烟草企业生产安全事故风险评估方法研究

合理、真实地评估企业事故的风险等级,对减少风险矩阵法评估时产生的风险结具有重要的作用。以某烟草公司为例,通过德尔菲法遴选风险评估专家,针对事故类型和火灾事故风险因素两方面,采用风险矩阵法和Borda序值法相结合的方式对烟草企业生产安全事故风险等级进行了评估,建立了事故风险综合评估模型,从而减少了风险矩阵中风险结的数量。结果表明:从事故发生可能性(F)、事故后果严重程度(C)和风险值(R)三方面得出的评估结果具有较高的一致性,得出12种事故类型和8个火灾事故风险因素风险等级的排序,可为烟草企业确定主要事故风险、配备应急资源、制定事故风险防范和控制措施提供依据,为提高应急预案编制的针对性提供借鉴。     

基于GA-SVR-PSO的航运安全投入优化研究

随着经济的快速发展,航运安全事故时有发生,造成了较大的经济损失和社会影响。为减少航运安全事故,航运管理部门督促航运企业增加安全投入,造成航运企业的经济负担增加,航运企业迫切需要寻求优化安全投入的方法。提出了一种基于GA-SVR-PSO的航运安全投入优化方法,该方法首先利用GA-SVR模型构建航运安全投入与事故经济损失之间的定量关系模型,然后结合实际投入约束条件构建了航运安全投入优化模型,最后采用粒子群优化(PSO)算法对航运安全投入优化模型进行优化,得到投入约束条件下航运安全投入的最优配置和事故最低经济损失。以Z航运公司2018年安全投入为实例进行验证,结果表明基于GA-SVR-PSO的航运安全投入优化方法具有较好的航运安全投入优化效果,可为航运企业安全投入决策提供可靠的模型依据,提高航运安全投入效率。     

基于SPA-MC模型的岩溶地区水资源安全动态评价——以贵阳市为例

为合理评价岩溶地区水资源安全态势,基于PESBR概念模型构建涵盖岩溶地区工程性缺水特性的评价指标体系,并采用SPA-MC(集对分析--马尔科夫链)耦合模型对2002~2014年贵阳市水资源安全状况进行动态评价.研究表明:贵阳市水资源安全除2008、2012、2014年属"较安全"等级外,其余年份为"临界安全"等级,受"安全"等级隶属度f_1和累计等级联系度H_2逐渐上升的影响,贵阳市水资源安全等级逐渐向"较安全"的趋势转变;依据贵阳市2015~2050年水资源安全预测结果可知,贵阳市未来水资源安全将长期处于"较安全"状态,其中,"安全"等级隶属度f_1在2015~2050年期间从0.365持续上升至0.435,而"不安全"等级f_5则甶0.194下降至0.138,年均下降率达1.93%;实例证明SPA-MC耦合模型对水资源动态评价结果合理、客观.     

基于图像识别技术的不安全行为识别

为预防在有限空间作业中因不安全行为引发的安全事故,着重分析了作业人员在有限空间作业中因跌倒发生的事故风险。通过安装在作业区域的视频摄像头获取的图像,对人体跌倒行为进行识别,并利用MATLAB的图像处理功能,构建了基于支持向量机(SVM)的不安全行为图像识别算法。该算法首先应用图像灰度级变换、直方图均衡化、高斯低通滤波平滑和中值滤波去噪对视频采集图像进行图像预处理;然后根据帧间差分法定位人体,并提取HOG特征和人体重心移动特征构建人体跌倒行为特征向量,应用SVM对不安全行为进行分类;最后对获取的图像资料进行识别与分析。结果表明:该图像识别算法的平均正确识别率达到了97.84%,能够对有限空间作业中的不安全行为进行有效识别,从而验证了该算法的有效性。     

面向非均衡文本信息的企业生产安全氛围智能感知模型

现有企业生产安全氛围的主要描述载体是文本,但文本无法定量描述的特点是企业生产安全氛围分析面临的重要挑战。基于机器学习和自然语言处理技术处理企业生产安全氛围文本信息,着重从安全氛围主题辨识和安全氛围等级预测两方面,综合实现对企业生产安全氛围的智能感知。首先借鉴合成少数类过采样技术(SMOTE)算法思想,提出一种“类SMOTE”算法,用于解决非均衡文本数据问题;然后基于隐含狄利克雷分布(LDA主题模型)实现安全氛围主题辨识,得到文本主题词及相关权重;最后基于机器学习算法实现安全氛围等级预测。经过实例验证,提出的“类SMOTE+LDA+Bayes”组合模型,对于企业生产安全氛围智能感知效果较好。     

基于机器学习的星载短波红外CO2柱浓度估算

利用OCO-2卫星遥感数据、全球碳柱总量观测网(TCCON)站观测数据、NDVI归一化植被指数数据、ERA5大气数据,采用决策树和集成学习(XGBoost、普通随机森林、极端随机森林、梯度提升)对二CO₂平均柱浓度进行预测.通过相关性分析、特征选择与特征提取,建立模型预测CO₂平均柱浓度,再与TCCON站点的地基观测数据进行比对.通过分析不同模型(决策树、XGBoost、普通随机森林、极端随机森林、梯度提升)预测的结果,发现使用极端随机森林回归模型预测CO₂平均柱浓度的精度最高, R²、均方根误差(RMSE)、平均绝对误差(MAE)、平均相对误差(MRE)分别为:0.953、0.492×10^-6、0.260×10^-6、0.063%,其余模型次之,因此对极端随机森林回归模型的预测性能随自身参数的影响进行了分析,结果表明,在误差允许的范围内(±2×10^-6),极端随机森林回归模型和梯度提升回归模型预测的准确率一样,都为98.10%.由于C...     

基于FTA-SPA-灰色聚类的装配式建筑施工安全测评

针对装配式建筑施工的特点,采用事故树分析法(FTA)对装配式建筑施工安全事故及原因进行了梳理,将基本事件进行归纳并构建了评价指标体系,利用集对分析法(SPA)确定指标权重,运用灰色聚类分析方法对装配式建筑项目的施工安全进行测评,并根据对危险因子的识别提出相应的安全防范措施,从而构建了装配式建筑施工安全测评模型。通过在青岛万达小学的实例应用,结果表明,施工人员技术水平与安全意识、吊点的确定、构件节点连接强度为主要安全影响因素,需要采取相应的安全防范措施以减少事故的发生,从而验证了该模型的有效性。     

基于测量-云模型的施工企业安全事故应急能力综合评价

为科学评估施工企业安全事故应急能力水平,促进企业应急体系建设。在统筹考虑指标因素关联性、评价过程模糊随机性的基础上提出一种基于测量-云模型(M-CM)的施工企业安全事故应急能力评价方法(即简称M-CM方法)。首先,界定安全事故应急能力内涵,建立施工企业安全事故应急能力评价指标体系;其次,通过问卷调查收集数据,采用测量模型确定指标权重,并运用云模型算法得到标准云和指标云参数;最后,通过云发生器绘制综合评价云图,结合云相似度确定施工企业安全事故应急能力评价等级。应用M-CM方法对某施工企业安全事故应急能力进行综合评价,结果表明:该施工企业安全事故应急能力评价等级为较高,该评价结果与企业实际安全检查报告基本一致,从而验证了M-CM方法和指标体系的科学合理性。     

灰色理论在非煤矿山事故预测中的应用

针对非煤矿山事故发生的特点,根据灰色理论的基本原理,建立了非煤矿山事故灰色理论预测模型,预测非煤矿山安全事故的发展趋势,以便掌握非煤矿山事故发生次数的规律,为政府制定安全生产目标、企业制定安全生产政策和建立安全预警控制系统提供依据。     

基于GM（1,1）模型预测我国未来化工企业安全生产形势

根据2004-2008年我国化工企业较大事故级别以上的统计数据,应用灰色系统GM (1,1)模型,选用二阶弱化算子法与三点平滑法相结合对原始数据进行预处理,对未来我国化工企业安全生产形势进行了预测,为化工企业与安全监管部门的安全管理和安全决策提供了科学、定量的依据.     

基于随机森林的河流总磷预测模型及影响因素分析

通过采集不同时间段淮河干流19个典型采样点的水样,获得水体中总磷浓度数据,针对河流总磷浓度时空分布差异大,受影响因素多和非线性的特点,基于随机森林算法,选择(气候特性、水动力、土壤类型和流域特性等)特征变量,构建模型对河流中总磷浓度进行预测,然后通过均方差增量参数对影响河流总磷浓度时空分布因素的重要性程度进行评估.研究...     

基于Fuzzy-DBN的氨泄漏爆炸事故风险分析

传统的事件树、故障树和静态贝叶斯网络在事故风险分析中存在一定的局限性,动态贝叶斯网络对于描述多态性、相关性、时序性、交互行为的复杂系统在节点的安全风险以及预测未来一段时间内事故发生概率方面较为突出。提出将动态贝叶斯网络模型与模糊数学方法相结合的思路,分析氨制冷系统预防氨泄漏爆炸事故风险的方法。先根据氨泄漏爆炸事故故障树,利用GENIE软件建立了氨泄漏爆炸事故风险评估的模糊动态贝叶斯网络(Fuzzy-DBN)模型;然后利用模糊数学方法确定动态贝叶斯网络模型中的条件概率参数,利用动态贝叶斯网络算法推理计算各根节点发生的后验概率,并进行前向推理,预测事故发生概率;最后将该风险评估模型应用于某氨泄漏爆炸事故风险分析,通过案例分析验证了该模型的可行性。得出导致氨泄漏爆炸事故发生的关键火源因素及泄漏因素,并基于动态贝叶斯网络,根据氨制冷系统发生氨泄漏报警情况,对氨泄漏爆炸事故发生概率进行预测。     

自升式塔式起重机的安全使用

随着地质市场的扩大，机械化程度的提高，自升式塔式起重机（以下简称塔机）的使用日趋广泛。在施工现场的伤害事故中，由于塔机所发生的事故具有事故危害大、人员伤亡多、经济损失大等特点，这就需要引起各级安全、设备管理部门的高度重视，加大安全管理力度。本文将对塔机的安全运用提出几点看法，供参考。l塔机的安装和拆卸塔机的安装和拆卸是塔机使用全过程中一项危险性较大的工作。在塔机的倾覆事故中，绝大多数发生在塔机的安装和拆卸过程中。因此，搭机的安装、拆卸应严格按照增机使用说明书及注意事项进行必要的认真检查和操作。（1…     

废水中鸟粪石回收的机器学习预测和优化

基于机器学习的方法，探究了从模拟废水中以鸟粪石的形式回收氮和磷的问题。利用极限梯度提升算法(XGBoost)和随机森林(RF)模型对磷回收率和氮回收率进行单目标和多目标预测，明确了7种工艺条件对鸟粪石结晶的影响。XGBoost在单目标(R²=0.91～0.93)和多目标(R²=0.89)的预测方面表现均优于RF。此外，在P初始浓度为10 mg/L和1 000 mg/L的情况下，通过实验验证了多目标模型的优化解集，得到鸟粪石回收的最佳工艺条件为N∶P比值为1.2∶1,Mg∶P为1∶1,pH为9.5,反应时间为80 min,反应温度为25℃,搅拌速率为240 r/min。     

基于混沌时间序列模型的危险化学品泄漏事故预测

在对2010—2015年我国危险化学品(简称危化品)泄漏事故数量进行统计的基础上,建立了危化品泄漏事故混沌时间序列模型,预测了未来3年我国发生危化品泄漏事故的数量,并以2016年我国发生的危化品泄漏事故数量的实际值对模型的预测精度进行了验证。结果表明:2016年我国发生危化品泄漏事故数量的预测值与实际值的拟合度指标达到97.52%,拟合效果较好,说明所建立的危化品泄漏事故混沌时间序列模型可行;2017年和2018年我国发生危化品泄漏事故数量的预测值分别为932起和924起,相对2016年会有小幅度上升,其原因与中小型化工企业数量在我国化工企业总数中占比较高有关,这为研究我国危化品泄漏事故的发展趋势与制定预防措施提供了依据。     

建设工程安全事故统计分析与安全管理对策研究

统计了112起建设工程事故,分析表明建设工程安全事故具有事故类型集中、承包商事故多发、检修及改造工程危险性较大、特殊作业管理不到位等特点和原因。提出了建设工程安全管理对策:开展安全文化建设,营造安全氛围;加强培训教育,提高参建人员尤其是施工操作人员的安全意识、技能水平;加大监管、惩戒力度,提高承包商违规成本;落实特殊作业各环节的管理。     

基于DE-MELM的土质边坡稳定性预测方法

为防止滑坡,避免发生事故,将差分进化(DE)算法与改进的极限学习机(ELM)有机组合,提出了一种基于DE-MELM的土质边坡稳定性预测方法。该方法首先在M估计基础上利用加权最小二乘方法计算ELM输出权值,以减少数据粗差对ELM预测的干扰;然后采用DE算法优化该ELM隐含层输入权值和偏差,以降低随机选取参数对预测性能的影响;最后通过所建立的DE-MELM土质边坡稳定性预测模型进行实例仿真验证。仿真验证结果表明:较之于标准ELM方法和基于M估计的ELM方法,所提出的DE-MELM方法仅经过15次迭代即可取得较为理想的预测精度,并对数据粗差具有较强的抗干扰能力,从而验证了其可行性和有效性。     

基于系统动力学的高校实验室安全管理

实验室安全是保障高校维持正常教学与科研活动的前提。为动态反映实验室安全管理水平,构建了实验室安全管理系统,运用系统动力学(SD)理论从投入产出角度建立了实验室安全管理SD模型,并以某高校安全工程专业防火材料制备实验室为例对该模型进行了模拟仿真与验证。结果表明:建立的实验室安全管理SD模型可定量预测实验室安全管理水平的发展趋势;通过调整实验室各子系统的投入比例可确定最佳投入方案,并可得到各子系统对实验室安全管理总水平的实际影响程度,进而对实验室安全管理水平影响程度较大的子系统加以重点防范。基于SD理论探究高校实验室安全管理,可为高校明确实验室安全投入方向和管理决策提供参考。     

关于建立事故预测和决策系统的探讨

关于建立事故预测和决策系统的探讨太原化肥厂左东红１．预测技术与安全事故预测的目的在于决策，为决策提供依据。事故预测是定量的，决策是定性的，要提高预测的准确性和决策的实用性，必须分析其影响因素，并寻找合理的数学模型。事故预测属安全经济学范畴，在我国只是...     

基于多源辅助变量和随机森林模型的耕地土壤重金属含量空间分布预测

农田土壤重金属含量的空间预测对于监测耕地污染和确保生态农业可持续发展至关重要.从地形、气候、土壤属性、遥感信息、植被指数和人为活动这6个方面选取了32个环境变量作为辅助变量,并构建随机森林(RF)、回归克里格(RK)、普通克里格(OK)和多元线性回归(MLR)模型来预测耕地土壤中As、 Cd、 Cr、 Cu、 Hg、 Ni、 Pb和Zn的含量.结果表明,与RK、 OK和MLR相比,RF模型对As、 Cd、 Cr、 Hg、 Pb和Zn的预测性能更高,而OK和RK模型分别对Cu和Ni含量的预测精度更高,表现为预测拟合优度(R²)最高而平均绝对误差(MAE)和均方根误差(RMSE)最低.不同预测方法对同种土壤重金属元素预测结果的空间分布趋势基本一致,8种重金属含量的高值区均分布在南部的平原地区,但RF模型对空间预测的细节刻画得更为突出.随机森林影响因子重要性排序表明,兰溪市土壤重金属含量空间分异主要受Se、 TN、 pH、海拔、年均温、年均降雨量、距河流距离和距工厂距离的共同影响.因此,随机森林可以作为土壤重金属空间预测的一种有效方法,为区域土壤污染调查、评价和管控提供...