多因素耦合作用下的地铁施工渗漏水风险评价

针对多因素耦合作用下地铁盾构施工渗漏水灾害分析评价的模糊性和动态解释能力不足的问题,基于人、物、法、环4个维度构建地铁施工渗漏水风险评价指标体系;运用组合数有序加权算子(Combination Ordered Weighted Averaging,C-OWA)削弱主观因素影响建立相互作用矩阵,通过相互作用矩阵与模糊认知图的融合模型识别关键风险、预测演化趋势;在此基础上,基于可拓云物元理论构建了地铁盾构隧道渗漏水风险评价模型,并以某地铁隧道工程为例进行实证分析,结果表明,该盾构隧道施工渗漏水风险状态为安全,与实际情况相符,验证了该方法的可行性与适用性。该模型可为地铁盾构施工渗漏水风险评估与防范提供一种操作性强的方法。

基于黎曼流形的健身APP风险度量方法

随着智能设备的普及,其应用系统已成为恶意软件攻击的主要目标,存在巨大的网络安全隐患。健身App因其获取数据的隐私性和敏感性,面临的数据安全问题更加严峻,其安全度量模型成为解决这一挑战的关键点。目前的安全度量模型多数基于静态特征构建,未能全面考虑智能设备的动态网络行为。为了弥补这一不足,提出一种基于网络行为的健身App安全度量模型,运用协方差矩阵对网络空间进行转换,提高了对恶意软件攻击识别的准确率,根据健身App的动态网络行为特征,更全面地揭示了其安全状态,同时结合黎曼度量,有效描述了网络安全风险,并计算其值,从而构建出一个基于恶意软件攻击识别与黎曼流形的风险度量模型,以实现更安全的数据保护。

冠脉介入后心绞痛患者心力衰竭的Nomogram风险模型构建及重要性矩阵分析

目的探讨冠脉介入后心绞痛患者心力衰竭(HF)的影响因素,并构建Nomogram风险模型及重要性矩阵。方法前瞻性选取2017年8月至2023年8月于开封市中医院行冠脉介入后的568例心绞痛患者作为研究对象,按照冠脉介入后6个月是否并发HF分为发生组92例和未发生组476例。比较两组患者的临床资料,采用Logistic回归模型分析冠脉介入后心绞痛患者HF的影响因素,构建Nomogram预测模型,采用受试者工作特征(ROC)曲线、决策曲线、校正曲线验证Nomogram预测模型预测价值和临床效用,并进一步进行重要性矩阵分析。结果发生组患者合并高血压、单支病变血管数例数占比分别为61.96%、26.09%,明显高于未发生组的37.61%、13.87%,发病至手术时间为(9.21±2.41)h,明显长于未发生组的(6.75±1.87)h,差异均有统计学意义(P<0.05);发生组患者术后心肌梗死溶栓试验(TIMI)血流分级0~1级、2级例数占比分别为4.35%、18.48%,明显高于未发生组的1.05%、9.03%,差异均有统计学意义(P<0.05);发生组患者的醛固酮(Ald)、B型脑利钠肽(BNP)、C1q肿瘤坏死因子相关蛋白1(CTRP1)、内脏脂肪素(Visfatin)、氧化低密度脂蛋白(ox-LDL)水平分别为(214.67±34.19)μg/L、(2143.65±234.15)pg/mL、(12.88±2.67)ng/mL、(15.26±3.66)ng/mL、(52.39±7.85)U/L,明显高于未发生组的(179.52±25.39)μg/L、(786.34±187.96)pg/mL、(9.52±2.14)ng/mL、(12.39±2.74)ng/mL、(45.79±6.47)U/L,差异均有统计学意义(P<0.05);发生组患者的血红蛋白(Hb)、淋巴细胞计数(LC)水平分别为(5.88±1.06)g/L、(1.42±0.36)×10^(9)/L,明显低于未发生组的(9.76±2.28)g/L、(1.75±0.41)×10^(9)/L,差异均有统计学意义(P<0.05);发生组患者的自我管理能力评分为(72.36±20.17)分,明显低于未发生组的(105.47±23.74)分,差异有统计学意义(P<0.05);Logistic回归模型分析结果提示,合并高血压、发病至手术时间、BNP、CTRP1、Visfatin、Ox-LDL均是冠脉介入后心绞痛患者发生HF的危险因素(P<0.05),而术后TIMI血流分级、LC、自我管理能力是冠脉介入后心绞痛患者发生HF的保护因素(P<0.05);基于上述各项影响因素建立Nomogram模型,ROC曲线下面积(AUC)为0.826(95%CI:0.780~0.873);DCA曲线提示,当风险阈值在0.22~0.83时使用该模型具有较好的临床净获益;合并高血压、CTRP1、自我管理能力的重要性较高,改善难度较低,纳入优先改进区域。结论合并高血压、发病至手术时间、BNP、CTRP1、Visfatin、Ox-LDL是冠脉介入后心绞痛患者发生HF的危险因素,术后TIMI血流分级、LC、自我管理能力是冠脉介入后心绞痛患者发生HF的保护因素,基于上述影响因素构建的Nomogram风险模型敏感度较高,临床可据此制定个性化防治措施,便于进一步改善预后。

基于二维云模型的埋地管道腐蚀风险量化分析

为实现埋地管道腐蚀风险的量化评价和可视化分析,将二维云模型、组合权重和Bow-tie模型相结合,从事故可能性和事故严重度两个方面出发,利用云模型的不确定性分析实现了定性数据和定量结论之间相互转变,并采用信任度更高的差异系数对事故严重度的影响因素进行加权计算,最后通过正向云发生器实现实际云图的可视化展示。结果表明,待评价管道中含水量、二氧化碳含量、硫化氢含量、服役年限及外防腐状态等事件的风险等级较高,均达到了Ⅲ级,其余事件的风险等级为Ⅰ级或Ⅱ级;待评价管道的总体腐蚀风险为Ⅲ级,与现场实际情况相符。应从降低输送介质中酸性气体含量、定期进行外防腐层修复、定期清管等方面入手,降低管道的腐蚀风险。研究结果可为同类管道的腐蚀评价提供实际参考。

基于运营能力的城市安全风险评估指标模型的研究

目前国内外很多城市已开展了城市整体安全风险评估体系的研究工作,但在基于运营能力和涉及城市生命线安全的风险评估指标模型的研究方面还存在不足。安全风险评估体系的重要环节是安全风险评估指标建模,本文重点通过基于运营能力的城市安全风险评估指标模型的构建研究,为城市安全风险评估和管控提供重要依据。

多重关联下中国省际政府债务风险传染研究

经济发展压力下的地方政府财政缺口和资金需求与日俱增,债务规模不断扩大,随之而来的债务风险问题引起了社会各界的广泛关注。利用2010-2020年中国省级面板数据,基于地理、财政和经济社会关联构建具有不同空间权重矩阵凸组合的动态空间面板模型,在多重关联视角下探究了中国省际政府债务风险的空间传染效应及其效应分解,进一步分析了债务风险传染效应的影响因素及其经济后果。通过构建多个空间权重矩阵的凸组合,可以更全面和准确地刻画地方政府之间可能存在的多重空间互动关系,并在统一研究框架下评估不同风险传染网络的相对重要性。研究发现:中国省际政府债务风险在基于地理、财政和经济社会关联的三类风险传染网络中均存在显著的空间传染效应,且基于财政关联的风险传染网络最为重要;基于最优加权空间权重矩阵进行效应分解,发现多数情况下长期效应明显大于短期效应,直接效应比间接效应更为显著,各省份所接收和输出的债务风险存在显著的非对称性。在此基础上,进一步研究发现,经济越繁荣、地方政府间引资竞争越激烈,中国省际政府债务风险传染效应越弱;其他省份的债务风险会对本省经济发展产生显著的抑制作用。最后,从多角度对防范化解地方政府债务风险和实施科学有效的管控政策提供了针对性建议。

高速公路REITs融资模式风险评价及应对策略

高速公路REITs作为新生的公路融资模式,是建立在高速公路收费权益基础之上的一种将收费现金流作为投资收益的资产专项计划;随着高速公路REITs融资模式的逐步展开,与之伴随的融资风险也逐渐显现;从REITs融资模式特性出发,结合高速公路建设运营实践,采用风险矩阵法对高速公路REITs融资模式的风险进行量化评价,并提出了针对性的风险应对策略,研究结果具有一定的实用性和指导性。

武穴市大法寺镇农田重金属含量特征及生态风险评价

以大法寺镇268个耕地地块为研究对象,人工采集土壤样品139个,采用相关性分析、潜在生态风险指数法和正定矩阵分解模型(positive matrix factorization,PMF)等方法分析了土壤重金属Cu、Zn、Pu、Cd、Cr、Ni、Hg、As的含量分布特征和污染水平。结果表明:Cd、Ni、Pb、Zn、As的含量均高于湖北省土壤背景值,分别为湖北省土壤背景值的2.23、1.71、1.23、1.15、1.14倍,其中,Cd超标倍数最大,应当引起重视;潜在生态风险指数法评价结果显示,研究区约有97%的土壤样品处于轻微生态风险等级及中度生态风险等级;通过正定矩阵分解模型和主成分分析解析出3个污染因子,分别为农业源与自然源的复合源,工业源、大气沉降源,而农业源与工业源是研究区的主要污染源。

基于HAZOP与模糊扩展蝴蝶结模型的甲烷化装置系统风险分析

作为清洁能源的甲烷,具有很大的发展潜力。为保证甲烷化装置系统的安全稳定运行,基于危险和可操作性(HAZOP)分析与模糊扩展蝴蝶结(FEBT)模型对托普索甲烷化工艺装置系统进行了风险分析。先使用HAZOP分析和风险矩阵对该甲烷化装置系统进行了风险辨识和风险等级划分,再使用FEBT模型对该甲烷化装置系统中管道或容器内发生火灾爆炸事故的基础事件和安全屏障事件发生的可能性进行了计算。结果表明:该甲烷化装置系统中管道或容器发生火灾爆炸事故的风险管控排序最为优先;人为误操作和机械工艺方面的法兰密封失效是直接导致事故场景发生的主要促成事件。该研究结果为该甲烷化装置系统在日常安全管理中指明了关键事件,并验证了HAZOP分析和风险矩阵以及FEBT模型在化工装置系统风险分析中的有效性。

血清学指标联合卵巢癌风险预测模型指数在卵巢癌诊断中的应用价值

目的分析人附睾分泌蛋白4(human epididymis protein 4,HE4)、糖类抗原125(carbohydrate antigen 125,CA125)、高迁移率族蛋白A2(high mobility group protein A2,HMGA2)、基质金属蛋白酶-1(matrix metalloproteinase-1,MMP-1)及卵巢癌风险预测模型(risk of ovarian malignancy algorithm,ROMA)指数在卵巢癌诊断中的应用价值。方法选取2020年1月至2022年5月海南省海口市中医医院收治并经病理证实的100例卵巢癌患者作为恶性卵巢肿瘤组,并以同期收治的100例良性卵巢肿瘤患者作为良性卵巢肿瘤组、100例健康体检女性作为对照组,检测HE4、CA125、HMGA2、MMP-1水平,计算ROMA指数,比较三组上述指标的差异,并绘制受试者工作特征(receiver operating characteristic,ROC)曲线评估HE4、CA125、HMGA2、MMP-1和ROMA指数对卵巢癌的诊断价值。结果恶性卵巢肿瘤组血清HE4、CA125、HMGA2、MMP-1水平高于良性卵巢肿瘤组和对照组,良性卵巢肿瘤组血清CA125、HMGA2水平高于对照组(P<0.05),而血清HE4、MMP-1水平与对照组比较差异无显著性(P>0.05)。ROC曲线分析显示,HE4、CA125、HMGA2、MMP-1联合诊断卵巢癌的敏感度为83.00%,曲线下面积为0.787,均高于各项单独检测;ROMA指数诊断卵巢癌的敏感度为86.00%,曲线下面积为0.832,高于HE4、CA125、HMGA2、MMP-1联合诊断;HE4、CA125、HMGA2、MMP-1及ROMA指数联合诊断卵巢癌的敏感度为96.00%,曲线下面积为0.931,高于HE4、CA125、HMGA2、MMP-1联合及ROMA指数单独诊断(P<0.05)。结论血清HE4、CA125、HMGA2、MMP-1水平联合ROMA指数对卵巢癌的诊断价值较高,有利于卵巢癌的早期诊断及治疗,值得临床应用。

核电仪控系统风险分析螺旋模型的研究

为提高核电仪控系统设计开发中风险分析的时效性、精准性和执行的规范性,提出了新的风险分析模型。通过对传统风险分析方法的归纳总结和推导分析,创新性地得到风险分析的螺旋模型,从时间角度对风险进行延伸,并按照IEEE 1012标准选择风险迭代的时机,使风险分析的过程和结果更全面、有效。同时,对风险识别、风险估计、风险评价、风险应对、风险监控以及整个风险分析迭代过程的实施步骤和方法展开研究,为该模型的实践提供完整的思路和简单可行的执行方法。该研究为核电仪控系统软件验证和确认(V&V)中的风险分析工作提供技术指导,也可以推广应用于系统级的风险分析,以及非核电仪控领域安全重要系统与软件开发过程中的风险分析。

基于模糊ISM的铁路机务行车安全风险关联性分析

为提升铁路机务行车安全能力,保障铁路运输牵引动力的可靠性,首先,基于对某路局机务系统安全风险问题库的统计分析,提取出了5类共18项导致该类事故发生的致因要素,以此类要素作为评价铁路机务行车安全的风险指标;其次,运用改进的解释结构模型,建立了各风险因素间的邻接矩阵和可达矩阵,绘制了影响机务行车安全的各类风险因素演化过程的解释结构图;最后,结合对风险因素及其演化路径的剖析,找出了风险因素间的层级关联关系。研究结果表明:机车疲劳驾驶、机车火灾、车辆伤害等是影响机务行车安全的最直接因素;设备标准执行力、检修标准执行力是影响机务行车安全的间接因素;而制度执行力和管理执行力是影响机务行车安全的最深层次因素。

报废汽车拆解基地大气中多环芳烃

根据研究所采集的样品数据,分析了报废汽车拆解基地各区域PAHs的浓度分布特征和组分特征,利用正定因子矩阵模型(PMF),分析了报废汽车拆解基地主要污染源.为评价报废汽车拆解过程释放的PAHs对人体健康的影响以及获得PAHs中需要优先控制的污染物,采用BaP毒性当量法(BaP-Teq)及增量终生致癌风险(ILCR)模型,综合评分等方法进行了分析.结果表明PM_(2.5),PM_(10)和气相的浓度分别为0.638,0.634,1.6131μg/m^(3);大气气相中的PAHs浓度高于颗粒物中PAHs的浓度;环数浓度占比为2~3环>4环>5~6环;主要污染源为合成材料排放源和石油挥发源;报废汽车存放区,厂内其他区,机械破碎区,小车拆解区,整车拆解区和人工分选区可能存在致癌风险,应加强通风净化等处理设施;优先控制污染物排序为Nap>Chr>Flu>Fla>BaA>BbF>BaP>BkF>IcdP>BghiP.

基于云模型和风险矩阵的自然灾害风险评价

自然灾害风险具有模糊性和随机性等不确定性特点,基于云模型和风险矩阵理论的自然灾害风险评价新方法可综合分析评价其模糊性和随机性。模型先根据自然灾害风险评价指标分级标准,计算各指标隶属于不同自然灾害风险等级的云数字特征值,再结合正向高斯云算法和各指标之间的合成风险矩阵,最终确定评价区域的综合自然灾害风险等级。基于全国31个省级行政区自然灾害实例的计算结果表明,该模型应用于自然灾害风险评价是可行有效的,且计算简便,结果可靠,为分析解决类似问题提供了新的研究思路。

EPC/交钥匙合同条件下的承包商风险管理

EPC/交钥匙合同条件下承包商将承担项目风险的大多数 ,承包商风险管理问题受到了工程项目管理专家学者的广泛关注。文章结合新版 FIDIC《EPC/交钥匙工程合同条件》,运用现代系统分析方法 ,对 EPC/交钥匙合同条件下承包商风险进行详细分析研究 ,建立了 EPC/交钥匙合同条件下的承包商风险的矩阵分析表 。

基于风险矩阵的商业银行信贷项目风险评估

信贷项目风险评估已逐渐成为商业银行信贷管理的一项核心内容,对商业银行业务发展与风险控制的平衡具有重要作用。本文指出了巴塞尔预期损失模型在国内商业银行运用中存在的问题以及传统商业银行信贷项目风险评估风险集的缺陷,设计了可用于商业银行信贷项目风险评估的风险矩阵,探讨了国内商业银行运用风险矩阵方法进行信贷项目风险评估的关键方法体系,给出了国内商业银行基于风险矩阵的信贷项目风险评估流程。

模糊分析方法在金融机构风险排序中的应用

运用系统与模糊分析相结合方法,首先将金融机构面临的资产风险分解成若干个风险因素子系统;然后以金融理论为指导建立各子系统风险因素评价的隶属度矩阵,并在此基础上采用模糊间接识别模型及贴近度的概念,构造了各子系统风险因素模糊识别模型;最后通过各子系统模糊识别模型的合成,建立了整个金融机构系统模糊识别模型,借以达到各金融机构风险排序、化解金融隐患和保证国家经济安全的目的.

基于ISM的PPP融资风险因素分析

基于ISM模型的PPP融资风险因素分析,通过对PPP融资风险因素的问卷调查统计分析,得出主要影响因素,并建立ISM结构模型,得出因素间的关联图,整理因素间的层级结构,最终得出结构模型图和解释结构模型图,找出影响PPP风险的主要原因。

航空公司运行风险因子交互作用规律研究

针对影响航空公司飞机运行安全的风险因子具有关联性及因果性的特点,从人、机、环、管四方面分析影响航空公司飞机安全运行的风险因子,由专家及航空公司运行人员对风险因子两两之间的相关性及因果性进行判断,结合图论中的方法构建风险因子的邻接矩阵,并利用MATLAB仿真软件构建邻接矩阵的可达矩阵,然后对可达矩阵进行分解并将风险因子分为5个层次,构成一个多级递阶的网络模型,明确不同层次中的风险因子及其因果关联影响,揭示风险因子交互作用的内在规律。结果表明,网络结构模型具有良好因果关系及层次,说明只有通过系统安全管理手段避免风险因子之间的交互作用才能更加有效控制风险的发生。

基于最优风险与预防模型的医疗数据挖掘算法

为有效地实现疾病的早期诊断和预防,提出一种带权重的、基于最优风险与预防模型的医疗数据挖掘算法。利用最优风险与预防模型产生和疾病相关的特征属性值项,通过带权重的风险和预防集算法确定每个特征属性值项的权重。在2个标准医疗数据集中的测试结果表明,该算法能获取医疗数据中具有代表性的特征属性值项,并且每个特征属性值项都被赋予一个权重,使其获得较好的挖掘效果。