基于数据挖掘技术的电气火灾风险评估研究

摘要

当今，电能作为最主要的能源动力之一，给人类的生产生活带来了便利，但是，电能作为一种潜在的风险源，也悄然的进入生产生活的各个方面。电气火灾居于各类火灾首位，具有发生频率高、经济损失大、隐蔽性强等特点。随着数据收集、数据存储技术的快速发展，已积累海量的电气火灾事故数据，为研究电气火灾发生的规律，提供了数据基础，同时，数据挖掘技术理论方法的出现，为探索和分析电气火灾事故提供了有效的途径。
　　本文通过对2004年-2014年的电气火灾事故数据进行统计分析，应用数据挖掘技术对重特大电气火灾事故进行深层分析，筛选电气火灾风险评估的关键指标。基于北京市生产经营单位的用电安全管理专题调研，借鉴质量管理体系中4M1E要素、PDCA原则，以及电气火灾相关的法律法规和标准，构建了电气火灾风险评估指标体系。通过选择层次熵分析方法确定电气火灾风险评估指标权重，建立由人员风险、固有风险、环境风险、安全管理风险组成的电气火灾风险计算方法，将电气火灾风险划分为高风险、较高风险、中风险和低风险四个级别，制定电气火灾风险分级标准。
　　电气火灾风险评估模型应用到企业安全管理中，研究发现，该企业的电气火灾风险值为34.46分，属于中风险级别。采用MATLAB软件编程，在电气火灾风险雷达图上呈现三级指标，可以清晰的发现人员行为、匹配设施、消防设施指标处于危险级别，针对该企业的电气火灾风险评估结果，提出针对性的建议措施。从而为企业明确安全管控重点，预防电气火灾发生，减少人员伤亡和经济损失，具有重要的指导意义和现实价值。

目录

声明

摘要

1 绪论

1．1 研究背景及意义

1．1．1 研究背景

1．1．2 研究意义

1．2 国内外研究现状

1．2．1 国外研究现状

1．2．2 国内研究现状

1．2．3 国内外电气火灾风险评估研究现状总结

1．3 项目来源与研究内容

1．3．1 项目来源

1．3．2 研究内容

2 电气火灾数据库建立

2．1 数据挖掘技术简介

2．1．1 数据挖掘基本概念

2．1．2 数据挖掘的过程

2．1．3 数据挖掘的方法

2．2 Modeler介绍

2．3 电气火灾数据库建立

2．3．1 数据库介绍

2．3．2 电气火灾数据库建立及应用

3 电气火灾数据深层研究

3．1 描述性统计分析

3．1．1 2004年—2014年电气火灾的基本情况

3．1．2 电气火灾日统计分析

3．1．3 电气火灾月统计分析

3．1．4 电气火灾起火场所统计分析

3．1．5 电气火灾地区分布统计分析

3．2 重、特大电气火灾深层分析

3．2．1 决策树分析

3．2．2 词频分析

3．2．3 社会网络分析

4 电气火灾风险评估模型构建

4．1 电气火灾风险评估指标体系建立

4．1．1 电气火灾风险指标体系设计原则

4．1．2 电气火灾风险评估指标体系构建

4．2 电气火灾风险评估指标权重确定

4．2．1 层次熵分析法

4．2．2 指标权重确定

4．2．3 指标权重修正

4．3 电气火灾风险分级

4．3．1 电气火灾风险分级计算框架

4．3．2 电气火灾风险分级计算方法

4．3．3 电气火灾风险分级标准

4．4 风险雷达图

4．4．1 雷达图法

4．4．2 风险雷达图绘制

5 实例应用——以北京某企业为例

5．1 企业简介

5．2 实例电气火灾风险评估

5．2．1 电气火灾风险分级指标权重

5．2．2 电气火灾三级指标量化标准

5．2．3 电气火灾风险值的计算

5．3 评估结果与建议

6 结论与展望

6．1 结论

6．2 展望

参考文献

致谢

附录

在学期间发表的学术论文和研究成果