风电运维人员行为安全预警指标体系构建与分析

为提高风电运维人员安全行为水平,在独立性、完备性、梯度性、可行性原则的前提下,从人因、机械设备、作业环境、监督管理、信息沟通5个方面建立行为安全预警指标体系,利用问卷调查法获取行为安全预警数据,基于果蝇优化算法(FOA)优化反向传播(BP)神经网络,建立“15-10-1”结构的行为安全预警模型,利用该模型训练测试问卷数据。结果表明：构建的行为安全预警指标体系是科学合理的,FOA-BP神经网络模型有较强的预警能力,能够预测风电运维人员的行为安全风险。测试后,模型能实现较好的预警效果。     

两类新型神经网络及其在安全评价中的应用

详细讨论小波神经网络(WNN)和模糊神经网络(FNN)的构造以及训练学习过程,并针对安全评价问题分别完成算例。典型算例表明:小波神经网络具有很好的逼近与映射能力,并且有很强的泛化能力;模糊神经网络将模糊数学与人工神经网络相互融合起来,有效提升了系统的智能功能。两类新型神经网络使得人-机-环境系统工程中的许多安全评价问题有了更广泛的量化工具,并具有安全评价的量化较准确的特点。     

基于SHEL模型和神经网络的空中交通管制风险预警研究

空中交通管制安全是确保飞行安全的重要因素。为提高空中交通管制系统的安全性,依据风险管理理论,建立了空中交通管制风险预警模型。根据SHEL模型对风险因素进行分析,建立了风险预警指标体系,在指标体系基础上引入神经网络评估方法,构建了空中交通管制风险预警模型,最后选取某基层空管机构数据样本,实现了预警模型的训练与检测。实例表明,预警结果与实际评价结果相吻合,达到了所需的精度。     

神经网络范式下硐室群施工安全风险预警研究

为保障地下硐室群施工人员安全、减少安全事故,针对地下硐室群施工安全风险,利用BP神经网络方法,开展预警研究。首先通过分析地下硐室群施工安全的影响因素,构建预警指标体系;收集1 000组训练样本后,设置并调试网络参数,网络训练成功后,用以进行地下硐室群施工期安全风险预警分析;然后以某地一个在建水电站地下硐室群为例,验证该预警方法的有效性。结果表明:用该预警方法能够快速获知地下硐室群当前施工安全状态以及风险变化趋势,提前采取有效的应对措施,提高施工安全管理水平。     

中国民航业安全风险监测与仿真研究

根据系统安全的思想,通过对航空安全历史数据的分析和专家经验,从人员、设备设施、环境和组织管理4个方面,提出中国民航机务、空管、飞行、机场4个分系统安全风险监测指标体系,共102个风险因素指标,并合成为27个行业安全风险监测指标。以民航历史数据为样本,建立资源优化神经网络(RON)模型,将安全风险监测指标与中国民航安全指数相联系,分析安全指数的关键影响因素,达到安全管理决策支持的目的。通过建立的风险监测指标体系和RON模型,可以实现民航整个行业、各分系统及单个指标的安全风险监测和预警。     

空管安全风险管理信息系统分析与设计

针对空中交通服务管理系统(简称为"空管",下同)中存在的安全管理不规范、安全信息不畅通和信息化程度低等安全管理问题,根据空管安全风险管理信息系统(SRMIS)的工作原理,提出SRMIS的业务流程和组织结构,设计了SRMIS的总体结构、风险管控和指标预警等主要功能,研究实现过程中的指标评价、部门评价和模糊综合评价等信息评价方法以及指标预警、因素预警和综合预警等预警预控方法和关键技术。该系统能进行持续的风险识别和综合预警,定期自检、自查、自审,不断改进安全管理工作,并在武汉空管中心实证有较好的应用效果,为空管中心的安全风险管理提供了信息化管理的工具和途径。     

基于BP神经网络的民航机场安全预警研究

在完善、改进已有民航机场安全预警指标体系及其指标值的基础上,突破民航机场传统的危险预警模式,建立基于BP神经网络的民航机场安全预警模型.采用SPSS主成分分析法对模拟数据进行预处理,基于MATLAB软件实现网络模型的训练与检测,从而实现安全预警.研究表明此模型是可行有效的,可为研究机场安全预警问题提供新的思路和方法.     

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。     

机械安全风险预警监测要素确定方法

针对现有风险评估方法不适用于确定机械安全风险预警监测要素的问题,提出基于机械安全风险预警系数的监测要素确定方法。首先通过计算建设成本系数(CFF)、运维成本系数(MCF)和效率影响系数(EIF),获得机械安全风险预警系数,用以对比风险预警系统和安全防护装置的安全成本,并作为选择风险减小措施的依据;然后定义监测要素确定流程,包括机器限制确定、危险识别、风险估计、风险评价、机械安全风险预警系数确定等;通过某工业机器人监测要素确定案例,验证机械安全风险预警监测要素确定方法的有效性。研究表明：该确定方法可合理选择监测要素,确定系统的危险性,估计风险大小,同时考虑安全风险减小措施的经济性。     

自适应神经网络在FPSO火灾预警中的应用

为实现海上浮式生产系统(FPSO)火灾的预警,准确定位火源点,针对传统神经网络在火灾预警中存在收敛速度慢等问题,开发一种基于自适应神经网络的实时监测火灾预警方法。首先通过添加动量项和自适应学习率改进传统神经网络,并依据FPSO火灾事故数据训练学习网络;然后根据现场温度的实时监测数据,预测FPSO的火灾发生情况及位置;以FPSO平台的工艺处理模块I区为例,建立实时监测火灾预警自适应神经网络模型,利用FLACS软件设置火灾场景,将火灾发生后的温度监测数据输入到模型中。结果表明:输出的火源点位置与FLACS设置的火灾场景一致,验证了模型的有效性。     

基于PNN的煤矿安全生产风险综合预警研究

为加强煤矿安全生产风险预警管理,对煤矿安全生产系统风险因素进行分析,从人-机-环-管理四个方面建立了风险预警指标体系,给出了各指标的定义;提出了指标风险预警等级临界点的设置和指标警度计算方法;应用概率神经网络（PNN）构建了安全生产风险综合预警模型,通过指标风险预警等级临界点构建训练样本,并对预警模型进行了性能检验和工程应用。结果表明,基于PNN的安全生产风险综合预警模型风险识别能力强,运行速度快,计算效率高,可以进行推广应用。     

屏障理论在重大危险源风险监测和预警系统应用

重大危险源风险监测和预警是时下安全管理业界关注和研究的焦点之一,除了通过监测过程参数偏差(温度、压力、流量等)实现对风险的监测和预警外,笔者从另一个角度,即通过监测事故屏障“健康度”,论述实现重大危险源风险监测和预警的基本理论模型,并以石化储罐为案例分享了该模型的应用。     

基于大数据的特种设备宏观安全风险预警方法研究

特种设备监管机构在监督检验过程中积累了大量数据资料,为充分挖掘其中的潜在价值,增强监管针对性,提高检验效率,应用并优化关联规则挖掘、社区发现、可视化等数据挖掘技术,构建1种宏观安全风险预警方法。该方法以特种设备安全监督检验大数据为基础,通过挖掘单台设备微观因素间的关联关系,实现整类特种设备宏观安全风险的识别与预警;以2008—2016年全国长管拖车检验数据为例,进行应用实践分析。研究结果表明:该方法可以对区域范围、缺陷类别等多种宏观指标进行预警,指导针对性监管与检验。     

基于人工智能视频分析的选煤厂安全管理研究

为提高选煤厂安全监控的智能化水平,降低人力值守消耗,利用深度神经网络构建面向选煤厂安全管理的人工智能(AI)视频分析系统,首先,设计深度神经网络算法,实时检测分析典型场景视频目标,构建监控预警管理系统;然后,建立人、机、环的视频安全预警机制,实现对选煤厂现场作业人员不安全行为的视频分析、物的不安全状态的视频识别和环境危险因素的视频判断。结果表明:该系统通过对人、机、环信息的获取、处理和反馈,能够实现及时预警消除安全隐患,提高作业过程的安全系数。     

安全风险预警技术研究

安全风险预警技术是一种预防事故、提高安全管理的效率和水平的有效手段.对安全风险预警技术的研究是实现现代化安全管理的迫切要求.本文提出了实施安全风险预警的具体方法,即选用危险态(第二类危险源)作为预警要素,通过对所有预警要素的实时监控,并将监控结果进行综合评价,以警示色的形式发出预警信号,提示相关部门采取应对措施的方法.最后,本文以首都机场的应用实例展示该技术的具体应用过程和其有效性.     

安全生产风险预警探讨

以实现风险预警理论及技术在实际生产过程中的应用为目的,通过在油气初加工企业建立并实施安全生产风险预警的实践,讨论了安全生产风险预警机制的具体建立及实施过程,进一步探讨了风险辨识及评价的模式和方法及风险预警流程.     

民用机场运行安全风险混合预警方法应用研究

为解决民用机场运行安全风险预警过程中预警因素单一、预警信号迟钝等问题,文章在探讨民用机场运行安全风险分析、评价和预警之间内在联系的基础上,运用系统安全科学、层次分析法与模糊数学等方法,建立多维可扩充的民用机场运行安全风险预警指标体系,其中包含综合预警指标15项、单预警指标19项,用以发现显性问题和隐形问题,并通过预警准则的设定为企业提供及时预警信号输出。企业的实际应用证明该预警方法具有可行性。     

面向机械安全风险预警的评估方法

针对机械安全风险预警缺少安全风险评估方法的问题,提出一种面向机械安全风险预警的风险评估方法。首先根据人、机器、环境产生的不安全因素,确定面向机械安全风险预警的风险评估主要包括监测值输入、风险值计算、预警级别确定、预警信息发布等步骤;其次提出一种量化计算风险的模型,并给出确定预警级别以及发布预警信息的方法;最后通过某机械臂风险评估案例,验证该风险评估方法的有效性。研究表明:面向机械安全风险预警的评估方法能够综合考虑人、机器、环境风险因素,依据风险值计算模型,实时分级开展智能制造系统安全风险预警。     

公交行车安全风险研判与预警信息系统研究

为提高公交行车安全,本文以杭州公交为例对行车安全进行危险源辨识和风险分析,确立静态风险评价指标(占0.4)及动态风险评价指标(占0.6),按照风险等级划分标准,确立企业风险管控分级.基于基础风险数据,提出公交运营风险研判与预警信息系统的构建方案,实现风险的及时预警及精准管控,为管理者做出决策提供科学服务,从而有效遏制重特大事故发生.     

民航机场停机坪安全风险预警阈值界定

为确保民航机场停机坪安全风险预警阈值划分的客观性和科学性,采用最优分割法进行阈值的研究,为停机坪安全风险预警提供科学的判别标准。通过文献分析、政策法规分析和现场调研初步构建停机坪安全风险预警指标体系,采用德尔菲法进行预警指标的重要性筛选,运用三维风险评估模型进行停机坪安全风险评价,采用最优分割法对停机坪安全风险预警阈值进行界定。结果表明,35个预警指标对停机坪安全风险的影响较大,其中停机坪管理人员的安全监管经验和能力、作业人员的操作违规率、飞行员的操纵失误率3个指标的影响最大;停机坪安全风险预警警级划分为无警、轻警、中警及重警4级为最优,预警阈值区间分别为[0,1.87]、(1.87,2.94]、(2.94,3.79]、(3.79,+∞],且F=17.32Fα,通过F检验,表明警级之间差异显著,且与实际最相符。研究规避了传统主观方法划分阈值的随意性,丰富了停机坪安全风险预警阈值的研究。