基于机器学习的LNG泄漏事故致因分析

• 作者: 伍蒙 周德红 尹彬 李左 许渊 陈慧芳
• 来源期刊: 安全与环境学报
• 学科: 工学
• 关键词: 安全工程 LNG 泄漏 主成分分析 随机森林
• 年，卷（期）: 2019,（4）
• 所属期刊栏目: 安全评价
• 页码范围: 1116-1121
• 页数: 6页
• 分类号: X913.4
• 语种: 中文
• DOI: 10.13637/j.issn.1009-6094.2019.04.002

摘要

为避免泄漏事故发生,以多起LNG泄漏事故调查报告为基础,寻找系统泄漏原因,归纳出以物质状态、设备设施、作业现场、安全管理和应急救援为主的LNG泄漏事故致因体系.将多家LNG储运企业作为正样本,并以多家发生过事故的LNG储运企业为负样本,组成LNG泄漏数据集.对数据集首先运用主成分分析法进行前两主成分分析,绘制出样本散点图,考察前两主成分对分类效果的影响.其次通过对前五主成分进行分析,发现在每一主成分下各特征的权重排序,即对事故发生的影响程度.然后通过随机森林方法进行分类研究,计算出各指标对分类效果的权重.最终通过主成分分析法前五个特征与随机森林权重值的相互比对,分析得出LNG储运企业泄漏事故的主要原因.结果 表明,其主要原因集中于以安全管理和应急救援为主的二阶致因指标.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	周德红	武汉工程大学兴发矿业学院	48	138	7.0	9.0
2	尹彬		5	15	2.0	3.0
3	伍蒙	武汉工程大学兴发矿业学院	10	8	1.0	2.0
4	许渊	武汉工程大学兴发矿业学院	10	8	1.0	2.0
5	李左	武汉工程大学兴发矿业学院	10	8	1.0	2.0
6	陈慧芳	武汉工程大学兴发矿业学院	8	7	1.0	2.0