一种安全风险确定方法、装置及设备与流程

本发明属于计算机，尤其涉及一种安全风险确定方法、装置及设备。

背景技术：

1、在实际生产经营活动中，各主体为了加强安全管理，准确辨识生产经营活动中存在的风险点以及有害因素等，通过获取的一些数据来确定其风险严重程度，并进行风险分级划分，从而确定对可能存在的风险进行风险控制，明确风险控制的优先顺序和风险控制措施，实现事前预防、消减危害、降低风险级别的目的，很多主体制定了安全管理措施。

2、对于安全风险的判断，目前研究众多，例如现有的方法包括作业条件危险性分析评价法lce(l(likelihood，事故发生的可能性)、e(exposure，人员暴露于危险环境中的频繁程度)、c(consequence，一旦发生事故可能造成的后果))风险评价方法和风险矩阵法(ls)等。现有技术中，对这些安全风险判断讨论较多，并形成了标准。

3、lce风险评价方法，其主要是将作业条件的危险性作为因变量d，将事故或危险事件发生的可能性l、人们暴露与危险环境的频率e、一旦发生事故会造成的损失c作为自变量，采取半定量计值法，给三个自变量分别确定分值，最后通过d＝l×e×c来计算风险大小。风险矩阵法(ls)，其主要是辨识出每个作业单元可能存在的危害,并判定这种危害可能产生的后果及产生这种后果的可能性,二者相乘,得出所确定危害的风险。

4、这些安全风险判断方法都较为传统，在各种风险评价方法中的变量的确定过程中，由于不可避免的自然人参与到其中，所以人为因素较多，并且由于计算中仅仅是简单的相乘，而且没有综合考虑不同的风险评价方法，也没有结合大数据，导致风险判断不准确。

5、基于此，需要一种利用大数据并综合考虑不同风险判断方法的安全风险等级确定方法。

技术实现思路

1、为解决上述问题，本公开提供了一种安全风险确定方法、装置及设备，综合考虑了大数据的处理、不同风险判断方法，并能够基于判断结果进行反馈调整。

2、本发明提供了一种安全风险等级确定方法，所述方法包括，

3、将采集的数据输入到风险模型中，其中所述风险模型包括ls模型和lec模型；

4、所述ls模型和lec模型分别对收到的数据进行处理，，分别形成处理结果r和处理结果d；

5、将处理结果r和处理结果d进行加权形成风险判断结果y。

6、进一步的，所述将采集的数据输入到风险模型中，包括，

7、采集风险数据，对采集的风险数据进行筛选，形成筛选后的数据；

8、将筛选后的数据输入到所述风险模型中。

9、进一步的，通过以下方式形成所述风险判断结果y，

10、y＝α×r1×r+β×r2×d；

11、其中，α、β为加权系数，r1、r2为归一化因子；

12、r1＝1/25；

13、α+β＝1，且0＜α、β＜1。

14、进一步的，α＝[0.4-0.49]，β＝[0.51-0.6]。

15、进一步的，所述方法还包括，

16、利用大数据对所述风险模型进行训练，以确定所述加权的加权系数。

17、本公开还提供一种安全风险判断装置，所述装置包括，

18、采集单元，被配置用于将采集的数据输入到风险模型中，其中所述风险模型包括ls模型和lec模型；

19、处理单元，被配置用于利用所述ls模型和lec模型分别对收到的数据进行处理，分别形成处理结果r和处理结果d；将处理结果r和处理结果d进行加权形成风险判断结果y。

20、进一步的，通过以下方式形成所述风险判断结果y，

21、y＝α×r1×r+β×r2×d；

22、其中，α、β为加权系数，r1、r2为归一化因子；

23、r1＝1/25；

24、α+β＝1，且0＜α、β＜1。

25、进一步的，α＝[0.4-0.49]，β＝[0.51-0.6]。

26、进一步的，所述装置还包括，

27、加权系数确定单元，被配置用于利用大数据对所述风险模型进行训练，以确定所述加权的加权系数。

28、本公开还提供一种风险判断设备，所述风险判断设备包括至少一个处理器和至少一个存储器，所述存储器与所述处理器电气连接，其中，

29、所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行本公开所述的安全风险确定方法。

30、与现有技术相比，本公开具有如下优点：

31、本公开中对于采集到的数据，进行筛选，使得进入到风险判断前的数据更加准确，为判断的准确性提供了基础保障；

32、本公开中综合考虑了lec和ls两种风险判断方法，并非单纯地使用现有的lec和ls，而是充分利用了两种风险判断的优势，进一步提高了判断的准确性；

33、本公开中在风险判断过程中，根据判断结果实时调整风险判断模型，即通过判断结果进行反馈的方式调整风险判断模型，因此，能够对于风险判断的不准确性进一步纠偏。

34、本发明的其它特征和优点将在随后的说明书中阐述，并且，部分地从说明书中变得显而易见，或者通过实施本发明而了解。本发明的目的和其他优点可通过在说明书、权利要求书以及附图中所指出的结构来实现和获得。

技术特征：

1.一种安全风险确定方法，所述方法包括，

2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述将采集的数据输入到风险模型中，包括，

3.根据权利要求1所述的方法，其中，通过以下方式形成所述风险判断结果y，

4.根据权利要求3所述的方法，其中，

5.根据权利要求1-4任一所述的方法，所述方法还包括，

6.一种安全风险确定装置，所述装置包括，

7.根据权利要求6所述的装置，其中，通过以下方式形成所述风险判断结果y，

8.根据权利要求7所述的装置，其中，

9.根据权利要求6-8任一所述的装置，所述装置还包括，

10.一种风险确定设备，所述风险判断设备包括至少一个处理器和至少一个存储器，所述存储器与所述处理器电气连接，其中，

技术总结
本发明提供了一种安全风险确定方法、装置及设备，属于计算机技术领域。方法包括，将采集的数据输入到风险模型中，其中所述风险模型包括LS模型和LEC模型；所述LS模型和LEC模型分别对收到的数据进行处理，分别形成处理结果R和处理结果D；将处理结果R和处理结果D进行加权形成风险判断结果Y。本公开中对于采集到的数据，进行筛选，使得进入到风险判断前的数据更加准确，为判断的准确性提供了基础保障；本公开中综合考虑了LEC和LS两种风险判断方法，并非单纯地使用现有的LEC和LS，而是充分利用了两种风险判断的优势，进一步提高了判断的准确性，能够对于风险判断的不准确性进一步纠偏。

技术研发人员：王晓鹏,彭其勇,毕逢东,吴顺成,张健威,茹阿鹏,丁建新,郭璐,齐健,潘星宇
受保护的技术使用者：中国石油天然气集团有限公司
技术研发日：
技术公布日：2025/2/17