危化品事故人为因素关联规则挖掘与分析

扫码查看

原文链接

万方数据
维普

中文摘要：为加强生产企业危化品的安全管理,采用Apriori算法挖掘危化品事故中人为因素关联规则;以217篇危险化学品事故报告作为数据样本,基于事故统计数据,采用Apriori算法获取895条关联规则,其中,规则涵盖人为因素、事故发生时间、月份与泄漏、爆炸、火灾、中毒窒息4种事故类型的关联性;在人为因素分析结果的基础上,绘制非人为因素与违规动火作业提升度指向图,并绘制非人为因素与人为因素提升度指向图.结果表明:爆炸与火灾事故、泄漏与中毒窒息事故相互间具有强关联规则.每个事故具有相应的强关联事故时间和月份.违规动火作业行为与爆炸、火灾、泄漏3种类型事故均形成强关联规则.作业手续管理不到位、混合爆炸气体/物环境、盲板被拆除/未安装等9种非人为因素与违规动火作业产生强关联规则.

外文标题：Human factor association rules mining and analysis for hazardous chemical accidents

作者：

李鑫、阳富强

展开 >

作者单位：

福州大学环境与安全工程学院,福建福州350116

关键词：

危化品事故人为因素关联规则 Apriori算法违规动火作业

出版年：

2022

DOI：

10.16265/j.cnki.issn1003-3033.2022.11.2387

中国安全科学学报

中国职业安全健康协会

中国安全科学学报

CSTPCDCSCD北大核心

影响因子：1.548

ISSN：1003-3033

年,卷(期)：2022.32(11)

参考文献量6