废旧车用动力电池安全放电研究

在动力电池回收处理流程中,对于发生过进水、过火、碰撞等情况的危险性动力电池需要进行放电安全处理。此外,动力电池从电动汽车上退役时残余电压很高,动力电池单体带电拆解极易发生起火甚至爆炸,拆解前也需要进行放电处理。以退役车用锂离子动力电池单体为研究对象,对比物理放电和化学放电的安全性,考察放电的安全截止电压、戳穿安全阀、电解质浓度对化学放电的影响。结果表明,电池电压值高于1.0 V时,电池拆解会产生火星,极易起火,电压值不高于1.0 V可实现安全拆解。物理放电后电池电压会反弹,拆解时仍有安全风险;化学放电后电池电压不反弹,可实现安全拆解。化学放电时戳穿安全阀并添加5%的Na Cl可满足产业化放电要求,SOC=100%的动力电池放电至安全截止电压需要15.3 h。对于10 Ah以上的动力电池,戳入深度应控制在5 mm以内,10 Ah以内的动力电池不建议戳穿安全阀。     

基于N-K模型和SNA的新能源汽车燃爆风险因素耦合分析

新能源汽车燃爆事故涉及人、车、充电设备(桩)和环境等多风险因素。从系统层面确定最大风险耦合形式及关键风险因素对提升我国新能源汽车安全水平具有重要意义。通过收集整理我国2016—2020年发生的191起新能源汽车燃爆事故案例，运用N-K模型计算风险耦合值；利用社会网络分析(Social Network Analysis, SNA)将风险因素作用关系可视化，分析风险因素网络中各节点中心度及可达性；结合N-K模型和SNA对风险节点的出度进行修正，确定新能源汽车燃爆事故中的关键风险因素，并据此提出安全防控策略。结果表明：多风险因素耦合导致事故发生的概率较大；控制车-环两因素风险耦合可有效避免燃爆事故发生；高温、低温、浸水、路面异物碰撞和电池管理系统故障是需要重点防范的关键风险因素。     

基于机器学习的公交驾驶员事故风险识别及影响因素研究

为从公交驾驶员群体中识别出易发生事故的风险公交驾驶员，结合某市公交公司营运安全管理系统数据库、百度应用程序接口(API)及网络爬取技术，并应用K近邻算法补充缺失值，获取42条线路及1 893名驾驶员的数据；基于驾驶员、车辆、线路特征、违规行为、事故、管理等基本特征变量构造派生变量；采用包括递归特征消除、有惩罚项的逻辑回归、随机森林的集成方法选择特征；采用极致梯度提升(XGBoost)等6种机器方法分别建立分类模型，并采用贝叶斯方法优化超参数。结果表明：在构建的6个分类模型中，XGBoost方法构建的模型其受试者工作特征(ROC)曲线下的面积(AUC)评估结果最佳；运用贝叶斯方法优化模型，可以在一定程度上提升ROC的AUC指标；对于风险公交驾驶员预测准确率达到98.66%,运营单位还可以根据自身情况权衡虚报率与命中率代价。此外，车辆服役时间、违规次数等特征对于事故风险具有明显的非线性影响。     

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。     

基于改进FAHP-Entropy法的危险品仓储安全评价

为提升企业危险品仓储安全风险识别能力，针对危险品特殊属性及其仓储安全管理特点，提出基于改进的模糊层次分析法(FAHP)与熵权法(Entropy)的危险品仓储安全评价机制。首先，从人员、管理、物料与设备、环境4个方面建立评价指标体系；然后，基于改进的FAHP和Entropy法，确定指标的综合权重，并结合三角模糊数(TRFN)确定模糊关系矩阵；最后，以广东省某危险品物流企业为例，通过模糊评价模型得出最终安全评价结果。结果表明：该企业危险品仓储安全综合评价结果以及人员安全、管理安全、物料与设备安全、环境安全等4个一级指标评价结果均属于“较安全”水平，其中物料与设备方面评分最高。该安全评价机制基于改进的FAHP-Entropy模型，对比分析指标体系与评价结果，能够实现危险品仓储管理的关键风险因素识别，有助于提高企业危险品仓储管理安全水平。     

基于HFACS模型的制造企业机械伤害事故致因分析

为探究我国制造企业机械伤害事故发生的部分原因，首先以206份机械伤害事故报告为样本，基于人因分析与分类系统(HFACS)模型，运用SPSS软件分析样本数据频率及相关性，其中，较常见的致因因素是组织氛围、监督不到位、不良的心理状态和偶然性违规；各致因因素间的关联强度值为1.994～5.407,组织氛围-监督不到位-不良的心理状态-偶然性违规是关联强度之和最大的关键事故致因路径；然后利用Super Decisions软件计算致因因素权重，其中，不安全行为的前提条件权重值为0.330 1,是所占权重最高的关键层级，不安全的监督层级中的计划任务不恰当权重值为0.150 1,是权重最高的关键因素；最后通过分析提出预防机械伤害事故发生的策略。研究结果表明：机械伤害事故的发生是各致因因素间相互作用的结果，减少制造企业机械伤害事故需要阻断事故致因路径、加强对关键层级和关键因素的管控。     

面向驾驶员心电数据的交叉口驾驶风险评估方法

为更精准地评估交叉口范围内的驾驶风险,首先,引入驾驶员心电(EGG)数据,提出基于余弦相似性距离的逼近理想解排序(TOPSIS)模型;其次,建立滚动时间窗法,并改进传统的短期频域指标计算方法,计算模型中低频(LF)变化率指标和低频与高频之比(LF/HF)等心率变异性(HRV)指标,模型时域指标有心脏搏动周期(R-R间期)变化率和其标准差(SDNN);然后,根据心电频域和时域指标与静息状态下对应指标的接近程度进行综合排序,按照越接近驾驶风险越小的原则,评估交叉口区域的驾驶风险;最后,选择30名驾驶员,在西安市23个交叉口开展实车试验,采集试验数据并验证模型方法。结果表明：驾驶员在相同交叉口环境下的驾驶风险评估结果相似性超90.1%,所提方法可应用稀疏样本评估交叉口的整体驾驶风险;高驾驶风险的交叉口评估方差较中、低驾驶风险路口分别高38.8%和67.9%,表明低风险交叉口区域驾驶风险的评估更精准。     

基于IM-FCM的装配式建筑施工安全风险评估

为准确评估装配式建筑施工安全风险，提高施工安全管理水平，针对现行评估中动态解释能力不足的缺点，构建装配式建筑施工安全风险评估指标体系，引入组合数有序加权算子量化专家主观评分建立耦合交互矩阵，通过相互作用矩阵与模糊认知图的融合模型识别关键风险、预测演化趋势，并以武汉市某项目实证分析安全风险等级。结果表明：该项目整体风险偏高；随着施工安全风险的交互耦合与演化发展，风险评价系数上升10.28%,风险等级从3级升至2级；施工过程中应重点防控竖向或水平构件支撑系统存在缺陷等关键风险因素；相互作用矩阵与模糊认知图的融合不仅能对施工安全风险进行动态评估，还能预测时序维度上的施工安全风险演化趋势。     

基于HHM-RFRM理论的智能船舶航行风险识别与筛选

针对智能船舶航行过程中航行关键风险因素的有效识别和筛选问题，提出了基于等级全息建模(Hierarchical Holographic Modeling, HHM)框架和风险过滤、评级与管理(Risk Filter, Ranking and Management, RFRM)思想的智能船舶航行风险识别与筛选理论。首先，构建智能船舶航行风险识别HHM模型，以全面而准确地选取和反映智能船舶航行风险来源；其次，通过RFRM模型对风险因素进行过滤、排序和筛选，结合贝叶斯方法的多判据评估模型，识别出智能船舶航行过程中可能存在的关键风险因素。结果可以为相关海事机构和船舶公司进行动态管理提供理论依据，同时为保障智能船舶航行安全提供一种手段。     

微型涡喷发动机喘振故障的预警技术研究

为有效预警微型涡喷发动机(MTE)的压气机喘振故障，首先，通过在发动机仿真模型中进行故障注入来确定喘振故障对应的发动机相关参数；其次，在微型涡喷发动机试验台上加装对应监测参数的传感器，采集卡采集并传输数据，并进行多次试车试验；然后，在0～140 000 r/min转速区间内选取6个特征转速点，结合仿真模型与MTE试车数据，计算特征转速点下参数的故障阈值；最后，基于LabVIEW设计1个喘振故障预警程序，并在MTE试验台上设计喘振故障试验以验证预警程序的可行性。结果表明：压气机喘振故障影响最大的2个参数为压气机出口压力与燃烧室出口温度；当MTE出现喘振现象时，压气机出口压力骤降且燃烧室出口温度大幅升高；故障预警程序不仅能够实时监测参数变化并发出告警，还能及时停止发动机工作，保障试验人员安全。     

危险货物运输驾驶人风险倾向分类及识别模型研究

为合理评估危险货物运输驾驶人驾驶过程中的风险倾向,建立危险货物运输驾驶人风险倾向聚类及辨识体系,以动态监控系统中记录的驾驶人实时违规预警数据为基础,选取可能引发交通冲突的安全关键事件为特征参数,利用探索性因子分析方法实现指标降维,提取驾驶人风险倾向主因子,并通过K-means算法聚类不同风险倾向的驾驶人,最后基于聚类结果监督训练随机森林模型,辨识未知驾驶人的风险倾向。结果表明,利用选取的8类安全关键事件特征参数,可以将驾驶人风险倾向划分为攻击驾驶倾向、鲁莽驾驶倾向、驾驶分神倾向和驾驶疲劳倾向,且可以识别风险较低的驾驶人,基于随机森林模型的驾驶人风险倾向识别准确率为88.68%,可以较好地实现危险货物运输驾驶人风险倾向辨识。研究结果为危险货物运输驾驶人风险倾向分类及识别提供了方法依据。     

不安全行为决策中情绪作用机制的脑电研究

为预防不良情绪对个体行为决策的影响，避免不安全行为，从神经层面探究情绪对不安全行为决策过程及结果的作用机制。基于事件相关电位(ERPs)技术，采用“1个刺激-2种按键选择(S-K1/K2)”的试验范式，开展脑电(EEG)试验，探究正负性情绪对不安全行为决策的影响机制。结果表明：负性情绪下，个体更倾向于作出不安全行为，也更容易冲动决策。相较于正性情绪，负性情绪下P200平均波幅更小，表明负性情绪抑制个体早期对风险信息的注意力投入，干扰对风险信息的早期感知与侦测；N2平均波幅更大，表明负性情绪干扰风险信息分析过程，导致个体出现更大的认知偏差和认知冲突；晚期正成分(LPP)平均波幅更小，表明负性情绪严重干扰晚期注意力的持续投入，对风险判断过程造成更大影响。情绪通过干扰早期感知与侦测、影响风险信息分析和风险判断过程来间接影响行为决策结果。在此基础上构建基于情绪作用的安全行为决策模型，该模型能够从情绪角度调节人的不安全行为。     

基于空间单元分析的装配式建筑施工安全预警模型

为提高装配式建筑施工的安全绩效,针对装配式建筑施工安全监测与预警问题,分析施工现场人的不安全行为、物的不安全状态以及不安全的环境及这3类危险源交叉关联情境;以单元空间为对象,提取各类危险源的动态信息,构建空间单元危险特征向量;采用支持向量机(SVM)分类算法建立装配式建筑施工空间单元安全预警模型。研究结果表明:空间单元安全监测与预警模型具有良好的泛化能力,可识别实际工程项目空间单元的安全风险。     

基于STPA和模糊BN的装配式建筑吊装施工安全风险分析*

为有效评估装配式建筑吊装施工中的安全风险状态,识别关键风险因素,运用系统理论过程分析方法(STPA)构建吊装施工过程中的控制反馈结构,识别导致危险的不安全控制行为,确定不安全控制行为的致因因素;基于风险因素间的关联关系构建贝叶斯网络（BN）模型,推理计算装配式建筑吊装施工安全风险状态概率,并结合反向诊断推理分析影响安全事故的风险因素;通过敏感性分析,识别装配式建筑吊装施工安全中的关键风险因素。结果表明:装配式建筑吊装施工安全风险处于低风险状态;起重机械超负荷运行、现场安全管理不到位和吊索吊具存在缺陷等因素是影响装配式建筑吊装施工安全风险的关键风险因素。     

输气站场人员“意图+轨迹”早期智能风险预警

为防止输气站场无关人员闯入作业区造成事故，提前预判人员可能的位置，提出一种融合人员行进意图和轨迹的人员位置早期智能预判方法，建立基于机器视觉的输气站场人员行动“意图+轨迹”早期智能风险预警模型；在收集人员行动图像的基础上，通过方向梯度直方图(HOG)提取人员头部方向特征，利用支持向量机(SVM)分类器分类识别头部方向，分为正常直行、观望中直行、意图转弯3种行进意图，根据头部方向初步判别其行进意图以预判行进方向；对识别出人员意图转弯的情形进行持续追踪，结合卡尔曼滤波算法预测人员短时行进轨迹，从而实现对不同风险情景的预测，达到分级早期预警的目的。研究结果表明：该方法辨识行人意图准确率为90.79%,预测与实际轨迹曲线间相关系数r₁为0.994 84,r₂为0.993 43,两者高度相关，准确率较高，能够实现输气站场无关人员闯入的早期智能监管。     

基于模糊综合评判方法的沉船风险预警

为有效预防沉船引发进一步的危害,基于模糊综合评判方法建立了沉船风险预警模型。通过对历史事故的统计分析,识别出沉船风险主要包括通航安全风险、环境污染风险和经济社会风险。基于系统工程的思想,确定了沉船风险的主要构成要素为沉船、沉船所在区域和周边自然环境。通过汇总专家经验和历史数据,确定了沉船风险预警指标体系并进行了分级量化,并运用层次分析法(AHP)确定了各指标的权重。以我国水域部分历史沉船为例进行验证,结果表明,应用该模型能迅速有效地开展沉船风险预警,并且得出的评估结论与历史操作经验比较吻合。     

梯次利用阀控式铅酸电池过充安全特性

为解决梯次利用阀控式铅酸电池(VRLA)过充引发的电池温升、产气和失效问题,在真实电池舱中对8个并联、额定参数为12 V/20 Ah的VRLA恒流过充,充电倍率为0.17 C(27 A)。结果表明:过充后169、189、209 s依次产生H_2、SO_2、CO,过充33 min后产生烃类气体;梯次利用VRLA模组存在极限充电电压17.6 V,模组电压达到这一数值后内部电解水等反应加剧;热仿真温度曲线显示出模组内外部温差可达40℃,且模组长时间过充后各单体温差明显,最大温差达30℃。此外,梯次利用VRLA过充后未发生明显形变、燃烧,但监测H_2浓度变化可对电池过充等异常状态进行有效预警。     

建筑工程安全文明施工费预测精度研究

为准确测算建筑工程安全文明施工费,提出案例推理技术(CBR)-最大信息系数(MIC)-随机森林(RF)预测模型方法。通过实地调研61个典型工程样本数据,选择12个安全文明施工费的影响因素作为候选特征变量,采用CBR进行样本相似度检索以构建模型的训练样本集,运用MIC确定关键特征变量输入模型,组合建立3种RF模型(RF、MIC-RF和CBR-MIC-RF),并通过实证分析其预测精度。结果表明：通过样本相似度检索和识别关键特征变量,可显著提高RF模型的预测精度(平均绝对百分比误差(MAPE)为3.35%);模型预测精度随不同等级的相似度阈值呈“U”型变化,设置合适的相似度阈值对提升模型的预测效果至为关键;CBR-MIC-RF模型可获得比支持向量机模型更好的预测性能。     

基于机器学习的高速公路大型货车追尾风险预测

针对高速公路大型货车追尾事故频发的问题，评估高速公路大型货车追尾风险，并分析交通流特性对大型货车追尾风险的影响，以降低追尾事故的发生率。根据德国HighD开源数据集，以不同冲突风险等级的碰撞时间(TTC)阈值作为大型货车冲突风险的划分标准，提取大型货车的车辆轨迹与交通特征参数等数据，基于随机森林(RF)、支持向量机(SVM)和人工神经网络(ANN)等3种机器学习模型分别建立高速公路大型货车追尾风险实时预测模型；以混淆矩阵、受试者工作特征曲线的曲线下面积(AUC)和洛伦兹(KS)检验等评价指标，对比分析各模型的整体预测能力，并选取预测精度最好的模型分析各个特征参数对追尾风险的影响程度。研究结果表明：RF模型的预测准确率达75%,相对SVM模型高出8%,相对ANN模型高出10%,且RF模型的预测精确度、召回率、AUC值和KS值均优于SVM模型和ANN模型；最小车头间距、车速标准差和加速度标准差3个参数对大型货车追尾风险影响程度最高。     

基于多元线性回归的煤矿驾驶员情绪预测模型*

为研究煤矿人车驾驶员情绪状态不良引发的煤矿驾驶事故问题，设计眼动实验并建立基于多元线性回归的驾驶员情绪状况预测模型对驾驶员情绪状况进行预测；通过眼动仪采集煤矿驾驶员良好情绪与不良情绪状态下的各项眼动指标，记录其主观情绪状态；使用多元线性回归方程对数据进行分析与建模，采用平均相对误差对预测模型进行评估。结果表明:每秒注视点个数、平均扫视速度、反应时间、危险源辨识个数在情绪变化前后存在显著差异，且与情绪状态呈较强相关；基于多元线性回归的驾驶员情绪状况预测模型预测精度较高，平均相对误差为8.16%。模型适用于煤矿人车驾驶员的情绪监测，可为煤矿驾驶员安全行驶提供保障。