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。     

基于Hash和倒排项集的海上钻井平台隐患关.联分析

为了充分挖掘海上平台隐患案例中隐患属性与致因之间的关联性，提高对平台隐患风险预测的准确性和时效性，提出了一种基于Hash技术和倒排项集的关联规则挖掘模式。首先针对292条平台结构现场数据的每个隐患属性进行分析提取；其次在多支持度下，按照多维、多层关联规则挖掘模式挖掘隐患设备、隐患位置、隐患现象等属性的关联规则；然后提出用信息增益来衡量关联规则的有效性；最后，根据挖掘结果分析并总结海上钻井平台隐患特征。结果表明：春季油水分离器常出现缺少保养的隐患，护管常出现未封堵的隐患；一般腐蚀和锈蚀的致因为操作维保不当、防护层剥落，以及防护装置锈蚀严重、脱焊、不符合规范，提高海上平台管理水平可减小现场隐患的发生概率。     

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。     

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。     

基于文本挖掘和复杂网络的事故致因重要度评估方法——以房屋市政较大以上事故为例

为充分挖掘事故调查报告中的有效信息,明确安全管理工作的内容.首先,利用文本挖掘分析事故调查报告,采用最小词频阈值文档频改进信息增益评估函数对分词结果降噪,通过回溯特征项在报告中的具体表述,提取事故致因,再构建同义词词库.然后,引入复杂网络以改进TF-IDF,综合事故致因因素的关联特征评估其重要度.最后,以房屋市政较大及...     

基于挖掘方法的高处坠落事故时间规律关联规则分析

为充分挖掘事故时间规律与事故致因间的关系,采用文本挖掘和数据挖掘的方法对近几年国内285起高处坠落事故调查报告进行挖掘。挖掘结果表明：物或环境等不安全状态在与人的不安全行为产生交互作用后容易引起安全事故;人的不安全行为与事故发生的时间具有强关联规则且主要发生在人体疲劳程度较大的时间内,这为事故致因研究提供了参考依据。     

塔式起重机安全事故统计分析

基于网络搜集、文献查阅和现场咨询等手段,对2013—2017年国内96起附有详细事故调查报告的塔式起重机安全事故进行了统计分析。从事故时间特性、事故类型和事故等级、发生阶段以及事故致因4个方面揭示塔式起重机安全事故发生的规律,并提出一些具有针对性的预防对策。     

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。     

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STAMP模型的建筑事故致因因素定量分析方法研究

为揭示建筑安全事故致因因素间的相互关系从而对其进行有效预防和控制，探讨1种STAMP模型的定量分析方法，用于深入剖析事故致因因素间的逻辑关系和属性特征。基于STAMP系统事故理论模型，从建筑工程安全控制结构入手逐层定性分析事故的致因因素；引入灰色DEMATEL与ISM相结合的方法对系统事故间的复杂逻辑关系进行层级划分；运用MICMAC分析计算各致因因素的驱动力和依赖度数值并判断其属性类别。结果表明:提出的定量分析方法运用到江西丰城冷却塔坍塌事故中的分析结果与事故调查报告相契合，能较全面地说明各层次结构间的相互作用。     

基于AcciMap模型的化工事故致因定量分析方法研究

为分析化工事故致因因素间的相互关系,有效地预防和控制风险,提出了一种基于AcciMap模型的事故致因定量分析方法.首先,基于AcciMap模型定性分析事故致因;然后运用灰色DEMATEL-ISM方法对事故致因进行多级递阶层次结构划分;运用MICMAC方法计算各致因的驱动力和依赖性以划分属性类别;最后将所提出的方法运用于江苏响水"3·21"特别重大事故分析.结论与事故调查报告契合.研究表明:政府政策不当、监管机构失察、企业与第三方机构违法违规经营等是事故的核心致因因素;化工事故的防控应从企业、第三方机构和政府等方面同时进行,有效控制本质致因和过渡致因是防止系统失效的关键;灰色DEMATEL-ISM-MICMAC方法与AcciMap模型相结合能够有效探讨事故致因的属性特征和作用规律,是AcciMap模型的有益补充.     

强降雨导致的建设工程安全事故人因分析HC-GC模型

为降低强降雨导致建设工程安全事故发生率，有效解决该类安全事故人因分析复杂问题，提出新的安全事故人因分析模型方法。基于人为因素分析与分类系统(HFACS),建立包括6层24个因素的建设工程强降雨事故(CPHRA)框架模型(HC);联用遗传算法(GA)优化连续关联规则挖掘算法(CARMA)(GC)分析人为致因关联，绘制事故人为致因链；选取150起强降雨导致建设工程事故典型案例进行模型验证与应用分析。结果表明：优化后的人因分析HC-GC模型具有更优的性能与效率；在事故人因链中，政府安全主管部门监督不足与企业安全文化缺失是深层次因素，现场违规监管与现场安全管理漏洞是主要连接因素，技能水平低与失误违章会进一步强化事故负反馈，事故上报与响应不及时是强降雨导致建设工程事故扩大蔓延最直接原因。     

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。     

事故调查报告中事故原因分析的改进*——基于企业事故案例学习视角

为进一步提高我国事故调查报告的质量,更好地满足企业对事故案例学习的需要,通过案例分析事故调查报告中事故原因部分存在的问题及其原因,并在此基础上提出采用事故致因理论来改进事故调查报告的思路;应用24Model改进天嘉宜化工有限公司“3·21”特别重大爆炸事故的事故原因分析,以此来验证本文思路的可行性和有效性。研究结果表明,使用事故致因理论能够更加科学地归纳事故原因,增强措施的针对性和可操作性,可有效改善事故调查报告的质量。     

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。     

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。     

基于关联规则挖掘的直升机事故/事件分析

为了研究直升机事故/事件相关因素之间的关联性,以关联规则为数据挖掘方法,找出了导致直升机事故/事件发生的关联因素组合。首先,收集整理国内近10年224件直升机事故/事件数据报告,从中提取出{事件等级,运行阶段,事件类型,事件原因,对策措施}5类属性信息,然后通过SPSS Modeler软件,结合事件相关属性的设定,运用网络图和Apriori算法进行数据挖掘,通过可能导致直升机事故/事件发生的频繁因素组合来发现事件之间的关联性,得出了以事件等级为关联前项的3类强关联规则。研究表明,对于不同的事件等级,导致事故/事件发生的关联因素不同,可以通过有针对性的控制和管理减少直升机事故/事件的发生。     

基于层次话题模型的煤矿安全事故致因要素研究

为促进安全发展,强化煤矿安全管理的科技支撑,在事故致因理论基础上,利用文本挖掘中的话题模型和创新性构建的层次致因要素话题模型,对我国2000—2015年发生的386起重特大煤矿事故调查报告进行了深入地挖掘、分析和研究。发现事故致因隐含的规律及各类事故之间的关联与共性,并进一步研究发现不同致因要素随时间的演化规律及致灾倾向,为煤矿安全管理找出重点,指导煤矿安全生产管理实践。