【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于企业安全诊断，涉及一种煤化工企业安全诊断方法、智能化诊断平台、电子设备及存储介质。
技术介绍
1、煤化工属于以煤为原料进行加工与转化的煤炭清洁高效利用的领域。然而，煤炭资源在采集、运输、加工、转化等过程中都存在一定的安全风险，具有高温高压、易燃易爆、有毒有害等安全特征。因此，保障现代煤化工企业的安全生产至关重要。
2、目前，国内外多种方法被用于煤化工企业的安全评估，如危险预先评价法、安全检查表法等。然而，这些方法存在着许多局限性，例如缺乏自动化的数据采集、多维度风险诊断、系统化量化评估等。
3、因此，需要开发一种新的现代煤化工企业安全诊断技术，以满足企业安全生产需求。该技术应当具备能够针对多个方面进行综合诊断的能力，从人、机、物、环、管五个维度，做好安全诊断和事故预防，避免灾害性事故发生。
技术实现思路
1、本专利技术的目的是提供一种煤化工企业安全诊断方法、智能化诊断平台、设备、存储介质，从多个维度对煤化工企业的安全状态进行诊断评估，提出企业安全生产存在的风险和问题，促进企业在安全生产过程中强化管理并持续改进。
2、本专利技术所采用的第一个技术方案是一种煤化工企业安全诊断方法，按照以下步骤实施：
3、s1、探明事故致因规律：基于案例分析、实验测量、数值模拟进行事故致因机理及演化过程研究，找出事故发生的主要风险因素；
4、s2、根据主要风险因素确定一、二、三级安全要素：基于对主要风险因素和国家相关法律、法规的研
5、s3、确定各安全要素的控制目标和控制指标：运用事故树分析法和wbs分解法来确定三级安全要素的控制目标和控制指标，并分析研究各指标间的关联关系，构建指标库；
6、s4、构建安全要素的评价体系：根据控制指标，确定各安全要素的评价内容、评价标准，运用熵权法建立数学评价模型和业务评价模型，形成安全诊断的评价体系。
7、进一步地，s4的具体步骤为：
8、s4.1、对各安全要素的数据进行处理，假定基于独立性筛选后有n个安全要素，m组待评数据，xij代表第i个安全要素的第j组数据，构成的原始指标矩阵为：
9、
10、对于正向安全要素zij
11、
12、对于逆向安全要素zij
13、
14、对于振荡性安全要素，在进行归一化时，需要先进行转换，将安全要素转化为正向安全要素或逆向安全要素，以保证数据之间的可比性；
15、s4.2、计算权重；
16、
17、如果pij为零，则定义limpif→0pijlnpij＝0；
18、s4.3、计算各安全要素的信息熵ej；
19、
20、如果安全要素的信息熵越小，则该安全要素提供的信息量越大，在综合评估中所起的作用也越大，权重越高；
21、s4.4、依次对各评价指标进行评价，得到相应的分值，并乘以相应的权重，得到最终三级要素的分值。
22、通过多维尺度(mds)模型、卷积神经网络模型和时间预测模型来评价各安全要素。
23、通过多维尺度(mds)模型进行评价的具体过程为：
24、首先，给定n个d维的样本数据
25、
26、其中这n个样本之间的欧式距离可以表示成如下的矩阵
27、
28、其中，σij(x)＝δij是样本i个样本j之间的欧式距离，有
29、
30、进一步地，s4中对于每个一级安全要素，将其下属的二级安全要素的总得分加权平均计算得到一级安全要素的得分；对于每个二级安全要素，将其下属的三级安全要素的总得分加权平均计算得到二级安全要素的得分，构建要素体系。
31、进一步地，s4中设置阈值对总分数进行评估。
32、本专利技术所采用的第二个技术方案是一种煤化工企业安全诊断平台，包括大数据处理中心、安全量化态势系统、多维分析预警系统、管理辅助决策系统；
33、大数据处理中心用于研究诊断指标支撑数据来源，利用多元异构数据进行数据采集分类、处理及分析；
34、安全量化态势系统用于利用安全诊断机理模型，评价煤化工企业安全风险状态；
35、多维分析预警系统用于利用安全分析预测模型，通过多维数据分析，提前预警潜在安全风险；
36、管理辅助决策系统用于将安全量化态势系统和多维分析预警系统预警的风险结果进行可视化，支持企业进行管理和决策。
37、本专利技术所采用的第三个技术方案是一种煤化工企业安全诊断电子设备，包括处理器和存储器，其中：
38、存储器用于存储程序指令；
39、处理器用于读取存储器中的程序指令，并根据存储器的程序指令执行上述的诊断方法。
40、本专利技术所采用的第四个技术方案是一种煤化工企业安全诊断的存储介质，存储介质上存储有计算机程序，在计算机程序被处理器执行时，执行上述的诊断方法。
41、对于煤化工企业而言，安全管理至关重要，本专利技术设计的一种安全诊断方法，根据评估结果，制定相应的改进方案，持续改进煤化工企业的安全管理水平。可以不断监测评价指标，对企业的安全状况进行跟踪和分析，及时发现问题并进行处理。有助于评估煤化工企业的安全水平，并为企业提供改进建议，从而提高企业的安全管理水平，保障人员生命财产安全，同时也能够符合国家相关行业标准和规范，提高企业的竞争力和可持续发展能力。
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1.煤化工企业安全诊断方法，其特征在于，按照以下步骤实施：
2.根据权利要求1所述的一种煤化工企业安全诊断方法，其特征在于，所述S4的具体步骤为：
3.根据权利要求1所述的一种煤化工企业安全诊断方法，其特征在于，通过多维尺度(MDS)模型、卷积神经网络模型和时间预测模型来评价各安全要素。
4.根据权利要求3所述的一种煤化工企业安全诊断方法，其特征在于，通过多维尺度(MDS)模型进行评价的具体过程为：
5.根据权利要求1所述的一种煤化工企业安全诊断方法，其特征在于，所述S4中对于每个一级安全要素，将其下属的二级安全要素的总得分加权平均计算得到一级安全要素的得分；对于每个二级安全要素，将其下属的三级安全要素的总得分加权平均计算得到二级安全要素的得分，构建要素体系。
6.根据权利要求1所述的一种煤化工企业安全诊断方法，其特征在于，所述S4中设置阈值对总分数进行评估。
7.一种煤化工企业安全诊断平台，其特征在于，包括大数据处理中心、安全量化态势系统、多维分析预警系统、管理辅助决策系统；
8.一种煤化工企业
9.一种煤化工企业安全诊断存储介质，其特征在于，所述存储介质上存储有计算机程序，在所述计算机程序被处理器执行时，执行如权利要求1-6任意一种所述的一种煤化工企业安全诊断方法。
...【技术特征摘要】
1.煤化工企业安全诊断方法，其特征在于，按照以下步骤实施：
2.根据权利要求1所述的一种煤化工企业安全诊断方法，其特征在于，所述s4的具体步骤为：
3.根据权利要求1所述的一种煤化工企业安全诊断方法，其特征在于，通过多维尺度(mds)模型、卷积神经网络模型和时间预测模型来评价各安全要素。
4.根据权利要求3所述的一种煤化工企业安全诊断方法，其特征在于，通过多维尺度(mds)模型进行评价的具体过程为：
5.根据权利要求1所述的一种煤化工企业安全诊断方法，其特征在于，所述s4中对于每个一级安全要素，将其下属的二级安全要素的总得分加权平均计算得到一级安全要素的得分；对于每...
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