PSO-SVM模型在化工事故风险预测中的应用研究

为了减少化工事故的发生,提高化工生产过程中事故风险预测的准确性,研究了粒子群优化算法与支持向量机(PSO-SVM)模型在事故风险预测中的应用。首先,统计分析近5年化工生产安全事故致因因素,得出化工事故风险因素统计特征,结合层次分析法,建立化工事故风险预测指标体系并确定各指标因素的权重值;然后,基于MATLAB计算生成的化工事故风险程度样本数据,利用PSO算法优选SVM回归预测模型的惩罚因子和核函数参数,建立PSO-SVM相耦合的化工事故风险回归预测模型;最后,将预测指标值样本数据代入模型得到对应预测事故风险值。对比PSO-SVM模型预测风险值和实际计算风险值,可知PSO-SVM模型预测精度良好,预测结果与实际结果较为吻合,表明该模型能有效处理小样本数据回归预测问题,可解决化工生产安全系统各等级风险的异常样本数据稀少问题,模型适用于化工事故风险预测。

基于事故致因“2-4”模型的化工事故原因统计分析

本着“从事故中学习”的思想,基于事故致因“2-4”模型理论基础,统计分析化工和危险化学品较大及以上事故行为原因。通过从个人和组织2个层面分析事故中的不安全行为,即个人层面的不安全行为、物态,安全知识、安全意识和组织层面的安全管理体系不健全,系统梳理60起化工和危险化学品较大及以上事故的个人层面行为原因和组织层面运行行为原因。结果表明:不安全行为中违反作业操作规程、违规指挥作业分别是作业人员和管理人员发生最多的;安全知识方面缺少应急处置救援知识最为突出;安全管理体系不健全主要集中在安全管理规章制度不完善。通过对较大及以上事故原因的统计分析,充分挖掘化工生产事故中个人和组织的不安全行为发生的原因及规律,为企业及安全监管部门提供有效的安全管理依据。