港口企业安全生产风险预警平台建设

为推动港口企业安全生产信息化建设,提高港口企业生产风险预警能力,利用Web Service和MySQL数据库、系统集成技术、信息安全技术、物联网技术等,构建港口企业安全生产风险预警平台。对预警平台进行需求分析和系统功能设计,确定平台的建设内容;采用SOAP和模型模块化设计,从集团端和企业端2个维度设计平台功能。该平台在天津港股份及其下属33家企业进行应用,结果表明预警平台可对企业安全生产管控情况进行统计、分析和评估,实现风险预警评估,有效解决港口企业生产作业过程风险信息不足的问题,从而提高港口企业安全管理水平。

考虑动静态指标的港口企业安全生产风险预警研究

港口作业货种多、作业区域广、作业类型杂,存在大量动态化立体交叉形式作业过程,现场作业各个环节紧密联接又相互制约,安全生产风险情况处于多因素关联的耦合状态,若一个环节出现安全问题,整个生产过程将受到影响。以T港口散杂企业为试点,基于港口企业的安全生产数据利用AHP-模糊评价法,从“动态+静态”的角度出发,综合评估分析港口企业的安全生产状态,使评价结果更客观,从而摸清安全管理薄弱环节,针对风险过高和趋势明显的行为和现象进行提前预警,防范安全生产事故。

习惯和路况对小汽车出行路径选择的影响

基于Vissim构建道路实时路况模拟场景,设计SP(Stated preference)意向调查问卷,获取不同路况下小汽车路径选择数据。建立出行路径选择的二项Logit模型,解析习惯和实时路况对路径选择的影响程度。结果表明,习惯和路况对出行者的路径决策均有影响,总体来说,前者的影响高于后者。不同路况下二者的影响程度有所变化。本文模型能以较高精度预测在不同路况下小汽车遵循习惯路径或根据路况调整行驶路径的概率。研究结论可用于车载导航软件中的出行路径实时预测和推荐,在智能交通诱导方面具有一定应用价值。

基于GPS数据的日出行模式-出行目的识别

应用活动链理论进行日出行模式划分,基于GPS出行数据构建日出行模式-出行目的识别的Logit模型系统。结果表明,在日出行模式划分的基础上再进行各次出行的目的识别,由于考虑了一天中各次出行目的间的相互关联,从而提高了出行目的的整体识别精度。研究结论可用于基于GPS数据的出行目的和日出行模式识别,同时所建立的模型系统可作为基于GPS数据的出行行为提取建模的一部分。研究成果有利于应用大数据平台提取出行数据以代替传统的居民出行调查,从而提高数据获取途径、数据广度和精度,为交通管理和规划提供数据基础。

基于贝叶斯网络的港口储罐火灾事故分析

为了找出导致港口储罐发生火灾事故的基本事件和发生概率,构建了基于事故树与贝叶斯网络的港口储罐火灾事故分析模型。利用事故树分析法分析港口储罐火灾事故的危险因素并构建事故树,根据映射关系将其转化为贝叶斯网络模型并对条件概率表进行修正;应用模糊理论与专家打分相结合的方法量化基本事件失效概率,对构建好的模型进行后验概率分析、灵敏度分析和影响力分析。结果表明:此模型能更精确地计算出各基本事件的发生概率,找出导致事故发生的关键危险因素,为港口储罐火灾事故预防提供合理依据。