运用图表技术对非煤矿山企业生产安全事故进行统计分析的方法研究

为解决非煤矿山企业生产安全事故的调查报告逐年累积,但综合统计分析困难、利用率不高的问题,本文提出一种运用图表技术对非煤矿山企业生产安全事故进行统计分析的方法。结果表明：对大量的非煤矿山企业生产安全事故调查报告进行综合统计分析后,这种方法能够清晰直观地反馈事故发生原因,包括事故涉及隐患、隐患频率和隐患共现关系。文中给出的结果图表说明了这种方法的有效性,文中对结果图表的综合分析证明了这种方法能够对非煤矿山企业生产安全事故的预防起到一定作用,能够对非煤矿山企业生产安全管理提供辅助决策。     

基于集成应用的管道安全管理可视化系统应用

中国石油天然气集团公司所属企业管道数量众多、沿线环境复杂,具有隐患数量多、整改跟踪难度大等特点。在开展管道安全专项排查工作的基础上,对管道及其风险隐患基础数据进行分析与数据设计,构建中国石油统一的管道基础信息库与风险隐患数据库;依托公司现有管道生产管理系统开展集成应用,实现管道高后果区识别结果、管道沿线风险评估、管道移动巡线等业务数据集成共享,为管道风险隐患跟踪管理提供支撑;并通过与地理信息系统的集成应用引入GIS技术,构建管道安全管理可视化系统,为管道日常安全管理、隐患排查与治理跟踪提供可视化手段,从而促进管道本质安全管理。     

“互联网+安全” 促监管转型升级——浙江安监系统打造“互联网+安全生产”模式

正在"互联网+"新形势下,浙江省安监局创新探索"互联网+安全生产"新模式,将综合监管、安全培训、隐患排查、现场执法等工作与微博、微信、大数据结合起来,实现浙江省安全生产"智慧监管"。2015年,针对安全生产工作的严峻形势、政府安全监管任务繁重与监管力量不足、安全生产监管信息不对称等问题日益凸显。浙江省安全生产监管系统推进安全生产信息化建设,共享互联网发展"红利",创新探索"互联网+安全生产"模式,打造引领安全生产监管转型升级的新引擎,切实提高了安全生产公共服务和社会管理能力,取得了良好成效。     

论铁路企业风险评估与隐患排查的相互应用

为探索隐患排查与风险评估结果互相应用的模式,通过梳理隐患排查与风险评估知识,在理论研究的基础上,探讨如何建立风险管控与隐患排查工作结果的运用机制,将风险评估结果应用于建立隐患排查清单的工作当中,再将隐患排查结果应用于风险评估过程中;并通过某铁路公司单月安全管控情况验证研究方式的有效性。研究结果表明:通过采用隐患排查结果作为评估数据可以使评估结论与隐患排查范围紧密结合,使得评估结论可以指导隐患排查工作重点,从而提升隐患排查效率。采用周期内实际存在的不同类别的隐患问题数量比值代替专家打分,使风险评价工作更加客观,符合现场安全生产实际情况。     

面向中医理论的安全系统比较与隐患治理思辨

为了给企业的隐患治理及安全管理提出全新且符合国情的系统治理方案,提出基于传统中医理论理解的系统隐患治理范式。首先,基于中医理论分析了生产系统与人体系统之间的内在关联,首次提出了生产系统结构要素、功能要素和要素流的关系。通过分析系统安全管理与中医诊治之间本质联系,从管理对象和方法角度阐述结合中医诊治原理的必要性;从整体观、动态观和人文观等3个方面对中医思想和安全系统思想的共性进行了比较。其次,建立了生产系统隐患治理范式模型,从治理对象确定、分析系统机理到治理方法探索三方面解释了生产系统隐患治理范式的内涵。同时构建了“阴阳五行”观下的生产系统五行图。最后,用天津港“8·12”事故进行实证分析。分析结果表明生产系统隐患治理范式可以实现对复杂企业生产系统隐患及事故进行深入分析。研究表明:生产系统隐患治理范式可以指导隐患治理工作的进行,构建的基本方法对丰富隐患治理体系提供全新启示。     

基于移动互联网及云服务的安监执法与隐患排查系统研究

安全生产信息化建设是安全生产工作的重要技术支撑,是实现安全生产监督管理业务快速、准确、高效管理的根本保障。安监执法与隐患排查是我国各级安全监管部门和各类企业安全生产工作的重点。阐述了安监执法与隐患排查系统研制的背景,给出了系统的整体功能架构和网络拓扑结构,重点研究了安监执法和隐患排查治理系统的政府端、企业端以及移动端APP各功能的设计和开发,总结了系统的特点和性能。充分利用最新的移动互联网和云服务等信息技术,开发安监执法与隐患排查治理移动智能终端与系统,对于创新安全监管模式,提高安全监管监察效能和隐患排查治理能力具有重要意义。     

北京市安全应急大数据技术探索和实践

正2015年4月2日,国务院办公厅印发《关于加强安全生产监管执法的通知》(国办发[2015]20号),要求大力提升安全生产"大数据"利用能力,加强安全生产周期性、关联性特征分析等。2016年8月,北京市发布了《北京市大数据和云计算发展行动计划(2016—2020年)》,要求发展公共安全大数据,提出"加强安全生产监管大数据应用,推动重点生产企业建立安全生产智能监测管理系统,提高事故监测预警和隐患排查能力"。     

煤矿安全隐患动态分级闭环管理方法及应用

为了治理煤矿生产过程中的安全隐患,遏制煤矿安全生产事故,对煤矿生产过程中的安全隐患管理进行了研究。经过梳理国内外相关文献,辨析了煤矿危险源和安全隐患的关系;结合脆弱性分析了煤矿安全隐患的风险大小,结合LEC法说明了安全隐患风险分级标准;结合煤矿生产过程的特点,提出了煤矿安全隐患动态分级闭环管理方法,设计了与之配套的奖惩办法。煤矿安全隐患动态分级闭环管理方法和配套的奖惩办法在南方的一个千万吨级矿井进行了应用。研究表明,该方法可以有效提高煤矿安全隐患的治理能力,提高煤矿现场的安全管理水平。     

面向危险化学品运输监测系统的信息融合模型构建

设计一种可用于危化品运输全过程安全状态实时监测的多参数监测系统,并以该系统为基础,构建面向危化品运输安全监测系统的多传感器信息融合模型。该模型综合利用系统监测到的多种参数信息,通过数据预处理、特征提取和状态判决、形势判决、危险态势估计和预测等4个级别的信息融合,结合危险报警模块和数据库管理系统,自动分析被测数据,最终达到对危化品运输安全分类、分级、分层次报警的目的。以该模型为基础讨论部分信息融合算法并设计相应的软件,在实际构建的针对液化石油气的危化品安全监测系统中进行应用试验,结果说明了信息融合模型的有效性。     

安全生产风险动态监管系统 功能设计研究

随着安全生产管理精细化、安全生产标准化和安全隐患排查治理活动的不断推进,企业安全生产基础信息呈现剧增现象。为及时发现隐患、减少风险,通过运用风险管理学和安全生产大数据等方法,构建安全生产风险动态监管系统,为企业实现安全生产风险动态监管提供高效、及时、准确的技术支撑,从而提高企业的安全生产风险管理水平和生产效益。     

基于数据挖掘技术的事故隐患预警方法研究

为改良企业既有隐患排查治理方法,提高辨识效率,提升整改效果,应用并优化数据流滑动窗口模型、等价类变化算法、变化挖掘算法等数据挖掘技术,构建1种关联隐患预警方法,该方法以企业历史隐患数据为基础,通过挖掘实时隐患数据的关联规则,发布关联隐患的类型、存在可能性和变化模式等预警信息,指导企业进行针对性排查和整改。最后,以72家安全管理性质相似企业的28 957项隐患数据为例,验证该方法可行性。研究结果表明:该方法不但能挖掘关联隐患类型及其变化模式,而且预警准确率随置信度水平提升而不断提高。     

基于文本挖掘的煤矿安全隐患分析

为充分有效利用煤矿安全隐患数据,揭示安全隐患数据中隐藏的重要信息和潜在规律,用于指导安全管理实践,在对安全隐患数据进行预处理的基础上,利用词云和词频统计方法展现安全隐患概况,运用文本挖掘技术和社会网络分析方法研究煤矿安全隐患信息的关联关系和分布规律。结果表明,将文本挖掘技术和社会网络分析方法应用于文本型安全隐患数据分析具有可行性,有助于煤矿企业提高对安全隐患数据的认知并制定合理的安全隐患治理措施。     

煤矿企业重大灾害预防与安全保障体系构建与运行评价

为提高煤矿企业重大灾害预防与安全保障能力,以典型煤矿企业为例,深入分析企业重大灾害的孕灾环境与类型,确定诱发煤矿重大灾害事故发生的关键因素,并提出构建以“安全文化理念”为1个核心,涵盖“组织”“制度”“人员”“技术”“信息”“装备”“资金”7个要素以及“危险源预控”和“灾害应急救援”2个关键环节的整体安全保障体系;最后,利用事故树模型和层次分析法评价某典型煤矿企业历年来的灾害事故实际情况,提出相关保障体系的持续优化方案,研究结果可为煤炭行业企业开展重大灾害预防与安全保障体系的设计与构建提供参考和借鉴。     

A new practical approach to risk management for underground mining project in Quebec

The mining industry worldwide is currently experiencing an economic boom that is contributing to economic recovery and social progress in many countries. For this to continue, the mining industry must meet several challenges associated with the start-up of new projects. In a highly complex and uncertain environment, rigorous management of risks remains indispensable in order to repel threats to the success of mining.In this article, a new practical approach to risk management in mining projects is presented. This approach is based on a novel concept called “hazard concentration” and on the multi-criteria analysis method known as the Analytic Hierarchy Process (AHP). The aim of the study is to extend the use of this approach to goldmines throughout Quebec. The work is part of a larger research project of which the aim is to propose a method suitable for managing practically all risks inherent in mining projects.This study shows the importance of taking occupational health and safety (OHS) into account in all operational activities of the mine. All project risks identified by the team can be evaluated. An adaptable database cataloguing about 250 potential hazards in an underground goldmine was constructed. In spite of limitations, the results obtained in this study are potentially applicable throughout the Quebec mining sector.     

露天矿山隐伏盲空区精确探测及爆破优化设计

隐伏盲空区是严重威胁露天矿山正常采矿作业的安全隐患,应予以探明并处置。针对露天矿隐伏盲空区探测难度大、崩落处置爆破设计精度差等问题,以白马铁矿1号溜井盲空区为例,首先基于矿山历史资料,利用钻探手段,初步圈定盲空区异常分布范围;然后运用钻孔激光扫描设备进行三维精确扫描,获得盲空区塌腔三维形态和真实边界,并以实测数据为基础,利用逆向建模方法,构建盲空区三维可视化模型;最后根据盲空区的三维空间特征和分布条件,进行爆破分区及参数优化设计。结果表明:采用钻探圈定结合三维激光精确扫描建模的综合探测方法,可获得露天矿山盲空区的可靠信息,准确掌握盲空区垮塌现状,进而为制定更为精准的爆破设计方案提供重要依据,最终达到消除盲空区的目的。研究结果对保障矿山安全生产具有重要意义,同时可为类似工程提供有益参考。     

基于危险的事故场景及其形式化描述

事故场景的鉴别是复杂装备系统安全风险分析的基础,其完备性直接影响风险评估的有效性,因为任何事故场景的遗漏即意味着设计上可能存在潜在的事故隐患。提出从鉴别系统危险出发。建立危险与其原因(关联引发事件)、事件与系统要素以及系统各要素之间的映射关系,通过对这些关系的运算来获取事故场景的新方法并给出其形式化表述,以期在理论上确保事故场景鉴别的完备性。     

Self healing databases for predictive risk analytics in safety-critical systems

Assuring the quality, consistency and accuracy of safety data repositories is essential in safety-critical systems. In many systems, however, significant effort is required to identify, address, clean and repair data errors and inconsistencies, and to integrate safety data sets and repositories, particularly for risk analyses. Although some self healing and self repairing capabilities leveraging machine learning and predictive analyses have been employed to identify anomalies and monitor quality in structured safety-critical data sets, little attention has been focused on addressing shortcomings in heterogeneous—structured and unstructured—safety data sets, the focus of this work. The text mining and classification analysis employed in this research indicates that machine learning techniques can be employed to improve the accuracy and robustness of large-scale structured and unstructured database repositories, and to improve the effectiveness and efficiency of safety data repository maintenance. Hybrid machine learning approaches, leveraging machine learning, text mining and natural language processing, offer additional promise in future work.     

针对瓦斯事故的安全投资效益评估方法研究

煤矿生产中瓦斯事故的发生及其危害程度的不确定性使得定量评价损失很困难.本文提出一种评估煤矿瓦斯事故严重程度和相关安全投资效益的方法.通过分析影响煤矿瓦斯事故发生的主要因素,利用专家调查法推断出瓦斯事故的发生概率和严重程度,进而估计出瓦斯事故的风险度并定量评价相关的安全投资效益.通过这种方法,可以提出各种安全投资方案并进行安全投资效益比较,据此选择安全投资效益最好的安全投资方案进行安全投资决策,最大限度地降低煤矿瓦斯事故的发生概率和危害程度.实例分析表明这种方法是有效的.     

基于微信的大型水电工程安全隐患排查治理系统研发与应用

为了提高水电施工过程中安全隐患排查治理的有效性,通过对水电工程施工不安全行为信息采集和安全风险控制分析,提出了基于微信的大型水电工程微安全隐患排查治理概念和实时交互闭环的微安全控制机制,包括:精益-实时采集,对水电工程中的隐患排查治理精确到具体的执行、计划和监督者以及隐患发生的位置;快捷-反馈驱动,隐患提出上报与整改执行者、监督者实现交互实时反馈机制,通过反馈不断找到正确的控制策略;扁平-闭环控制,安全隐患从发现、识别、整改到数据挖掘和利用一体化持续循环,扁平化闭环管理控制。研发的微安全系统在白鹤滩、乌东德等大型水电工程中取得成功应用,对同类土木工程也具有应用价值。