基于事件提取和改进MMHC的航空旅客运输事故征候贝叶斯网络建模*

为表征航空旅客运输事故征候演化机理,提出事故征候贝叶斯网络的建模方法。基于事故征候中致因事件、结果事件及分类标准的定义,以7 265起事故征候案例为样本,利用事件提取算法,识别事故征候叙述文本中的致因事件,利用改进的最大最小爬山算法实现网络建模;依据事件提取的测试集验证与结构学习的交叉验证,检验建模算法的准确性与有效性;基于证据敏感性指标,识别关键致因事件。结果表明:航空旅客运输事故征候贝叶斯网络模型包含94个节点和247条有向弧。空降冲突、严重设备故障、机组成员疾病及火灾烟雾是模型中高风险关联的致因事件,在安全监管过程中消除或减弱关键致因事件的发生能有效控制系统风险。     

海底管道泄漏风险演化复杂网络分析北大核心CSCD

为了控制海底管道泄漏连锁风险,基于复杂网络,提出针对管道系统泄漏演化的半定量风险演化评价方法,将复杂的事故风险发展过程转化为简洁的网络分析计算。首先,构建包含30个风险节点与54条连接边的海底管道泄漏演化复杂网络模型;其次,采用无权有向网络中的节点出入度和聚类系数进行风险分析,确定影响管道泄漏的关键节点,提出断链控制方案;最后,将演化模型转化为带权的有向网络,采用Dijkstra算法计算各初始事件导致泄漏事故的最短路径。结果表明:海底管道系统泄漏网络的聚类系数为0.13,网络聚集程度偏低而演化性较强;各初始事件的最短路径均不超过10,表现出明显的小世界网络特征,初始事件的风险经少数几步传递即可导致泄漏事故的发生。海底管道泄漏风险演化规律的研究可为抑制初始事件、控制传递事件和减轻后果事件提供理论依据,对预防海底管道泄漏事故发生、保障管道持续安全运行具有现实意义。     

海底管道泄漏风险演化复杂网络分析

为了控制海底管道泄漏连锁风险,基于复杂网络,提出针对管道系统泄漏演化的半定量风险演化评价方法,将复杂的事故风险发展过程转化为简洁的网络分析计算。首先,构建包含30个风险节点与54条连接边的海底管道泄漏演化复杂网络模型;其次,采用无权有向网络中的节点出入度和聚类系数进行风险分析,确定影响管道泄漏的关键节点,提出断链控制方案;最后,将演化模型转化为带权的有向网络,采用Dijkstra算法计算各初始事件导致泄漏事故的最短路径。结果表明:海底管道系统泄漏网络的聚类系数为0.13,网络聚集程度偏低而演化性较强;各初始事件的最短路径均不超过10,表现出明显的小世界网络特征,初始事件的风险经少数几步传递即可导致泄漏事故的发生。海底管道泄漏风险演化规律的研究可为抑制初始事件、控制传递事件和减轻后果事件提供理论依据,对预防海底管道泄漏事故发生、保障管道持续安全运行具有现实意义。     

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...     

基于关联规则的燃气事故不安全行为复杂网络研究

为有效防控城市燃气事故发生,运用关联规则和复杂网络对可能导致该类事故的不安全行为进行分析,揭示各因素之间的潜在关系和事故发生机制。收集2017—2022年间110起城市燃气事故调查报告并将其不安全行为划分为23类;利用Apriori算法挖掘各因素间的关联规则,得到支持度、置信度和提升度3个指标,并以关联规则中的前项和后项为基础构建复杂网络模型,从节点度、中介度中心性和聚类系数3个方面进行分析。研究结果表明：城市燃气事故发生多与个人安全教育程度不足、工作人员未落实相关管理制度以及个人安全措施和隐患排查不到位等因素有关,需加强相应的安全教育培训和安全管理体系建设。研究结果将不安全行为间的因果关系可视化呈现,为城市燃气安全建设提供一定的参考思路和决策支持。     

地铁工程建设安全事故致因网络模型构建与解析

为了揭示事故发生过程中致因因素和事故之间演化规律,基于实际地铁工程建设事故案例,构建具有致因层和事故层的双层地铁工程建设安全事故致因网络(SCACN)模型,分析网络拓扑结构和内在机制;经计算,子网络的累计度分布均服从幂律分布,且具有较小的最短路径长度和较高聚类系数,呈现出无标度网络和小世界网络的特性,SCACN面对随机攻击表现出鲁棒性,面对特定攻击具有脆弱性。结果表明:安全管理不到位、缺乏安全意识、机械故障是导致大量事故发生的初始致因因素,消除致因因素中具有较高度的关键节点,会在最大程度上减少后续事故的发生,有助于提高地铁工程建设安全管理水平。     

终端区飞行冲突事件情景演变网络构建研究

为了控制终端区飞行冲突的风险,基于复杂网络,将飞行冲突的情景演变过程转化为复杂网络进行分析计算.分析侧向交叉跑道机场的主要安全风险,构建包含527个节点与2644条边的终端区飞行冲突情景演化复杂网络模型;采用无权有向网络中的节点度、度中心性、介数中心性、聚类系数等进行风险分析;采用Dijkstra算法,确定影响飞行冲突...     

基于反向模糊Petri网的航空事故致因分析

加强航空运输安全隐患的预防控制,能够降低航空事故发生的概率.以257份航空事故调查报告为基础,基于复杂网络理论,利用节点的度中心性、中介中心性、接近度中心性,结合逼近理想解排序法对45个致因因素进行节点重要度排序,识别"人-机-环-管"中的关键因素;在21个关键致因的基础上,运用模糊Petri网的故障诊断特性,提出了相应的逻辑规则,并构建了航空事故模糊Petri网,利用推理算法对相关子系统进行有效提取;进而,以结果命题"飞行员操作失误"为例,根据该命题的真实度,通过构建反向模糊Petri网,反向推理得出各相关命题的可信度.结果表明,恶劣天气相关类别的可信度最高.最后,利用正向模糊Petri网推理算法验证了该方法的可行性.     

基于ACE-BN的通勤飞行事故/事件诱因分析

为降低我国通用航空短途运输运行安全风险,提出一种基于平均因果效应(ACE)和贝叶斯网络(BN)的事故/事件诱因分析方法。首先,分析102起美国通勤飞行事故/事件,共识别出7类19种诱因;然后,引入ACE公式确定节点的优先次序,使用K2算法构建BN结构,并采用最大期望(EM)算法进行网络参数学习,建立通勤飞行事故/事件诱因分析模型;最后,对各诱因的概率进行排序并分析诱因间的敏感性。结果表明：机组经验不足导致的事故/事件发生概率最高;机械设备情况容易受到雨雪等恶劣天气的影响;天气因素和监管因素对机组因素表现出较高的敏感性,其中,恶劣的天气会影响机翼等机械设备的正常运转,进而影响飞行员对于飞机的操作,技术和安全培训不到位会影响飞行员和管制人员的专业水平及经验技能。     

基于复杂网络的高校化学化工实验室事故演化分析方法研究

为有效防控高校实验室重大事故，提出基于复杂网络的高校实验室事故演化分析方法。根据高校实验室历史事故案例，识别高校实验室事故过程节点因素，梳理各因素之间的时序因果逻辑关系，构建高校实验室事故演化复杂网络模型，基于网络节点的出入度分析实验室事故节点的相互影响关系和聚类特性，确定高校实验室事故的关键节点。在此基础上，构建高校实验室事故演化的带权有向网络，采用Dijkstra算法评估从初始诱发事件出发到结果事件的高校实验室事故最短路径。结果表明，基于复杂网络的模型可以有效实现高校化学化工实验室事故演化关键节点和最短路径分析；实验操作者的侥幸心理、监控失效、反应失控、人员未经相应培训、易燃易爆品是引发实验室事故的重要因素；得到从初始事件至最终后果事件的9条最短路径，可为高校实验室重大事故防控提供有效支撑。     

基于改进Faster R-CNN的铁路客车螺栓检测研究

为确保铁路客车运行安全,提出一种基于快速区域卷积神经网络(Faster R-CNN)目标检测的客车关键部件图像缺陷检测算法,针对算法在小尺度螺栓检测方面存在的问题提出2点改进,首先,结合深度残差网络和Inception网络两者优点替换原VGG16网络,并增加上采样层,解决图像经过卷积网络特征信息流失严重的问题;其次,通过K-means++聚类算法优化区域建议网络(RPN)中锚点的尺寸和比例,提高生成建议区域的精确性,解决缺陷目标定位不准确的问题;最后,用创建的螺栓缺陷数据集进行对比验证。结果表明:改进后的算法检测准确率可达87.4%,相较原算法提高8.9%,且对于多目标缺陷与混淆目标,漏检率与误检率分别降低9.9%和11%。     

基于神经网络的安全评价指标重要度判定方法及应用

安全评价指标重要度判定对合理进行安全管理和有效采取安全对策具有重要意义,它是一个多指标非线性分类问题,很难用数学公式进行描述。以往的判定方法由于受人为因素及模糊随机性影响,准确性较低。神经网络作为一种新技术,具有非线性分类、人工智能的特点。基于此,提出了一种基于人工神经网络的安全评价指标重要度判定方法。该方法最大特点是直接从学习后的网络连接权重中提取评价指标重要度信息。讨论了网络的拓扑结构,以及如何从学习后的网络权重中提取评价指标重要度信息的方法。应用数理统计方法消除了网络学习初始权重对评价结果的影响。用一实例对提出的方法进行了验证,分析了网络隐含层节点数对判定结果的影响。实验表明,该方法具有很强的操作性和较高的准确性。     

多制式区域轨道交通网络关键节点识别

为提高多制式区域轨道交通网络(Multi-mocle Regional Rail Transit Networks, MRRTN)关键节点识别精度,提出MRRTN拓扑建模方法,将MRRTN关键节点分为结构性关键节点和系统性关键节点。构建基于熵权法和多准则妥协解排序法(VIsekriterijumska Optimizacija I Kompromisno Resenje, VIKOR)的节点结构重要度评价模型,识别MRRTN结构性关键节点;将客流因素引入重要度评价体系,利用蚁群聚类算法识别MRRTN系统性关键节点;基于网络效率指标验证识别方法的有效性。以重庆MRRTN为例进行关键节点识别与分析,给出对应节点保护建议。结果表明：不同类型关键节点对网络结构和网络运营产生不同影响;熵权-VIKOR法和蚁群聚类算法可以保证MRRTN结构性和系统性关键节点评价与识别的客观性;MRRTN可从一体规划设计、协同调度指挥和开展直通运营三方面进行优化。     

城市轨道交通运行风险演化网络动态仿真研究

为探究轨道交通事故中的重要风险类别，从风险演化角度出发，根据172起轨道交通运行事故，梳理出354条风险演化链，总结出35个风险因子，在此基础上基于复杂网络分析方法构建城市轨道交通运行静态风险演化网络。根据网络拓扑特征识别网络中高影响力的风险节点，并利用蓄意攻击失效的原理从单个节点失效与节点连续失效角度进行动态仿真，以探究风险对整个网络的影响程度。结果表明：静态风险演化网络属于复杂网络；列车脱轨、列车停运/延误、列车其他设施故障、暴力恐怖袭击事件、滞留、火灾和人员伤亡在网络中具备较高地位，属于轨道交通运行静态风险网络的中心节点；列车停运/延误、制动故障、列车其他设施故障和火灾节点的失效对轨道交通运行具有突出影响，当制动故障、列车其他设施故障均失效后，即连续失效节点数为2时，风险网络的网络连通度出现拐点。研究确定了影响轨道交通运行的关键风险，分析结果可为城市轨道交通运行安全管理及事故演化控制提供参考依据。     

人群聚集场所的拥挤踩踏危险度评估算法

为度量人群聚集场所的踩踏风险,构建基于最小宽度系数、倾斜度、汇集度和长度的4变量危险度评估算法。首先将事故高危点(HRS)分为点型节点(PN)、线型节点(LN)和面型节点(SN);然后设计基于4变量的危险度度量函数,并据此计算3类节点危险度值;最后根据场所中HRS的分布情况和各节点的危险度来计算场所的整体危险度。研究表明:算法能够精确识别场所中的高风险疏散节点(EN),并合理评估场所的整体踩踏危险。     

一种改进的疏散节点踩踏风险评估算法

为解决四变量算法中存在的计算精度不高和数值不连续问题,基于踩踏事故概率设计随坡度单调递增的倾斜度函数、以人流股数为计算单位的宽度系数函数以及以节点直接承受疏散人流为基础的汇集度函数,并据此构建点型节点、线型节点和面型节点的踩踏风险评估算法.研究结果表明:改进算法能够有效避免四变量算法存在的问题,在算法稳定性、参数敏感性...     

基于贝叶斯网络的生物质气化中毒事故定量bow-tie分析

本文通过贝叶斯网络计算各原因事件的弗塞-维思利重要度,选取重要度较高的原因事件采取预防措施;并通过事件树分析确定控制措施,计算采取措施前后生物质气化中毒事故发生的概率,最后通过危险性评价矩阵对采取基于贝叶斯网络的bow-tie分析后的生物质气化中毒事故风险进行评价。结果表明,采用该方法只需对系统中部分节点采取安全措施即可有效降低事故发生概率,从而降低事故风险。     

融合N-K模型的复杂网络架桥机施工安全风险因素分析

为识别导致架桥机施工时发生安全事故的关键致因和链路,提出一种融合N-K模型的复杂网络架桥机施工安全事故风险因素分析法。首先,建立2000—2022年期间的架桥机事故案例库,分析事故致因,将架桥机施工安全事故风险因素归纳为4个一级风险因素和24个二级风险因素;然后,以事故类型和二级风险因素为节点,以致因关联为边,建立架桥机施工安全事故致因复杂网络模型,计算风险因素节点的亲近中心度和中介中心度;最后,建立N-K模型耦合分析一级风险因素,利用耦合交互信息值优化复杂网络风险因素节点的中心度,通过风险因素可达性分析和全局主路径分析,分别得到导致架桥机事故的7个关键致因和7条关键链路。结果表明：施工单位管理不到位、安全生产检查不充分2项管理因素的亲近中心度和中介中心度值较高。监理单位失职→施工单位管理不到位→安全生产检查不充分关键链路风险最大,针对这些关键风险因素和链路在架桥机施工过程中应重点管控。采用融合N-K模型的复杂网络分析得到的架桥机施工安全关键致因和链路与事故调查结论一致,准确实现了架桥机施工安全事故风险辨识。     

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。     

基于复杂网络的燃气管道事故风险演化研究

为研究燃气管道事故各风险因素之间的复杂性,首先收集156份燃气管道事故案例,基于“4M理论”,从人的因素、设备设施因素、环境因素、管理因素4个方面确定了30个风险因素;运用Gephi软件构建燃气管道事故风险演化网络,并分析网络节点的度、平均路径长度、聚类系数和PR值,确定关键节点并对燃气管道安全管理提出建议。结果表明：应急处置不当、误操作、违章操作、管道腐蚀以及监督管理不足是导致燃气管道事故发生的关键风险因素,应控制这些关键风险因素,切断风险演化路径,防止燃气管道事故发生。