基于灰色DEMATEL/ISM和贝叶斯网络的金企业事故预警研究
Minghui Yan1,2,3, Jinzhang Jia4,5, Yinuo Chen3
1School of Safety Science and Engineering, Liaoning Technical University, Fuxin, 123000, China.
Scientific reports
|August 7, 2024
概括
本研究确定了使用DEMATEL/ISM和贝叶斯网络导致金安全事故的关键因素. 它揭示了员工违规和设备维护是直接原因,而安全管理系统是根本原因,可以更好地预测风险.
科学领域:
- 工业安全工程 工业安全工程
- 风险管理 风险管理
- 金工艺过程的安全性
背景情况:
- 金企业的安全事故带来了重大风险.
- 了解这些事故的复杂因果关系对于预防至关重要.
- 现有的模型可能无法完全捕捉事故因素的等级性质.
研究的目的:
- 建立对金企业安全事故因素的相关性分析模型.
- 构建贝叶斯网络预警模型,用于预测事故风险.
- 澄清事故引起因素的关系和行动路径.
主要方法:
- 灰色决策试验和评估实验室/解释性结构建模 (DEMATEL/ISM) 用于因素分析.
- 贝叶斯网络用于构建早期预警系统.
- 因素的等级划分,以确定邻近的,过渡的和基本的原因.
主要成果:
- 确定了员工违规率,危险物质储备,污染控制,设备维护和特殊设备资格作为邻近的原因.
- 确定了安全生产管理系统的完善作为基本原因.
- 贝叶斯网络模型准确预测了事故风险 (17.9%在Fuxin Jiuxing Titanium),与其他方法一致.
结论:
- 集成的DEMATEL/ISM和贝叶斯网络模型有效地澄清了金环境中的事故因果关系.
- 该模型提供了准确的风险概率评估,并确定了关键的因果因素.
- 这种方法为开发强大的应急响应和风险管理系统提供了有针对性的技术支持.


