基于案例推理的化工园区应急资源需求预测

为确定化工园区突发事故的应急资源需求,提出了一种基于案例推理的化工园区应急资源需求预测方法。该方法主要由三部分组成:(1)基于案例推理的模型构建;(2)化工园区事故的案例描述;(3)基于人工神经网络的案例适应。最后,以石化园区火灾爆炸事故的应急资源需求预测验证该方法的有效性。研究表明,该方法可以实时地对化工园区应急资源需求进行预测,为化工园区的应急资源储备和配置提供支持。     

基于CBR的突发公共事件应急资源需求预测方法

应急资源需求预测是应急资源优化配置的前提和基础.针对应急资源需求预测的特点,提出了基于风险分析方法和案例推理技术(Case-based Reasoning,CBR)的应急资源需求预测方法.这种方法可以对应急资源的需求数量、需求质量和需求种类进行预测.最后,以一个预测案例来说明应急资源需求预测方法在实际中的应用过程.研究表明,这种方法可以满足应急的需要,为今后应急资源的储备、配置等提供依据,也可以为拟建的应急资源配置决策系统提供方法和模型支持.     

化工园区应急物资需求决策模型研究

为实现化工园区高效应急救援,针对化工园区应急物资需求及特点,从基本物资需求量、应急物资消耗量、应急物资损耗量3个方面,构建化工园区应急物资需求优先级指标体系;基于TOPSIS方法对各应急物资需求进行重要性分级排序,设计求解出应急物资需求量的BP神经网络预测模型。以化工园区历史事故案例进行分析,结果表明,BP神经网络应急物资需求预测结果和实际应急物资需求量相差很小,结合TOPSIS方法后的应急物资需求分级决策方案,能有效辅助应急物资的组织和调度,最大限度地发挥应急效用。     

基于CBR的重大环境事故应急响应专家系统研究进展与展望

针对当前社会环境事故频发现象,分析国内外重大环境事故应急响应策略的研究进展,指出目前应急响应决策存在的问题.分析了基于案例推理(CBR)的理论和应用研究现状,拟将CBR技术引入重大环境事故应急响应领域,提出了基于案例推理的重大环境事故应急响应专家系统(CBR-MEAERES),并介绍了CBR-MEAERES的结构和核心问题.     

燃气管道泄漏爆炸应急救援物资需求及救援点优化选址研究

为研究燃气管道泄漏爆炸后的应急救援物资需求量和最佳救援点选址,采用案例推理方法,建立了燃气管道泄漏爆炸事故应急资源需求模型。以某化工园区发生燃气管道泄漏爆炸为案例,运用MATLAB编程对应急资源需求进行数值计算;利用ArcGIS可视化、地图数据分析功能,建立网络空间数据集,获得该案例工业园区6个应急救援点。结果表明,可通过化工园区应急救援历史数据获得事故应急资源需求量,利用ArcGIS建立位置分配点和确定救援点数量,可获得优化的应急救援选址。     

基于案例推理的油罐区重大事故应急资源配置技术

油品储罐区是安全生产监管的重点,总体来说,我国缺乏处置油罐区重特大和复杂事故灾难的救援装备,应对重大、复杂事故的能力不足。目前,应急救援资源需求配置预测与估计以专家经验为主,在对油罐区应急资源进行重新分类的基础上,提出基于风险分析与案例推理的应急资源配置思路与框架,采用CASST-QRA定量风险评价软件实现对油罐区的风险分析,得到可能的事故类型、事故结果等计算结果,综合考虑事故对周边环境的影响,最终通过案例推理(CBR)分析过程来指导应急资源配置的数量、质量和类型,通过案例研究与计算,得到适用于油罐区重大事故的基于CBR的应急资源配置技术。     

电力应急资源优化调配技术及其在电力企业的应用*

为帮助电力企业实现快速有效的应急响应及应急资源的合理利用，解决应急资源“盲调”问题，对应急资源需求预测业务、应急资源调配业务进行深入分析；基于案例推理技术、模糊评价技术，依托网络地理信息系统，优化电力应急资源调配程序，研发电力应急资源调配系统并将其应用于电力企业。结果表明:该系统可在电力企业开展突发事件应急处置时提出科学、合理的应急资源调配方案并跟踪执行，为进一步提升电力企业应急处置效率、完善电力企业应急体系提供技术支撑。     

基于免疫机理的化工园区安全生产应急成熟度计算模型及应用

基于人体免疫系统与化工园区安全生产管理体系在组织构成、存在环境、作用对象、功能、作用机制等方面的相似性,将免疫系统抵御抗原的机理应用于化工园区安全生产应急成熟度研究。从"非事故状态"与"事故状态"的角度出发,设计了化工园区安全生产应急成熟度指标体系,结合专家调查问卷与改进的层次分析法求解得到了成熟度指标体系权重,运用BP算法构建了n–(2n+1)–1结构的化工园区安全生产应急成熟度计算模型。将该模型应用于某化工园区,应用结果表明该模型可为分析化工园区安全生产应急能力、优化化工园区安全生产应急管理提供指导。     

基于案例推理的我国石油企业海外突发事件应急物资需求预测

随着我国石油企业海外业务不断发展,海外突发事件频发,对我国石油企业应急管理提出了更高的要求,作为应急管理重要组成部分的应急物资需求管理也成为关注的重点.但是海外环境的复杂性、不确定性等使得企业很难预测应急物资需求,为此将案例推理引入到石油企业海外突发事件应急物资需求预测中,通过建立案例库,以在发生新的突发事件时,检索案例库中与目标案例相匹配的案例,并依据匹配案例的结论,进行新案例的物资需求预测.     

化工园区突发水污染事故应急救援理论框架构建

针对化工园区突发水污染事故,从系统论的思想出发,从安全科学、安全管理学和安全系统工程3方面人手,全面系统地分析了化工园区突发水污染事故的应急目标、应急对象、应急方法和程序、应急管理检验与控制等应急救援理论的构成要素及其相互关系,构建了一个应急救援理论框架,为化工园区应对突发水污染事故提供了方法保障.     

基于AHP-模糊方法的某化工园区应急能力评估

化工园区应急能力评估是化工园区风险评估及应急管理的重要内容,化工园区建立应急能力评估体系一方面可以提高园区企业及管理部门的应急响应能力,另一方面可以增强政府各部门对事故的应急管理能力。在对某化工园区现场调研的基础上,结合国内外研究成果,确定了化工园区应急能力的多级指标,并运用AHP-模糊方法对该园区进行了应急能力评估。     

建筑安全事故应急措施推理研究

为了加强对建筑安全事故历史案例经验的利用,提高建筑安全事故应急管理的信息化水平,对如何利用智能化技术制定事故应急措施进行研究。将规则推理引入案例推理中,建立了建筑安全事故应急措施推理模型。通过计算综合相似度,在案例库中检索出相似案例的基础上,根据关键属性运用规则推理对相似案例的应急措施进行适用性修改。计算特征属性权重时,利用灰色关联分析法对传统粗糙集方法进行改进,对冗余属性提出了灰色重要度的概念,避免了冗余属性权重为0的情况。选取基坑事故案例对模型进行实例分析,结果表明:建筑安全事故应急措施推理模型具有普遍适用性,可应用于事故应急管理。     

基于CBR和RBR的环境污染事故应急辅助决策专家系统

随着我国经济的高速发展,环境事故呈现多发态势,给人民的生命和财产安全带来了一定的隐患,辅助决策专家系统为用户提供一种使用简便、结果可靠的环境应急决策手段,可以提高环境事故应急处置的成功率。目前辅助决策专家系统多基于CBR或RBR推理模式,介绍了两种推理模式的优缺点,研究了如何将二者联合使用构建环境污染事故应急辅助决策专家系统。利用CBR推理模式得到与用户输入条件相近的案例,用户可参考案例中应急处置部分内容指导应急处置,同时利用RBR推理模式得到与用户输入条件相近的化学品MSDS信息以及相应的应急处理步骤以供用户参考,上述三部分内容共同构成了环境污染事故应急指南以供用户参考,提高环境污染事故的应急处理成功率。     

GIS在化工园区事故应急救援辅助决策中的应用

采用GIS平台与应急决策支持技术相结合,以园区高危工艺和重大危险源作为分析对象,开发化工园区安全管理系统中的应急救援辅助决策模块,针对园区内高危工艺或重大危险源事故后果预测与事故应急救援管理的科学性和有效性,扩展为对整个化工园区的事故风险管理与事故应急救援辅助决策支持。运用该模块可实现园区内突发事故后果预测、最优救援和疏散路径规划、应急辅助决策方案生成,有效提高化工园区事故救援的科学性和效率,减少人员伤亡和财产损失,提高化工园区安全管理水平。     

地震应急物资需求预测的模糊案例推理技术

地震发生后,及时迅速地应急响应是提升应急救援效率、降低震害损失的重要工作之一,而作为震后灾区应急响应前提和基础的物资需求预测是急需解决的关键问题之一。考虑到震后灾区信息贫乏的特点,引入1种基于模糊案例推理的震后物资需求预测技术。首先,在对已有案例库分析总结的基础上,提取若干影响震后物资需求的地震关键特征属性,通过引入模糊集合的概念,建立地震特征模糊集合;其次,计算新旧案例具体特征属性值对于模糊集的隶属度,为了度量新旧案例之间的相似程度,计算基于新旧案例特征属性权重的修正测度贴近度,贴近度最大者代表新旧案例之间的最佳匹配;最后,使用1个实际案例展示技术的具体应用过程,得到与新案例最近似的已有参考案例,为灾后应急救援提供借鉴。     

基于WebGIS的危险化学品污染事故应急决策支持系统

通过对危险化学品污染事故危害性的分析,指出环境污染事故应急处置的紧迫性和必要性;给出了事故应急决策支持机制,采用案例推理与规则推理相结合的推理技术来实现事故应急方案的自动生成;借助于WebGIS技术,建立起集成污染事故风险评估与预警、监测分析、快速处理等多项技术的系统平台;该系统创建了集成空间信息、属性信息和文档信息的污染应急决策数据库,提供了环境污染危险的评估技术,建立了环境污染的扩散模型,实现了环境污染事故应急监测与处置技术的集成应用。实践证明,该系统能为危险化学品污染事故的应急处理提供及时、有效的决策支持。     

危险化学品多米诺事故应急资源需求量估算模型

为准确估算危险化学品多米诺效应事故场景下的应急资源需求量,提出一种针对潜在多米诺效应事故的应急资源需求量估算方法。包括确定潜在多米诺事故链条,计算多米诺事故场景中各设备发生事故的概率,建立基于共性-个性的应急资源分类方法及相应的需求量估算模型等。利用所提出的估算模型估算某典型多米诺事故案例中消防类应急资源的需求量。案例分析表明,与理论需求量相比,实际调度量明显偏高。应急决策人员容易盲目判断潜在多米诺效应事故场景下的应急资源需求量。所建立的应急资源需求量估算模型能为此方面的应急决策提供支持。     

跨区域应急协作视角下化工园区空间布局的失衡与应对策略分析

随着工业化进程加快,我国化工园区呈现出数量逐年递增且集中分布的态势,增加了跨区域重大突发事件的风险,如何实现跨区域的应急协作成为化工园区安全规划所面临的重点与难点问题之一。基于此,搜集近15 a全国化工园区的安全事故,采用自组织特征映射神经网络分类方法与多元回归模型研究全国范围内化工园区安全事故的空间分布规律及影响因素,进而从风险分布与应急协作需求的匹配性角度讨论我国现有应急协作机制存在的潜在问题。研究结果表明:我国化工园区整体空间布局呈现出以区域优势为导向的趋势,其选址大多忽略了化工园区集中区域的高风险与应急能力不足的问题,这种布局的失衡使得政府无法形成高效的跨区域应急协作体制;化工园区数量上的增加并非是导致危机事故的主要原因,强调了化工园区自身特征与危机事故严重程度的相关性,区域间应急联动协作在化工园区危机应对过程中的重要作用;最后,从空间布局、跨区域协作角度提出化工园区区域应急协作的相应政策建议。     

改进的云模型在化工园区脆弱性评估中的应用

为了评估化工园区的脆弱性,精准防范园区事故风险,提出了基于COWA-G1和云重心理论的化工园区脆弱性评价模型。首先,运用鱼骨图对影响化工园区脆弱性的因素进行分析,在此基础上构建化工园区脆弱性评价指标体系;其次,为降低传统赋权方法的主观性,通过连续的有序加权平均(Continuous Ordered Weighted Averaging, COWA)算子和G1法组合确定指标主客观权重;然后,引入云重心理论计算加权相似度,从数据角度科学判别化工园区脆弱性评价等级;最后,以某化工园区为例,验证了该方法的可靠性和有效性。结果表明,化工园区脆弱性等级处于“一般脆弱”水平,表明化工园区韧性良好。该评价模型可利用编程完成模型仿真,简单实用,提高了综合评价的效率和可操作性。研究内容可以为化工园区的日常安全管理及应急处置提供理论支持和决策依据。     

基于快速检索的高速公路建设期安全事故应急响应

为提高我国高速公路建设安全管理水平,有效遏制事故损失,围绕事故应急响应速率及应急预案针对性等问题,通过引入基于案例推理技术,搜索案例库中相似的已建成项目的事故数据,为新建项目的应急预案提供有针对性的决策辅助,同时利用可变模糊聚类迭代模型将已有案例进行数据预处理,从而达到快速应急响应的目的。研究结果表明,这2种方法的结合可以大大提高响应效率和搜索精度,为高速公路建设期安全事故的快速应急管理提供可行性思路。