基于HP滤波与ARMA模型的生产安全事故时序预测

为了研究月度生产安全事故变化规律并进行预测,采用Hodrick-Prescott滤波将事故序列分解为长期稳定趋势和短期波动两部分。对长期事故序列进行了平稳性检验,建立了线性回归预测模型。通过比较不同形式模型变量的显著性,建立了反映事故短期波动的自回归移动平均模型,短期预测值用于修正长期趋势预测值。结果表明,事故序列在长期上符合线性回归模型;事故短期波动预测ARMA(4,6)模型显示,事故波动变量与前1、2、4期存在自相关特征。     

我国煤矿行业安全生产预警指数模型研究

采用1982-2012年的煤矿安全生产指标数据资料,应用Hodrick-Prescott滤波法对其进行趋势分解,分析了我国煤矿安全生产的长期发展趋势和周期规律,采用安全生产指标的同比指数作为预警指数,应用二次指数平滑法对预警指数进行短期预测,并设定了预警指数模型的警限和警度,最终建立了煤矿安全生产预警指数模型。模型的运行结果表明,煤矿事故死亡人数、较大以上事故起数、煤矿百万吨死亡率和煤矿综合安全水平在今后5年内趋势向好,但仍有上下波动的可能。预警指数模型的建立及其运算结果对煤矿行业安全生产对策措施的制定有一定的指导意义。     

安全预测的EEMD-PSR-Elman建模方法及应用

为分析安全预测中时间序列的非平稳特性并提高预测精度,提出基于集合经验模态分解(EEMD)、相空间重构(PSR)及神经网络的预测建模方法。首先应用EEMD方法将时间序列分解成若干具有不同周期性或趋势性的分量,通过C-C方法计算各分量的最佳嵌入维数和延迟时间;然后分别进行相空间重构;再应用Elman神经网络对各分量进行训练并建立预测模型;最后将各分量预测结果叠加得到最终预测值。用该方法分析反映煤矿安全生产的关键性指标——煤炭生产百万吨死亡率。结果得到具有长期趋势性和周期性波动的5个分量,预测相对误差为-0.11%~0.20%;外推预测表明,中国煤炭生产百万吨死亡率将保持持续下降趋势,至2020年将下降到0.05以下。     

基于ARIMA与LS-SVM组合模型的飞行事故征候预测

应用差分自回归移动平均模型(ARIMA)和最小二乘支持向量机(LS-SVM)的组合模型,对某航空公司的月度事故征候万时率进行了预测分析。对2008—2016年某航空公司的事故征候、飞行小时、航空器数量等历史数据建立ARIMA模型,应用SPSS软件进行模型拟合,获得事故征候万时率的线性部分;随后利用LS-SVM分析ARIMA模型的残差,获取非线性部分,最终通过二者之和获得ARIMA+LSSVM组合模型。对2017年1—3月的月度事故征候万时率进行了预测,并用实际数据验证。结果表明:ARIMA(1,1,1)(1,1,1)12模型较好地拟合了事故征候万时率的历史序列,LS-SVM模型对残差的拟合获得了较好的精度;组合模型的短期(3个月)预测值与航空公司事故征候万时率的趋势完全一致,且预测精确度可接受。     

混沌理论在事故分析及预测中的应用

在对江苏常州市某公司安全事故资料进行大量调查与统计的基础上,应用混沌理论分析了该公司安全事故的混沌特征,指出了事故对初始条件的敏感依赖性和事故的长期不可预测性。应用重构相空间理论对安全事故次数的时间序列进行了分析和预测。同时,还对安全事故统计资料进行了R/S分析,得出该时间序列以2 0 0 1年6月为界限,存在两个Hurst指数,H1=1.6 82 8和H2 =0 .2 936 ,表明在以3个月为时间统计尺度的条件下,事故发生次数在前一时间段整体表现为持久相关性,而在后一时间段表现为反持久相关性。预测与分析结果与实际情况符合较好,表明应用混沌理论进行事故分析与预测是可行的,反映了事故的发展趋势。     

矿业系统安全事故周期分析及预测研究

利用季节指数预测理论,建立矿业系统安全事故预测模型,预测事故死亡人数,并对预测结果的拟合度和趋势变化做出相应的解析。研究结果表明,季节指数周期预测模型,既能解决事故指标序列不规则性周期波动,又能很好地预测其发展趋势,对矿业安全管理决策和事故预防具有重大意义。     

建筑工程生产事故死亡人数时间序列分析

为研究建筑工程安全生产事故死亡人数的变化规律,采用时间序列分析方法,分析了建筑安全事故死亡人数时间序列上的趋势性规律,通过数据预处理和模型的识别与检验,最终建立了安全事故死亡人数预测模型。对全国2005—2014年建筑工程安全生产事故造成的死亡人数进行了分析和预测。结果表明:ARIMA模型各年预测值与实际值误差率为0.393,相比灰色模型和BP神经网络模型误差率最小。总体上说,ARIMA模型较适用于随机性较大的数据的趋势预测。     

基于案例比较的我国生产安全事故系统性风险实证研究*

为开展生产安全事故系统性风险实证研究,从风险治理角度提出单位国内生产总值生产安全事故死亡率、工矿商贸就业人员10万人生产安全事故死亡率、生产安全事故致死率和重特大事故死亡人数占比4项指标,采用秩和比法构造相对安全风险指数(SRI),并以江苏和宁夏为例开展实证研究。研究结果表明:SRI可更好地量化和反映我国生产安全事故系统性风险水平;近年我国系统性风险非持续下降,呈波动变化;事故少发地区的系统性风险不一定小于事故多发地区。研究结果可为我国安全生产战略谋划和顶层设计提供新思路。     

呼吸效应对矿井封闭火区氧浓度的影响分析

为避免因火区封闭导致重大安全事故发生,通过采集某矿井1 d内3个不同监测点的大气压力变化情况,建立大气压力波动模型并分析计算,同时建立火区内外压差100,750 Pa情形下的氧浓度模型进而获得火区内侧氧气浓度因呼吸效应,在不同压差、体积大小火区、风阻、瓦斯涌出量、封闭时刻等多因素耦合影响下随时间的变化规律,以评估火区危险性。研究结果表明:井下大气随地面大气周期波动,封闭火区内、外侧之间的气压差因外界大气波动呈现16 h的余弦波动和8 h的线性波动周期变化;密闭质量好的火区具有更好地抗干扰性,内侧氧浓度的降低主要依靠瓦斯稀释;密闭质量差的火区,内侧氧浓度易受到火区涌出瓦斯、外界涌入大气双重影响;火区氧浓度在2%~12%之间波动,以至火区存在发生瓦斯爆炸的可能性;火区内外压差较大时,氧浓度波动变化幅度更大,危险作用持续时间更长。结合火区氧浓度波动模型,可有效地对矿井火区采取安全的防范措施,避免瓦斯爆炸事故发生。     

风物长宜放眼量——安全生产形势与近中期演变趋势考量

作者在对60多年来,尤其是近30年生产安全事故数据统计分析基础上,探讨了我国生产安全事故演变规律并对包括"十二五"期间在内的近中期发展趋势做了初步预测。作者认为虽然2010年上半年重大事故发生频率较高,但仍在"正常"波动范围内,生产安全事故总体风险继续保持下降态势。应用时间动态序列方法对2010-2020年生产事故死亡人数、职工十万人死亡率和特大事故发生频度3项指标做了预测分析,结果显示:死亡人数量总体仍呈波动下降,虽然"十二五"期间内可能出现小幅波动,但超出2003年峰值可能性较小,2015年后则可能明显持续下降;职工十万人死亡率十年内继续保持稳定下降,出现较大波动的可能性很小;2010年可能成为近几年特大事故发生频度较高年份,2011年内会有所下降,此后5-10年之内还有再次出现反复风险,但总体保持在8起以下,峰值超出2005年几率很小,特大事故间隔天数的曲线拟合回归分析显示,近中期重特大事故在某一时段频度集中发生的几率仍然较高,对此应保持警惕。作者认为,应急准备欠缺,救援能力不足和应急管理系统存在明显脆弱性是重特大事故频发与伤亡后果严重主要原因之一。安全生产政策干预时效分析表明:近年来,政策时效干预度持续加强是安全生产形势逐渐稳定好转基本原因之一,但格兰杰因果检验结果提示重特大事故频度变化是政策时效干预力度增减的格兰杰原因,即表现为被动性干预,明显缺乏前瞻性和计划性。作者建议,我国安全生产宏观管理应逐步实现由被动的事故推动型向主动的目标拉动型的战略性转变。     

四川省安全生产趋势预测研究

本文从可能影响生产安全事故死亡人数的若干因素出发,采用主成分分析法提取关键的社会经济因素,剖析了事故死亡人数的内在影响机理,结合逐步回归法、时间序列分析模型、增长率反推死亡人数三种方法进行事故死亡人数的发展趋势预测.根据预测显示,四川生产安全事故死亡人数的总体趋势是"总量上升,相对指标下降".     

用安全标准化实现规范

自2003年以来,金属非金属矿山生产安全事故总量呈较大幅度的下降趋势,从2003年的2890起下降到2007年的2188起,下降幅度达到24．3％。但生产安全事故依然频发,事故总量依然偏大,较大以上事故依然呈多发态势。究其原因,主要是我国金属非金属矿山本质安全水平低、安全管理落后,矿山生产过程中安全风险得不到有效的控制,导致隐患四伏。具体体现在：     

北京市生产安全事故时空特征分析

为研究北京市生产安全事故时空特征,对2012—2017年北京市生产安全事故快报数据进行整理,分析事故发生的时相规律和空间分布特征。研究结果表明:北京市生产安全事故多发于每年的7、8月份,1、2月份较少;每天事故高发于10—12点和16—17点;事故高发区域有北五环外京藏高速周边区域、西二环附近区域和东二环至东四环区域。外来人口的流动迁徙、季节气候的变化、区域人口和生产经营单位与事故的发生均有相关性。     

海门市:科学管控 力促企业主体责任落地落实

海门市深入推进企业安全生产主体责任落实,工贸类生产安全事故连续五年控制在个位数,并实现“一个杜绝、三个不发生”。即:杜绝较大以上事故的发生,未发生两人以上死亡事故;不发生有较大社会影响的生产安全事故;不发生有较大财产损失的生产安全事故;重点时段、重要节假日等敏感时期不发生生产安全事故。     

化工行业典型安全事故统计分析

化工行业安全事故的统计分析,是对化工行业安全生产问题进行研究的重要基础性工作。基于事故的随机性,采用数理统计的方法,主要从事故发展趋势、事故类型、事故原因、季节性、工作日和时段等方面,对收集到的114例1974—2010年间的重大伤亡或造成较大影响的化工企业典型安全风险事故案例的系统、全面地分析,揭示化工行业典型安全事故的部分特征和规律,为化工行业安全生产问题的进一步研究提供依据和参考。     

我国安全生产事故多发的深层次原因及对策研究

近些年来,我国安全生产事故频频发生。2013年上半年,全国多个地区又接连发生了多起重特大安全事故。这些安全生产事故给我国经济发展和社会稳定带来了较大的影响。     

季节调整分析在城市火灾发生规律研究中的应用

利用样本周期图法定量分析了城市火灾序列的周期性,并实例分析得出了北京市火灾时间序列具有12个月和48个月的周期性。然后采用季节调整法,将火灾时间序列中的季节因子和不规则因子提取出来,得出了经季节调整后的时间序列,从而得到了北京市火灾发生受季节因素影响的大小和城市火灾时间序列的基本发展趋势,大大提高了火灾数据之间的可比性。同时结论可为消防管理部门有针对性地采取消防监督管理措施和科学地安排消防执勤战备提供有力指导。     

2004—2017年浙江省较大以上生产安全事故统计分析

为充分探究浙江省生产安全事故发生规律,以2004—2017年浙江省生产安全事故为研究对象,从事故发生的时间关系、区域分布、行业分布、事故类型分布等方面对全省总体、工矿商贸领域、化工领域、典型危险作业4个分类的较大以上事故特点进行了剖析研究;并从政府监管的角度,提出事故防范的措施和建议。     

新科技 新产品 保障煤矿安全

在安全生产工作中,煤矿安全一直是我国生产事故严重、多发产业之一,不过,近日从“2014中国能源高层对话”中了解到,目前我国煤矿安全生产的重要生产指标,百万吨死亡率达0．253,创历史新低,30人以上的特大安全事故间隔周期17个月27天,创造最长历史间隔周期。在煤矿安全生产越来越被重视,在相关部门的督促领导下,越来越多的安全科技新产品在煤矿安全生产中被应用。     

基于SAS分析的夏季生产安全事故特征和防范

为掌握夏季生产安全事故的发生特征,提出更精准的防范措施,应用统计分析系统(SAS)检验事故数据。首先,统计江苏省2016—2020年夏季生产安全事故数据;然后,运用SAS程序中的χ²、Poisson分布和二项分布检验,按照一般和较大以上分类,分别分析时间、类型、行业领域的分布特征;最后,针对夏季事故发生可能性增高的行业,提出事故防范的措施。结果表明：经过SAS分析,可精准定位夏季建筑、工贸行业的触电和中毒窒息事故的发生率和死亡率高于全年。