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。     

职工群体性突发事件发生原因演化分析及对策研究

随着经济增速放缓及劳动力成本上升,职工要求增加工资与企业渴望廉价劳动力的矛盾愈发明显。劳资冲突、职工群体性突发事件不断发生,对维护社会稳定带来严峻考验。通过统计分析2011-2015年间我国职工群体性突发事件,得出拖欠工资、管理不善、企业改制或搬迁、诉求提高工资待遇及不满工作条件、环境五个因素为导致职工群体性突发事件发生的主要原因。引入马尔科夫理论,计算职工群体性突发事件诱发因素的马尔科夫演化过程,得到趋势因子。并以2015年下半年为初始数据,对2016-2018年上半年职工群体性突发事件的原因变化趋势进行预测。针对预测结果,对欠薪事件、政企管理制度不完善等因素提出对策措施,为科学预防职工群体性突发事件提供技术支持。     

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。     

高校群体性事件内外部影响因素作用效果分析

为了分析高校群体性事件发展过程中内外部影响因素产生的作用效果,利用系统动力学(SD)理论,构建高校群体性事件内外部影响因素作用SD模型。以九江学院学生群体性事件为例,采用Vensim软件实证分析模型。研究表明:内部影响因素属于高校群体性事件的激励因素,随着事件的发展,其作用效果逐渐增大,且呈加速上升趋势,事件发展过程中,对内部影响因素干预不当会激发事件态势;外部影响因素属于高校群体性事件的保健因素,事件发展过程中,合理干预外部影响因素可以很大程度上控制事件的发展态势。     

基于ISM的非常规突发事件群体决策失误影响因素分析

为了提高非常规突发事件群体决策效率,基于ISM模型对非常规突发事件群体决策失误影响因素进行了深入分析。根据非常规突发事件群体决策流程,结合相关研究成果,确定群体决策失误的各流程阶段的影响因素;依据ISM模型理论对非常规突发事件群体决策失误进行了深层次的原因挖掘,分析了各影响因素对非常规突发事件群体决策失误的具体影响及其之间关系,得出:决策规则、决策目标、决策方式、决策模式、群体关系(决策冲突)、群体情绪、应激反应异构是决策失误发生的深层原因,而决策群体性别、知识背景、风险感知偏好异构性、决策环境的恶劣复杂、技术因素是决策失误的表层直接原因。     

结合TF-IDF的企业生产隐患关联预警及可视化研究

为有效利用企业在日常管理中积累的大量生产事故隐患记录,实现隐患预警,解决人工分析数据效率低、主观性强等问题,构建结合词频率-逆文档频率(TF-IDF)的企业生产隐患关联预警可视化模型。首先,运用先验(Apriori)关联规则算法挖掘各隐患间的潜在联系,获取信息中的隐藏价值;然后,引入TF-IDF算法优化关联规则,找出隐患间的关键规则;最后,运用可视化技术直观地展现挖掘结果。研究表明:可视化模型能快速、准确地实现隐患预警;对关联规则的优化,解决了Apriori算法支持度依赖性强的问题;挖掘结果能为企业安全管理者提供整改方向与依据。     

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。     

基于关联规则的塔式起重机事故致因网络模型研究

为揭示塔式起重机事故致因机理，由事故调查报告提炼关键要素，运用关联规则方法挖掘致因因素间耦合关系并提取其强关联规则；基于复杂网络理论，构建塔式起重机事故致因网络模型，通过模块度、平均路径长度、节点度及中介中心度分析网络拓扑特性，识别关键节点及其交互机理。结果表明，塔式起重机事故网络具有较明显社团结构，人因和管理层因素与事故连接紧密，存在违规/违章操作、相关专业资质不足及未有效落实安全制度等问题，需对关键节点采取针对性干预控制措施，及时切断风险传播链路，减少事故发生。     

风险容忍度对员工不安全行为的影响研究

为识别不安全状态下风险容忍度关键影响因素,降低不安全行为发生概率,研究建立风险容忍度影响因素综合评价指标体系,采用李克特量表设计调查问卷并开展相关性统计分析,在此基础上构建多变量交互作用分析的结构方程模型,识别关键指标并挖掘指标体系中决策层与风险容忍度的关联关系。结果显示：员工心理和工作性质与风险容忍度相关性显著,对不安全行为发生概率影响较大;生理因素、心理状态、工作性质、安全文化和外部环境与风险容忍度正向关联,关键决策层指标分别为员工体力、员工情绪、工作强度、作业过程监督和行业标准;个人安全素质和安全资源与风险容忍度负向关联,关键决策层指标分别为安全技能水平和现场防护措施。     

水电工程施工安全隐患关联规则挖掘

为高效挖掘水电工程隐患排查中积累的大量数据,采用基于互信息和左右信息熵的短语提取技术,从非结构化的隐患数据中提取结构化关键短语;运用桑基图,描述隐患特征、隐患部位、隐患类型之间的信息流动;结合短语提取技术,优化Apriori关联算法,挖掘隐患部位与隐患类型的关联规则,绘制关联规则网络图,结合桑基图分析规则;验证某水电站13 820条隐患数据案例。结果表明:开关箱、防护栏杆等是隐患排查的重点,易因排架电焊机、开关箱、电缆线凌乱等对象在闸门处发生触电;边坡和高处坠落等关联度较高,可为水电工程隐患排查和治理提供参考。     

基于情景要素的电网大面积停电事件情景序列构建方法研究

为了进一步做好电网大面积停电事件应对工作,针对电网大面积停电事件外部致因条件与事件内部演化规律不清的问题,采用“情景-构建”方法梳理事件情景要素,并在历史事故案例数据以及大量应急演练数据的基础上,综合运用数据挖掘方法,建立相关事件情景的逻辑与时间序列,为电网大面积停电事件的应急响应与决策指挥等工作提供科学、合理的理论支持,相关研究思路与方法也可为电力企业其它类型突发事件的应急管理工作提供参考。     

基于电力历史应急大数据的应急情景规则分析与发现方法研究

为了解决电力突发事件演化过程难于预测,进而导致事件应急缺少针对性,较为被动的问题,提出在现有应急预案指导、事故模拟仿真、事故案例经验总结等方法基础上,引入基于电力历史大数据分析与预测的应急情景规则分析与发现方法,将电力应急突发事件情景构建的结果与相关大数据预测模型（汇总统计、分类与预测）相结合,提出科学、合理且具有良好操作性的情景演化规则的获取方法与技术路线,为进一步提高复杂电力突发事件的应急处置与指挥能力提供技术支撑。     

高校突发事件应急管理问题及对策研究

近年来高校突发事件频繁发生,对学校教学、工作、学习及生活秩序造成了很大影响,对高校突发事件应急管理的研究显得尤为重要与迫切。在界定高校突发事件内涵及诱因的基础上,分析高校应对突发事件的现有模式及存在观念落后、缺乏法律法规支撑、缺乏组织化和应急预案操作性不强等问题,提出要创新管理理念,加快高校法制建设、健全组织体系、完善应急预案、加强心理咨询等对策,以期为高校管理机构应对突发事件提供一定的指导作用和经验借鉴     

基于解释结构模型的城乡结合部突发事件触发源研究

基于解释结构模型对城乡结合部突发事件触发因素进行分析,通过建立城乡结合部突发事件触发因素的关系结构模型,分析得到触发突发事件的表层影响因素、中层间接影响因素和深层根本影响因素。结果表明:人口因素是触发突发事件的深层根本因素,社会文化因素以及国家制度政策因素是中层影响因素,而土地因素、经济发展因素以及生态环境因素等是触发城乡结合部突发事件的表层因素。掌握这些因素,这在很大程度上会避免城乡结合部突发事件的发生,对政府的应急管理工作具有一定的参考价值。     

面向突发事件智能建筑管理系统的集成结构

为了实现面向突发事件的智能建筑管理系统(IBMS),提出了智能建筑突发事件的抽象模型、基本运算操作及优先权分配机制,并根据突发事件监控和管理的目标,提出了IBMS的"分布式虚拟应急中心"集成结构.     

面向核应急响应的S-BOX集成模型

核事故引发的应急任务往往需要集成多个部门应急资源和能力来协同响应。这些海量核应急信息、知识汇聚于网络,其固有异构性限制了跨部门核应急集成的能力。为解决此问题,基于语义X列表理论提出核应急集成框架;以“事件-任务-资源”为主线构建本体结构列表和集成推理规则;给出假定核事故场景和资源、任务信息,搭建S-BOX模型和响应决策推理实验,验证了本方法可有效表达异构核应急信息与知识,实现按需集成。     

地铁施工工人不安全行为关联规则研究

当前工人不安全行为研究多侧重从理论和方法的角度出发,而通过数据挖掘探究规律性方面的研究存在不足,因此,提出了地铁施工工人不安全行为关联规则研究。首先,构建关联规则挖掘数据库,以大量反映现场不安全行为的照片为数据来源。然后,利用Apriori算法,通过SPSS Modeler软件建模,以地铁车站施工机械操作人员为例介绍关联规则挖掘过程和结果。结果表明:机械操作人员存在有效强关联项为“开挖降水→挖土机作业时周围区域内有其余工人作业活动”。说明针对不同工种岗位的工人,在不同施工阶段存在易出现的不安全行为,可以有针对性地进行控制与管理,从而降低事故率。     

电网应急预案知识图谱构建方法与应用*

为提高电网应急预案知识的检索效率以及电网事故的处置效率,提出电网应急预案知识图谱的构建方法。首先,以电网自然灾害和大面积停电事件应急预案为数据源,分析电网应急预案知识内容体系框架;其次,采用基于规则与基于深度学习的知识抽取方式对应急预案进行知识抽取,并基于Neo4j图数据库对电网应急预案知识进行存储和可视化展示;最后,以某市大面积停电事件应急响应为例,分析电网应急预案知识图谱在实际案例中的有效性。研究结果表明:所构建电网应急预案知识图谱可对电网突发事故进行辅助决策,从而缩短应急决策时间,提高电网事故的应急处置效率。