基于风险动态量化时空的通用风险管理系统及方法

摘要

本发明公开基于风险动态量化时空的通用风险管理系统及方法，其中涉及的系统包括：获取模块，获取与不同风险种类相关的信息；构建模块，根据获取的信息构建统一风险模型；优化及定量模块，基于不同风险维度对构建的风险模型进行优化及定量分析，得到优化后的风险模型；接口模块，将各种风险分析方式的分析结果与优化后的风险模型进行结合，得到风险分析模型；分析模块，将待预测对象基于最终风险分析模型进行分析，得到分析结果；可视化模块，将分析结果通过可视化的方式显示。本发明有利于统一的风险管理标准，对隐患、事故和责任实现量化标准更一致的风险认知；有利于隐患、事故演变的分析，及事故后依据风险演变进行的科学追责分析。

说明书

技术领域

本发明涉及风险管理技术领域，尤其涉及基于风险动态量化时空的通用风 险管理系统及方法。

背景技术

从认知学上讲，风险的损害发生与否，损害的程度取决于人类主观认识和 客观存在之间的差异性。在这个意义上说，风险指在一定条件下特定时期内， 预期结果和实际结果之间的差异程度。风险是人类对世界不确定性进行感知的 认知基础，对安全生产、经营管理、有效学习、尽责会起决定性作用。

当前风险分析方法过多，有定量的、有定性的，有多种方式组合的，目前 有几十种之多，大家难以对这些分析方法一一掌握，也不太懂风险分析的有效 机制，让大家对风险分级管控很难真正理解原理和深入，为了更好地理顺风险 评估，需要将各种风险分析方法：安全检查表(SCL)、预先危险性分析法(PHA)、 作业条件危险性评价法(LEC)、火灾爆炸指数评价法(DOW)、故障类型与 影响分析(FMEA)、人员可靠性分析法(HRA)、事件树分析(ETA)、故障 树分析(FTA)、危险与可操作性分析(HAZOP)、隐患辨识(HAZID)、Bow-tie 分析法、What-if分析法、工作安全分析(JSA)、风险矩阵法、定量风险评价 (QRA)、保护层分析(LOPA)、SIL验证、基于风险的检测(RBI)、以可靠 性为中心的维护(RCM)等进行综合统一，在统一的模型中归并、完善风险 项目，并判断风险分析是否科学、合理；然而，现在没有统一通用的风险模型。

针对上述技术问题，本发明提供基于风险动态量化时空的通用风险管理系 统及方法。

发明内容

本发明的目的是针对现有技术的缺陷，提供了基于风险动态量化时空的通 用风险管理系统及方法。

为了实现以上目的，本发明采用以下技术方案：

基于风险动态量化时空的通用风险管理系统，包括：

获取模块，用于获取与不同风险种类相关的信息；

构建模块，用于根据获取的信息构建统一风险模型；

优化及定量模块，用于基于不同风险维度对构建的风险模型进行优化及定 量分析，得到优化后的风险模型；其中风险维度包括空间维度、时间维度；

接口模块，用于将各种风险分析方式的分析结果与优化后的风险模型进行 结合，得到风险分析模型；

分析模块，用于将待预测对象基于最终风险分析模型进行分析，得到分析 结果；

可视化模块，用于将分析结果通过可视化的方式显示。

进一步的，所述获取模块中不同风险种类包括简单风险、复杂风险、模糊 风险、不可预知风险，可以动态获取，并可以动态变更类别。

进一步的，所述优化模块中得到优化后的风险模型，表示为：

其中，S表示空间维度；T表示时间维度；L(x)表示损失可能函数或不确 定可能函数；C(y)表示损失判断函数或不确定性差距函数；f(L(x),C(y))表示风 险模型的函数，统一接口模块的量化标准。

进一步的，所述优化及定量模块中对构建的风险模型进行优化的优化方法 包括情景分析法、预先风险分析法、危险与可操作性分析法、因果分析法、故 障树分析法、事故树分析法、决策树分析法、蝴蝶结分析法、在险值分析法、 资本资产定价模型分析法、FN曲线分析法、马尔可夫分析法、蒙特卡罗模拟 法、贝叶斯分析法中的一种或多种。

进一步的，所述接口模块中的风险分析方法包括头脑风暴法、结构化/半 结构化访谈法、德尔菲法、情景分析法、检查表法、预先危险分析、失效模式 和效应分析法、危险与可操作性分析法、危险分析与关键控制点法、保护层分 析法、结构化假设分析法、风险矩阵法、人因可靠性分析法、以可靠性为中心 的维修法、业务影响分析法、根原因分析法、潜在通路分析法、因果分析法、 风险指数法、故障树分析法、事件树分析法、决策树分析法、蝴蝶结分析法、 层次分析法、在险值法、均值—方差模型法、资本资产定价模型法、FN曲线 法、马尔可夫分析法、蒙特卡罗模拟法、贝叶斯分析法中的一种或多种。

进一步的，所述优化及定量模块中还包括在风险模型中增加事故程度的表 示和风险、隐患的关系。

进一步的，还包括关联模块，用于将风险结果与责任进行关联，并将关联 后的信息通过可视化显示。

进一步的，还包括评估模块，用于根据关联后的信息对风险进行评估，以 及对责任到位情况的评估。

相应的，还提供基于风险动态量化时空的通用风险管理方法，包括：

S1.获取与不同风险种类相关的信息；

S2.根据获取的信息构建统一风险模型；

S3.基于不同风险维度对构建的风险模型进行优化及定量分析，得到优化 后的风险模型；其中风险维度包括空间维度、时间维度；

S4.将各种风险分析方式的分析结果与优化后的风险模型进行结合，得到 风险分析模型；

S5.将待预测对象基于最终风险分析模型进行分析，得到分析结果；

S6.将分析结果通过可视化的方式显示。

进一步的，所述步骤S3中得到优化后的风险模型，表示为：

其中，S表示空间维度；T表示时间维度；L(x)表示损失可能函数或不确 定可能函数；C(y)表示损失判断函数或不确定性差距函数；f(L(x),C(y))表示风 险模型的函数，统一接口模块的量化标准。

与现有技术相比，本发明将各种风险统一表示到一个数理公式上，同时还 可以实现以下技术效果：

1、统一“风险模型”，风险定量、定性分析都统一；

2、统一“风险分析原理”，让不同风险分析可以互换；

3、统一“风险工具”，让风险工具简单易上手；

4、统一“风险知识库”，让风险知识标准化、共享化；

5、统一“剩余风险评估”，让剩余风险评估可视化；

6、统一“风险责任映射”，让风险与责任关联可视化；

7、统一“动态风险管理”，让风险在不同时空可视化；

8、有利于统一的风险管理标准，对隐患、事故和责任实现量化标准更一 致的风险认知；

9、有利于隐患、事故演变的分析，及事故后依据风险演变进行的科学追 责分析。

附图说明

图1是实施例一提供的基于机器量化尽责的机器学习方法流程图；

图2是实施例一提供的风险变迁的时空表示示意图；

图3是实施例二提供的某公司事故情况示意图；

图4是实施例二提供的风险时空和责任时空的对应关系示意图；

图5是实施例二提供的风险空间和责任空间的统一追责示意图。

具体实施方式

以下通过特定的具体实例说明本发明的实施方式，本领域技术人员可由本 说明书所揭露的内容轻易地了解本发明的其他优点与功效。本发明还可以通过 另外不同的具体实施方式加以实施或应用，本说明书中的各项细节也可以基于 不同观点与应用，在没有背离本发明的精神下进行各种修饰或改变。需说明的 是，在不冲突的情况下，以下实施例及实施例中的特征可以相互组合。

本发明的目的是针对现有技术的缺陷，提供基于风险动态量化时空的通用 风险管理系统及方法。

实施例一

本实施例提供基于风险动态量化时空的通用风险管理系统，如图1所示， 包括：

获取模块11，用于获取与不同风险种类相关的信息；

构建模块12，用于根据获取的信息构建统一风险模型；

优化及定量模块13，用于基于不同风险维度对构建的风险模型进行优化 及定量分析，得到优化后的风险模型；其中风险维度包括空间维度、时间维度；

接口模块14，用于将各种风险分析方式的分析结果与优化后的风险模型 进行结合，得到风险分析模型；

分析模块15，用于将待预测对象基于最终风险分析模型进行分析，得到 分析结果；

可视化模块16，用于将分析结果通过可视化的方式显示。

在获取模块11中，获取与不同风险种类相关的信息。

不同风险种类包括简单风险、复杂风险、模糊风险、不可预知风险，可以 动态获取，并可以动态变更类别。

不同风险种类的数学机理如下表1所示：

表1不同风险种类的数学机理

在构建模块12中，根据获取的信息构建统一风险模型。

统一风险模型为将多种不同的风险分析方法进行综合，得到通用的风险分 析模型，表示为f(L(x),C(y))。

在优化及定量模块13中，基于不同风险维度对构建的风险模型进行优化 及定量分析，得到优化后的风险模型。

优化后的风险模型，表示为：

其中，S表示空间维度；T表示时间维度；L(x)表示损失可能函数或不确 定的可能性函数；C(y)表示损失判断函数或不确定性差距函数；当人员或财产 暴露时C(y)也会有动态增加。

在本实施例中，L(x)损失可能函数，是一个动态的函数，从风险源的自然 能量释放导致损失的可能性，到各种措施下防范可能性的降低，x表示一系列 的损失可能管控列表：工程管控的机制或实时数据检测机制(也可以包括检测 联动控制)；管理措施的到位情况；个人或财产防护的措施；教育培训的效果， 以及事故发生后的应急处置机制。如表1所示，简单风险可以是概率统计(如 贝叶斯网络)，复杂风险结合故障树(或鱼骨图)来进行建模；更复杂的模糊 风险需要有层次感(或相关性)表示，可以支持设备或大型流程仿真来建模； 还可以支持因果关系的推理和数据挖掘；对于不可预知的风险，可以以仿真验 证方式。

通过量化，建立风险的分级规则，风险评估高的相应的级别也大，规则也 可以动态的，即动态评估时满足规则即可以即时分级，如图2所示，管控可以 是按分级来的，也可以按时空变化的级别变动而变更管控级别的。

仿真：通过不同时间的风险可视化，可以有选择性地对某些条件进行设置， 比如隐患加入等，来实现过程的仿真。需要额外建立仿真规则，比如物和物的 结合风险倍增等。可以对准备采取的措施进行仿真，以达到更好的效果。

C(y)损失判断函数，也是一个动态的函数，从风险源的破坏能量释放导致 的破坏，y包括人员及财产的防护机制、区域影响。简单风险的可以是单独模 型，复杂风险的可以结合事件树来建模。y数据需要从L(x)中的数据中获取。

在本实施例中，风险维度包括空间维度、时间维度、信息维度、关系维度。

空间维度包括：物理空间、信息空间、责任空间。本实施例主要是以物理 空间、信息空间为主。

物理空间可以分为危险源存储空间、作业空间、事故影响空间、营销区域 等管理空间，另外还有设备空间、属地空间，事故影响空间也可以按影响层面 分不同的空间。物理空间中会有风险分析，以及隐患情况。

信息空间可以分为私人信息空间、企业信息空间、云空间等，企业信息空 间可以分等级，比如1-4级，分别来设置相关的访问权限。信息空间中会有风 险分析，以及隐患情况。

责任空间：主体责任空间(属地责任空间)、监管责任空间(属地监管空 间)、领导责任空间，空间可以根据粒度大小来细分到相应岗位。(责任时空中 的空间)

时间维度主要是可以标出各事件的起止时间、过程点，是触发的，还是连 续发生的，是间隔发生的，还是不间隔发生的，即离散表示。

本实施例实现了各种分析方法的统一风险模型，接着可以对统一风险模型 进行优化，其中优化时需要考虑风险是否齐全、风险量化是否到位、风险管控 是否合理；因此优化方法可以包括情景分析法、预先风险分析法、危险与可操 作性分析法、因果分析法、故障树分析法、事故树分析法、决策树分析法、蝴 蝶结分析法、在险值分析法、资本资产定价模型分析法、FN曲线分析法、马 尔可夫分析法、蒙特卡罗模拟法、贝叶斯分析法中的一种或多种。

情景分析法：在不确性分析中的作用，即考虑时空环境下的风险分级建模 能力；

预先风险分析法：假设风险来进行分析，即可以在这里将不同的风险列表、 知识库来对照一遍；

HAZOP(危险可操作性分析法)：在复杂的工艺场景下进行预先风险分析；

因果分析法：发现问题“根本原因”的分析方法；

故障树分析法、事故树分析法：故障树、事件树，即形成各种知识库、推 理库，并对原因、后果都体现

决策树法：目标决策导向的机制；

Bowtie法(蝴蝶结分析法)：故障树和事件树的对应，即中间的不确定性 可以更好地排除；

在险值法：统计分析上的风险度量，复杂风险分析到位；

资本资产定价模型：资本市场中风险与收益的关系理清，权利、责利平衡 FN曲线法：通过区域块表示风险；

马尔可夫分析法：对设备的不同组合进行未来风险的分析；

蒙特卡罗模拟法：模拟数据；

贝叶斯分析法：可以利用复杂的先验概率模型快速而有效地分析大的数据。

表2是对风险评估综合性的表示，风险影响因素主要是对风险统一时的影 响因素，其中资源与能力子项是风险列举、识别能力，不确定性的性质与程度 是风险导致的损失的性质与程度，复杂性子项是风险分析的深度能力。

表2优化的风险评估技术的特征

操作流程：细分为流程设计级、生产工艺级、生产设备级、安全设备级、 应急处置级，以及综合操作级来进行动态函数(或函数集)

工艺HAZOP这一块的展开分析，需要把模型再深入用数理方式来建模， 分段：故障树来模拟。

操作流程从某个角度来说，也是仿真知识库。

流程成本可控：降本增效，可以计算出从不同级别来进行指标对比

故障树、事故树、鱼骨图：L(x)要能够表示故障树、鱼骨图，加入一些x 的细化层级、相关关系等；C(y)要可以表示事故树。

变更管理：工艺变更、生产变更，变更后需要重新对风险再评估，再实现 防控机制。

安全生产责任制：风险的映射关系，可以结合责任时空来进行数理映射。

在本实施例中，还包括在风险模型中增加事故程度的表示和风险、隐患的 关系。

在风险模型中，加入隐患的表示和风险的关系，以及隐患怎么样才是消除 的评判，即剩余风险是否在规定的要求中；

剩余风险，又称残余风险，比如加油站里面的汽油储存区，本身直接存放 肯定风险不可接受，经过储存区的安全设计、防爆设计、缷油时的管理措施、 加油站工作人员安全培训过关、加油站工作人员防火服防护和灭火演练等，这 样过后的风险叫剩余风险，大家可以接受的。

风险模型中，加入事故程度的表示和风险、隐患的关系，即可以知道多个 风险的演变怎么样形成事故，事故的最严重结果会有哪些。也可以按事故后的 风险演示来进行追责。

在接口模块14中，将各种风险分析方式的分析结果与优化后的风险模型 进行结合，得到风险分析模型。

将各种风险分析方式的分析结果归并、统一进来。不过有些只有定性分析， 没有定量分析，还需要结合优化模块进行定量分析。

风险分析方法如表3，包括头脑风暴法、结构化/半结构化访谈法、德尔菲 法、情景分析法、检查表法、预先危险分析、失效模式和效应分析法、危险与 可操作性分析法、危险分析与关键控制点法、保护层分析法、结构化假设分析 法、风险矩阵法、人因可靠性分析法、以可靠性为中心的维修法、业务影响分 析法、根原因分析法、潜在通路分析法、因果分析法、风险指数法、故障树分 析法、事件树分析法、决策树分析法、蝴蝶结分析法、层次分析法、在险值法、 均值—方差模型法、资本资产定价模型法、FN曲线法、马尔可夫分析法、蒙特卡罗模拟法、贝叶斯分析法，接口模块可以在模型中对风险分析方法进行风 险扩充、风险归并、风险校对、风险分析。都可以统一到前面的风险时空中， 并可以分析结果是否可行。

表3风险分析方法

在分析模块15中，将待预测对象基于优化后的风险模型进行分析，得到 分析结果。

在可视化模块16中，将分析结果通过可视化的方式显示。

本实施例在风险时空维度设计显示一体化工具、风险知识库、隐患关联库。

风险结果在时空工具、隐患时空中显示。

风险、隐患变迁可能性图，风险、隐患、事故变迁可能性图。

事故分析时空：

1)风险时空工具，各种风险分析方法的可视化(层次图)，风险评测，剩 余风险评估，风险知识库等；

2)隐患时空工具，风险、隐患和事故过程的可视化；

3)风险防范时空工具，风险发展过程的可视化(可以用能量等原理)；

4)事故分析工具：基于事故风险集生成。

事故风险集：某一个空间的风险集总和可以称为事故风险集，RT(x,y)； 比如电锅炉房，风险有：漏电、电火、锅炉爆炸、高温烫伤等，事故风险有： 电死人、火灾、爆炸、烫伤人等事故，按事故分类(特大、重大、大、一般) 来梳理。不同的空间之间还会有更大的事故发生，所以需要综合规划、设计， 比如重大危险源附近不能有导致能量再度释放的危险源，需要有能量隔离有效 距离或硬隔离措施。

隐患及隐患时空：某一个时间、空间，风险函数值在加大，可以称为是隐 患；有二个时间，分别是t1和t2，R

根据加大情况的不同，可以量化分级；另外按时间出现的情况，也可以有 瞬时隐患、阶段隐患、间隔式隐患、长期隐患等，这就引出了隐患时空。

隐患时空是在风险时空的基础上迭加，但是也会是多个风险的迭加，但是 风险是难以彻底治理，但是隐患需要排查治理。

如图2所示为风险变迁的时空表示示意图，三维空间采用平面图表示(用 x、y维表示)，t为时间维，数学模型是前面公式，显示时可以简化。

风险可视化：可以在不同的时间坐标中，显示出风险的情况，某一块区域 的风险变化、某一时间轴上的风险多时间平面图变化。按时间来显示，可以最 简显示：比如风险/事故可视图、风险故障树及防范、事故树及处置等，也可 以迭加显示。

另外当风险数据量足够大时，可以把蒙特卡罗等自监督的机器学习机制， 更好地实现过程可视化。

另外风险可视化，还可以隐患可视化、事故可视化、责任可视化，以更好 预测今后、或更好复盘，对辅助领导决策、教育培训等都有一个好的展示。

在本实施例中，还包括关联模块，用于将风险结果与责任进行关联，并将 关联后的信息通过可视化显示。

人员责任素质：风险责任素质包括风险责任意识、风险责任能力、风险责 任行为，即懂本风险、会风险管控、能风险管得住，当然还需要营建好的责任 制度，没有好的制度，素质很难提升。

从管理措施、工程防控、个人防护、教育培训几大块，还有事故的应急。 可以直接和责联网关联上的。

在本实施例中，还包括评估模块，用于根据关联后的信息对风险进行评估， 以及对责任到位情况的评估。

从隐患的角度来重新评估风险有几种：

1)以上的责任不到位

2)出现新的风险

3)风险评估有误

然后对风险进行全系列的评估，以及责任到位情况的评估。尤其是责任人 员变更等。

追责风险：可以根据风险的演变过程，来对相应的责任人进行事故的倒追， 从最直接责任到间接责任，从事故树到故障树。

量化责任闭环：量化明责、量化知责、量化评责、量化尽责激励、量化失 责提醒，其科学评判也是基于前面风险的量化指标。

量化优责：风险重组或风险管理优化机制，对风险管理更简单，降本增效 中提升，营建更大持续利润出来

机器学习、深度学习的导入：也主要是从风险预测、风险审计、风险因果 关系的导入，即能通过机器学习来实现更好的局部成果；要完成尽责学习，来 实现更好的更全面的风险目标管控。

创新的风险管理：从创新到创造力，同时创新本质也是一种新的风险，在 整个市场时空中如何保证市场需求和市场竞争力，这个风险管理也是同样可以 在这边适用，但是创造力的强弱，那是一种更复杂风险了，目前可以从纯技术 控产品(服务)控、行业控、管理控、文化控几个层面来表征这个风险，即 需要从这些局部空间中理出竞争力要求、认知的边缘，来建立风险模型。

在本实施例中，风险是否齐全是需要考虑一下几点：1)建立风险知识库， 快速逐一对照；2)危险识别，包括故障树、危险源等；3)事后快速增加，或 建立情报对照，一旦有遗漏风险，再补充。

与现有技术相比，本实施例将各种风险统一表示到一个数理公式上，同时 还可以实现以下技术效果：

1、统一“风险模型”，风险定量、定性分析都统一；

2、统一“风险分析原理”，让不同风险分析可以互换；

3、统一“风险工具”，让风险工具简单易上手；

4、统一“风险知识库”，让风险知识标准化、共享化；

5、统一“剩余风险评估”，让剩余风险评估可视化；

6、统一“风险责任映射”，让风险与责任关联可视化；

7、统一“动态风险管理”，让风险在不同时空可视化；

8、有利于统一的风险管理标准，可以对隐患、事故和责任有更到位的风 险认知；

9、有利于隐患、事故演变的分析，及事故后依据风险演变进行的科学追 责分析。

相应的，还包括基于风险动态量化时空的通用风险管理方法，包括：

S1.获取与不同风险种类相关的信息；

S2.根据获取的信息构建统一风险模型；

S3.基于不同风险维度对构建的风险模型进行优化及定量分析，得到优化 后的风险模型；其中风险维度包括空间维度、时间维度；

S4.将各种风险分析方式的分析结果与优化后的风险模型进行结合，得到 风险分析模型；

S5.将待预测对象基于最终风险分析模型进行分析，得到分析结果；

S6.将分析结果通过可视化的方式显示。

进一步的，所述步骤S3中得到优化后的风险模型，表示为：

其中，S表示空间维度；T表示时间维度；L(x)表示损失可能函数或不确 定可能函数；C(y)表示损失判断函数或不确定性差距函数；f(L(x),C(y))表示风 险模型的函数。

实施例二

本实施例提供的基于风险动态量化时空的通用风险管理系统与实施例一 的不同之处在于：

本实施例以具体事故风险分析及追责举例：

某有限公司在某时间段发生了重大燃爆事故情况，如图3所示。

事故情况：某公司氯乙烯气柜发生泄漏，泄漏的氯乙烯扩散到厂区外公路 上，遇明火发生爆燃，酿成事故。。

风险：

1)物的风险：氯乙烯易燃易爆气体、有害有毒气体；旁边有明火；附近大 货车上还有其他易燃源(液化天然气动力和煤)；

2)设计风险：危险源与主干道过近；

3)管理风险：泄露报警没人发现、值班脱岗；货车人员滞留(暴露)；应 急处置；可形成重大事故风险集。

隐患：

1)氯乙烯泄露，在明火周围泄露；

2)设计隐患；

3)隐患处理不到位。

风险加大情况：

1)管理措施不落实：i)定期维检修6年以来没按标准规程实施，即1-2年 中修，5-6年大修；废水直排市政管网，严重影响管道的安全；货车司机或押运 员在路旁点火取暖，没有有效管控；

2)工程管控失效：气柜升降失灵导致泄漏，中控会显示压力降低，操作人 员又不懂也不到现场确认，事故发生前导致气体压力管控失控；监控、可燃气 体检测有效，但中控人员处置不到位；

3)后期变更导致的防护措施不到位：道路建成后间距和高度都难以实现防 护，也没有防护措施跟进；道路成为货车停车场，部分货车采用高危的新型LNG 燃料；

4)培训教育不到位：内操、外操人员不懂风险，处置风险行为不当，故不 能管控风险，培训教育都没跟上；应急预案也基本没有；

5)应急处置能力不足：事故前内操通知巡检人员，但巡检人员认为是仪表 失灵，对异常处置不及时；厂区人员对疏散方式、疏散路线等都没有进行有效 操练；

以上内容再建立以下几点：

1)隐患时空的结合；(也可以是识别维度)

以上五项组成了隐患

2)风险的组合、与隐患(或事故)之间的关系

风险组合后，就可以评估出，L(x)全部失控，风险系数接近于全面失守，即 一泄漏就会是事故，可能性基本100％，泄漏的可能性1/100，即在一定时间内 就会出现一次；C(y)损失量也加大，一出事故就是重大损失，需要负刑事责任。

3)风险图

泄漏加大，明火，爆炸的可能风险分析

可以采用树状来进行仿真，这样可以更好地体现风险的动态变化。

4)事故对风险的推理机制(仿真)

泄漏加大后，在哪里会遇到明火，明火导致的燃爆。

时间维、空间维、识别维度、风险间关系维

识别维度中有：

1)风险分级(1-4级)；

2)风险类别：人的风险、物的风险、环境的风险和管理风险四大类

3)简单风险、复杂风险、模糊风险、不可预知风险

风险枚举：

1)另外需要列出所有的风险，这一块需要建一个风险知识库，

2)大风险套小风险的情况，风险的细化，一个风险大集、风险小集

3)管理风险：法律风险、标准风险

4)人的风险：

5)物的风险

6)环境的风险

7)其他未知风险

风险知识库要建起来：风险标准化机制

从工艺、生产过程、设备、应急都要建立起来。

用于风险识别的有：头脑风暴法、结构化访谈、德尔菲法、情景分析、检 查表、预先危机分析、失效模式和效应分析(FMEA)、

风险智能认知过程

事故的仿真

能量释放路径、安全管理、信息安全、行为安全

能量(危险源)、释放的路径(特殊路径)、防范是否有针对性、相应的风 险剩余是否可以(如何获取信息)、人工获取信息是否可靠。

如图4所示，可以实现风险时空(包括隐患)和责任时空的关系，从而相 互之间的映射，可以用于基于风险的问责、追责。

如图5所示，可以用于不同分析方式的统一追责，因涉及到个人信息隐私， 所以图5中的人名和相关信息只供示例。

实施例三

本实施例提供的基于风险动态量化时空的通用风险管理系统与实施例一 的不同之处在于：

本实施例以人工智能机器学习为例进行说明：

人工智能机器学习中也会有风险或不确定性，比如数据样本不足、自生成 的数据标签有偏差、DataOps有技术/管理风险、MLOps模型有技术/管理风险、 AIOps开发框架有技术/管理风险等，也都可以通过本通用模型来进行通用表 示。

这样可以用于发现机器学习中的工程化不足或不达标，以更好地通过自动 或主动实现风险时空的有效管控。

实施例四

创新或创造性活动时，也具有很强的未知风险，比如创新的市场认知不足、 创新的技术认知不足、创新的管理认知不足等，也都可以通过本通用模型来进 行通用表示。

这样可以用于发现创新失败的可能，以更好地通过自动或主动实现风险时 空的创新成功的管控。

本文中所描述的具体实施例仅仅是对本发明精神作举例说明。本发明所属 技术领域的技术人员可以对所描述的具体实施例做各种各样的修改或补充或 采用类似的方式替代，但并不会偏离本发明的精神或者超越所附权利要求书所 定义的范围。