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摘要：安全生产已成为企业可持续发展的关键要素，尤其是在危化、煤矿、冶金、烟花爆竹等高风险行业。面对日益复杂的工作环境和不断增长的安全挑战，传统的静态风险评估方法已难以满足实时监测与动态管理的需求。本文以江西省为例，建立风险分析动态研判机制，构建一种动态安全生产风险等级评估及预测模型，研制安全生产风险四色图绘制系统，从而安全生产各行业的安全风险实时监测和评估，通过四色图直观动态展示风险等级，为决策者提供及时的风险预警和管理建议。

关键词： 数值模型，动态风险评估，四色图，安全生产，机器学习

一、引言

在工业生产中，动态安全生产风险四色图绘制系统采用数值模型与实时数据分析，动态评估并可视化生产环境中的安全风险。通过收集现场数据，系统预测潜在危险，以红、橙、黄、蓝四色标示不同风险等级，使管理者能即时响应，降低事故率，确保人员安全及生产稳定。此系统推动了安全管理向科学化、智能化转型，为各行业提供了一种高效的风险防控手段。虽然理论框架已构建，但具体实施需依据实际情况调整优化。

二、四色风险分级系统

四色风险分级系统是基于动态安全生产风险评估的一种可视化工具，其核心在于通过色彩编码直观呈现生产环境中不同级别的安全风险[1]。根据2023年江西省内危险化学品、烟花爆竹、煤矿、非煤矿山、冶金、有色等领域安全生产等级情况，结合近五年较大以上生产安全事故情况进行研判分级，通过安全生产风险四色分级系统，绘制出江西省安全生产风险等级分布图，如图1所示。红色表示重大风险等级，意味着存在严重的安全隐患，需要紧急处理，以防止重大事故的发生；橙色表示较大风险等级，提示管理者需密切关注，加强监控与防范措施；黄色表示一般风险等级，要求定期检查与评估，防止风险升级；蓝色表示低风险等级，虽然相对安全，但仍需纳入日常管理，确保所有环节均处于可控状态。通过安全生产风险评估分级绘制四色图[2]，不仅能将风险信息直观的传达，也促进了风险的优先级排序与资源的有效分配。

三、系统设计与实现

（一）系统架构

本系统由三个关键模块构成，从而实现对复杂环境下的风险进行实时监测与评估。一是数据采集模块，它负责从各种传感器、历史数据库以及环境监控设备中收集原始数据，这些数据可能包括温度、湿度、设备运行状态、人员活动等多维度信息；二是风险评估模块，该模块利用先进的机器学习算法，如贝叶斯网络或支持向量机，对收集到的数据进行深度分析，以量化每个监测点的风险等级；三是四色图绘制模块，这一部分的任务是将风险评估的结果转化为直观的四色图，通过不同的颜色代码（红、橙、黄、蓝）来表示重大、较大、一般和低风险级别，使用户能够迅速理解当前的安全状况。

（二）数据采集

数据采集是整个系统的基础，其有效性直接关系到后续风险评估的准确性。我们采用混合式数据采集策略，一方面，通过部署在关键位置的传感器网络，实时捕捉环境变化和设备状态；另一方面，整合历史事故记录，包括过去的故障模式、维修记录以及事故调查报告，以历史数据为参考，增强预测能力。此外，环境监控系统，如闭路电视、空气质量监测器等，也被纳入数据源，以提供更加全面的信息视角。所有收集到的数据经过预处理后，被传输至风险评估模块，作为计算风险等级的依据。

（三）风险评估模型

为了精确量化风险等级，我们采用了贝叶斯网络这一强大的概率图形模型。贝叶斯网络能够处理不确定性信息，通过构建变量之间的因果关系网络，计算在给定证据下各风险事件的概率分布。在本系统中，贝叶斯网络不仅考虑了单个因素的影响，还综合分析了多因素间的相互作用，从而得出更全面的风险评估结果。此外，支持向量机[3]（SVM）也被用于分类任务，特别是在处理非线性问题时，SVM能够有效地将数据映射到高维空间，找到最佳的决策边界，区分不同风险级别的数据点，进一步提高了风险评估的精度和效率。

（四）动态四色图绘制

动态四色图绘制模块是系统中的视觉化组件，其核心功能是在接收到风险评估模块输出的实时数据后，立即更新显示界面，确保信息的时效性和准确性。这一过程涉及两方面技术：一是快速渲染技术，能够在毫秒级内完成对四色图的重新绘制，即使在大量数据流的环境下也能保持流畅的用户体验；二是智能刷新机制，系统能够识别哪些区域的风险等级发生了变化，只对变动的部分进行更新，既节省了计算资源，又保证了整体视图的一致性。此外，考虑到用户可能需要对特定区域进行深入分析，系统还提供了交互式放大缩小功能，使得局部细节清晰可见，增强了四色图的实用价值。通过这些技术手段，动态四色图不仅成为了一个高效的监控工具，也为决策者提供了即时的风险态势感知，极大地提升了应对突发情况的能力。

四、结语

运用统计分析、ArcGis、Web开发技术等方法对江西省安全生产行业领域建立数值模型，构建动态安全生产风险四色图绘制系统，根据2023年全年安全生产领域8个行业数据分区域分领域绘制安全生产等级分布图，结果显示全省100个县（市、区）中，13个重大风险等级区域，28个较大风险等级区域，30个一般风险等级区域，29个低风险等级区域。基于数值模型的动态安全生产风险四色图绘制系统实现风险的实时监测与预警，高效准确动态更新全省各行业、各领域的安全生产风险图，这不仅有助于提高安全风险评估的高效性和准确性，提升了企业的安全管理效能，科学防范也能为政府监管和企业管理提供更为直观有效的决策支持。

参考文献

[1]周建亮等. "基于SNA的煤矿安全生产关键风险因素分析与对策." 煤矿安全 54.1（2023）：5.

[2]张璐等. "基于DEMATEL-ANP-可拓云模型的铜冶炼企业安全生产风险评价." 安全与环境工程 30.1（2023）：1-8.

[3]张翌曼. 基于图论与SVM的水泥工厂事故风险预警模型研究[D].西安建筑科技大学，2022.DOI：10.27393/d.cnki.gxazu.2021.000170.

作者简介：刘珮勋（1991- ），女，汉，江西新余，工程师，主要从事防洪抗旱相关研究. E-mail：419717290@qq.com

通信作者：邵彦斌（1982-），男，汉，河南周口，高级工程师，主要从事自然灾害研究.E-mail：609848294@qq.com