基于动态贝叶斯网络的危化品受限空间作业动态风险评估与预警

　　

针对危化品企业受限空间作业风险具有动态演化与多因素耦合特征，且传统静态评估难以实时刻画风险态势变化的问题，提出一种基于动态贝叶斯网络（DBN）的动态风险评估与预警方法。基于80余份事故报告文本挖掘与HFACS理论框架，从“人-物-环-管”四维度构建风险评估指标体系；采用AHP法与熵权法结合博弈论进行组合赋权；将作业过程划分为10个时间片，构建DBN模型实现风险状态的时序概率推理，并以某磷化工企业受限空间作业为对象进行实例验证。结果表明：管理因素权重最高（0.3475），人员培训（0.1506）与技术执行（0.0972）为关键二级指标；静态推理下，人员培训、技术执行、人员状态和管理履职的后验高风险概率均超70%；动态推理下，高风险概率从第1时间片的9.15%持续上升至第10时间片的67.92%，管理因素与人因高风险概率分别达92.05%与88.74%。该方法能够有效刻画受限空间作业风险的时序累积效应与耦合演化特征，可为现场风险管控与预警决策提供技术支撑。

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