风险模糊综合评判

疲劳严重威胁作业安全,许多事故都直接或间接由疲劳引发。针对高危作业疲劳风险评价问题,考虑作业疲劳致因,综合运用G1法,提出高危作业疲劳风险的模糊综合评判方法。首先,根据疲劳的表现,系统分析影响高危作业疲劳的因素,以管理因素、岗位因素、作业环境、生理、心理等5个因素为准则,构建作业疲劳风险的评价指标体系。然后,应用G1法,确定指标权重,建立高危作业疲劳风险多级模糊综合评价模型,评判疲劳状况。最后,通过一个案例验证了模型方法的可行性与有效性,为综合评判高危作业疲劳发生可能性提供了一个新视角与方法。     

民用机场运行安全风险混合预警方法应用研究

为解决民用机场运行安全风险预警过程中预警因素单一、预警信号迟钝等问题,文章在探讨民用机场运行安全风险分析、评价和预警之间内在联系的基础上,运用系统安全科学、层次分析法与模糊数学等方法,建立多维可扩充的民用机场运行安全风险预警指标体系,其中包含综合预警指标15项、单预警指标19项,用以发现显性问题和隐形问题,并通过预警准则的设定为企业提供及时预警信号输出。企业的实际应用证明该预警方法具有可行性。     

基于Fuzzy模型的职业病危害综合风险评估方法研究

为有效评估作业场所职业病危害的风险大小,研究职业病危害综合风险评估方法。在综合考虑作业场所职业病危害的固有危害特征、接触特征、防护特征和健康影响特征等风险影响因素的基础上,采用层次分析和专家咨询法筛选和建立了职业病危害综合风险评价指标体系,研究制定了各评价指标的分级评价准则,利用模糊数学理论,构建了基于Fuzzy模型的职业病危害综合风险评价模型。该方法可以对职业病危害的综合风险进行评估,并能够确定风险控制的优先权,避免了传统单一指标评价的局限性,对职业病危害评价工作具有一定借鉴意义。     

多层次模糊综合评估汽车制造企业职业危害风险

研究将层次分析法和模糊综合评判法相结合,提出了职业危害风险的多层次模糊综合评估方法,并将该方法应用于汽车制造企业的职业危害风险评估。计算和评估结果表明,多层次模糊综合评估方法能在很大程度上克服人为因素的影响,可以解决权值分配的问题。运用多层次模糊综合评估方法来确定汽车制造企业的职业危害风险级别具有合理性和可靠性。     

基于滑坡灾害输电网的预警模型

伴随电力设施的大量建设,滑坡灾害引起的输电网损坏亦愈加频繁和严重。为正确、高效、快速地处置因滑坡灾害引起的输电网事故,针对滑坡灾害,首先从输电网的拓扑网络结构特征及所致事故预估影响进行分析,构建了滑坡灾害下输电网的预警指标体系,并通过模糊层次分析法-熵权法的组合赋权法得到预警指标权重;然后,基于预警相关理论和电力行业标准,制定了滑坡灾害下输电网预警等级分级标准,并据此标准划分预警指标各等级警限阈值。最后,再运用可拓理论中基于参变量物元的动态评价模型,建立输电网预警模型,并对重庆某地区进行预警等级计算。结果表明,该地区预警等级为三级,处于相对安全状态。     

基于IAHP和灾变链式方法的城市油气管道风险诱因与预警研究

城市油气管道穿越城区街道、建筑和居民区等特殊地段,保障其安全运行具有重要意义。为实现城市油气管道风险早期预警,基于城市与野外长输油气管道风险对比分析,识别城市油气管道风险预警指标;建立城市油气管道风险预警指标体系,采用区间层次分析法对预警指标重要度进行定量排序,确定关键预警监测点;并依据灾变链式理论,构建城市油气管道重大事故灾变链式模型,研究管道风险演化过程,发现灾变前兆进行断链减灾。研究结果表明:“腐蚀”及“第三方破坏”占据城市油气管道失效致因比重最大,风险因子“油气管道与市政管道距离”以及“城市工程施工作业”应作为城市油气管道重点监测点。同时,围绕城市油气管道风险预警需致力于孕源断链。     

基于PNN的煤矿安全生产风险综合预警研究

为加强煤矿安全生产风险预警管理,对煤矿安全生产系统风险因素进行分析,从人-机-环-管理四个方面建立了风险预警指标体系,给出了各指标的定义;提出了指标风险预警等级临界点的设置和指标警度计算方法;应用概率神经网络（PNN）构建了安全生产风险综合预警模型,通过指标风险预警等级临界点构建训练样本,并对预警模型进行了性能检验和工程应用。结果表明,基于PNN的安全生产风险综合预警模型风险识别能力强,运行速度快,计算效率高,可以进行推广应用。     

基于模糊层次综合法的炼铁厂评价模型及应用研究

运用模糊层次综合评价法建立炼铁厂安全评价的模型,该模型能有机地将炼铁厂的安全管理、设备设施、人员和环境等因素结合起来,依据各因素对系统安全影响的大小,决策者可对其采取相应的改进措施以有效地控制事故的发生。通过对炼铁厂安全性的分析,其评价结果和现实情况基本相符,能较为全面反映整个系统的安全性和各因素对系统安全性的影响大小,为炼铁厂的安全评价提供了一种有效的综合评价方法。     

基于因子分析与BP网络的地铁施工安全预警研究

为了解决当前我国地铁施工过程的安全预警问题,构建因子分析与BP神经网络相结合的地铁施工安全预警模型。在分析地铁施工安全预警指标的基础上,采用SPSS因子分析法对调查数据进行降维,采用Visual Basic 6.0软件编写BP网络程序,并通过工程实际数据实现模型的训练及检测。研究结果表明,通过因子分析能使BP网络的输入数据从37个减少至7个,经因子分析降维后的收敛速度和计算精度均高于未经因子分析的神经网络,且误差均在10%以内。通过因子分析与BP神经网络相结合构建的耦合模型识别地铁施工过程中的不安全因素,进而有针对性地完善地铁施工的相关预警技术。