一、安全预测学的发展

本世纪五十年代以来，预测学渐渐地形成了一门独立的学科，国内外各部门、各行业不断应用各种预测理论和方法来进行社会预测、经济预测、科学预测、技术预测、军事预测等。同时，决策过程也逐步由经验型向决策分析技术型过渡发展。目前，预测决策理论和方法得到了广泛的应用，并已发展成为理论分析、方法技术与实际应用相结合的专门学科。

近十几年来，预测决策理论和方法渐渐被引入到了工业安全领域，用以科学指导安全生产，并取得了一定成效。特别是目前随着现代数学方法和计算机技术的发展，国际上安全评价分析以及预测决策实施得到了广泛应用，如模糊故障树分析预测、模糊概率分析、模糊灰色预测决策等。利用计算机专家系统、决策支持系统、人工神经网络等现代数学方法和计算机技术，使安全分析评价预测决策实施开拓了一个更广阔的应用前程，这些技术方法在英国、美国、德国、意大利等国的核工业、化工、环境等领域得到了广泛应用。以安全分析、隐患评价、事故预测决策为主体的安全评价工作作为一种产业在国际上已经出现。

　　我国许多行业自八十年代以来也相继开展了安全分析、事故预测预防研究，如航空、冶金、煤炭、化工、地质、石油天然气等行业均开发了相应的事故管理与预测系统。但各部门的研究进展很不一致，未形成系统的事故预测理论及方法，安全预测与决策方面的研究就更为不足，仅有的一些工作主要限于统计分析、局部预测。目前，国家有关部门已将此类项目列入“九五”期间的发展规划，国内许多企业和部门及研究院所正在积极进行这方面的工作。

随着现代科学技术的进步与发展，安全科学技术越来越受到重视，现代安全管理技术与方法在国内外日益受到关注和应用。从现代安全生产管理的实际需要和总的发展趋势分析，把现代的计算机技术与安全科学管理技术有机地结合，综合运用安全系统管理理论及事故分析预测决策技术，将会大大促进安全预测理论及方法技术的进一步提高。“安全第一，预防为主”，预测是预防的前提，预测是决策的基础，工业事故的预测预防及其辅助决策分析评价已成为现代安全管理的核心。发展安全预测学，应用现代的科学预测理论和方法，建立工业安全与减灾的预测理论模型及其安全智能辅助决策分析方法，并利用实用的计算机软件技术，能为安全减灾服务。

二、安全预测方法

目前已有的安全预测模型有：

⒈事故隐患辨识预测：其基本方法是对生产事故隐患辨识预测方法主要有经验分析法、故障树分析法、事件树分析法、因果分析法、人的可靠性分析法、人机环系统分析法等。预测的对象以人为主体的人机环分析预测能直接分析人的不安全行为、物的不安全状态、环境的不安全条件等直接隐患，同时还能揭示深层次的本质原因，即管理方面的间接隐患。借助故障树分析技术　对存在危险的隐患进行定性定量分析，预测隐患导致事故发生的定性定量结论，并得出直接隐患之间的逻辑层次关系。预测的事故类型主要用于生产过程中的机械伤害、压力容器爆炸、火灾等事故隐患的定性分析预测。

　　⒉中长期宏观事故指标预测：其预测的对象是较大样本的行业中长期宏观事故指标，如行业或具有一定生产规模企业的事故千人伤亡率、事故经济损失、事故频率等与时间序列相关的事故指标进行预测。预测的方法是考虑事故变化趋势属于非平稳的随机过程，常用具有原始数据需求量小、对分布规律性要求不严、预测精度较高等优点的模糊灰色预测模型GM(1,1)，同时考虑到减小预测误差，将其与时间序列自相关预测模型AR(n)相结合。预测的模型是GM(1,1)和AR(n)的组合模型，即：

x(0)(t+1) = (-ax(0) (1) + b ) e -a t + ∑φiεi

⒊安全生产短期微观事故状态预测：预测的对象是工业系统工作状态的安全预测。其方法是对工业生产短期微观事故状态预测拟选用模糊马尔柯夫链预测法，其特点是系统某一时刻状态仅与上一时刻状态有关，而与以前时刻状态无关。其t+1时刻的状态预测模型表示为：

Psik = max{Psi1, Psi2, … , Psi1}

4·趋势外推预测法：趋势外推预测技术是建立在统计学基础上，应用大数理论与正态分布规律的方法，以前期已知的统计数据为基础，对未来的事故数据进行相对精确定量预测的一种实用方法。这种方法对于具有一定生产规模和事故样本的系统具有较高的预测准确性。趋势外推预测数学模型为

Ｘ＝Ａ ·(· Ｘ0

其中：Ｘ－为未来事故预测指标；Ａ－生产规模变化系数，Ａ＝已知生产规模 ( 计划生产规模；(－安全生产水平变化系数，(＝原有安全生产水平 ( 现有安全生产水平；Ｘ0－已知事故指标（如当年事故指标）。

趋势外推预测法可以预测的指标是广泛的，绝对指标：如工业生产过程中的火灾事故次数、交通事故次数、事故伤亡人次、事故损失工日、火灾频率、事故经济损失等；相对指标，如千人伤亡率、亿元产值伤亡率、亿元产值损失率、百万吨公里事故率、人均事故工日损失、人均事故经济损失等。

5·回归预测法：回归预测的实质是有些事故与一些主要因素相关，将其看作自变量的函数，选取相应的回归模型进行预测。这种方法多适于事故趋势随机性变化小，能较好地符合某类非线性的场合。常用的模型有指数函数、对数函数、幂函数等。根据基础事故数据的分布，若事故与某些因素直接相关，可考虑用回归预测方法。

6·基于神经网络的时间序列预测法：对于工业生产具有混沌特征分布的事故类型或特征量，可考虑运用神经网络时间序列预测法。通过反复演变和求解，可得到精度较高的事故特征预测量。

7·专家系统预测法：一般来说由于事故的发生是一个非平稳的随机过程，工业生产过程中的事故也是同样的。同时，实际上在各种工业的安全生产工作中，一些重大事故（如石油井喷事故）的样本数据量是缺乏和信息量不足的，这样一般统计预测模型的误差就会较大。基于计算机专家系统之上的预测法，应用专家知识与预测定量模型相结合，能做到定性、定量分析，误差量将会降低。这样就会有必要采用高精度的预测方法，如专家系统预测方法。由于专家系统的建立、知识的获取及其知识库的构造、推理机的设计是一个相当复杂的过程，是否在石油勘探开发生产过程中能够使专家系统预测技术应用成功，这是本课题要探索的问题。显然，将专家系统预测法作为一种尝试性研究是很有价值的工作。

　　三、安全预测学研究状况

安全预测学的重要研究问题有：

⒈事故预防多目标决策：因为事故预防决策要考虑科技水平、经济条件、安全水准等边界限制条件，要考虑降低事故、提高效益、企业能力等多方面因素，拟选用多目标决策法（加权评分法、层次分析法、目标规划法等）为宜。其问题的实质是有k个目标f1(x) ,f2(x), … ,fk(x),　求解x, 使各目标值从整体上达到最优, max [f1(x) ,f2(x), … ,fk(x)]。该方法主要用于事故预防的多方案决策。

⒉安全投资决策：为降低事故，需增加投资，安全投资决策主要运用风险决策、综合评分决策、模糊灰色决策等方法，以使决策方案最优，即达到max[E(B)i]。

3·隐患及薄弱环节控制决策：决策目标是应用预测或实际统计的数据，在合理的安全评价理论和方法的基础上，对人、机、境、管理等石油勘探开发生产的事故隐患和薄弱性环节，进行对策性决策。以指导科学和准确的采取事故预防措施。决策方法是最大薄弱环节准则；主次因素分析技术；信息量决策技术等。决策的内容有：能给出隐患控制和事故薄弱性环节的优选级措施方案。如采用的技术、装置、事故预防效果、安全措施或方案的难度级、措施投资参考等内容。

4·事故预测和安全智能辅助决策研究：这是企业进行现代安全综合管理的重要手段。事故预测和安全智能辅助决策研究可用于企业管理部门及生产领导层的辅助决策咨询，也可对安全技术部门和安技专业技术人员采取有效的事故预防措施发挥重要参谋作用。

建筑资质代办咨询热线：13198516101

版权声明：本文采用知识共享 署名4.0国际许可协议 [BY-NC-SA] 进行授权

文章名称：《安全预测学》

文章链接：https://www.scworui.com/38517.html

该作品系作者结合建筑标准规范、政府官网及互联网相关知识整合。如若侵权请通过投诉通道提交信息，我们将按照规定及时处理。