基于无监督LDA的水电工程施工安全事故致因分析

为实现水电工程施工安全事故报告中致因的智能挖掘,首先,利用Jieba库分词处理1 206条事故分析报告,提出事故分析文本词频-逆文档频率(TF-IDF)关键词处理算法,确定词频权重并构建事故文本词向量;然后,基于TF-IDF特征,训练无监督隐含狄利克雷分布(LDA)主题模型,提取事故主题及主题词;最后,对主题词进行社会网络分析,揭示事故要素间的潜在关系,智能输出水电工程施工安全事故成因。结果表明：LDA主题模型能快速挖掘出大量有效事故数据信息,并计算出安全意识、事故隐患、违章行为等5个事故主题。致因自动分析结果显示,违规违章操作、未掌握安全操作技术、材料设备问题、违反施工程序、作业环境条件不良是导致水电工程施工安全事故的最主要原因。加强施工人员的行为监管,提高事故主要致因的预防能力,有助于提升水电工程施工安全管控水平。     

基于前景理论的施工安全事故网络舆论监督演化博弈分析*

为了对施工安全事故网络舆论实施有效监督,推进国家治理体系和治理能力现代化,基于前景理论,构建政府、承包商和社会公众关于施工安全事故网络舆论监督演化博弈模型,利用系统动力学方法进行数值仿真。结果表明:心理作用对政府、承包商和社会公众在施工生产安全事故发生后的策略选择有较大影响;提高政府发现承包商隐瞒信息的概率及政府对承包商的处罚,能使承包商趋向于选择如实公布信息;减小公众造谣概率和增大公众舆论监督收益,能使公众趋向于选择舆论监督;公众选择网络舆论监督,能促使政府积极主动回应社会关切,促使承包商如实公布信息。     

基于因子分析与BP网络的地铁施工安全预警研究

为了解决当前我国地铁施工过程的安全预警问题,构建因子分析与BP神经网络相结合的地铁施工安全预警模型。在分析地铁施工安全预警指标的基础上,采用SPSS因子分析法对调查数据进行降维,采用Visual Basic 6.0软件编写BP网络程序,并通过工程实际数据实现模型的训练及检测。研究结果表明,通过因子分析能使BP网络的输入数据从37个减少至7个,经因子分析降维后的收敛速度和计算精度均高于未经因子分析的神经网络,且误差均在10%以内。通过因子分析与BP神经网络相结合构建的耦合模型识别地铁施工过程中的不安全因素,进而有针对性地完善地铁施工的相关预警技术。     

公路工程施工安全事故致因模型构建

为了探究公路施工安全事故诱因及其影响关系,基于"4M"理论和事故致因"2-4"模型,识别公路工程施工安全事故致因因素并确定模型框架,运用SPSS Modeler软件对2007~2017年426起事故进行关联规则挖掘,采取路径分析与重要度分析,构建出公路工程施工安全事故致因模型。结果表明:施工单位内外部原因共同引发公路工程施工安全事故,外部原因来源于建设单位、监理单位和勘察设计单位的安全管理缺失,而施工单位内部影响因素中,人的不安全动作、物的不安全因素、不良的生产环境和自然环境是事故发生的直接原因,无效的安全监管和作业层安全素质及能力不强是间接原因,根本原因是施工程序和技术方案存在缺陷,根源原因是决策层和管理层的安全素质及能力有待提高。该模型系统展现了工程施工项目安全事故致因因素的影响关系和重要程度,为公路工程施工安全事故预防提供指导。     

基于知识元与动态贝叶斯网络的非常规突发灾害事故情景分析

为提高非常规突发灾害事故情景分析的有效性和全面性,在界定非常规突发灾害事故情景概念的基础上,基于知识元表示非常规突发灾害事故的情景,利用动态贝叶斯网络对非常规突发灾害事故情景演变进行构建;以大连"7·16"中石油储运公司油库火灾为例,演示基于知识元和动态贝叶斯网络的非常规突发灾害事故情景分析方法的具体流程,并对推演结果进行分析。推演结果显示,18时12分输油管线爆炸起火的概率为72.0%,18时19分T103罐爆炸起火的概率为92.6%,21时30分泵房爆炸起火的概率为87.5%,与实际情况基本一致,证明了该方法的有效性和可行性。     

基于机器学习的电梯安全事故致因分析

电梯因其方便快捷而被广泛应用于各高层建筑当中,随之而来的是电梯事故的频繁发生。本文通过Python语言搜集并处理近年来我国电梯安全事故案例及相关法律法规,围绕人为、管理、设备和环境等4个方面因素进行特征提取,总结归纳电梯事故的各个影响因素。同时用网格搜索模型、随机森林算法等,构建一种基于随机森林算法的电梯安全事故致因预测模型,并对所获预测模型的准确性进行检验,为事故后的及时归因提供依据。     

基于某地铁盾构隧道施工地表沉降的分析研究

盾构法施工技术以其特有的智能、安全、快捷、地层适用性广等特点与优势,在我国城市地铁建设中越来越多的得到推广和应用,但此法受工程地质条件、掘进过程人为控制等因素的影响,可能引起地表沉降。本文从盾构掘进对土体扰动而导致其平衡状态变化的角度讨论了地表沉降的机理,对盾构施工地表沉降的发展过程进行了详细的分析,最后利用轨道交通工程某号线盾构工程实际监测数据分析了地表沉降的一般规律,并提出防止地表沉降的控制措施,以期为类似工程施工提供有益的参考和帮助。     

隧道盾构施工下穿地铁车站出入口安全影响分析

基于有限单元法的Ansys软件,对某隧道盾构施工近距离下穿既有地铁出入口人行通道的施工过程进行数值仿真分析,得出其地层变位规律及对结构内力和变形产生的影响;提出结构安全评价新指标(斜率和曲率)并结合水平位移、竖直位移和差异沉降等指标对车站结构变形的安全性进行了分析,其评估结果与现场监测结果作对比分析,非常吻合。说明该评价指标有效、操作过程可行且结果可信,从而可利用其为类似工程的设计与施工、相关软件计算结果的使用以及结构安全评估提供依据和支持。     

基于动态贝叶斯网络的装配式建筑吊装施工安全风险分析

针对装配式建筑吊装施工期间风险影响因素多、不确定性高及风险状态随时间动态变化等问题,提出基于动态贝叶斯网络的装配式建筑吊装施工安全风险动态分析方法。首先,根据装配式建筑吊装施工特点和事故致因理论,从“人、物、环、管”4个方面建立风险指标体系。其次,引入时间维度建立动态贝叶斯网络模型,利用模糊理论和专家打分法量化网络节点的概率,并结合Leaky Noisy-or Gate扩展模型修正条件概率。最后,利用动态贝叶斯网络的双向推理功能对装配式建筑吊装施工安全风险进行动态风险分析。由实例分析得到某装配式建筑吊装施工安全风险的时序变化曲线,通过反向推理得到导致吊装事故发生的关键风险因素。研究成果可为分析和有效控制装配式建筑吊装施工安全风险提供新思路。     

基于某地铁盾构区间施工坍塌处理技术分析

盾构法施工技术具有智能、安全、快捷、地层适用性广等特点,基于以上诸多优点其在我国地铁工程建设过程中得到迅速普及,但此工法在施工过程中仍然可能引起地表沉降和地面坍塌等风险。如何减少施工造成对地面及周边建(构)筑物的影响,积累工程相关方面的经验与教训,是盾构技术人员有待解决的课题。对某地铁盾构区间施工引起地面坍塌典型事故案例的处理过程进行全面、详细分析,提出了针对地面坍塌事故处理的建议,以期为减少或预防类似事故的发生提供有益参考和帮助。     

地铁施工事故统计分析与研究*

为了解我国城市地铁施工事故规律特征,降低新建地铁线路施工事故发生频率,统计分析2011—2020年全国31个省市自治区（不包括港澳台）地铁施工事故,归纳事故发生时间、事故类型、施工工法的分布特征,基于灰色关联分析法（GRA）对地铁施工事故致因进行分析。研究结果表明:地铁施工事故季节性特征突出,3,8,11月份呈多发态势;科学技术进步和规章制度完善是保证我国轨道交通运营里程高速增长和施工事故率降低的有效手段;事故类型以坍塌为主,且事故造成影响最大;违章作业、设备设施缺陷、地质环境不良和安全监管未贯彻落实分别为“人、物、环、管”4个维度的关键致因因子。     

基于FDA模型的地铁列车洪淹事故致因分析*

为了从安全信息视角探究地铁列车洪淹事故原因,基于FDA（Forecast-Decision-Action）事故致因模型和真实事故案例,构建由个体（地铁行车人员）、自组织（地铁运营企业）和他组织（应急主管部门）3个事故致因子模型组成的地铁列车洪淹事故FDA致因模型,并针对安全管理重要环节提出事故预防建议。研究结果表明:阻断事故致因主链或子链、保证必要安全信息充分且完备、防范安全欺骗行为,可有效预防地铁列车洪淹事故,通过实证案例分析验证FDA模型可显著提升地铁防洪应急管理水平。     

基于知识图谱的建筑工程施工事故智能分析

为预防和减少建筑工程施工事故,应用人工智能领域知识图谱技术,对建筑工程施工事故进行分析。通过定义领域知识图谱概念体系结构,从建筑工程施工事故数据中提取关键知识要素,构建建筑工程施工事故知识图谱,将其储存在Neo4j图数据库中,并提出基于知识图谱的建筑工程施工事故分析流程,针对事故相关信息开展查询、统计分析以及关联路径分析等智能分析。研究结果表明：基于知识图谱技术,将建筑工程施工事故知识以可视化图形或表格等进行展示,将事故信息以知识形式结构化存储及表达,可有效提高事故分析工作效率,为事故预防以及安全管理提供决策支持。     

基于VR的地铁基坑施工安全教育系统设计与应用*

为解决地铁基坑施工事故应急演练存在的实际操作困难、场景复杂、成本高等问题,采用多人虚拟现实（VR）技术开发的地铁基坑施工安全教育系统,使受训人员可以身临其境地体验地铁基坑施工过程中常出现的典型安全事故（触电、物体打击、高空坠落、基坑坍塌）,以满足演练需求。每个系统场景由多个环节组成,解决地铁基坑跨度大造成的场景数据庞大问题,并采用UE4级联粒子系统来实现复杂粒子动态变化,运用物理引擎PhysX来简化碰撞模型。同时,系统采用分角色互动演练,以培养施工员之间的协同性。结果表明:系统模拟符合实际地铁基坑施工事故应急演练要求,具有较高体验感和互动性,可快速提升施工员的安全意识和应急能力。     

基于事理图谱的电力安全事故预控方法*

为解释全国电力安全事故的演化规律并为预控事故的发生,提出电力安全事故事理图谱的构建与推演方法。以国家能源局发布的全国电力安全生产情况为数据源,使用规则模板提取事件槽对;利用Word2vec训练词向量,通过事件槽相似度计算泛化事件槽,并以热力图矩阵记录泛化权重;采用Neo4j构建事故事理图谱,以泛化权重和事件链的方向预测事故走向。结果表明:方法能够较好地揭示事故演化的关键节点、预演电力安全事故发展路径,为事故的预控提供1种有效的知识服务方案。     

建筑安全事故人为因素分类研究

为系统研究导致建筑安全事故的人为因素及对策,首先,在文献分析和专家访谈的基础上结合建筑行业特征提出人为因素分类分析系统（HFACS）框架中应增加社会环境层,在修正框架层次和人为因素的基础上构建建筑安全事故人为因素分类分析系统（C-HFACS）框架;其次,对150起建筑安全事故进行案例分析,探讨C-HFACS框架中对事故影响显著的人为因素及其内在关联性,验证了构建C-HFACS框架的合理性;最后,得出政府监管等九个人为因素对事故和下层人为因素影响显著,并从政府、企业、现场和个体四个维度提出独立第三方“飞行式”巡检等有针对性的对策,以期为建筑安全事故分析和管理提供新的方法和工具。     

我国涉水旅游安全事故的时空分布及成因研究*

为探究我国涉水旅游安全事故的时空分布特征及事故成因机制,提升旅游目的地安全管理水平。以2010—2018年我国旅行社责任险平台的1 752起涉水旅游安全事故保险案例为数据源,利用社会网络分析方法,并结合Ucinet可视化分析技术构建事故时空分布模型及事故成因模型。结果表明:在时空分布规律上,我国涉水旅游安全事故具有较强的时间导向性和空间异质性;在事故成因规律上,游览环境因素和游客自身因素是导致事故发生的主要原因,同时不同影响因素之间具有较强的关联性。研究结果有助于深化旅游者及安全管理人员对涉水旅游安全风险认知,为相关旅游目的地安全管理工作提供理论依据。     

地铁隧道施工安全风险演化的BP-SD模型研究

为深入研究地铁隧道施工风险的动态演化过程,结合系统动力学(SD)、误差反向传播(BP)神经网络与平均影响值（MIV）算法,确定模型中影响因素间的因果关系和影响函数,构建地铁隧道施工风险演化的BP-SD模型。模型仿真结果表明:安全管理风险系统与施工人员风险系统的值的变化对地铁隧道施工风险值影响最大,施工环境系统的值的变化对地铁隧道施工风险值影响次之,机械设备系统的值的变化对地铁隧道施工风险值影响最小。因此,可通过降低安全管理风险值与施工人员风险值控制地铁隧道施工风险发生的概率。     

我国生产安全事故系统性风险研究——基于ARDL模型*

为探讨我国生产安全事故的宏观影响因素,采用自回归分布滞后（Auto regressive Distributed Lag,ARDL）模型,考察1953—2019年间我国经济增长、产业结构、就业结构以及城镇人口占比等宏观因素对我国生产安全事故的影响。结果表明:生产安全事故与上述宏观因素之间存在长期均衡关系和短期反向调整机制。在长期关系中,第二产业增加值对我国生产安全事故具有正向影响作用,而经济增长、非农业就业人口比重及城镇人口占比的影响显著为负;在短期关系中,经济增长、第三产业增加值、城镇人口占比的上升增加了生产安全事故风险。上述因素具有不同的分布滞后效应,其相互作用叠加形成生产安全事故系统性风险。研究结果可为推进我国安全发展提供理论思路和参考。