本發(fā)明涉及風(fēng)險評估技術(shù)領(lǐng)域，特別是涉及識別重大危險源的方法、系統(tǒng)、存儲介質(zhì)及計算機設(shè)備。

背景技術(shù)：

安全與危險是兩種相對的狀態(tài)，所謂的安全是一種使傷害或者損害的風(fēng)險限制在可接受水平的狀態(tài)；反之則為危險，而重大危險指的是危險性超過設(shè)定的可接受范圍的狀態(tài)。任何一個系統(tǒng)都是運動變化的，因此通常危險源的危險性也隨系統(tǒng)狀態(tài)變化而不同。

目前，對危險源的識別方式均是基于危險源本身固有的特征進行評估的，例如化學(xué)物品危險源的識別基于化學(xué)物品固有的特性評估，核輻射危險源的危險性基于其固有的輻射強弱評估；這種評估結(jié)果的可參考性較弱，難以有效避免重大危險事故發(fā)生。

技術(shù)實現(xiàn)要素：

基于此，本發(fā)明實施例提供識別重大危險源的方法、系統(tǒng)、存儲介質(zhì)及計算機設(shè)備，能夠有效識別重大危險源，防止重大危險事故發(fā)生。

本發(fā)明一方面提供識別重大危險源的方法，包括：

獲取危險源的狀態(tài)信息，所述狀態(tài)信息包括危險源本身的特征參數(shù)和危險源所處的環(huán)境參數(shù)；

通過預(yù)先構(gòu)建的事故演化模型預(yù)測所述危險源對應(yīng)的事故類型以及各類型事故的發(fā)生概率；所述事故演化模型的輸入為危險源的狀態(tài)信息，輸出為事故類型以及各類型事故的發(fā)生概率；

根據(jù)預(yù)設(shè)判據(jù)確定危險源對應(yīng)的承災(zāi)載體，獲取承災(zāi)載體的暴露性評估模型和脆弱性評估模型；根據(jù)所述事故演化模型的輸出結(jié)果、承災(zāi)載體的暴露性評估模型和脆弱性評估模型，計算各判據(jù)的風(fēng)險預(yù)測值；預(yù)設(shè)判據(jù)至少為兩個，不同判據(jù)分別定義不同承災(zāi)載體的預(yù)設(shè)受損程度；所述暴露性評估模型反映承災(zāi)載體相對危險源的空間分布特性；所述脆弱性評估模型反映各類物理因素作用于承災(zāi)載體時承災(zāi)載體受損達到預(yù)設(shè)受損程度的概率，所述物理因素與事故類型對應(yīng)；

將所述判據(jù)的風(fēng)險預(yù)測值與預(yù)設(shè)的風(fēng)險閾值進行比較，根據(jù)所述比較結(jié)果判定所述危險源是否為重大危險源。

本發(fā)明另一方面提供一種識別重大危險源的系統(tǒng)，包括：

參數(shù)檢測單元，用于獲取危險源的狀態(tài)信息，所述狀態(tài)信息包括危險源本身的特征參數(shù)和危險源所處的環(huán)境參數(shù)；

事故演化預(yù)測單元，用于通過預(yù)先構(gòu)建的事故演化模型預(yù)測所述危險源對應(yīng)的事故類型以及各類型事故的發(fā)生概率；所述事故演化模型的輸入為危險源的狀態(tài)信息，輸出為事故類型以及各類型事故的發(fā)生概率；

風(fēng)險預(yù)測單元，用于根據(jù)預(yù)設(shè)判據(jù)確定危險源對應(yīng)的承災(zāi)載體，獲取承災(zāi)載體的暴露性評估模型和脆弱性評估模型；以及讀取所述事故演化模型的輸出結(jié)果，根據(jù)所述輸出結(jié)果、承災(zāi)載體的暴露性評估模型和脆弱性評估模型，計算各判據(jù)對應(yīng)的風(fēng)險預(yù)測值；預(yù)設(shè)判據(jù)至少為兩個，不同判據(jù)分別定義不同承災(zāi)載體的預(yù)設(shè)受損程度；所述暴露性評估模型反映承災(zāi)載體相對于危險源的空間分布特性；所述脆弱性評估模型反映各類物理因素作用于承災(zāi)載體時承災(zāi)載體受損達到預(yù)設(shè)受損程度的概率，所述物理因素與事故類型對應(yīng)；

識別判斷單元，用于將所述判據(jù)的風(fēng)險預(yù)測值與預(yù)設(shè)的風(fēng)險閾值進行比較，根據(jù)所述比較結(jié)果判定所述危險源是否為重大危險源。

本發(fā)明另一方面提供一種計算機可讀存儲介質(zhì)，其上存儲有計算機程序，該程序被處理器執(zhí)行時實現(xiàn)所述識別重大危險源的方法的步驟。

本發(fā)明另一方面提供一種計算機設(shè)備，包括存儲器、處理器及存儲在存儲器上并可在處理器上運行的計算機程序，所述處理器執(zhí)行所述程序時實現(xiàn)所述識別重大危險源的方法的步驟。

上述技術(shù)方案，通過獲取危險源當前的特征參數(shù)和所處的環(huán)境參數(shù)；輸入預(yù)先構(gòu)建的事故演化模型，可得到所述危險源演化的事故類型以及各類型事故的發(fā)生概率；并根據(jù)預(yù)設(shè)判據(jù)確定危險源對應(yīng)的承災(zāi)載體，獲取承災(zāi)載體的暴露性評估模型和脆弱性評估模型；根據(jù)所述事故演化模型的輸出結(jié)果、所述暴露性評估模型和脆弱性評估模型，計算各判據(jù)對應(yīng)的風(fēng)險預(yù)測值；再將各判據(jù)的風(fēng)險預(yù)測值與其對應(yīng)的風(fēng)險閾值進行比較，根據(jù)所述比較結(jié)果判定所述危險源是否為重大危險源。綜合了危險源本身的特征信息以及讀取的環(huán)境信息，基于模型預(yù)測和概率評估預(yù)測危險源導(dǎo)致的風(fēng)險，能夠有效識別重大危險源，防止重大危險事故發(fā)生。

附圖說明

圖1為一實施例的識別重大危險源的方法的示意性流程圖；

圖2為一實施例的預(yù)測危險源對應(yīng)事故類型的示例性流程框圖；

圖3為一實施例的計算判據(jù)對應(yīng)的風(fēng)險預(yù)測值的示意性流程圖；

圖4為一實施例的識別重大危險源的方法的實現(xiàn)邏輯框圖；

圖5為一實施例的識別重大危險源的方法的應(yīng)用場景圖；

圖6為一實施例的識別重大危險源的系統(tǒng)的示意性結(jié)構(gòu)圖。

具體實施方式

為了使本發(fā)明的目的、技術(shù)方案及優(yōu)點更加清楚明白，以下結(jié)合附圖及實施例，對本發(fā)明進行進一步詳細說明。應(yīng)當理解，此處所描述的具體實施例僅僅用以解釋本發(fā)明，并不用于限定本發(fā)明。

圖1為一實施例的識別重大危險源的方法的示意性流程圖；如圖1所示，本實施例中的識別重大危險源的方法包括步驟：

s11，獲取危險源的狀態(tài)信息，所述狀態(tài)信息包括危險源本身的特征參數(shù)和危險源所處的環(huán)境參數(shù)。

其中，危險源本身的特征參數(shù)指的是危險源的類型、數(shù)量/體積、物理狀態(tài)以及物質(zhì)特性等。危險源的類型例如易燃物品、易爆物品、有毒物品等，物理狀態(tài)例如：液態(tài)、固態(tài)、粉末、氣態(tài)等；物質(zhì)特性例如物質(zhì)成分、濃度、酸堿度、壓力、溫度、濕度等。危險源所處的環(huán)境參數(shù)包括但不限于風(fēng)向、風(fēng)速、空氣濕度、溫度、降雨、地形等。

s12，將所述狀態(tài)信息輸入預(yù)先構(gòu)建的事故演化模型，通過所述事故演化模型預(yù)測所述危險源對應(yīng)的事故類型以及各類型事故的發(fā)生概率；

所述事故演化模型可預(yù)先通過機器學(xué)習(xí)算法或者專家知識構(gòu)建，其輸入為危險源的狀態(tài)信息(包括危險源本身的特征參數(shù)和危險源所處的環(huán)境參數(shù))，輸出為該危險源可能演化出的事故類型以及各類型事故的發(fā)生概率。其中，所述事故類型包括爆炸、火災(zāi)、有毒氣體、物質(zhì)泄漏等。

s13，根據(jù)預(yù)設(shè)判據(jù)確定危險源對應(yīng)的承災(zāi)載體，獲取承災(zāi)載體的暴露性評估模型和脆弱性評估模型；讀取所述事故演化模型的輸出結(jié)果，根據(jù)所述輸出結(jié)果、所述暴露性評估模型和脆弱性評估模型，計算各判據(jù)對應(yīng)的風(fēng)險預(yù)測值。

其中，所述承災(zāi)載體包括人員、建筑或設(shè)備、自然環(huán)境(例如空氣、水之源)等。所述事故類型對應(yīng)的物理因素包括沖擊波、熱輻射、毒氣、化學(xué)輻射中等。例如火災(zāi)時，作用于承災(zāi)載體的物理因素主要為熱輻射，爆炸事故時，作用于承災(zāi)載體的物理因素主要為沖擊波。

其中，預(yù)設(shè)判據(jù)至少為兩個，并且不同判據(jù)分別定義了不同承災(zāi)載體的預(yù)設(shè)受損程度，并為各判據(jù)預(yù)先設(shè)置對應(yīng)的風(fēng)險閾值，。所述判據(jù)及其對應(yīng)的風(fēng)險閾值用于描述決策者不期望的目標承災(zāi)載體發(fā)生超出承受范圍的損失的概率超過預(yù)設(shè)的范圍。例如：人員死亡3人以上的概率不大于0.5；或者，建筑嚴重受損的概率不大于0.6等。所述判據(jù)可設(shè)置多個，具體由決策者設(shè)置。

所述暴露性評估模型反映承災(zāi)載體相對于危險源的空間分布特性，例如承災(zāi)載體的分布區(qū)域、與危險源的距離、密度、數(shù)量或者流動性等。承災(zāi)載體的暴露性評估模型可預(yù)先基于統(tǒng)計得出，或者基于實時視頻監(jiān)控得出。

所述脆弱性評估模型反映各類物理因素作用于承災(zāi)載體時承災(zāi)載體受損達到預(yù)設(shè)受損程度的概率，如上述所述，所述物理因素與事故類型對應(yīng)。

s14，將所述判據(jù)的風(fēng)險預(yù)測值與預(yù)設(shè)的風(fēng)險閾值進行比較，根據(jù)所述比較結(jié)果判定所述危險源是否為重大危險源。

具體判定時，可根據(jù)預(yù)設(shè)的多個判據(jù)識別所述危險源可能發(fā)生的事故的危險值，當其中一個或者幾個判據(jù)的風(fēng)險預(yù)測值高于其對應(yīng)的風(fēng)險閾值時，則可判定為重大危險源。

上述實施例的識別重大危險源的方法，通過獲取危險源當前的特征參數(shù)和所處的環(huán)境參數(shù)；輸入預(yù)先構(gòu)建的事故演化模型，可得到所述危險源可能演化的事故類型以及各類型事故的發(fā)生概率；并根據(jù)預(yù)設(shè)判據(jù)確定危險源對應(yīng)的承災(zāi)載體，獲取承災(zāi)載體的暴露性評估模型和脆弱性評估模型；根據(jù)所述事故演化模型的輸出結(jié)果、所述暴露性評估模型和脆弱性評估模型，計算各判據(jù)對應(yīng)的風(fēng)險預(yù)測值；再將各預(yù)設(shè)判據(jù)的風(fēng)險預(yù)測值與其對應(yīng)的風(fēng)險閾值進行比較，根據(jù)所述比較結(jié)果判定所述危險源是否為重大危險源。綜合了危險源本身的特征信息以及讀取的環(huán)境信息，基于模型預(yù)測和概率評估預(yù)測危險源導(dǎo)致的風(fēng)險，能夠有效識別重大危險源，防止重大危險事故發(fā)生。

可以理解的，可按照設(shè)定時間間隔周期性獲取危險源的狀態(tài)信息，實時預(yù)測危險源可能演化的事故，并實時計算各判據(jù)的當前風(fēng)險預(yù)測值，由此可動態(tài)識別重大危險源。

在一可選實施中，所述識別重大危險源的方法還可包括構(gòu)建事故演化模型的步驟。構(gòu)建事故演化模型的方式可采用機器學(xué)習(xí)法或者專家知識構(gòu)建，其目的是預(yù)測危險源在不同狀態(tài)下可能發(fā)生的事故類型其發(fā)生概率。當歷史事故資料足夠多時，可采用機器學(xué)習(xí)，如神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、貝葉斯網(wǎng)絡(luò)法生成事故演化模型。具體可包括：獲取歷史事故數(shù)據(jù)，按照各歷史事故對應(yīng)的危險源對歷史事故數(shù)據(jù)進行分類；通過機器學(xué)習(xí)對分類后的歷史事故數(shù)據(jù)進行學(xué)習(xí)，生成每一類危險源對應(yīng)的事故演化模型。獲取的歷史事故數(shù)據(jù)作為構(gòu)建事故演化模型的樣本數(shù)據(jù)，因此獲取到的歷史事故數(shù)據(jù)越多，由此構(gòu)建的事故演化模型的準確度越高。當歷史事故資料不足時，可采用專家知識法初步建立一事故演化模型，之后再采用歷史事故資料不斷對該事故演化模型進行不斷修正。

在一實施例中，參考圖2所示，構(gòu)建的事故演化模型的實現(xiàn)流程可包括如下步驟：

首先，獲取歷史事故資料。

其次，進行數(shù)據(jù)篩選，去除其中的干擾數(shù)據(jù)，提高事故演化模型對事故預(yù)測的準確性。

然后，檢測篩選后的歷史事故資料是否滿足數(shù)量的要求，若滿足，采用機器學(xué)習(xí)法對歷史事故資料進行分類學(xué)習(xí)，生成與危險源類型對應(yīng)的事故演化模型；否則，利用專家知識分析所述歷史事故資料，建立事故演化模型，并根據(jù)所述歷史事故資料對建立的事故演化模型進行驗證和修正，直到驗證通過為止。

在一實施例中，參考圖3所示，實時計算判據(jù)的風(fēng)險預(yù)測值的實現(xiàn)流程可包括如下步驟：

步驟一，根據(jù)危險源對應(yīng)的事故類型以及各類型事故的發(fā)生概率、承災(zāi)載體的暴露性評估模型和脆弱性評估模型，計算所述危險源導(dǎo)致承災(zāi)載體受損的平均風(fēng)險預(yù)測值。

步驟二，根據(jù)各類承災(zāi)載體的所述平均風(fēng)險預(yù)測值分別計算各判據(jù)的風(fēng)險預(yù)測值。

其中，所述步驟一具體包括：

步驟211，根據(jù)事故類型確定事故作用于承災(zāi)載體的物理因素。

同一事故可能對于多個物理因素，為了便于分析，優(yōu)選地，本實施例中針對一個事故類型，確定一個主要的物理因素即可。例如火災(zāi)時，主要作用于承災(zāi)載體的物理因素主要為熱輻射，爆炸事故時，主要作用于承災(zāi)載體的物理因素主要為沖擊波。

步驟212，根據(jù)承災(zāi)載體的暴露性評估模型得出物理因素作用于承災(zāi)載體時的強度。

例如，當承災(zāi)載體距離爆炸事故發(fā)生點(危險源所在位置)的距離遠近不同時，受到的沖擊波的強度值不同。距離越近，沖擊波的強度越高，反之，沖擊波的強度越弱。

步驟213，根據(jù)所述強度以及承災(zāi)載體在所述物理因素下的脆弱性評估模型，得出所述物理因素作用于承災(zāi)載體時所述承災(zāi)載體受損的第一概率。

不同承災(zāi)載體相對同一物理因素的脆弱性不同，例如，人員相對于建筑物來說，更容易受到?jīng)_擊波的損害。所述第一概率具體可通過相應(yīng)的非線性事故后果模型得出。

步驟214，綜合危險源對應(yīng)的各事故類型對應(yīng)的所述第一概率，以及各類型事故的發(fā)生概率，得出所述危險源導(dǎo)致承災(zāi)載體受損達到預(yù)設(shè)受損程度的第二概率，作為所述承災(zāi)載體對應(yīng)的平均風(fēng)險預(yù)測值。

所述第二概率指的是同一類承災(zāi)載體在各物理因素下的受損達到預(yù)設(shè)受損程度的概率的綜合概率。

對應(yīng)地，所述步驟二具體可為：根據(jù)各類承災(zāi)載體對應(yīng)的所述平均風(fēng)險預(yù)測值，結(jié)合對應(yīng)的判據(jù)，計算所述危險源導(dǎo)致承災(zāi)載體受損達到預(yù)設(shè)受損程度的第三概率，作為對應(yīng)判據(jù)的風(fēng)險預(yù)測值。

圖4為本發(fā)明一實施例的識別重大危險源的方法的實現(xiàn)邏輯圖，參考圖4所示，所述識別重大危險源的方法的實現(xiàn)邏輯如下。

首先，基于歷史事故數(shù)據(jù)構(gòu)建事故演化模型，用于預(yù)測危險源在不同狀態(tài)下可能發(fā)生的事故類型其發(fā)生概率p。危險源的事故演化過程通常與危險源自身特性以及環(huán)境因素有關(guān)，事故演化模型可基于危險源當前的特性以及環(huán)境因素預(yù)測其可能發(fā)送的事故類型及發(fā)生概率。

其次，根據(jù)實際情況自定義至少兩個判據(jù)，并設(shè)置各判據(jù)對應(yīng)的風(fēng)險閾值；確定目標承災(zāi)載體，分析目標承災(zāi)載體相對危險源的空間分布特征，構(gòu)建目標承災(zāi)載體的暴露性評估模型，分析目標承災(zāi)載體在各種物理因素下的受損情況，構(gòu)建目標承災(zāi)載體的脆弱性評估模型。

自定義的多判據(jù)及其對應(yīng)的風(fēng)險閾值(t0)是描述決策者的風(fēng)險偏好，可量化為判斷危險源是否為重大危險源的指標。所述判據(jù)的具體內(nèi)容和判據(jù)數(shù)量可由決策者根據(jù)實際情況靈活設(shè)置。

承災(zāi)載體是指受物理因素影響的人員、財產(chǎn)(建筑、設(shè)備等)和環(huán)境。而危險源可能會發(fā)生的事故將以一定的物理因素作用于承災(zāi)載體。所述的物理因素與事故類型有關(guān)，例如火災(zāi)、爆炸、毒氣和物質(zhì)泄露分別以熱輻射、沖擊波、有毒物質(zhì)、化學(xué)輻射等方式作用于承災(zāi)載體。

目標承災(zāi)載體的空間分布e可采用靜態(tài)統(tǒng)計的方法獲得，如建筑分布、設(shè)備分布；可選地，對于人口分布等流動性較大的承災(zāi)載體的空間分布可通過實時視頻監(jiān)測等手段獲得。

目標承災(zāi)載體在相應(yīng)物理因素作用下的脆弱性分析的方式可為：首先根據(jù)危險源可能演化的事故類型(如池火災(zāi))，確定非線性事故后果模型(池火災(zāi)事故后果計算模型)，確定事故作用的目標承災(zāi)載體(如人員)以及對應(yīng)的物理因素(池火災(zāi)對應(yīng)的物理因素為熱輻射)，針對所述物理因素選擇合適的脆弱性評估模型(如人員因熱輻射傷亡的概率模型)，由此可得到目標承災(zāi)載體在相應(yīng)物理因素作用下的脆弱性v。其中，非線性事故后果模型應(yīng)盡量考慮孕災(zāi)環(huán)境影響因素，如風(fēng)速、溫度、地形等對事故后果的影響，由此確定對應(yīng)的目標承災(zāi)載體和判據(jù)。

在進行危險源的實時風(fēng)險預(yù)測時，根據(jù)事故演化模型輸出的事故類型選擇自定義的判據(jù)；根據(jù)自定義的判據(jù)確定對應(yīng)的目標承災(zāi)載體，獲取目標承災(zāi)載體的暴露性評估模型和脆弱性評估模型；根據(jù)暴露性評估模型得到目標承災(zāi)載體的空間分布特性e，根據(jù)脆弱性模型得到目標承災(zāi)載體的脆弱性v。由此得出判據(jù)當前的預(yù)測風(fēng)險值為t＝f(p,e,v)。

重大危險源是當前危險源對應(yīng)的風(fēng)險超過決策者可接受風(fēng)險的狀態(tài)。本發(fā)明實施例中的重大危險源與非重大危險源均是指危險源的實時狀態(tài)，其隨著危險源的特征參數(shù)、所處環(huán)境、目標承災(zāi)載體和決策者風(fēng)險偏好的變化而變化?？蛇x地，在進行重大危險源識別時，可通過比較各判據(jù)的風(fēng)險預(yù)測值t與預(yù)先設(shè)定的對應(yīng)風(fēng)險閾值t0，若任一判據(jù)的t＞t0，則判定危險源為重大危險源，只有當所有判據(jù)的風(fēng)險預(yù)測值均不大于對應(yīng)的風(fēng)險閾值時，才確定為非重大危險源。

通過上述實現(xiàn)邏輯，所述識別重大危險源的方法基于危險源(致災(zāi)因子)、孕災(zāi)環(huán)境、承災(zāi)載體和決策者風(fēng)險偏好，實現(xiàn)了多判據(jù)、動態(tài)重大危險源的識別，為重大危險源辨識提供了新思路，能夠有效識別重大危險源，防止重大危險事故發(fā)生。

為了更準備的理解上述實施例的識別重大危險源的方法，下面通過一具體應(yīng)用示例對上述識別重大危險源的方法進行舉例說明。為方便說明，假設(shè)應(yīng)用場景如附圖5所示，危險源是某工廠儲存的原油儲罐，廠內(nèi)人員(50人)聚集在廠房區(qū)域(a點)，a點位于油罐正北方，距離油罐距離為600m；距離油罐東北方向200m處有一重要設(shè)備(b點)；廠外部有一座幼兒園(c點)，c點位于油罐西南方向，距離油罐1000m，共有師生100人；同時假設(shè)其他區(qū)域沒有人員和財產(chǎn)分布。工廠所在位置當前風(fēng)向為北風(fēng)，地形平坦。

自定義的識別判據(jù)包括，判據(jù)1：距離油罐200m處的重要設(shè)施破壞出現(xiàn)嚴重破壞，對應(yīng)的風(fēng)險閾值為概率值0.6；判據(jù)2：廠房區(qū)域死亡人數(shù)>＝3人，對應(yīng)的風(fēng)險閾值為概率值0.5；判據(jù)3：幼兒園建筑嚴重受損，對應(yīng)的風(fēng)險閾值為概率值0.3。

假設(shè)通過大量的原油儲罐歷史事故資料，利用貝葉斯網(wǎng)絡(luò)建立了原油儲罐事故演化模型，將當前原油儲罐的狀態(tài)信息輸入該事故演化模型，預(yù)測結(jié)果如下：發(fā)生原油泄漏，發(fā)生蒸氣云爆炸的概率是0.5，發(fā)生池火災(zāi)的概率是0.3；不發(fā)生池火災(zāi)或爆炸的概率為0.2。

分別以蒸氣云爆炸和池火災(zāi)作為事故類型。蒸氣云爆炸產(chǎn)生的沖擊波采用tnt(炸藥，三硝基甲苯，c4)當量法計算，得到a、b、c三點的沖擊波強度值。池火災(zāi)采用mudan計算模型，得到a、b、c三點的熱輻射強度值。

分別選擇人員在沖擊波和熱輻射作用下的傷亡概率模型(即脆弱性評估模型)，假設(shè)由此得到在a點沖擊波作用下人員死亡概率是0.1(即a點沖擊波作用下人員死亡的第一概率)；a點在熱輻射作用下人員死亡概率是0.2(即a點熱輻射作用下人員死亡的第一概率)，則可得到a點人員死亡概率為0.5×0.1+0.3×0.2＝0.11(即a點人員死亡的平均預(yù)測值，或者上述第二概率)。進一步可得到a點死亡人數(shù)小于3人的概率為0.905(即上述第三概率，或者判據(jù)1的風(fēng)險預(yù)測值)。

同理，對于b點重大設(shè)備，假設(shè)得到目標b的設(shè)備受嚴重破壞的概率為0.5(即判據(jù)2的風(fēng)險預(yù)測值)；對于c點的建筑，假設(shè)計算得到c點建筑物嚴重受損的概率為0.1(即判據(jù)3的風(fēng)險預(yù)測值)。

對比判據(jù)1、判據(jù)2和判據(jù)3的風(fēng)險預(yù)測值和風(fēng)險閾值，發(fā)現(xiàn)判據(jù)2，廠房區(qū)域死亡人數(shù)>＝3人的風(fēng)險預(yù)測值為0.905，大于決策者定義的風(fēng)險閾值0.5，因此可判斷此危險源當前是重大危險源。

需要說明的是，對于前述的各方法實施例，為了簡便描述，將其都表述為一系列的動作組合，但是本領(lǐng)域技術(shù)人員應(yīng)該知悉，本發(fā)明并不受所描述的動作順序的限制，因為依據(jù)本發(fā)明，某些步驟可以采用其它順序或者同時進行。

基于與上述實施例中的識別重大危險源的方法相同的思想，本發(fā)明還提供識別重大危險源的系統(tǒng)，該裝置可用于執(zhí)行上述識別重大危險源的方法。為了便于說明，識別重大危險源的系統(tǒng)實施例的結(jié)構(gòu)示意圖中，僅僅示出了與本發(fā)明實施例相關(guān)的部分，本領(lǐng)域技術(shù)人員可以理解，圖示結(jié)構(gòu)并不構(gòu)成對裝置的限定，可以包括比圖示更多或更少的部件，或者組合某些部件，或者不同的部件布置。

圖6為本發(fā)明一實施例的識別重大危險源的系統(tǒng)的示意性結(jié)構(gòu)圖，如圖6所示，本實施例的識別重大危險源的系統(tǒng)包括：參數(shù)檢測單元310、事故演化預(yù)測單元320、風(fēng)險預(yù)測單元330以及識別判斷單元340，各模塊詳述如下：

所述參數(shù)檢測單元310，用于獲取危險源的狀態(tài)信息，所述狀態(tài)信息包括危險源本身的特征參數(shù)和危險源所處的環(huán)境參數(shù)；

所述事故演化預(yù)測單元320，用于通過預(yù)先構(gòu)建的事故演化模型預(yù)測所述危險源對應(yīng)的事故類型以及各類型事故的發(fā)生概率；所述事故演化模型的輸入為危險源的狀態(tài)信息，輸出為事故類型以及各類型事故的發(fā)生概率；

所述風(fēng)險預(yù)測單元330，用于根據(jù)預(yù)設(shè)判據(jù)確定危險源對應(yīng)的承災(zāi)載體，獲取承災(zāi)載體的暴露性評估模型和脆弱性評估模型；以及讀取所述事故演化模型的輸出結(jié)果，根據(jù)所述輸出結(jié)果、所述暴露性評估模型和脆弱性評估模型，計算各判據(jù)對應(yīng)的風(fēng)險預(yù)測值；預(yù)設(shè)判據(jù)至少為兩個，不同判據(jù)分別定義了不同承災(zāi)載體的預(yù)設(shè)受損程度；所述暴露性評估模型反映承災(zāi)載體相對于危險源的空間分布特性；所述脆弱性評估模型反映各類物理因素作用于承災(zāi)載體時承災(zāi)載體受損達到預(yù)設(shè)受損程度的概率，所述物理因素與事故類型對應(yīng)；

所述識別判斷單元340，用于將所述判據(jù)的風(fēng)險預(yù)測值與預(yù)設(shè)的風(fēng)險閾值進行比較，根據(jù)所述比較結(jié)果判定所述危險源是否為重大危險源。

可選地，所述識別重大危險源的系統(tǒng)還包括：模型構(gòu)建單元，用于獲取歷史事故數(shù)據(jù)，按照各歷史事故對應(yīng)的危險源對歷史事故數(shù)據(jù)進行分類；通過機器學(xué)習(xí)對分類后的歷史事故數(shù)據(jù)進行學(xué)習(xí)，生成每一類危險源對應(yīng)的事故演化模型。

在一實施例中，所述風(fēng)險預(yù)測單元330中可包括：

平均風(fēng)險預(yù)測子單元，用于根據(jù)危險源對應(yīng)的事故類型以及各類型事故的發(fā)生概率、承災(zāi)載體的暴露性評估模型和脆弱性評估模型，計算所述危險源導(dǎo)致承災(zāi)載體受損的平均風(fēng)險預(yù)測值。以及，綜合風(fēng)險預(yù)測子單元，用于根據(jù)各類承災(zāi)載體的所述平均風(fēng)險預(yù)測值分別計算各判據(jù)的風(fēng)險預(yù)測值。

在一實施例中，所述識別判斷單元340中可包括：

第一識別子單元，用于若任一判據(jù)的風(fēng)險預(yù)測值大于其對應(yīng)的風(fēng)險閾值，則判定為所述危險源為重大危險源。以及，第二識別子單元，用于若全部判據(jù)的風(fēng)險預(yù)測值均不大于其對應(yīng)的風(fēng)險閾值，則判定為所述危險源為非重大危險源。

需要說明的是，上述示例的識別重大危險源的系統(tǒng)的實施方式中，各單元之間的信息交互、執(zhí)行過程等內(nèi)容，由于與本發(fā)明前述方法實施例基于同一構(gòu)思，其帶來的技術(shù)效果與本發(fā)明前述方法實施例相同，具體內(nèi)容可參見本發(fā)明方法實施例中的敘述，此處不再贅述。

此外，上述示例的識別重大危險源的系統(tǒng)的實施方式中，各功能單元的邏輯劃分僅是舉例說明，實際應(yīng)用中可以根據(jù)需要，例如出于相應(yīng)硬件的配置要求或者軟件的實現(xiàn)的便利考慮，將上述功能分配由不同的功能單元完成，即將所述識別重大危險源的系統(tǒng)的內(nèi)部結(jié)構(gòu)劃分成不同的功能單元，以完成以上描述的全部或者部分功能。其中各功能單元既可以采用硬件的形式實現(xiàn)，也可以采用軟件功能單元的形式實現(xiàn)。

本領(lǐng)域普通技術(shù)人員可以理解，實現(xiàn)上述實施例方法中的全部或部分流程，是可以通過計算機程序來指令相關(guān)的硬件來完成，所述的程序可存儲于一計算機可讀取存儲介質(zhì)中，作為獨立的產(chǎn)品銷售或使用。所述程序在執(zhí)行時，可執(zhí)行如上述各方法實施例的全部或部分步驟。其中，所述的存儲介質(zhì)可為磁碟、光盤、只讀存儲記憶體(read-onlymemory，rom)或隨機存儲記憶體(randomaccessmemory，ram)等。

本發(fā)明還提供一種計算機設(shè)備的實施例，所述計算機設(shè)備包括存儲器、處理器及存儲在存儲器上并可在處理器上運行的計算機程序，所述處理器執(zhí)行上述各方法實施例的全部或部分步驟。

在上述實施例中，對各個實施例的描述都各有側(cè)重，某個實施例中沒有詳述的部分，可以參見其它實施例的相關(guān)描述。可以理解，其中所使用的術(shù)語“第一”、“第二”等在本文中用于區(qū)分對象，但這些對象不受這些術(shù)語限制。

以上所述實施例僅表達了本發(fā)明的幾種實施方式，不能理解為對本發(fā)明專利范圍的限制。應(yīng)當指出的是，對于本領(lǐng)域的普通技術(shù)人員來說，在不脫離本發(fā)明構(gòu)思的前提下，還可以做出若干變形和改進，這些都屬于本發(fā)明的保護范圍。因此，本發(fā)明專利的保護范圍應(yīng)以所附權(quán)利要求為準。