基于机器学习与SHAP的油气储运事故风险分析

为深入研究对油气储运事故风险产生显著影响的因素，并探究其发生的特征与规律，本文研究收集了627起油气储运事故数据，并运用这些数据进行了建模分析。研究选取了11个关键因素，包括事故场景、操作因素等，作为模型的输入特征，而事故风险程度则作为输出结果。在评估体系方面，本研究引入了一系列指标，如准确率、AUC等，以评价模型的性能表现。在模型比较方面，我们将LightGBM模型与XGBoost和RF三种模型进行了综合对比，结果显示LightGBM模型表现出色，性能优异。此外，研究还利用SHAP方法对模型进行了可视化分析，以探究各种因素对事故风险程度的影响。研究结果明确指出，事故风险程度受到多个因素的影响，其中最为关键的因素包括事故场景、员工操作、安全管理，以及二者之间的耦合影响。为减少重大事故风险的发生，本研究强调了两个关键方面：首先需着重关注各类事故场景的安全管理体系是否健全，以确保事故场景的安全性。其次需要确保员工具备熟练的职业技能和接受充分的安全培训，从而降低操作因素和安全知识匮乏对事故风险的影响。这些举措将有助于预防重大事故的发生。