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      基于案例推理的火災事故相似度及應對措施研究

      2018-10-10 06:05:00秦霜霜余惠琴宋玲玲
      安全與環(huán)境工程 2018年5期
      關鍵詞:案例庫火災事故檢索

      秦霜霜,呂 偉,2,余惠琴,2,宋玲玲,周 婷

      (1.武漢理工大學管理學院,湖北 武漢 430070;2.武漢理工大學中國應急管理研究中心,

      湖北 武漢 430070)

      火災是人類所面臨的各種災害中發(fā)生最頻繁、破壞性最大、嚴重威脅人類生存和發(fā)展的災害之一。近年來,隨著我國社會經(jīng)濟、城市化的不斷發(fā)展,火災安全形勢仍然嚴峻,火災發(fā)生的數(shù)量和損失居高不下。據(jù)公安部統(tǒng)計,2016年全國共接報火災31.2萬起,死亡1 582人,受傷1 065人,直接財產(chǎn)損失37.2億元。因此,如何快速地采取有效措施管控火災事態(tài)、降低火災事故損失顯得尤為重要。而以往火災事故案例中的應對策略和經(jīng)驗具有很高的學習和借鑒作用[1]。如能從以往的火災事故案例中借鑒到一些有益的經(jīng)驗教訓,對火災事故的防范和快速有效的應對都具有積極意義。

      案例推理(Care-Based Reasoning,CBR)作為人工智能的研究領域之一,其研究源于德克薩斯大學Schank 教授提出的案例推理思想及其模型框架[2]。目前,該領域的研究成果主要表現(xiàn)在五個方面:案例推理研究的興起與發(fā)展、基于案例推理的決策技術、案例屬性選擇技術、案例推理的應用研究及系統(tǒng)開發(fā)、多策略相似性檢索方法[3]。在案例推理技術中,案例間的相似性度量是關鍵技術,學者們提供了多種計算相似度的方法和模型,也提供了一系列檢索方法,如人工神經(jīng)網(wǎng)絡法、最近相鄰算法(KNN)、遺傳算法、相聯(lián)檢索、歸納檢索、層次檢索和基于知識的檢索等。如喬亞男等[4]根據(jù)查詢詞之間的語義相似度,提出了一種查詢詞相似度加權的鄰近性檢索方法,可進一步推斷用戶的實際信息需求,挖掘查詢中蘊含的更深層次的信息;史忠賢[5]通過借鑒已有文本處理、文本特征提取和語義相似度計算方法,建立了公共危機事件案例語義相似度計算模型;張騏等[6]引入了本體理論和知網(wǎng)理論,提出了一種新的案例檢索模型——基于本體的中文案例檢索系統(tǒng);曾鈺鑫[7]運用CBR模型與灰色關聯(lián)分析法的知識,研究了基于預案庫的決策支持系統(tǒng)的關鍵技術,設計出一種在城市火災應急系統(tǒng)中用于突發(fā)性事件的應急指揮系統(tǒng);王玉等[8]針對最近相鄰算法在大型復雜事例庫檢索過程中存在的檢索效率低、事例特征權值向量難以確定的問題,提出了基于ART1神經(jīng)網(wǎng)絡進行事例層次聚類和基于遺傳算法進行特征權值優(yōu)化的解決方案;于磊等[9]將熵理論和未確知測度理論引入到高層建筑火災危險性評價中,建立了高層建筑的火災危險性評價模型;Assali等[10]設計了在知識密集條件下用于醫(yī)療診斷的案例推理平臺;Shi等[11]提出了一種新的基于CBR的病例相似性模型;Chen等[12]針對維基百科中歷史人物的詞條和標簽描述,將有關歷史人物信息的維基百科頁面轉(zhuǎn)換為矢量表示,從而能夠量化信息相似度;Chazara等[13]通過開發(fā)的CBR系統(tǒng)來找到舊產(chǎn)品恢復過程,并嘗試生成新產(chǎn)品的升級方案。

      案例推理技術已得到了廣泛的應用,在企業(yè)決策、法律案例、醫(yī)療診斷、經(jīng)濟金融、問題求解、災害應急調(diào)度、農(nóng)業(yè)等領域都取得了較好的應用效果,但目前在火災事故案例庫構建及此類案例相似度計算的研究方面還缺少應用與拓展。為此,本文以火災事故為例,探討了火災事故案例相似度的實踐應用方法。即:在對火災事故案例進行全面調(diào)查、統(tǒng)計和分類分析的基礎上,建立了火災事故案例特征指標體系,并構建了完整的火災事故案例庫;結合信息熵的方法確定指標權重,構建了火災事故案例相似度計算模型,并從案例庫中查找與目標事故案例最相似的歷史案例,以及該歷史案例發(fā)生的經(jīng)驗教訓,以為當前火災事故案例的原因調(diào)查與防范應對提供借鑒。

      1 火災事故案例特征指標體系的建立

      本文主要通過各大網(wǎng)站新聞報道和火災事故調(diào)查報告收集火災事故案例信息,為了方便案例相似度匹配計算,根據(jù)火災發(fā)生的時間、地理位置、場所、起火原因、可燃物、事故后續(xù)信息六個方面[13],建立了火災事故案例統(tǒng)計指標體系,見表1。

      表1 火災事故案例統(tǒng)計指標體系

      在火災事故案例統(tǒng)計體系中,前五個一級指標描述的是火災事故發(fā)生時的基本特征信息,用來做相似度值的初步計算,得到初步的相似歷史案例。其中,火災場所根據(jù)空間位置分為四類;起火原因根據(jù)火災事故的具體情況,分析整理為了九類[14];可燃物根據(jù)國家標準《火災分類》(GB/T 4968—2008)中劃定的七類進行分類;事故后續(xù)信息指標主要描述火災事故發(fā)生后造成后果的嚴重程度,用來進一步匹配火災事故后果相似的歷史案例。

      為了簡化案例相似度匹配計算,需對指標進行分類及數(shù)值化處理,火災事故案例統(tǒng)計指標具體分類取值見表2。

      由于收集的火災事故案例范圍較廣,且國內(nèi)外地理環(huán)境皆有差異,故對火災事故的影響不同,本文將國內(nèi)、國外列為火災事故案例的指標之一;根據(jù)火災場所的用途及性質(zhì)將地上火災和地下火災做了進一步分類;火災事故等級是根據(jù)《生產(chǎn)安全事故報告和調(diào)查處理條例》中規(guī)定的等級標準,將原來的特大火災、重大火災、一般火災3個等級調(diào)整為特別重大火災、重大火災、較大火災和一般火災4個等級。表1中其他的二級指標如受傷人數(shù)X26、死亡人數(shù)X27、經(jīng)濟損失X28等可以通過火災事故調(diào)查報告直接獲??;指標X7、X8、X9~X14、X18~X24亦可通過事故報道進行判斷,即屬于則取值為1,不屬于則取值為0。

      表2 火災事故案例統(tǒng)計指標的分類取值

      2 火災事故案例庫的構建

      本文搜集了從1990年至2017年發(fā)生在世界各地不同類型的343起火災事故案例,每個火災事故案例的內(nèi)容都按照“標題+時間+地點+事故詳情+經(jīng)驗教訓”的格式編輯,其中事故詳情包括事故原因、財產(chǎn)損失、傷亡人數(shù)、事故處理等基本信息,并以“地點+直接起火原因+火災事故等級”的格式命名,形成一個獨立的火災事故文本,343起火災事故文本集合在一起,初步構成火災事故文本案例庫。

      按照上述的固定模式編輯火災事故案例,主要是為了方便在按照表1和表2統(tǒng)計火災事故指標時,能夠一目了然、快速地找到相應的信息。將343起火災事故案例按照表1和表2統(tǒng)計出相關指標,可得到火災事故案例庫,這里截取了前十個案例的指標特征屬性值數(shù)據(jù),見表3。例如案例編號為5的火災事故是1993年發(fā)生在河北省唐山市東礦區(qū)林西百貨大樓的“2·14”特大火災事故,其各項指標的含義如下:X1為4,表示事故發(fā)生在第四季度(12~2月);X2為2,表示事故發(fā)生在下午(12∶00—18∶00);X3為1,表示事故發(fā)生在國內(nèi);X4為2,表示事故發(fā)生地屬于華北地區(qū);X5~X8表示火災發(fā)生的場所,其中X5為1,X6、X7、X8為0,表示此次事故屬于地上火災中的民用建筑火災;X9~X17表示事故的起火原因,其中X13為1,其他幾項指標均為0,表示此次事故為違章操作所致;X18~X24表示事故可燃物的類型,其中X18為1,其他幾項指標均為0,表示此次事故的可燃物是電器,屬于A類;X25為1,表示此次事故屬于特別重大火災事故;X26為55,表示此次事故的受傷人數(shù)為55人;X27為80,表示此次事故的死亡人數(shù)為80人;X28為0.04,表示此次事故造成的直接經(jīng)濟損失達400萬元。同理,其他火災事故案例以此類推。

      表3 火災事故案例庫及指標特征屬性值

      3 火災事故案例相似度計算模型的構建

      3. 1 確定指標權重

      在建立的火災事故案例統(tǒng)計指標體系中,由于每個指標的地位、重要程度和反映的情況都不相同,因此需要對每個指標的重要程度進行評價,以確定其權重[15]。信息熵是通過計算數(shù)據(jù)的熵值來判斷數(shù)據(jù)中某個屬性的離散程度從而確定指標權重的一種客觀賦權法,用以表示系統(tǒng)的不確定性、穩(wěn)定程度和信息量。數(shù)據(jù)中的信息越多,就越有可能確定信息內(nèi)容,其不確定性越少,熵值就越小,反之熵值越大。利用信息熵數(shù)據(jù)計算案例庫中指標權重的方法如下:

      (1) 假設案例庫中有n個案例和m個指標特征屬性,設Xij為第i個案例的第j個指標特征屬性值,對案例庫中指標特征屬性值進行標準化處理:

      (1)

      (2) 計算第i個案例的第j個指標特征屬性值占案例庫該指標總特征屬性值的比重,有:

      (2)

      式中:pij表示第i個案例的第j個指標特征屬性值占案例庫該指標總特征屬性值的比重。

      (3) 計算第j個指標特征屬性值的熵值,有:

      (3)

      式中:ej表示第j個指標特征屬性值的熵值。

      (4) 計算第j個指標特征屬性值的信息熵:

      dj=1-ej

      (4)

      式中:dj表示第j個指標特征屬性值的信息熵。

      (5) 計算第j個指標特征屬性值的權重:

      (5)

      式中:wj表示第j個指標特征屬性值的權重。

      3. 2 構建火災事故案例相似度計算模型

      本文在采用信息熵計算指標權重的基礎上,結合向量空間相似度計算方法,構建了火災事故案例相似度計算模型。假設n個火災事故案例構成集合A={a1,a2,…,an},每一個案例ai都由m個指標特征屬性值構成,歷史案例ai的指標特征屬性向量表示為u=(X1,X2,…,Xm),目標案例b的指標特征屬性向量表示為v=(Y1,Y2,…,Ym),第j個指標特征屬性的權值為wj,則歷史案例ai與目標案例b之間的相似度為

      (6)

      式中:sim(ai,b)表示歷史案例ai與目標案例b之間的相似度;Xj為案例庫A中的第i個案例的第j個指標特征屬性標準化后的值;Yj為目標案例b的第j個指標特征屬性標準化后的值;wj為第j個指標的權重。

      利用公式(6)可以計算出目標案例b與案例庫A中n個案例的向量空間相似度,從而得到案例相似度集合。

      4 火災事故案例分析

      本文將2017年2月25日發(fā)生在南昌市的一起重大生產(chǎn)安全責任火災事故作為目標案例。首先將目標案例的內(nèi)容編制成與歷史案例同樣的格式,提取其特征指標錄入案例庫中;然后與歷史案例進行相似度計算,并根據(jù)計算結果選取與其最相似的10個歷史案例;最后對相似歷史案例進行分析,總結出目標案例的應對策略。

      4. 1 確定指標權重

      本文利用表1中的前五個一級指標共24個二級指標做相似度的初步計算,4個事故后續(xù)信息指標主要用來對相似案例做進一步的分析。表4為利用信息熵的方法計算得到的指標權重。

      表4 指標權重的計算結果

      4. 2 案例相似度計算與案例匹配

      在整理目標案例內(nèi)容的基礎上,根據(jù)指標特征體系逐一統(tǒng)計指標特征屬性值,得到目標案例的指標特征屬性向量,見表5。

      表5 目標案例的指標特征屬性向量

      本文結合相似度計算模型,使用Matlab軟件計算出歷史案例庫中各案例指標特征屬性向量與目標案例指標特征屬性向量的相似度,表6列出了案例庫中與目標案例相似度排名前十的案例。

      表6 歷史案例庫中與目標案例相似度排名前十的案例

      歷史案例庫中,第288號、3號、343號、89號、300號火災事故案例均是因為施工人員在焊接過程中嚴重違反操作規(guī)程導致的,其他幾起火災事故也主要是人為原因所致,包括操作人員用電不當、違規(guī)使用危險工具作業(yè)和小孩玩火等;相似案例發(fā)生的場所主要集中在企業(yè)的生產(chǎn)廠房、商場和居民樓等人員較密集、用電設備較多、可燃易燃物品較多的區(qū)域,一旦發(fā)生火災容易造成較大的人員傷亡和財產(chǎn)損失。此外,第288號和第3號這兩起火災事故案例的地理信息、起火原因和可燃物類型與目標案例基本一致,這兩起火災事故歷史案例分別是1993年的唐山林西百貨大樓特別重大火災和2011年的上?!?1·15”教師公寓特別重大火災。目標案例與上述兩起火災事故歷史案例的共同點有:火災發(fā)生地都正在改造,裝修工程施工違法違規(guī);起火原因皆為施工過程中嚴重違反操作規(guī)程導致濺落的火星點燃可燃物,主要原因有焊接人員無證上崗、焊接場所有大量可燃物堆放、焊接過程沒有采取有效的防護措施等?;馂陌l(fā)生后,現(xiàn)場人員沒有第一時間報警,也沒有采取有效的滅火措施,導致火勢無法控制,最終演變成為重大災難。由于大面積的可燃物堆積,火情很容易擴大,容易造成現(xiàn)場混亂,導致嚴重的人員傷亡情況發(fā)生。相較于目標案例10人死亡、13人受傷、直接經(jīng)濟損失2 778萬元,這兩起火災事故歷史案例的人員傷亡及財產(chǎn)損失情況分別是:81人死亡、54人受傷、直接財產(chǎn)損失401萬元,58人死亡、71人受傷、直接經(jīng)濟損失1.58億元,傷亡損失情況都很嚴重。因此,本文主要通過分析這兩起火災事故歷史案例與目標案例之間的異同,以為目標案例制定應對策略提供借鑒。

      4. 3 火災事故的應對措施

      目標案例造成火勢迅速蔓延和重大人員傷亡及財產(chǎn)損失的主要原因是:施工現(xiàn)場堆放有大量廢棄沙發(fā)且動火切割作業(yè)未采取任何消防安全措施,造成火勢迅速蔓延并產(chǎn)生大量高熱有毒有害煙氣,以及消防設施被停用、疏散通道被堵塞、消防設施管理維護不善等多種不利因素。結合歷史案例的其他因素,如報警不及時、工作人員安全意識缺乏及素質(zhì)低、企業(yè)管理混亂、施工現(xiàn)場安全監(jiān)管缺位等,本文總結出目標案例火災事故的應對措施如下:

      (1) 電焊人員必須經(jīng)過專門培訓并取得合格證;電焊作業(yè)前要徹底清理周圍可燃物,不能清除時要用石棉板隔絕或用水噴濕;在大風環(huán)境電焊作業(yè)時要設置擋風板,防止火花飛濺引起火災;在電焊作業(yè)時要設監(jiān)火人,并準備好滅火器材;焊接結束后要對現(xiàn)場認真檢查,防止遺留下火種。

      (2) 企業(yè)要建立健全領導消防安全責任制,增強施工人員的防火意識,樹立“安全第一、預防為主”的思想,克服“重生產(chǎn)經(jīng)營輕安全”的做法。企業(yè)生產(chǎn)要嚴格遵守國家有關的消防安全法規(guī),必須經(jīng)安全及消防部門批準,并具備生產(chǎn)條件、合理的安全制度和措施的情況下組織生產(chǎn)。

      (3) 職工的消防安全意識和素質(zhì)是企業(yè)做好消防安全的根本,企業(yè)安全負責人要做好職工的消防安全教育和培訓,運用多種方法增強職工的安全意識,特別是對一些特殊工種,如電焊工,必須要做好上崗前的培訓,杜絕違章操縱。

      (4) 企業(yè)相關負責人要加強現(xiàn)場安全監(jiān)管,消除火災隱患,并在現(xiàn)場施工中嚴格執(zhí)行動火管理制度,并嚴格落實電、氣焊作業(yè)中的安全防范措施。

      (5) 公安機關消防機構要加強企業(yè)的消防安全監(jiān)督檢查,切實履行監(jiān)督執(zhí)法職責,明確將消防安全條件作為公眾聚集場所、文化娛樂場所和易燃易爆場所開業(yè)、使用前的重要行政審批與許可的門檻。

      5 結 論

      本文建立了火災事故案例統(tǒng)計指標體系,并對指標進行分類及數(shù)值化處理,搜集了近三十年來世界各地發(fā)生的343起典型火災事故案例,在此基礎上構建了火災事故案例數(shù)據(jù)庫;結合信息熵的方法確定了指標權重,構建了火災事故案例相似度計算模型,并將該模型運用于火災事故目標案例的分析中,檢索出與目標案例相似程度最高的10個歷史案例,通過比較目標案例與檢索出的相似案例之間的指標信息,驗證了所構建的案例匹配模型的有效性;通過分析目標案例與檢索出的相似案例的事故原因,結合相似案例發(fā)生后的應急處置措施,強調(diào)了企業(yè)建立健全領導消防安全責任制、增強施工人員的防火消防意識、做好職工的消防安全教育和培訓、加強現(xiàn)場監(jiān)管以及加強消防安全監(jiān)督檢查等措施的重要性。

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