(19)国家知识产权局
(12)发明 专利申请
(10)申请公布号
(43)申请公布日
(21)申请 号 202211302983.5
(22)申请日 2022.10.24
(71)申请人 中国计量大 学
地址 310000 浙江省杭州市钱塘区学源街
258号
(72)发明人 杨威 王海宁 黄惟 耿璐
李书玉
(51)Int.Cl.
G06Q 10/06(2012.01)
G06K 9/62(2022.01)
G06Q 50/04(2012.01)
(54)发明名称
一种基于XGBoost的化工企业 风险分级方法
(57)摘要
本发明公开了一种基于XGBoost的化工企业
风险分级方法, 包括: 事故案例数据库, 用于存储
企业各种类型和等级的事故案例, 并不断更新;
事故致因模块, 基于24Model致因模型对事故案
例进行致因分析, 最终建立化工企业生产安全事
故致因体系; 案例数据处理模块, 用于对获取的
数据进行结构化处理; 风险智 能分级模块, 建立
基于XGBoost算法的风险智能预测模型, 输出预
测风险等级和致因因素权重; 风险结果评估模
块, 用于对预测的风险等级、 致因因素权重、 企业
基本信息、 安全考核信息、 风险隐患事件进行综
合风险评估, 并输出风险评估报告和企业风险二
维码, 从而提升企业安全管 理水平和政府监管效
率, 减少化工生产安全 事故的发生。
权利要求书2页 说明书5页 附图3页
CN 115456482 A
2022.12.09
CN 115456482 A
1.一种基于XGBoost的化工企业风险分级方法, 其特征在于, 包括: 事故案例数据库1,
用于记录和存储化工企业安全生产事故报告, 并为案例数据处理模块3提供数据来源, 事故
致因模块2, 用于 建立化工企业安全生产事故致因体系, 数据处理模块3, 用于将事故案例数
据库1的数据通过事故致因模块2的事故致因系统进 行数据结构化, 形成原始数据集作为模
型的输入, 风险智能分级模块4, 建立基于XGBoost算法的风险分级模 型, 通过数据处理模块
3的数据, 对企业风险等级进行预测, 风险评估结果模块5, 用于结合风险智能分级模块4的
预测结果及个致因因素权重、 企业基本信息、 安全考核信息、 风险隐患事件进行风险评估,
输出风险评估报告和企业 风险二维码6 。
2.根据权利要求1所述的事故致因模块2, 其特征在于: 包括了U1未采取保护措施、 U2未
及时上报现场情况、 U3人员盲目施救、 U4管理人员错误指挥、 U5风险评估及隐患排查工作不
到位、 U6违法组织生产、 U7装置维修不及时、 U8操作人员未持证上岗、 U9特种作业不合规定、
U10人员疲劳作业; U11未设置安全报警装置、 U12未设置事故通风系统、 U13应急救援物资及装
置的缺失、 U14未采用DCS集散式自动控制系统、 U15未设置安全警示标识、 U16装置设计不合规
定、 U17厂房设计不合规定、 U18化工装置长期 “带病”运行; H1人员应急救援知识缺欠、 H2人员
安全意识淡薄、 H3安全习惯不佳、 H4对环境的风险认识不足、 H5应急救援预案内容不了解、 H6
没有认识到检修装置的重要性、 H7安全生理状态不佳; E1安全培训不到位、 E2安全操作规程
缺欠、 E3应急预案 不完备、 E4安全法律法规不健全、 E5无设计资质、 E6未进行安全技术交底、 E7
内部安全审核缺失、 E8风险评估及危险源辨识缺欠、 E9安全生产责任不清晰; C1安全促进程
度不够、 C2安全重要度不足、 C3安全参与度不够、 C4安全生产主体责任不明确、 C5管理层缺乏
安全承诺、 C6安全培训不完善、 C7安全会议质量、 C8安全程序和制度欠缺、 C9安全意识未放在
首位、 C10安全部门的作用、 C11忽视安全法律法规的作用、 C12安全投入认识、 C13事故预防认识
不足。
3.根据权利要求1所述的数据处理模块3, 其特征在于: 将事故案例数据库1根据化工生
产致因系统2中具体的致因因素, 按照有 该致因因素标记 为1, 无则标记为0的原则转化为结
构化数据, 将一般事故、 较大事故、 重大及以上事故等级, 转化为低风险、 中风险、 高风险三
个风险等级并标记为0,1,2。
4.根据权利 要求1所述的风险智能分级模块4, 其特征在于: 建立基于XGBoost模型的风
险智能分级模型, 所述 步骤:
将数据处理模块的数据, 输入基于XGBoost模型的风险智能分级模型, 以分裂增益为指
标, 遍历训练样本的所有 特征建立CART树, 并在训练样 本上不断迭代 最终将生 成的t颗CART
树进行相加, 使构建 的CART树能够最小化目标函数L, 输出风险预测等级, 目标函数如下所
示:
。
5.根据权利要求1所述的风险评估结果模块5, 其特征在于: 将风险智能分级模块预测
的风险等级和致因因素权重, 结合 企业基本信息、 安全考核信息、 风险隐患事件进 行风险评
估, 并输出评估报告。
6.根据权利要求1所述的企业风险二维码模块6, 其特征在于: 包括了企业风险等级、 企
业基本信息、 安全考核信息、 企业风险隐患事件, 其中低风险对应绿码, 中风险对应黄码, 高权 利 要 求 书 1/2 页
2
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2风险对应红码。权 利 要 求 书 2/2 页
3
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专利 一种基于XGBoost的化工企业风险分级方法
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