發(fā)布時間：2021-06-08 11:55

　　當前,我國危險化學品道路運輸事故頻發(fā),事故后果嚴重使之不同于一般交通事故。為了減少危險化學品道路運輸事故,合理控制事故風險,提出了一種基于貝葉斯網絡的危險化學品道路運輸事故風險預測模型。利用事故致因理論和D-S證據理論融合專家意見建立貝葉斯網絡結構,以2016—2018年發(fā)生的447起數據作為訓練樣本,通過EM算法進行參數學習。對2020年1月發(fā)生的15起事故案例進行了情景模擬,事故后果類型、事故等級的預測準確率達到80%。經因果推理發(fā)現,環(huán)境條件為最常見的情況下,事故后果中發(fā)生泄漏的可能性最大;進一步推理發(fā)現,當司機狀態(tài)為"疲勞駕駛"而其他節(jié)點狀態(tài)為最常見時,易發(fā)生"油箱泄漏"和"爆炸"事故。 

【文章來源】：安全與環(huán)境學報. 2020,20(05)北大核心CSCD

【文章頁數】：7 頁

【部分圖文】：

危化品道路運輸風險的貝葉斯網絡結構

收集了2020年1月我國發(fā)生的15起�；返缆愤\輸事故案例作為驗證的數據樣本，分別將環(huán)境、人、車、物作為證據變量輸入概率模型中，觀察事故后果類型、事故等級、事故處理時間這3個節(jié)點狀態(tài)的概率分布情況。將預測結果(最大概率狀態(tài)值)與實際結果進行對比，考察預測準確性，依據式(10)計算模型準確率，結果見表5。事故后果類型、事故等級節(jié)點的預測準確率達到80%，表明模型預測效果非常好[15];而事故處理時間的預測準確率為60%，一是由于有關事故處理時間的數據很難收集詳盡，模型在參數學習階段的這部分樣本數據較少;二是因為每個地區(qū)的救援能力、救援水平都直接影響救援效果，而救援效果的好壞導致事故處理時間長短不一。3 結果討論

【參考文獻】：
期刊論文
[1]2013-2017年我國危險化學品運輸事故統(tǒng)計分析及預防對策[J]. 羅丹,廖嬋娟,余欣柔.  中國公共安全(學術版). 2019(01)
[2]基于GM（1,1）-Markov的危化品道路運輸事故與交通事故預測及關系研究[J]. 曹建,施式亮,曹華娟,李巖,王陽,陳曉勇.  中國安全生產科學技術. 2019(01)
[3]基于互信息和貝葉斯網絡的船舶碰撞風險預測研究[J]. 李子強,杜利娥.  交通節(jié)能與環(huán)保. 2017(05)
[4]基于貝葉斯網絡的危險化學品道路運輸事故分析[J]. 朱婷,趙來軍,王旭磊.  安全與環(huán)境學報. 2016(02)
[5]基于危險屬性的事故致因理論綜述[J]. 樊運曉,盧明,李智,裴晶晶.  中國安全科學學報. 2014(11)

博士論文
[1]鐵路運輸事故致因及安全風險分析方法研究[D]. 周進.北京交通大學 2018

碩士論文
[1]化工園區(qū)危險化學品儲存風險管控模型研究[D]. 玄軍偉.首都經濟貿易大學 2017



本文編號：3218395