System.ArgumentOutOfRangeException: 索引和长度必须引用该字符串内的位置。 参数名: length 在 System.String.Substring(Int32 startIndex, Int32 length) 在 zhuanliShow.Bind() 一种基于风险预测的生产安全应急指挥方法及系统技术方案_技高网

一种基于风险预测的生产安全应急指挥方法及系统技术方案

技术编号:40042234 阅读:6 留言:0更新日期:2024-01-16 19:54
本发明专利技术公开一种基于风险预测的生产安全应急指挥方法,用于港口区域生产风险的应急指挥,包括:获取港口区域发生事故的历史数据,所述历史数据包括:多个事故类型、每个事故类型在港口区域的事故范围和发生事故时与事故类型相对应的环境条件因素;根据所述历史数据,分别计算发生每个事故类型的概率、发生事故时事故影响的事故范围的概率和环境条件因素的条件概率;设置风险预测模型,根据发生每个事故类型的概率、发生事故时事故影响的事故范围的概率和环境条件因素的条件概率,计算风险值,风险值越高,港口区域产生的风险越大,并根据所述风险值,完成生产安全应急指挥。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于生产安全应急指挥,更具体地,涉及一种基于风险预测的生产安全应急指挥方法及系统


技术介绍

1、通过分析潜在风险和预测可能发生的紧急事件,以制定应对措施的方法。这种方法旨在提前识别和预防潜在的生产安全事故,以降低事故发生的概率和减少事故对企业和员工造成的损失。

2、但是现有技术中,对风险的预测准确度不高,且过于复杂。


技术实现思路

1、为解决以上技术特征,本专利技术提出一种基于风险预测的生产安全应急指挥方法,用于港口区域生产风险的应急指挥,包括:

2、获取港口区域发生事故的历史数据,所述历史数据包括:多个事故类型、每个事故类型在港口区域的事故范围和发生事故时与事故类型相对应的环境条件因素;

3、根据所述历史数据,分别计算发生每个事故类型的概率、发生事故时事故影响的事故范围的概率和环境条件因素的条件概率;

4、设置风险预测模型,根据发生每个事故类型的概率、发生事故时事故影响的事故范围的概率和环境条件因素的条件概率,计算风险值,风险值越高,港口区域产生的风险越大,并根据所述风险值,完成生产安全应急指挥。

5、进一步的,所述风险预测模型为:

6、

7、其中,r为风险值,p(ai)为发生第i个事故类型a的概率,q(ij)为发生事故时事故影响的第j个事故范围i的概率,p′(ek|ai,ij)为环境条件因素的条件概率,n为事故类型的种类数量,m为事故范围的种类数量,e为环境条件因素的数量,ek为第k个环境条件因素。

8、进一步的,包括:

9、

10、其中,n′i为历史数据中发生第i个事故类型a的事故数量,n为历史数据中事故总数量,α为历史数据中事故类型的先验样本数。

11、进一步的,包括:

12、

13、其中,m′j为历史数据中事故引起第j个事故范围i的数量,m为事故范围的种类数量,β为历史数据中事故范围的先验样本数,λij为在第i个事故类型a,且第j个事故范围i的条件下,事故范围的权重。

14、进一步的,包括:

15、

16、其中,eijk为在第i个事故类型a,且第j个事故范围i的条件下,第k个环境条件因素ek的数量,n′ij为在第i个事故类型a,且第j个事故范围i的条件下的事故数量,oijk为在第i个事故类型a,且第j个事故范围i的条件下,第k个环境条件因素的权重,e′为,γ为历史数据中环境条件因素的先验样本数。

17、本专利技术还提出一种基于风险预测的生产安全应急指挥系统,用于港口区域生产风险的应急指挥,包括:

18、获取数据模块,用于获取港口区域发生事故的历史数据,所述历史数据包括:多个事故类型、每个事故类型在港口区域的事故范围和发生事故时与事故类型相对应的环境条件因素;

19、计算模块,用于根据所述历史数据,分别计算发生每个事故类型的概率、发生事故时事故影响的事故范围的概率和环境条件因素的条件概率;

20、指挥模块,用于设置风险预测模型,根据发生每个事故类型的概率、发生事故时事故影响的事故范围的概率和环境条件因素的条件概率,计算风险值,风险值越高,港口区域产生的风险越大,并根据所述风险值,完成生产安全应急指挥。

21、进一步的,所述风险预测模型为:

22、

23、其中,r为风险值,p(ai)为发生第i个事故类型a的概率,q(ij)为发生事故时事故影响的第j个事故范围i的概率,p′(ek|ai,ij)为环境条件因素的条件概率,n为事故类型的种类数量,m为事故范围的种类数量,e为环境条件因素的数量,ek为第k个环境条件因素。

24、进一步的,包括:

25、

26、其中,n′i为历史数据中发生第i个事故类型a的事故数量,n为历史数据中事故总数量,α为历史数据中事故类型的先验样本数。

27、进一步的,包括:

28、

29、其中,m′j为历史数据中事故引起第j个事故范围i的数量,m为事故范围的种类数量,β为历史数据中事故范围的先验样本数,λij为在第i个事故类型a,且第j个事故范围i的条件下,事故范围的权重。

30、进一步的,包括:

31、

32、其中,eijk为在第i个事故类型a,且第j个事故范围i的条件下,第k个环境条件因素ek的数量,n′ij为在第i个事故类型a,且第j个事故范围i的条件下的事故数量,oijk为在第i个事故类型a,且第j个事故范围i的条件下,第k个环境条件因素的权重,e′为,γ为历史数据中环境条件因素的先验样本数。

33、总体而言,通过本专利技术所构思的以上技术方案与现有技术相比,具有以下有益效果:

34、本专利技术获取港口区域发生事故的历史数据,所述历史数据包括:多个事故类型、每个事故类型在港口区域的事故范围和发生事故时与事故类型相对应的环境条件因素;根据所述历史数据,分别计算发生每个事故类型的概率、发生事故时事故影响的事故范围的概率和环境条件因素的条件概率;设置风险预测模型,根据发生每个事故类型的概率、发生事故时事故影响的事故范围的概率和环境条件因素的条件概率,计算风险值,风险值越高,港口区域产生的风险越大,并根据所述风险值,完成生产安全应急指挥。本专利技术通过以上技术方案,能够历史数据中的事故类型、事故范围及环境条件预测风险,从而进行相应的应急指挥。

本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于风险预测的生产安全应急指挥方法,用于港口区域生产风险的应急指挥,其特征在于,包括:

2.如权利要求1所述的一种基于风险预测的生产安全应急指挥方法,其特征在于,所述风险预测模型为:

3.如权利要求2所述的一种基于风险预测的生产安全应急指挥方法,其特征在于,包括:

4.如权利要求2所述的一种基于风险预测的生产安全应急指挥方法,其特征在于,包括:

5.如权利要求2所述的一种基于风险预测的生产安全应急指挥方法,其特征在于,包括:

6.一种基于风险预测的生产安全应急指挥系统,用于港口区域生产风险的应急指挥,其特征在于,包括:

7.如权利要求6所述的一种基于风险预测的生产安全应急指挥系统,其特征在于,所述风险预测模型为:

8.如权利要求7所述的一种基于风险预测的生产安全应急指挥系统,其特征在于,包括:

9.如权利要求7所述的一种基于风险预测的生产安全应急指挥系统,其特征在于,包括:

10.如权利要求7所述的一种基于风险预测的生产安全应急指挥系统,其特征在于,包括:

【技术特征摘要】

1.一种基于风险预测的生产安全应急指挥方法,用于港口区域生产风险的应急指挥,其特征在于,包括:

2.如权利要求1所述的一种基于风险预测的生产安全应急指挥方法,其特征在于,所述风险预测模型为:

3.如权利要求2所述的一种基于风险预测的生产安全应急指挥方法,其特征在于,包括:

4.如权利要求2所述的一种基于风险预测的生产安全应急指挥方法,其特征在于,包括:

5.如权利要求2所述的一种基于风险预测的生产安全应急指挥方法,其特征在于,包括:

...

【专利技术属性】
技术研发人员:李欣宋卫生程宇扬李伟奇张翌辉鲁东起安小刚
申请(专利权)人:国投曹妃甸港口有限公司
类型:发明
国别省市:

网友询问留言 已有0条评论
  • 还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。

1