针对起重伤害事故致因风险关联性强、节点权重差异大导致风险分级偏离实际的问题,提出了改进型拓扑势风险分级方法。收集2013—2024年381起起重伤害事故报告文本数据,挖掘致因风险的“人-机-环-管”要素;应用Apriori算法,解析致因风险...针对起重伤害事故致因风险关联性强、节点权重差异大导致风险分级偏离实际的问题,提出了改进型拓扑势风险分级方法。收集2013—2024年381起起重伤害事故报告文本数据,挖掘致因风险的“人-机-环-管”要素;应用Apriori算法,解析致因风险的关联关系,构建致因风险拓扑网络;采用作业条件危险性评价法LEC(Likelihood, Exposure and Consequence)厘定致因风险网络的异质节点权重;融合高斯势函数建立拓扑势计算模型,实现风险分级。结果表明:致因风险节点出度拓扑势呈“核心-边缘”分布,管理类因素如主体责任不落实、监管不到位是核心驱动节点;部件故障、违规指挥等是直接诱因;风险划分为Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ级,据此提出针对性的防控策略。研究结果为起重伤害事故致因风险分级提供了新的系统性量化工具。展开更多
文摘针对起重伤害事故致因风险关联性强、节点权重差异大导致风险分级偏离实际的问题,提出了改进型拓扑势风险分级方法。收集2013—2024年381起起重伤害事故报告文本数据,挖掘致因风险的“人-机-环-管”要素;应用Apriori算法,解析致因风险的关联关系,构建致因风险拓扑网络;采用作业条件危险性评价法LEC(Likelihood, Exposure and Consequence)厘定致因风险网络的异质节点权重;融合高斯势函数建立拓扑势计算模型,实现风险分级。结果表明:致因风险节点出度拓扑势呈“核心-边缘”分布,管理类因素如主体责任不落实、监管不到位是核心驱动节点;部件故障、违规指挥等是直接诱因;风险划分为Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ级,据此提出针对性的防控策略。研究结果为起重伤害事故致因风险分级提供了新的系统性量化工具。
