安全系统工程课件安全预测.ppt

1,课 程 内 容,绪论 系统安全基本原理 系统安全分析 事故树分析 系统安全评价 系统安全预测 安全决策,2,6 系统安全预测,6.1 安全预测概述 6.2 德尔菲预测法 6.3 回归分析法预测 6.4 马尔柯夫链预测法 6.5 灰色系统预测法,3,6.1.1 安全预测的定义,预测：是人们对客观事物发展变化的一种认识和估计，是根据过去和现在去研究未来，也就是要对未来可能出现的事件和问题作出科学的估量和表述 安全预测：是在分析、研究系统过去和现在安全资料的基础上，利用各种知识和科学方法，对系统未来的安全状况进行预测，预测系统的危险种类及危险程度，以便对事故进行预报和预防4,6.1.1 安全预测的定义,作用：通过安全预测可以掌握一个单位安全生产的发展趋势，为制定安全目标、安全管理措施和技术措施提供科学依据 安全预测的组成： （1）预测信息； （2）预测分析； （3）预测技术； （4）预测结果5,6.1.2 安全预测的分类,（1）按预测对象的范围分 1）宏观预测是指对整个行业、一个地区、一个企业的安全状况的预测 2）微观预测是指对一个生产单位的生产系统或其子系统的安全状况的预测 （2）按时间长短分 1）长期预测。

2）中期预测 3）短期预测6,（3）按所应用的原理分 1）白色理论预测用于预测的问题与所受影响因素已十分清楚的情况 2）灰色理论预测也称为灰色系统预测，灰色系统既包含有已知信息又含有未知信息的系统安全生产活动本身就是个灰色系统 3）黑色理论预测也称为黑箱系统或黑色系统预测这种系统中所含的信息多为非确定的 常用的安全预测方法：德尔菲预测法、回归分析法预测、马尔柯夫链预测法、灰色系统预测法6.1.2 安全预测的分类,7,6.1.3 安全预测的步骤,一般说来，预测可分为4个阶段10个步骤阶段,步骤,8,6 系统安全预测,6.1 安全预测概述 6.2 德尔菲预测法 6.3 回归分析法预测 6.4 马尔柯夫链预测法 6.5 灰色系统预测法,9,6.2 德 尔 菲 预 测 法,德尔菲预测法是美国兰德公司于20世纪40年代首先提出并用于技术预测的一种直观预测法 德尔菲预测法是一种广为适用的预测方法它既可用于科技预测，也可用于社会、经济预测；既可用于短期预测，也可用于长期预测 德尔菲预测法的优点：能对大量非技术性的无法定量分析的因素作出概率估计，并将概率估计结果告诉专家，充分发挥信息反馈和信息控制的作用，使分散的评估意见逐次收敛，最后集中在协调一致的评估结果上。

10,6.2.1 德尔菲预测法的基本程序,德尔菲预测法的实质是利用专家的知识、经验、智慧等无法数量化而带来很大模糊性的信息通过通信的方式进行信息交换，逐步地取得较一致的意见，达到预测的目的 德尔菲预测法的基本程序为： （1）确定预测目标 目标选择应是本系统或本专业中对发展规划有重大影响而且意见分歧较大的课题，预测期限以中、远期为宜如工矿企业伤亡事故发展趋势预测11,（2）成立管理小组 人数为二人到十几人，要求具备必要的专业知识和统计学、数据处理等方面的知识其任务为：对预测的工作过程进行设计，提出可供选择的专家名单，搞好专家征询和轮间信息反馈工作，整理预测结果和写出预测报告书 （3）选择专家 专家选择是预测成败的关键，主要要求为： 1）专家总体的权威程度较高 2）专家的代表面应广泛，技术、管理、情报,6.2.1 德尔菲预测法的基本程序,12,专家和高层决策人员 3）严格专家的推荐和审定程序 4）专家人数要适当一般为20~50人，大型预测可达100人左右 （4）设计评估意见征询表 没有统一的格式，但要求： 1）表格的每一栏目要紧扣预测目标 2）表格简明扼要专家思考时间长，填表时间短，2~4小时。

3）填表方式简单用数字及字母表示结果6.2.1 德尔菲预测法的基本程序,13,（5）专家征询和轮间信息反馈 一般分3~4轮征询在第一轮征询中，预先拟订一个预测事件一览表，并允许专家对表格补充和修改 管理小组应将与课题有关的大量技术政策和经济条件等背景材料提供给专家 在征询表中，最常见的问题是要求专家对某项技术实现的日期作出预言6.2.1 德尔菲预测法的基本程序,14,德尔菲预测法的特点,德尔菲法是一个可控制的组织集体思想交流的过程，使得由各方面的专家组成的集体能作为一个整体来解答某个复杂问题 （1）匿名性专家能充分发挥自己的智慧和知识 （2）反馈性管理小组对每一轮的预测结果指出统计、汇总，提供有关专家的论证依据和资料，作为反馈材料发给每一位专家，供下一轮预测时参考 （3）预测结果的统计特性15,6.2.2 专家意见的统计处理,（1）数量和时间答案的处理 常用中位数和上、下四分点的方法，处理专家们的答案，求出预测的期望值和时间 将专家的回答按从小到大的顺序排列如：当有n 个专家时，共有n个答数：,其中位数按下式计算,16,（1）数量和时间答案的处理,上四分点按下式计算,17,下四分点按下式计算,（1）数量和时间答案的处理,18,数量和时间答案的处理举例,例：某企业邀请16位专家对该企业某事故发生概率进行预测，得到16个数据，即 n=16，n = 2k，k = 8为偶数。

数据由小到大为：,解： n=16为偶数，k = 8，则中位数为：,19,数量和时间答案的处理举例,因此，处理后的预测结果为：事故发生概率的期望值为 p = 1.50×10-3，上限p上 = 1.54×10-3，下限p下 = 1.40×10-3k = 8为偶数，则上中位数为：,k = 8为偶数，则下中位数为：,20,（2）等级比较答案的处理 在邀请专家进行安全预测时，常有对某些项目的重要性进行排序的要求，如预防措施的选择、事故原因的确定等 对这类问题，可采用评分法处理 当对n 个项目排序时，第1位得 n 分，第2位得 n-1 分，……，然后计算：,6.2.2 专家意见的统计处理,21,（2）等级比较答案的处理,式中，m ——参加比较的项目个数； sj ——第j个项目的总得分； kj ——第j个项目的得分比重； n ——要求排序的项目个数； Bi ——排在第i位项目的得分； Ni ——将某项目排在第i位的专家人数； M——对问题作出回答的专家总人数22,等级比较答案的处理举例,例：某矿井下发生了火灾，大量煤炭正在燃烧，不仅造成大量经济损失，而且对矿井安全生产也构成了威胁为消灭火灾，共提出了六个方案，请93位专家对从中选出三个方案并对其排序。

23,解：要求从六个方案中选三个，故n = 3，排在第1、2、3位的得分为：B1 = 3， B2 = 2， B3 = 1将第1方案排在第1、2、3位的专家人数分别为71、15、2，则N1 = 71， N2 = 15， N3 = 2于是得：,等级比较答案的处理举例,24,用同样方法处理其他项目，所得结果如下表通过比较各方案的得分比重，认为应采取的措施及其顺序为：第1、第6、第3方案，即都需要密闭火区，综合采取风压平衡法控制漏风并向火区内注泥浆等级比较答案的处理举例,25,6 系统安全预测,6.1 安全预测概述 6.2 德尔菲预测法 6.3 回归分析法预测 6.4 马尔柯夫链预测法 6.5 灰色系统预测法,26,6.3 回归分析法预测,企业或部门的安全状况与影响它的各种因素是一个密切联系的整体 而这个整体又具有相对稳定性和持续性，即时间序列平稳性这样就可以抛开对逐个因素的分析，就其整体利用惯性原理，对企业或部门的安全状况进行预测提供了可能27,6.3.1 回归分析法概述,企业或部门的安全状况可以用一定时期内的伤亡人次数、千人死亡率、千人负伤率、百万吨产品死亡率等指标来表示所有这些指标，都可以通过预测，对其未来的变化作出估计。

回归分析法具有预测结果比较接近实际、易于表示数据的离散性并给出预测区间等优点，在工矿企业伤亡事故趋势预测中已得到了广泛的应用 回归分析法是研究相关关系的一种数理统计方法，分为一元回归和多元回归28,回归分析法预测的步骤,（1）根据实验或观察数据，绘制散点图，大体确定变量之间的相关关系； （2）根据散点图初步确定相关关系方程表达式的类型，建立经验回归方程，从而对变量之间的关系程度进行精确的计算与分析 散点图是利用有对应关系的两个变量分别作为坐标，且将这两个变量的统计值标在该坐标系中所成的图形上在绘制散点图之前，应先根据实验或观察取得一组互相对应的数据编制成数据表，然后根据散点图进行计算和分析29,相 关 关 系 的 分 类,（1）从相关的性质分为正相关和负相关； （2）从影响因素的多少分为单相关和复相关单相关是两个现象之间的关系； （3）从相关的表现形式分为直线相关和曲线相关 （4）从相关紧密程度分为完全相关、不完全相关和不相关完全相关为函数关系，两现象各自独立，毫无关系则为不相关，在完全相关和不相关之间则为不完全相关(安全系统多属于此)30,6.3.2 一元线性回归法预测,（1）回归直线方程及其求法 为了研究线性相关关系，需要利用数学方程式，对实际统计数据配合一条适当的线性修均线，其直线方程为： y = a + bx (6.6) 式中 x、y 分别为自变量和因变量；参数a、b分别表示直线的纵截距和斜率。

式（7.1）是研究线性函数关系的方程表达式，当a、b确定之后，回归直线也可确定参数a、b一般用最小二乘法求得31,回归直线方程的确定,最小二乘法要求y的修均值和实际值的离差平方和为最小，即,设有n对x与y的数值，若y的修均值值以a+ bx代入，则此离差平方和成为a与b的函数，用 W(a,b) 表示，即,32,回归直线方程的确定,为了使W(a,b) 成为最小，可分别求W(a,b)对a及b的偏导且令其等于0，整理后得：,由上述方程可求得参数a、b分别为：,33,回归分析法预测的举例,一元线性回归用于企业事故趋势分析时，方程式中各变量代表的具体意义为：x—时间顺序号；y—事故数据；n—事故数据总数 例：某企业近10年来的事故伤亡人数如下页表所示，现用一元线性回归法预测事故的发展趋势 解 首先，根据伤亡人数的统计数值绘制散点图，得出伤亡人数与时间的关系为直线关系然后，求出参数a、b：,34,回归直线方程的确定举例,35,回归直线方程的确定举例,合计,36,（2）回归分析法的相关关系,因此回归直线方程为：y = 80.2 – 3.89 x,在回归分析中，还应研究计算得到的回归直线是否符合实际数据变化的趋势。

为此引入相关系数r 的概念，其计算公式为：,37,相关系数取不同的数值时，分别表示实际数据和回归直线之间的不同符合情况 1）r = 0时，表示回归直线不符合实际数据的变化情况；,（2）回归分析法的相关关系,38,2）0 |r| 1时，表示回归直线在一定程度上符合实际数据的变化趋势r|越大，说明回归直线与实际数据变化趋势的符合程度越大；|r|越小，则符合程度越小2）回归分析法的相关关系,39,3）|r| =1时，表示回归直线完全符合实际数据的变化情况2）回归分析法的相关关系,40,（3）回归分析法的预测与控制,在回归分析中，还应根据回归方程来预测 y 的取值范围 当 n 较大时，y 的剩余均方差为：,当x = x0 时，相应的 y0 服从正态分布，则 y0 落在y0±2Sy0区间上的概率为0.9545，因此可得到y 的预测区间为[y0-2Sy0， y0+2Sy0]，也可求出 y 在某区间内取值，相应 x 在什么范围41,（3）回归分析法的预测与控制,仍以前面的伤亡数据为例,说明预测区间的求法 该例的回归直线过程为：,可以将前面表中xi 的分别代入方程求得y的均值，再以实际 yi 分别减去y的均值，即可计算得到,据此可预测y的取值范围。

例如，设 x = 11，则 y = 80.2 – 3.89×11 = 37.41,42,。