基于机器学习与SHAP的油气储运事故风险探究

油气储运因受多项因素影响,容易出现各类事故与问题,通过机器学习和SHAP的联合应用,分析大量历史数据,可帮助预测油气储运事故风险,实现安全高效的储运过程。本文以石油企业为对象,分析大量油气储运事故数据,创建LightGBM模型进行分析学习,利用SHAP方法探究各种因素对事故结果的影响。研究结果表明,事故严重性受多种因素的耦合作用,其中事故场景、安全管理、员工操作的影响程度最大。对此,需要相关人员加强安全管理体系建设、组织开展员工技能培训、安全意识教育等工作,由此预防和减少油气储运事故的发生。