一、安全預測學的發展

本世紀五十年代以來，預測學漸漸地形成了一門獨立的學科，國內外各部門、各行業不斷應用各種預測理論和方法來進行社會預測、經濟預測、科學預測、技術預測、軍事預測等。同時，決策過程也逐步由經驗型向決策分析技術型過渡發展。目前，預測決策理論和方法得到了廣泛的應用，并已發展成為理論分析、方法技術與實際應用相結合的專門學科。

近十幾年來，預測決策理論和方法漸漸被引入到了工業安全領域，用以科學指導安全生產，并取得了一定成效。特別是目前隨著現代數學方法和計算機技術的發展，國際上安全評價分析以及預測決策實施得到了廣泛應用，如模糊故障樹分析預測、模糊概率分析、模糊灰色預測決策等。利用計算機專家系統、決策支持系統、人工神經網絡等現代數學方法和計算機技術，使安全分析評價預測決策實施開拓了一個更廣闊的應用前程，這些技術方法在英國、美國、德國、意大利等國的核工業、化工、環境等領域得到了廣泛應用。以安全分析、隱患評價、事故預測決策為主體的安全評價工作作為一種產業在國際上已經出現。

　　我國許多行業自八十年代以來也相繼開展了安全分析、事故預測預防研究，如航空、冶金、煤炭、化工、地質、石油天然氣等行業均開發了相應的事故管理與預測系統。但各部門的研究進展很不一致，未形成系統的事故預測理論及方法，安全預測與決策方面的研究就更為不足，僅有的一些工作主要限于統計分析、局部預測。目前，國家有關部門已將此類項目列入“九五”期間的發展規劃，國內許多企業和部門及研究院所正在積極進行這方面的工作。

隨著現代科學技術的進步與發展，安全科學技術越來越受到重視，現代安全管理技術與方法在國內外日益受到關注和應用。從現代安全生產管理的實際需要和總的發展趨勢分析，把現代的計算機技術與安全科學管理技術有機地結合，綜合運用安全系統管理理論及事故分析預測決策技術，將會大大促進安全預測理論及方法技術的進一步提高。“安全第一，預防為主”，預測是預防的前提，預測是決策的基礎，工業事故的預測預防及其輔助決策分析評價已成為現代安全管理的核心。發展安全預測學，應用現代的科學預測理論和方法，建立工業安全與減災的預測理論模型及其安全智能輔助決策分析方法，并利用實用的計算機軟件技術，能為安全減災服務。

二、安全預測方法

目前已有的安全預測模型有：

⒈事故隱患辨識預測：其基本方法是對生產事故隱患辨識預測方法主要有經驗分析法、故障樹分析法、事件樹分析法、因果分析法、人的可靠性分析法、人機環系統分析法等。預測的對象以人為主體的人機環分析預測能直接分析人的不安全行為、物的不安全狀態、環境的不安全條件等直接隱患，同時還能揭示深層次的本質原因，即管理方面的間接隱患。借助故障樹分析技術　對存在危險的隱患進行定性定量分析，預測隱患導致事故發生的定性定量結論，并得出直接隱患之間的邏輯層次關系。預測的事故類型主要用于生產過程中的機械傷害、壓力容器爆炸、火災等事故隱患的定性分析預測。

　　⒉中長期宏觀事故指標預測：其預測的對象是較大樣本的行業中長期宏觀事故指標，如行業或具有一定生產規模企業的事故千人傷亡率、事故經濟損失、事故頻率等與時間序列相關的事故指標進行預測。預測的方法是考慮事故變化趨勢屬于非平穩的隨機過程，常用具有原始數據需求量小、對分布規律性要求不嚴、預測精度較高等優點的模糊灰色預測模型GM(1,1)，同時考慮到減小預測誤差，將其與時間序列自相關預測模型AR(n)相結合。預測的模型是GM(1,1)和AR(n)的組合模型，即：

x(0)(t+1) = (-ax(0) (1) + b ) e -a t + ∑φiεi

⒊安全生產短期微觀事故狀態預測：預測的對象是工業系統工作狀態的安全預測。其方法是對工業生產短期微觀事故狀態預測擬選用模糊馬爾柯夫鏈預測法，其特點是系統某一時刻狀態僅與上一時刻狀態有關，而與以前時刻狀態無關。其t+1時刻的狀態預測模型表示為：

Psik = max{Psi1, Psi2, ... , Psi1}

4·趨勢外推預測法：趨勢外推預測技術是建立在統計學基礎上，應用大數理論與正態分布規律的方法，以前期已知的統計數據為基礎，對未來的事故數據進行相對精確定量預測的一種實用方法。這種方法對于具有一定生產規模和事故樣本的系統具有較高的預測準確性。趨勢外推預測數學模型為

Ｘ＝Ａ ·(· Ｘ0

其中：Ｘ－為未來事故預測指標；Ａ－生產規模變化系數，Ａ＝已知生產規模 ( 計劃生產規模；(－安全生產水平變化系數，(＝原有安全生產水平 ( 現有安全生產水平；Ｘ0－已知事故指標（如當年事故指標）。

趨勢外推預測法可以預測的指標是廣泛的，絕對指標：如工業生產過程中的火災事故次數、交通事故次數、事故傷亡人次、事故損失工日、火災頻率、事故經濟損失等；相對指標，如千人傷亡率、億元產值傷亡率、億元產值損失率、百萬噸公里事故率、人均事故工日損失、人均事故經濟損失等。

5·回歸預測法：回歸預測的實質是有些事故與一些主要因素相關，將其看作自變量的函數，選取相應的回歸模型進行預測。這種方法多適于事故趨勢隨機性變化小，能較好地符合某類非線性的場合。常用的模型有指數函數、對數函數、冪函數等。根據基礎事故數據的分布，若事故與某些因素直接相關，可考慮用回歸預測方法。

6·基于神經網絡的時間序列預測法：對于工業生產具有混沌特征分布的事故類型或特征量，可考慮運用神經網絡時間序列預測法。通過反復演變和求解，可得到精度較高的事故特征預測量。

7·專家系統預測法：一般來說由于事故的發生是一個非平穩的隨機過程，工業生產過程中的事故也是同樣的。同時，實際上在各種工業的安全生產工作中，一些重大事故（如石油井噴事故）的樣本數據量是缺乏和信息量不足的，這樣一般統計預測模型的誤差就會較大。基于計算機專家系統之上的預測法，應用專家知識與預測定量模型相結合，能做到定性、定量分析，誤差量將會降低。這樣就會有必要采用高精度的預測方法，如專家系統預測方法。由于專家系統的建立、知識的獲取及其知識庫的構造、推理機的設計是一個相當復雜的過程，是否在石油勘探開發生產過程中能夠使專家系統預測技術應用成功，這是本課題要探索的問題。顯然，將專家系統預測法作為一種嘗試性研究是很有價值的工作。

　　三、安全預測學研究狀況

安全預測學的重要研究問題有：

⒈事故預防多目標決策：因為事故預防決策要考慮科技水平、經濟條件、安全水準等邊界限制條件，要考慮降低事故、提高效益、企業能力等多方面因素，擬選用多目標決策法（加權評分法、層次分析法、目標規劃法等）為宜。其問題的實質是有k個目標f1(x) ,f2(x), … ,fk(x),　求解x, 使各目標值從整體上達到最優, max [f1(x) ,f2(x), … ,fk(x)]。該方法主要用于事故預防的多方案決策。

⒉安全投資決策：為降低事故，需增加投資，安全投資決策主要運用風險決策、綜合評分決策、模糊灰色決策等方法，以使決策方案最優，即達到max[E(B)i]。

3·隱患及薄弱環節控制決策：決策目標是應用預測或實際統計的數據，在合理的安全評價理論和方法的基礎上，對人、機、境、管理等石油勘探開發生產的事故隱患和薄弱性環節，進行對策性決策。以指導科學和準確的采取事故預防措施。決策方法是最大薄弱環節準則；主次因素分析技術；信息量決策技術等。決策的內容有：能給出隱患控制和事故薄弱性環節的優選級措施方案。如采用的技術、裝置、事故預防效果、安全措施或方案的難度級、措施投資參考等內容。

4·事故預測和安全智能輔助決策研究：這是企業進行現代安全綜合管理的重要手段。事故預測和安全智能輔助決策研究可用于企業管理部門及生產領導層的輔助決策咨詢，也可對安全技術部門和安技專業技術人員采取有效的事故預防措施發揮重要參謀作用。