煤矿井下无轨胶轮车弯道事故风险综合预警研究

针对煤矿井下无轨胶轮车弯道事故多发的问题,提出了综合考虑多因素的风险预警指标体系。基于UWB定位轨迹数据及客观因素数据,以五级计分法为预警因素量化指标,建立了煤矿井下无轨胶轮车弯道事故风险分级预警机制;构建了SSA-BP神经网络预警模型,进行了仿真学习与训练,并与BP、SVM模型进行了对比。结果表明,建立的分级预警指标机制对煤矿井下无轨胶轮车弯道安全性提升有所帮助,构建的SSA-BP神经网络模型对煤矿井下车辆弯道事故风险预警具有较高的准确性与稳定性。

基于事故树的N-K模型施工事故风险耦合分析

为了研究水平定向钻施工事故风险,考虑事故树定性分析与N-K模型(N为系统的组件数量,K为每个组件与其他组件的交互数量)定量分析方法的缺点,从人为、设备、环境及管理4类风险因素构建一种基于事故树的N-K施工事故风险分析综合模型。通过建立事故树施工底层事件与N-K模型耦合风险因素集合映射关系,分别计算单因素、双因素以及多因素耦合风险概率,求解风险耦合值。结果表明:水平定向钻施工事故风险概率随着风险耦合因素的增加而增大;三因素耦合作用时,设备-环境-管理耦合作用值最大为0.2608,人为-设备-管理次之为0.2034;双因素耦合作用时,环境-管理耦合作用值最大为0.1554;水平定向钻施工事故共有50种引发事故的可能途径,可以按照准备阶段、导向孔钻进阶段、扩孔阶段、管道回拖阶段与规划管理阶段对整体事故风险进行分阶段预防。研究成果一方面可为风险研究提供新的综合模型,另一方面也可为水平定向钻安全施工提供重要的参考依据。

GNSS边坡监测与事故风险分析平台融合应用

在露天煤矿开采过程中,边坡的稳定性关乎矿山正常的生产运营。在矿山建设投产开始直至采完闭矿,滑坡、裂缝等影响始终贯穿矿山的整个开采周期。传统的人工光学设备边坡稳定性监测方式,无法满足全天候、全时段监测,从而延误了预警的最佳时机。随着卫星导航技术和差分解算技术的发展,GNSS边坡监测方式以其低成本、全天候实时监测的优点逐步成为矿山监测的主要方式。本文以山煤进出口集团河曲旧县露天矿为例,通过两期GNSS边坡、排土场监测案例,介绍了全球卫星导航系统原理、边坡监测系统组织架构、多源数据融合等。

异常驾驶行为数据驱动的高速公路实时事故风险预测

为研究事故风险的关键致因,建立高速公路实时事故风险预测模型,探究异常驾驶行为对事故风险的影响,采集了G25高速公路长兴段7日的交通事故及4种异常驾驶行为,即急左变道、急右变道、急加速与急制动行为的数据。基于随机森林模型,对事故前一段时间内上游及下游各250 m内4种驾驶行为的频数与该路段事故风险的关系进行拟合,建立了高速公路实时事故风险预测模型,并使用特征重要度图和部分依赖图(PDP)对模型进行了解释。采用受试者工作特征曲线下面积(AUC)与精度对模型预测效果进行了评价,通过特征重要度评价各变量对事故风险的影响。研究发现,该模型具有良好的泛化性能与准确率,在验证集上的AUC和精度分别可达到0.809和0.821。其PDP表明事故前15 min及30 min内上下游急加速和急制动行为的频数对事故风险的影响较大,且两者之间存在非线性关系,其中,急制动行为的数量与事故风险的部分依赖图均具有S形曲线特征。综上,使用异常驾驶行为数据作为变量建立的事故预测模型具有良好的预测性能与可解释性,可用于事故风险预测与预防,助力事故致因研究。该方法具有辅助管理部门进行风险预警的实用价值,为高速公路实时事故防控提供参考。

动态路网下城市交通事故风险预测模型研究与实现

通过图卷积神经网络对交通事故进行风险预测是交通领域的研究热点。然而,现有的使用图卷积神经网络对交通事故进行风险预测的研究存在着缺乏语义邻接性的构造、无法进行图权重的自适应学习的问题。针对以上问题,文中基于多源交通大数据,构建了数据驱动的多粒度、多视角的时空拓扑图,实现了交通网络中时空关联性和依赖性的精准建模。图上的结点从时间和空间两个维度对路段结点的交通状态进行综合描述,边则从地理邻接性和语义邻接性两个视角表现了路段之间的抽象邻接关系。在时空拓扑图的基础上,文中设计了基于动态时空图网络的交通事故风险预测模型,实现了路段级交通事故风险的准确预测。该模型引入了具有多头注意力机制的空间图网络层对空间关联性进行学习,同时采用了基于一维扩张卷积的时间学习单元捕获短时依赖性与长时周期性。在北京地区的实际交通数据集上进行大规模实验,所提方法的召回率达到0.899,F1-Score达到0.860,其他指标与主流方法相比也均有所提升。

睡眠质量对驾驶员危险驾驶行为和事故风险的影响:睡眠时型的调节作用

目的 考察驾驶员睡眠时型在睡眠质量与危险驾驶行为和事故风险关系中是否存在调节作用.方法 采用线下方式在辽宁省本溪市、河南商丘市和湖南长沙市选取260 名驾驶员,要求他们依次完成匹兹堡睡眠质量指数量表、清晨型与夜晚型评定量表、危险驾驶行为自我报告量表和事故风险评估量表.结果 男性驾驶员在危险驾驶行为(t =-2.769,P<0.05)和事故风险(t =-2.759,P<0.05)上得分均高于女性驾驶员.睡眠质量与危险驾驶行为(r =0.27,P<0.01)和事故风险(r =0.34,P<0.01)呈显著正相关.睡眠质量和睡眠时型可以预测危险驾驶行为和事故风险.随着睡眠质量的提高,清晨型驾驶员得分越低,危险驾驶行为和事故风险都越低.夜晚型驾驶员则没有发现这种变化.结论 睡眠时型在睡眠质量对危险驾驶行为和事故风险的影响中起调节作用.

基于张量场的复杂系统事故风险动态预测模型研究

复杂的安全相关系统在运行过程中面临的事故风险受到系统中不同组件的共同影响。在系统运行过程中,要想在确定时刻对事故发生的概率和严重程度做出准确的分析和预测,需要通过构建一系列基于事件的模型并通过描述极其复杂的因果关系来实现。为了克服这一难点,本文基于事故风险是一种张量场函数的观点,构建了基于张量场的系统事故风险模型。该模型通过对事故风险的观测坐标系进行转换,从事故发生概率和严重程度组成的参数坐标系转换到其他可观测的安全相关物理量所组成的参数坐标系,实现对事故风险的监测。实际数据分析结果验证了模型的合理性。

石化罐区事故风险应急准备能力评估方法研究

石化罐区能够将大量的气体和液体集中罐装,是一种高风险设施区域,其主要的应用范围为储存和收发原油、液化烃、成品油以及其他的可燃气体、易燃化学品等。伴随着我国石油化工行业快速发展,我国在能源储备战略层面的需求也逐步壮大,石化罐区的总体规模及容纳能力均呈明显扩大之势。然而,伴随着石化罐区规模的加速扩张,涉及罐区的爆炸、火灾等潜在安全问题的危险等级亦相应提高。

应对化工事故风险的综合管理策略及实践

化工行业是现代工业经济中不可或缺的重要组成部分,它不仅为国民经济增加了巨大的经济价值,而且也是许多相关产业的重要供应源。化工产品广泛应用于工业生产、农业生产、医疗保健、日常生活等各个领域,直接关乎国家经济发展的质量和速度。然而,由于其生产过程中涉及的原材料多样、工艺复杂、设备精细,化工行业在生产过程中往往伴随着较高的安全风险和环境风险。因此,有效预防和应对化工事故,降低事故风险,保障人类生命安全和生态环境健康,是化工行业发展过程中亟待解决的重要问题。

基于ETC门架数据的山区高速公路事故风险辨识研究

为了有效利用ETC门架数据,实现对山区高速公路事故风险的精准辨识,本文基于ETC实时交通流数据结合道路环境数据以及天气数据提出山区高速公路事故风险辨识模型。以重庆市某高速公路ETC数据为基础,结合山区高速公路常见的桥隧路段及天气特征,使用CatBoost(Categorical Boosting)算法对交通事故风险进行建模,并对模型的辨识精度和有效性进行验证。结果表明,基于ETC交通流数据条件下采用CatBoost算法构建的山区高速公路事故风险辨识模型,其AUC(Area Under Curve)值达到0.836,较SVM(Support Vector Machine)、RF(Random Forest)、LR(Logistic Regression)模型分别提高0.042、0.056及0.051,模型总体辨识准确率为80.96%,对事故辨识准确率(召回率)为81.93%,对非事故辨识准确率(特异度)为80.72%,能较为准确地辨识山区高速公路交通事故。

化工装置事故风险评估与控制研究

化工装置事故的发生可能导致严重的人员伤亡、环境破坏和财产损失,因此,对于事故风险评估与控制显得尤为重要。本文旨在研究和探讨化工装置事故的风险评估与控制方法,以提高工业安全和环境保护水平。首先,论述了化工装置事故风险评估方法,当前常用的方法主要有定性风险评估方法和定量风险评估方法。其次,结合化工装置的事故风险特点,提出了针对性的事故风险控制措施,进而为化工生产的安全进行提供可靠保障。

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。

基于AHP-DEMATEL的公路大件运输事故风险因素分析

文中从物理、人员及管理三个层面选取了14项影响大件运输事故的风险因素,针对AHP和DEMATEL两种方法分别计算出的影响因素权重进行修正,得到AHP-DEMATEL的综合影响度。然后绘制影响因素的因果图,分析各因素间的影响程度和相互作用关系。结果表明:在一级指标中,人员层和管理层对大件运输事故具有显著的影响作用;在二级指标中,企业运输方案的影响度最大,天气情况的影响度最小。

煤码头及堆场阴燃事故风险分析与安全对策研究

煤炭阴燃事故多发生于煤码头、堆场,事故一旦发生,将影响港口生产作业,危及作业人员的生命安全和身体健康。此外,煤码头所在港区周边通常建有危险品码头、堆场、罐区等场所,发生事故时易触发多米诺效应,对周边设备设施以及港区作业人员的人身安全构成较大威胁。从煤炭发生阴燃的角度分析煤炭码头、堆场可能存在的安全风险,对煤码头、堆场及周边危险品码头、库区发生煤炭阴燃事故及液体化学品泄漏事故的危险性进行分析评估,并分析重大事故发生的可能性及危害程度,针对煤码头、堆场提出安全管理措施、安全技术和监控措施、事故应急措施等。

石油运输管道事故风险评估与应急响应研究

随着我国石油运输管道规模的不断扩大, 管道事故的风险也在日益增加。为了保障石油运输的安全和效率,本研究针对石油运输管道进行事故风险评估和应急响应研究。首先,我们建立了一种基于风险评估的方法,通过定性和定量分析,对可能影响石油管道运行的各种风险进行了全面评估。此外,我们还提出了针对不同风险级别的应急响应策略,以便于在事故发生时能够迅速且有效地处理。部分实验结果表明,使用该方法进行评估和应急处理,不仅可以显著降低石油运输事故发生的可能性,而且能在事故发生时最大程度地减小损失。此项研究对于石油运输管道的安全管理具有重要的理论和实践意义,有助于提高石油运输的效率和安全性。

我国养老机构事故风险防控现状与对策研究

本研究采用问卷法和访谈法对全国156家养老机构意外事故发生现状及其风险防控措施进行了调查。分析发现,绝大多数养老机构均从人员配置、制度执行、家属沟通、保险购买、硬件管理等维度建立自身的风险防控体系,但照护管理的精细度才是决定其风控能力高低的决定性因素。结合护理员层面与机构管理层面存在的痛难点,养老机构应从加强人员培训、增强评估与服务的落地能力、重视家属关系的维护、购买保险等方面提升自身的风险防控能力。

化工分析仪器检验的事故风险辨识及安全可靠性分析研究

随着世界经济复苏,科学技术的飞速发展,人们对各种工业、化工制品的需求量越来越大,而各种化工检测仪器的需求量和用量要求也在逐渐提升,化工检测仪器在工业中的地位越来越重要;化工测试仪器的可靠性与抗干扰设计,始终是测试中的一个重要问题,其质量优劣,对后期使用、产品质量、测试效率产生很大的影响。所以,如何对化工分析仪器检验进行可靠性分析和抗干扰设计,并对其进行优化,就成了目前仪器仪表设计中的一个重要研究方向,进而增强检测结果的精确度,有着十分重要的研究与实践意义。基于此,以化工分析仪器现阶段常见的故障检测手段为切入点,识别出了影响化工分析仪器可靠性和抗干扰性的影响因素,并展开了风险分析,并有针对性地提出了提高仪器可靠性和抗干扰性的建议措施,从而更好地提升化工分析仪器的使用和应用效果。

石油化工行业事故风险系统电气设计

石油化工行业因其生产环境和工艺特点,对事故风险系统的电气设计提出了高标准要求。基于此,深入分析石油化工行业事故风险系统电气设计的关键要素。首先,概述事故风险系统电气设计在石油化工行业中的基本原则与要求。其次,详细分析电气设计的关键技术要求。再次,探讨智能化技术在提升系统性能中的应用。最后,讨论面对未来技术发展和行业挑战时的电气设计策略。

起重机械安全技术控制及事故风险分析

起重机械是现代机械工业、能源产业、石油勘探开发等诸多领域必不可少的大型工具之一。它承担着完成物料的搬运、装卸、移动等任务。起重机械的应用,不仅提高了生产效率,促进产业融合发展,更是减轻了劳动者的工作强度。然而,由于科技的高速发展,工业企业越来越呈现出集约化、批量化、集控式的生产模式,导致了起重机械安全隐患日渐突出,使各类事故不断发生。为切实保障人民的生命安全和财产损失,杜绝事故发生,深入分析事故风险,进而采取安全技术控制措施具有重要的意义。

基于机器学习的高速公路施工区实时事故风险模型

近年来,随着机器学习方法的不断兴起与发展,机器学习方法在数据挖掘领域已经得到了广泛的应用,尤其在分类识别方面表现突出。设计了事故风险预测识别的建模思路,对原始数据进行预处理后,分别利用线性方法二元Logistic回归法和非线性方法卷积神经网络进行事故风险模型建立的实现,根据施工区交通流状态判断事故是否发生,即将施工区交通流分为正常通行状态和高危风险状态,并进行了两种方法的特点研究和建模效果对比。