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基于人工智能的危化品儲運(yùn)風(fēng)險(xiǎn)等級評價(jià)

文檔作者：王　磊文檔來源：華東冶金地質(zhì)勘查局八一一地質(zhì)隊(duì)		更新日期： 2026年05月14日	點(diǎn) 擊數(shù)：
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133
能源環(huán)保與安全
引言
隨著科技不斷發(fā)展，人工智能在各領(lǐng)域中扮演著非
常重要的角色，尤其在危化品儲運(yùn)風(fēng)險(xiǎn)等級評價(jià)研究方
面，人工智能成為相關(guān)研究人員關(guān)注的熱點(diǎn)。所謂危化
品儲運(yùn)風(fēng)險(xiǎn)等級評價(jià)是指通過對危化品儲存情況進(jìn)行評
估，確定其風(fēng)險(xiǎn)等級的過程。危化品儲運(yùn)事故給化工企
業(yè)帶來巨大的財(cái)產(chǎn)損失和人員傷亡，所以，如何準(zhǔn)確評
估?；穬\(yùn)的風(fēng)險(xiǎn)等級，成為迫切需要解決的問題。
傳統(tǒng)危化品儲運(yùn)風(fēng)險(xiǎn)等級評價(jià)方法存在各種問題，如主
觀性強(qiáng)、評估結(jié)果不準(zhǔn)確等。而基于人工智能技術(shù)則能
有效解決這些問題，通過人工智能技術(shù)收集大量的相關(guān)
數(shù)據(jù)，從而得出更準(zhǔn)確的評估結(jié)果。具體來說，將收集
相關(guān)的數(shù)據(jù)，建立危化品儲運(yùn)風(fēng)險(xiǎn)等級評價(jià)模型，并利
用人工智能算法對模型進(jìn)行訓(xùn)練。通過這一研究，希望
能提出一種準(zhǔn)確的?；穬\(yùn)風(fēng)險(xiǎn)等級評價(jià)方法，為危
化品儲運(yùn)管理提供科學(xué)依據(jù)。
一、人工智能等級評價(jià)危化品儲運(yùn)風(fēng)險(xiǎn)的必要性
在?；穬\(yùn)過程中，涉及大量的數(shù)據(jù)，如?；?
種類、數(shù)量、儲存條件、運(yùn)輸方式等。傳統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)評估過
于依賴于人工的主觀判斷，容易受主觀意愿的影響，存
在較強(qiáng)的不確定性。而人工智能通過大數(shù)據(jù)分析，建立
健全的風(fēng)險(xiǎn)等級評價(jià)模型，準(zhǔn)確開展風(fēng)險(xiǎn)評估，為決策
者提供可靠的依據(jù)，全面了解?；穬\(yùn)過程中潛在的
風(fēng)險(xiǎn)，及時(shí)采取相應(yīng)的措施，從而有效降低事故的發(fā)生
概率。同時(shí)，人工智能在?；穬\(yùn)風(fēng)險(xiǎn)等級評價(jià)中能
提升決策的速度和準(zhǔn)確性。在傳統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)評估中，要耗費(fèi)
大量時(shí)間和人力資源進(jìn)行數(shù)據(jù)收集工作，不僅效率低
下，還容易出現(xiàn)信息遺漏問題，而人工智能技術(shù)自動化
處理信息數(shù)據(jù)，有效提高決策速度和準(zhǔn)確性。決策者能
根據(jù)人工智能結(jié)果，第一時(shí)間制定相應(yīng)的措施，及時(shí)應(yīng)
對潛在的風(fēng)險(xiǎn)，從而降低事故的影響程度。另外，由于
?；穬\(yùn)風(fēng)險(xiǎn)因素趨于多元化，不同類型的危化品可
能存在不同的風(fēng)險(xiǎn)特征和管理需求，傳統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)評估無法
針對不同類型的?；愤M(jìn)行個(gè)性化管理，導(dǎo)致出現(xiàn)嚴(yán)重
的資源浪費(fèi)行為。而人工智能技術(shù)可根據(jù)不同危化品的
特征和儲運(yùn)條件，制定相應(yīng)的風(fēng)險(xiǎn)管理方案，實(shí)現(xiàn)個(gè)性
化的風(fēng)險(xiǎn)控制，有助于提高?；穬\(yùn)過程的安全性，
保護(hù)人民生命財(cái)產(chǎn)安全，實(shí)現(xiàn)生態(tài)環(huán)境的可持續(xù)發(fā)展。
基于人工智能的?；穬\(yùn)風(fēng)險(xiǎn)等級評價(jià)研究具有很高
的實(shí)用價(jià)值和潛在應(yīng)用前景。有相關(guān)研究結(jié)果表明，通
過使用深度學(xué)習(xí)算法和大量的?；窋?shù)據(jù)，可以有效地
評估?；返娘L(fēng)險(xiǎn)等級，并提供相應(yīng)的管理建議和應(yīng)急
措施。然而，研究仍需進(jìn)一步優(yōu)化和完善，以更好地滿
足實(shí)際需求，并促進(jìn)危化品儲運(yùn)行業(yè)的安全發(fā)展。
二、人工智能在?；穬\(yùn)中的應(yīng)用
1.智能識別作為人工智能在危化品儲運(yùn)過程中的重
要應(yīng)用
傳統(tǒng)危化品識別需要由專業(yè)人員進(jìn)行，費(fèi)時(shí)費(fèi)力且
存在較強(qiáng)安全風(fēng)險(xiǎn)，而借助人工智能技術(shù)，通過應(yīng)用深
度學(xué)習(xí)算法，人工智能可從危化品外觀特征、標(biāo)志、顏
色等方面進(jìn)行判斷，從而實(shí)現(xiàn)對?；返淖詣幼R別，不
僅可提高工作效率，還能降低危化品管理中的人為錯(cuò)
誤。同時(shí)，危化品根據(jù)其特性和危害程度被分為不同的
類別，不同類別的?；沸枰扇〔煌瑑Υ婧瓦\(yùn)輸方
式。傳統(tǒng)?；贩诸愐蕾噷I(yè)人員知識進(jìn)行判斷，存
在較強(qiáng)的主觀性。人工智能的技術(shù)可實(shí)現(xiàn)對?；返淖?
動分類，通過訓(xùn)練數(shù)據(jù)集和深度學(xué)習(xí)算法，研究?；?
的基本特性，并根據(jù)這些規(guī)則對?；愤M(jìn)行自動分類。
基于人工智能的危化品儲運(yùn)風(fēng)險(xiǎn)等級評價(jià)
王　磊　　華東冶金地質(zhì)勘查局八一一地質(zhì)隊(duì)
【摘　要】隨著化學(xué)品儲運(yùn)行業(yè)的快速發(fā)展，對?；穬Υ婧瓦\(yùn)輸安全需求也愈發(fā)迫切，但傳統(tǒng)?；穬\(yùn)風(fēng)險(xiǎn)等
級評價(jià)方法存在著主觀性強(qiáng)、評價(jià)效率低等問題。基于此，為了解決這些問題，本研究提出一種基于人
工智能的危化品儲運(yùn)風(fēng)險(xiǎn)等級評價(jià)方法，建立?；穬\(yùn)風(fēng)險(xiǎn)評價(jià)指標(biāo)體系，包括生產(chǎn)環(huán)境、儲存條
件、運(yùn)輸方式等多個(gè)方面。然后，采用模糊綜合評價(jià)方法和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法，結(jié)合實(shí)際數(shù)據(jù)，構(gòu)建了基于
人工智能的危化品儲運(yùn)風(fēng)險(xiǎn)等級評價(jià)模型。相關(guān)結(jié)果表明，該方法不僅能評估?；穬\(yùn)風(fēng)險(xiǎn)等級，還
能提供針對性地管理建議，從而有效提高?；穬\(yùn)安全水平，對于?；穬\(yùn)行業(yè)安全管理具有重要
的意義。
【關(guān)鍵詞】人工智能；危化品儲運(yùn)；風(fēng)險(xiǎn)等級評價(jià)
【DOI】10.12316/j.issn.1674-0831.2024.09.045
134
能源環(huán)保與安全
這種智能分類技術(shù)可以提高分類的一致性，降低人為錯(cuò)
誤的發(fā)生概率。
2.數(shù)據(jù)分析和風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測
數(shù)據(jù)分析和風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測是人工智能在危險(xiǎn)化學(xué)品領(lǐng)域
的兩個(gè)重要應(yīng)用方向，通過利用人工智能技術(shù)，提高危
化品儲運(yùn)過程的安全性。一方面，數(shù)據(jù)分析。通過收
集整理大量歷史數(shù)據(jù)，人工智能系統(tǒng)可以幫助識別潛在
的風(fēng)險(xiǎn)因素，如通過深度學(xué)習(xí)危險(xiǎn)化學(xué)品事故的歷史數(shù)
據(jù)，人工智能系統(tǒng)自動發(fā)現(xiàn)事故發(fā)生的規(guī)律，并提供相
應(yīng)的預(yù)防措施。同時(shí)，根據(jù)實(shí)時(shí)監(jiān)測數(shù)據(jù)，實(shí)時(shí)分析危
險(xiǎn)化學(xué)品的運(yùn)輸路徑、環(huán)境條件等，從而提前預(yù)警潛在
的風(fēng)險(xiǎn)，進(jìn)而降低事故發(fā)生的可能性；另一方面，風(fēng)險(xiǎn)
預(yù)測。通過利用機(jī)器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)挖掘等技術(shù)，人工智能
系統(tǒng)可以對危險(xiǎn)化學(xué)品的儲存過程中可能出現(xiàn)的風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)
行預(yù)測。例如，人工智能系統(tǒng)根據(jù)歷史數(shù)據(jù)和相關(guān)因素
（如氣象、交通等）預(yù)測危險(xiǎn)化學(xué)品發(fā)生泄漏的概率，并
提供相應(yīng)的應(yīng)對措施；根據(jù)實(shí)時(shí)監(jiān)測的數(shù)據(jù)，實(shí)時(shí)監(jiān)控
危險(xiǎn)化學(xué)品的運(yùn)輸過程，及時(shí)發(fā)現(xiàn)并處理潛在的風(fēng)險(xiǎn)。
三、基于人工智能的危化品儲運(yùn)風(fēng)險(xiǎn)等級評價(jià)模型
建立
1.評估因子
在建立危化品儲運(yùn)風(fēng)險(xiǎn)等級評價(jià)模型時(shí)，研究人員
要明確建立危化品儲運(yùn)風(fēng)險(xiǎn)等級評價(jià)模型的目的，通過
綜合評估?；穬\(yùn)過程中可能存在的各種風(fēng)險(xiǎn)因素，
確定危化品儲運(yùn)的風(fēng)險(xiǎn)等級，從而制定相應(yīng)的安全管理
措施。在評估因子選擇上，要考慮以下幾個(gè)方面。
（1）危險(xiǎn)特性。?；返奈锢?、化學(xué)、生物特性
對儲運(yùn)風(fēng)險(xiǎn)有直接影響，評估因子中應(yīng)包含危險(xiǎn)品的毒
性、易燃性等特性。例如：確定運(yùn)輸?；凤L(fēng)險(xiǎn)等級指
數(shù)為RI，綜合危化品風(fēng)險(xiǎn)等級為N，健康危害性NH，可
燃性NF，化學(xué)反應(yīng)活性NR，特殊危害性NS，從而得到
平靜風(fēng)險(xiǎn)等級數(shù)學(xué)表達(dá)公式。
（2）儲運(yùn)條件。儲存和運(yùn)輸條件對危化品的安全性
起著重要作用，評估因子中應(yīng)包括儲存設(shè)施、運(yùn)輸工具
的安全性、溫度、濕度等環(huán)境因素。確定運(yùn)輸?；分?
的人為因素，運(yùn)輸量FQ，風(fēng)險(xiǎn)等級指數(shù)RI，是根據(jù)運(yùn)輸
量和危化品特征決定，得到如下公式。
（3）管理措施。危化品儲運(yùn)過程中的管理措施對風(fēng)
險(xiǎn)的控制起著關(guān)鍵作用，評估因子中應(yīng)包括安全設(shè)備、
操作規(guī)范、培訓(xùn)等管理因素。得到如下公式。
V = V ×V ×V 1 2 3
公式中：V表示安全措施補(bǔ)償因子；V1表示管理因
子；V2表示員工素質(zhì)；V3表示設(shè)備設(shè)施。
（4）應(yīng)急響應(yīng)。危化品儲運(yùn)過程中的應(yīng)急響應(yīng)能力
對事故后果有重要影響，評估因子中應(yīng)包括應(yīng)急預(yù)案、
應(yīng)急演練、事故處理能力等因素。得到如下公式。
公式中：F表示?；翻h(huán)境因素中的運(yùn)輸路線影響因
子；FT表示道路條件；FD表示地質(zhì)地形環(huán)境；FW表示
天氣條件。
在建立基于人工智能的?；穬\(yùn)風(fēng)險(xiǎn)等級評價(jià)模
型時(shí)，利用機(jī)器學(xué)習(xí)算法分析大量歷史數(shù)據(jù)，提取出與
危險(xiǎn)品儲運(yùn)風(fēng)險(xiǎn)等級相關(guān)的評估因子，再通過構(gòu)建合適
的數(shù)學(xué)模型，將這些評估因子與危險(xiǎn)品儲運(yùn)風(fēng)險(xiǎn)等級進(jìn)
行關(guān)聯(lián)，得到科學(xué)的評估模型。利用該評估模型對不同
的危化品儲運(yùn)情況進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)評估，并根據(jù)評估結(jié)果制定
相應(yīng)的安全管理措施。通過不斷優(yōu)化評估模型，提高危
化品儲運(yùn)的安全性，降低事故發(fā)生的概率。
2.指標(biāo)權(quán)重賦值
在建立基于人工智能的?；穬\(yùn)風(fēng)險(xiǎn)等級評價(jià)模
型時(shí)，指標(biāo)權(quán)重賦值是非常關(guān)鍵的環(huán)節(jié)。其主要目的是
確定不同指標(biāo)在模型中的重要性，進(jìn)而影響最終的風(fēng)險(xiǎn)
等級評價(jià)結(jié)果。
（1）專家知識與經(jīng)驗(yàn)。在確定指標(biāo)權(quán)重時(shí)，要借
助專家的專業(yè)知識，專家根據(jù)自身專業(yè)背景和經(jīng)驗(yàn)，對
不同指標(biāo)的重要性進(jìn)行評估，并將其意見作為權(quán)重賦值
的參考依據(jù)；（2）數(shù)據(jù)分析與統(tǒng)計(jì)方法。除了專家意
見外，數(shù)據(jù)分析和統(tǒng)計(jì)方法也是指標(biāo)權(quán)重賦值的重要手
段。研究人員要積極收集相關(guān)數(shù)據(jù)，并運(yùn)用合適的數(shù)
據(jù)分析和統(tǒng)計(jì)方法進(jìn)行權(quán)重賦值，比如，層次分析法
（AHP）、主成分分析法（PCA）等方法；（3）建立
合理的指標(biāo)體系。在進(jìn)行指標(biāo)權(quán)重賦值前，研究人員要
建立合理的指標(biāo)體系，主要涉及?；穬\(yùn)風(fēng)險(xiǎn)評價(jià)各
方面，如物理性質(zhì)、毒性、易燃性等。且保證指標(biāo)體系
建立要基于科學(xué)理論和實(shí)際需求，從而確保模型的可行
性；（4）考慮多個(gè)因素。指標(biāo)權(quán)重的賦值要綜合考慮
多個(gè)因素，如指標(biāo)重要性、影響范圍、數(shù)據(jù)可靠性等，
不能僅依靠單一因素確定權(quán)重，而應(yīng)綜合考慮多個(gè)方面
的因素；（5）定期更新與優(yōu)化。隨著時(shí)間不斷推移，
?；穬\(yùn)風(fēng)險(xiǎn)評價(jià)模型需要不斷更新，指標(biāo)權(quán)重的賦
值也要相應(yīng)進(jìn)行調(diào)整，從而適應(yīng)新的需求（詳情如表1所
示）。
135
能源環(huán)保與安全
表1　各指標(biāo)相對權(quán)重
一級指標(biāo)二級指標(biāo)權(quán)重
管理因素
安全組織管理0.31
安全管理制度0.28
運(yùn)輸過程管理0.41
人為因素
領(lǐng)導(dǎo)安全管理人員0.40
運(yùn)輸貨物作業(yè)人員0.60
物體因素
道路設(shè)施0.17
運(yùn)輸車輛0.60
裝卸設(shè)備0.23
環(huán)境因素
道路等級6.10
道路轉(zhuǎn)彎彎度4.50
路面斜度6.10
車道數(shù)量3.80
隧道3.80
道路飽和度6.10
路面材料4.60
地形0.40
地質(zhì)0.60
因此，基于人工智能的危化品儲運(yùn)風(fēng)險(xiǎn)等級評價(jià)模
型的建立涉及指標(biāo)權(quán)重的賦值。在進(jìn)行指標(biāo)權(quán)重賦值
時(shí)，應(yīng)綜合考慮專家知識與經(jīng)驗(yàn)、數(shù)據(jù)分析與統(tǒng)計(jì)方
法、指標(biāo)體系的建立、多個(gè)因素的影響等要點(diǎn)，并定期
更新和優(yōu)化模型，從而提高風(fēng)險(xiǎn)評價(jià)的準(zhǔn)確性。
3.模型評價(jià)
?；穬\(yùn)風(fēng)險(xiǎn)等級評價(jià)是基于人工智能的一項(xiàng)重
要工作，在構(gòu)建各種模型的指標(biāo)體系時(shí)，需要進(jìn)行綜合
統(tǒng)計(jì)員工的工作。而道路狀況等因素是導(dǎo)致交通運(yùn)輸事
故的主要原因，在交通運(yùn)輸過程中駕駛員素質(zhì)和管理人
員能力都是關(guān)鍵因素，且危險(xiǎn)化學(xué)品特性、運(yùn)輸路線等
因素，也會對事故發(fā)生產(chǎn)生影響；設(shè)施設(shè)備的狀況也會
對交通運(yùn)輸事故產(chǎn)生一定的影響。因此，研究人員需要
重視這些因素，加強(qiáng)相關(guān)的安全管理措施，才能確保交
通運(yùn)輸?shù)陌踩浴τ趥溆靡?，需要確定其權(quán)重并參
考國外道路建設(shè)經(jīng)驗(yàn)，考慮到沿線的影響因子，將地質(zhì)
地形因素引入進(jìn)來，并結(jié)合路面材質(zhì)的豐富程度進(jìn)行綜
合分析。同時(shí)，通過深入的現(xiàn)場調(diào)查和數(shù)據(jù)分析，對危
化品在儲存運(yùn)輸過程中可能產(chǎn)生的各類風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行全面評
估。通過對各流程環(huán)節(jié)中可能出現(xiàn)的風(fēng)險(xiǎn)因素進(jìn)行詳細(xì)
分析，以及對不同因素之間的相互影響進(jìn)行深入探究，
并進(jìn)一步提高綜合風(fēng)險(xiǎn)評估的準(zhǔn)確性。但值得注意的
是，盡管研究影響因素更為充實(shí)，但也無法忽視其他潛
在的影響因素，這需要在進(jìn)一步研究中予以考慮。通過
這樣的綜合評估，能有效指導(dǎo)?；穬Υ孢\(yùn)輸工作，保
障人民生命財(cái)產(chǎn)安全。
在運(yùn)輸裝卸過程中，合理評估道路綜合情況，便于
其提供有利依據(jù)，且要考慮相關(guān)因素，并結(jié)合實(shí)際情況
進(jìn)行綜合評價(jià)。為了全面建立模型，模型的風(fēng)險(xiǎn)分級指
數(shù)法積極引進(jìn)各種因素。在使用這個(gè)模型進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)綜合
評估時(shí)，通過使用可視化地理信息系統(tǒng)對地理數(shù)據(jù)進(jìn)行
分析，有助于計(jì)算評估各路段綜合風(fēng)險(xiǎn)數(shù)據(jù)值，提高分
析效率。同時(shí)，利用人工智能的算法和模型，對大量的
地理數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，從而提取出其中存在的模式，不僅
能幫助人們?nèi)胬斫獾乩硇畔ⅲ€能為決策制定提供強(qiáng)
有力的支持。同時(shí)，這種系統(tǒng)能根據(jù)用戶的需求，提供
個(gè)性化的地理信息服務(wù)，最大化地理數(shù)據(jù)在實(shí)際應(yīng)用中
的價(jià)值。另外，由于考慮到天氣的實(shí)際情況，有待進(jìn)一
步改善，尤其是對于天氣狀況的描述，目前只是簡單參
考，至今仍未對降水量、溫度、風(fēng)力等因素的變化進(jìn)行
全面評估，從而確定大氣穩(wěn)定性的情況。對影響因素進(jìn)
行分析，同時(shí)還沒有考慮到北方嚴(yán)寒天氣造成的冰雪條
件。各種危險(xiǎn)化學(xué)品具有獨(dú)特的特性，包括腐蝕性等方
面，這些特性存在較大差異，工作人員應(yīng)關(guān)注反映性風(fēng)
險(xiǎn)和放射性風(fēng)險(xiǎn)的相關(guān)信息。
四、總結(jié)
綜上所述，隨著全球貿(mào)易的不斷發(fā)展，危險(xiǎn)化學(xué)品
（?；罚┑膬Υ婧瓦\(yùn)輸成為日益重要且具有挑戰(zhàn)性的
課題。為了確保?；吩趦Υ孢\(yùn)輸過程中的安全性，文
章進(jìn)行基于人工智能的?；穬\(yùn)風(fēng)險(xiǎn)等級評價(jià)研究。
通過分析大量的?；肥鹿蕯?shù)據(jù)，建立一個(gè)基于人工智
能算法的風(fēng)險(xiǎn)評估模型，該模型可以根據(jù)危化品的特
性、儲存、運(yùn)輸環(huán)境、相關(guān)管理措施，評估其風(fēng)險(xiǎn)等
級。并使用深度學(xué)習(xí)算法來訓(xùn)練模型，并對其準(zhǔn)確性進(jìn)
行驗(yàn)證。
研究結(jié)果表明，該模型在?；穬Υ婧瓦\(yùn)輸風(fēng)險(xiǎn)等
級評估中具有較高的準(zhǔn)確性，能快速評估?；返娘L(fēng)險(xiǎn)
等級，并提供相應(yīng)的管理建議。同時(shí)，模型可預(yù)測可能
發(fā)生的事故類型，并提供相應(yīng)的應(yīng)急措施?；谌斯ぶ?
能的?；穬\(yùn)風(fēng)險(xiǎn)等級評價(jià)研究具有重要的實(shí)踐意
義。通過使用相關(guān)模型，相關(guān)企業(yè)能準(zhǔn)確評估?；返?
風(fēng)險(xiǎn)，制定更有效的管理措施和應(yīng)急預(yù)案，為?；沸?
業(yè)的安全管理提供新的思路。
參考文獻(xiàn)：
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