摘要：随着深度学习技术的快速发展，卷积神经网络（CNN）在图像识别和处理中的应用日益广泛，同时，其在安全风险评估中的潜力也逐渐显现。本文探讨了SD-MOP模型与CNN结合在安全事故预测中的应用，旨在提供一种科学、高效的安全管理方案，以提升复杂工程环境下的安全决策能力。

关键词：卷积神经网络；SD-MOP模型；安全风险；智能评估机制

1卷积神经网络基础

卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetworks，CNN）作为深度学习领域的重要分支，其在图像识别和处理任务中的卓越性能使其在众多应用中脱颖而出。CNN的设计灵感源于生物视觉系统，其中的核心思想是利用卷积操作提取输入图像的局部特征，通过池化层[6]进行降维处理，再通过全连接层进行特征融合与分类决策，这使得CNN能够自动学习和捕捉图像中的关键信息，无需人工进行特征工程。

2SD-MOP模型介绍

SD-MOP（SafetyDecision-MakingwithMulti-ObjectiveProgramming）模型是一种基于多目标编程的安全决策支持工具，旨在通过综合考虑多个风险因素和决策目标，提供高效、准确的安全风险评估与管理方案。该模型通过动态调整各类风险因素的权重，能够实现对多目标风险的精确平衡，为安全管理提供科学依据。

3安全风险评估体系构建

3.1评估指标体系设计

在安全风险智能评估机制中，建立科学合理的评估指标体系是确保风险评估准确性和有效性的基础。为了全面反映施工现场的安全风险情况，评估指标体系应涵盖多维度的风险因素。根据研究目标，本项目的评估指标体系主要包括人为因素、环境因素、设备因素和管理因素四个维度。

人为因素方面的指标包括安全意识薄弱、经验不足、未佩戴防护装备、安全隐患未排查和无证上岗。安全意识薄弱通过调查问卷或评估工具量化施工人员的安全意识水平，得分范围为0-1；经验不足则根据施工人员的工作年限和相应的技能培训进行评分；未佩戴防护装备记录未按规定佩戴个人防护装备的频率；安全隐患未排查则根据安全检查记录评估隐患排查的及时性；无证上岗统计无相关资格证书的人员比例。

环境因素方面的指标包括自然气候恶劣、复杂地质条件和作业空间差（危险）。自然气候恶劣评估施工期间的天气情况，包括风速、降雨量等；复杂地质条件根据地质勘探报告评估地质条件对施工的影响程度；作业空间差则通过现场评估得分，考虑工作空间狭小、障碍物多等因素。

设备因素指标则包括设备未维护（检查）、施工材料不合格、设备缺陷和防护措施不到位。设备未维护记录设备的维护和检查频率；施工材料不合格统计不合格材料使用比例；设备缺陷根据设备检查记录评估设备缺陷的发生率；防护措施不到位评估施工现场的防护措施是否符合标准。

管理因素方面的指标有安全管理规章制度不完善、管理层忽视安全、安全管理人员履职不到位、制度未落实以及未建立安全培训教育考核制度。安全管理规章制度不完善评估安全管理制度的完善程度；管理层忽视安全通过调查管理层对安全管理的重视程度进行评分；安全管理人员履职不到位则评估安全管理人员的工作执行情况；制度未落实记录制度落实情况；未建立安全培训教育考核制度评估培训制度的建立与实施情况[9]。

为确保评估结果的科学性与合理性，本研究将在专家咨询和实地调研的基础上，对各指标进行权重分配。所有指标均采用量化方式进行评估，量化结果将被标准化处理，确保不同指标之间的可比性。具体量化方法为采用评分制，对每个指标进行0-1评分，对于有些指标，采用加权平均法综合多个子指标的得分，以得出主要指标的最终得分。通过上述评估指标体系的设计，本研究旨在为安全风险智能评估机制提供坚实的数据基础和理论支持，以实现对复杂工程环境下的安全风险进行全面、系统的评估。

3.2卷积神经网络在事故严重程度预测的应用

事故严重程度预测不仅依赖于事故发生的因素，还与这些因素的交互作用密切相关。CNN通过其独特的结构，能够有效提取输入数据中的特征，尤其适合处理具有空间和时间特征的数据。

在事故严重程度的预测中，CNN通过处理历史事故数据，能够识别出影响事故结果的关键因素。该网络首先对输入数据进行卷积操作，以提取不同层次的特征，从而捕捉到事故发生时的各种信息。例如，在施工现场，可能影响事故严重性的因素包括人为因素（如安全意识）、环境因素（如气候条件）、设备状态（如设备维护情况）以及管理措施（如安全培训）。

具体而言，利用CNN进行事故严重程度预测的流程包括数据预处理、特征提取和预测模型训练。在数据预处理阶段，历史事故数据被标准化并转化为适合CNN输入的格式。CNN通过多个卷积层和池化层提取数据的潜在特征，增强对重要信息的识别能力。最后，通过全连接层将提取的特征转化为事故严重程度的预测结果。

实验结果表明，基于CNN的事故严重程度预测模型相较于传统的线性回归或决策树等方法，具有更高的准确性和鲁棒性。在高风险环境下，该模型能够快速适应不同的事故特征，提供实时的风险评估。

3.3SD-MOP模型在事故发生概率预测的应用

SD-MOP模型在事故发生概率预测中的核心优势在于其动态调整权重的能力。模型考虑了多种风险因素，包括人为因素、环境因素、设备因素和管理因素，并通过对这些因素的动态分析，实现对事故发生概率的优化预测。例如，在施工现场，人为因素如安全意识和经验不足，环境因素如恶劣气候，设备因素如设备维护情况，以及管理因素如安全管理制度的落实程度，都可能影响事故的发生概率。SD-MOP模型通过对这些因素的多目标优化，能够动态调整各因素的权重，从而准确计算事故发生的概率。

具体而言，在应用SD-MOP模型进行事故发生概率预测时，首先需要收集与事故相关的历史数据。通过对历史数据的分析，模型能够识别出影响事故概率的关键因素及其相互关系。接着，利用SD-MOP模型对各类风险因素进行建模，实施动态优化，以便在不同情境下快速调整预测结果[10]。模型通过求解最优解，实现事故发生概率的实时更新，为安全管理提供依据。

式中：—建筑施工安全事故发生概率;

δi—上述多种安全事故对事故潜在死亡人数的影响系数，经过无量纲处理后δi=（0．15、0．20、0．22、0．31、0．05、0．02、0．04、0．02）。

研究表明，SD-MOP模型在事故发生概率预测中的应用，不仅提高了预测的准确性和可靠性，还增强了模型对突发事件的响应能力。在实际应用中，结合卷积神经网络（CNN）提取的风险特征，SD-MOP模型能够更全面地考虑各类因素的影响，从而实现对事故发生概率的高效评估。

4结语

本文通过对SD-MOP模型与卷积神经网络的深入分析，展示了其在事故严重程度和发生概率预测中的有效性。研究结果表明，结合这两种先进方法能够全面评估各类风险因素，为安全管理提供智能化支持，从而推动建筑施工领域的安全风险管理现代化进程。

参考文献：

[1]杨帆.基于卷积神经网络的建筑施工安全预警方法研究与应用[D].沈阳建筑大学，2021.

[2]马晓龙.基于SD-MOP模型的建筑施工安全事故预测研究[J].安全，2021，42（01）：53-56.