数据驱动贝叶斯网络的实验室安全事故风险分析.pdfVIP

４４６２０２５６

ＩＳＳＮ１００６－７１６７第卷第期年月

ＣＮ３１－１７０７／ＴＲＥＳＥＡＲＣＨＡＮＤＥＸＰＬＯＲＡＴＩＯＮＩＮＬＡＢＯＲＡＴＯＲＹＶｏｌ．４４Ｎｏ．６Ｊｕｎ．２０２５

ＤＯＩ：１０．１９９２７／ｊ．ｃｎｋｉ．ｓｙｙｔ．２０２５．０６．０４５

数据驱动贝叶斯网络的实验室安全事故风险分析

穆美丽，郑琰

（沈阳化工大学环境与安全工程学院，沈阳）

１１０１４２

摘要：为减少实验室安全事故发生，提出一种基于数据驱动贝叶斯网络的实验室

２００１～２０２３

安全事故风险分析方法。收集筛选年实验室安全事故数据，导入

Ａｐｒｉｏｒｉ算法挖掘关联规则，据此确定贝叶斯网络结构与条件概率，利用贝叶斯网络

的双向推理功能开展风险分析。结果表明，实验室安全事故主要以火灾爆炸为主，

导致事故发生的主要原因是人员失误、管理缺失和设备故障或失效；通过反向推

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理，推导出实验室安全事故的最大致因链，经敏感性分析确定了个关键风险因

素并给出对应的防范措施。数据驱动与贝叶斯网络结合的方式，突破传统经验依

赖，更客观、精准量化风险，对实验室安全管理及风险防范具有一定参考价值。

关键词：实验室安全事故；数据驱动；贝叶斯网络；风险分析

Ｘ９２８Ａ１００６－７１６７（２０２５）０６－０２４５－０６

中图分类号：文献标志码：文章编号：

ＲｉｓｋＡｓｓｅｓｓｍｅｎｔｏｆＬａｂｏｒａｔｏｒｙＳａｆｅｔｙＩｎｃｉｄｅｎｔｓ

ＢａｓｅｄｏｎＤａｔａｄｒｉｖｅｎＢａｙｅｓｉａｎＮｅｔｗｏｒｋｓ

ＭＵＭｅｉｌｉ，ＺＨＥＮＧＹａｎ

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