[發(fā)明專利]一種內(nèi)河航道維護疏浚施工安全風險識別方法

在審

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• 申請日: 2020-03-16
• 公開（公告）號: CN111325480A
• 公開（公告）日: 2020-06-23
• 發(fā)明（設計）人: 陳一梅;孟萍萍;王立東;程東;陳康;劉奇;黃昊;戴越聰;郝建新;劉義武
• 申請（專利權(quán)）人: 東南大學
• 主分類號: G06Q10/06
• 分類號: G06Q10/06;G06Q10/00;G06Q50/26;G06F40/289;G06F40/216
• 代理公司: 南京蘇高專利商標事務所(普通合伙) 32204
• 代理人: 柏尚春

1.一種基于多源信息挖掘的內(nèi)河航道維護疏浚施工安全風險識別方法，其特征在于，包括以下步驟：

步驟(1)、獲取內(nèi)河航道疏浚施工歷史安全事件、水上交通險情和事故，其數(shù)量記為x；對安全事件分析得到事故因果分析圖，圖中各元素后的小括號用于頻數(shù)統(tǒng)計；

圖中所有元素歸為事故因果風險集合，記為集合A，A中各元素記為A_i，其元素頻率記為a_i，i＝1,2,3…n，n表示A中元素個數(shù)；

步驟(2)、獲取疏浚施工相關規(guī)范條文、文獻和安全手冊，文本資料篇數(shù)記為y；采用目標導向分析方法，匯集其中注意事項模塊，得到經(jīng)驗風險集合，記為集合E，E中各元素記為E_j，j＝1,2,3…m，其集合元素頻率記為e_j，j＝1,2,3…m，m表示E中元素個數(shù)；

步驟(3)、取事故因果風險集合A和經(jīng)驗風險集合E的并集，記為集合S，S＝A∪E；

步驟(4)、集合S中的因素形成風險因素清單；集合A和集合E中的元素及其頻率融合采用以下基于貢獻率的基數(shù)定權(quán)公式：

式中，S_ij為集合S中的元素；

步驟(5)、將風險因素清單中的風險因素頻率由大到小排列，做出主次因素排列圖；

步驟(6)、取主次因素排列圖中所得的Ⅰ類元素集為關鍵風險因素。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種內(nèi)河航道維護疏浚施工安全風險識別方法，其特征在于，步驟(1)中，所述元素頻率a_i由元素括號中獲得的頻數(shù)除以總頻數(shù)獲得。

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種內(nèi)河航道維護疏浚施工安全風險識別方法，其特征在于，所述疏浚施工相關規(guī)范條文包括施工類、設計類、質(zhì)量類、安全類、監(jiān)測類和風險類規(guī)范條文。

4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種內(nèi)河航道維護疏浚施工安全風險識別方法，其特征在于，步驟(2)中，所述集合元素頻率e_j按以下方式獲取：

以經(jīng)驗風險集合E的元素E_j為目標詞匯，步驟(2)中已收集所得的文本資料為檢索庫，基于python-jieba分詞的目標詞匯詞頻統(tǒng)計，獲得經(jīng)驗風險集合E內(nèi)各元素在各自檢索文本中頻率，經(jīng)過轉(zhuǎn)換后得經(jīng)驗風險集合E內(nèi)的集合元素頻率e_j。

5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的一種內(nèi)河航道維護疏浚施工安全風險識別方法，其特征在于，所述詞頻統(tǒng)計的具體步驟為：

(2.1)利用python下的第三方庫jieba庫的分詞原理，將檢索庫中的文本資料分詞；

(2.2)讀取經(jīng)驗風險集合E中的風險因素作為目標詞匯；

(2.2)進行詞頻統(tǒng)計。

6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種內(nèi)河航道維護疏浚施工安全風險識別方法，其特征在于，所述集合元素頻率按以下公式計算獲得：

式中，e′_j為經(jīng)驗風險集合E內(nèi)各元素在各自檢索文本中的頻率。

7.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種內(nèi)河航道維護疏浚施工安全風險識別方法，其特征在于，步驟(6)中，所述主次因素排列圖的橫軸為元素S_i,j，從左往右依次按頻率從大到小排列，左側(cè)縱軸為元素S_i,j的頻率，以左側(cè)縱軸為標準做直方圖，右側(cè)縱軸為元素S_i,j的累計頻率，以右側(cè)縱軸為標準做累積頻率折線圖。

8.根據(jù)權(quán)利要求7所述的一種內(nèi)河航道維護疏浚施工安全風險識別方法，其特征在于，累計頻率在0～80％的元素為Ⅰ類，累積頻率在80％～90％為Ⅱ類，累計頻率在90％～100％為Ⅲ類。