[發明專利]一種基于XGBoost的化工企業風險分級方法

在審

• 申請號: 202211302983.5
• 申請日: 2022-10-24
• 公開（公告）號: CN115456482A
• 公開（公告）日: 2022-12-09
• 發明（設計）人: 楊威;王海寧;黃惟;耿璐;李書玉
• 申請（專利權）人: 中國計量大學
• 主分類號: G06Q10/06
• 分類號: G06Q10/06;G06K9/62;G06Q50/04
• 代理公司: 暫無信息
• 代理人: 暫無信息

本發明公開了一種基于XGBoost的化工企業風險分級方法，包括：事故案例數據庫，用于存儲企業各種類型和等級的事故案例，并不斷更新；事故致因模塊，基于24Model致因模型對事故案例進行致因分析，最終建立化工企業生產安全事故致因體系；案例數據處理模塊，用于對獲取的數據進行結構化處理；風險智能分級模塊，建立基于XGBoost算法的風險智能預測模型，輸出預測風險等級和致因因素權重；風險結果評估模塊，用于對預測的風險等級、致因因素權重、企業基本信息、安全考核信息、風險隱患事件進行綜合風險評估，并輸出風險評估報告和企業風險二維碼，從而提升企業安全管理水平和政府監管效率，減少化工生產安全事故的發生。

技術領域

本發明涉及一種化工生產管理領域，屬于化工安全技術領域。

背景技術

化工行業是我國的支柱產業之一，石油和化工行業產值占全國工業產值的11.9％，位居全國36個工業之首。傳統的安全風險分級管控存在主觀性強，過于依賴專家打分，尤其對于中小企業難以做到動態風險分級，往往一旦安全風險分級確定便很少變化的問題。化工企業在發展階段往往會不斷增加新的工藝和危險化學品，安全風險處在不斷的變化之中，傳統的分級方法無法跟上化工企業快速變化的安全形勢，無法做到科學、準確、動態的風險分級管控。為了解決上述問題需要提供一個安全風險分級管控方法。

發明內容

針對上述現有技術存在的不足，本發明說解決的技術問題在于提供一種化工企業安全風險分級方法，建立企業事故案例庫和化工安全生產事故致因體系，利用大數據技術，對化工企業評價做出智能風險評級，輸出風險等級二維碼，其信息包括企業風險等級、企業的基本信息、安全考核信息、風險隱患事件，以便化工企業了解安全風險水平和安全考核成績，能夠更好的分析了解風險隱患、可能產生的安全事故，進一步減少安全風險，進而提升安全管理水平，減少化工企業的安全生產事故。

為了解決上述技術問題，本發明通過以下技術方案來實現：一種基于大數據的化工企業風險分級方法，包括：

事故案例數據庫，用于收集和保存企業各種類型和等級的事故案例報告，并實時更新企業新的事故報告，為智能風險分級提供數據支撐。

事故致因模塊，通過24Model模型對收集的事故報告進行致因分析，建立化工安全生產事故致因系統。

案例數據處理模塊，通過建立的化工企業事故致因體系，根據系統存儲的事故報告信息轉化為結構化數據，便于后續數據處理。

風險智能分級模塊，用于對結構化的事故報告數據進行處理，得到企業風險分級結果，并通過大數據技術輸出企業風險等級和致因系統的每個影響因素的權重，為后續風險結果評估模塊提供基礎。

風險結果評估模塊，將風險智能分級模塊預測的風險等級和致因因素權重，結合企業基本信息、安全考核信息、風險隱患事件進行風險評估，并輸出評估報告和企業風險二維碼。

企業風險二維碼，內容包括了企業風險等級、企業基本信息、安全考核信息、企業風險隱患事件，其中低風險對應綠碼，中風險對應黃碼，高風險對應紅碼，便于提升企業安全管理水平和政府監管效率。

所述事故案例數據庫，包括收集來自全國各地和企業自身各種類型和等級事故報告。

所述事故致因模塊，根據安全法律法規及標準，依據24Model致因模型建立了化工企業安全生產事故致因系統，包括不安全動作、不安全物態、個人習慣性行為、安全管理體系、安全文化5個一級因素和46個二級因素。

所述案例數據處理模塊通過致因系統將事故報告轉換成結構化數據，若某項因素發生，則將其記為“1”，否則記為“0”，將一般事故、較大事故、重大及以上事故等級，轉化為低風險、中風險、高風險三個風險等級并將其標簽化，記為0，1，2。