【摘 要】
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塔吊作为建筑施工常见的起重运输设备,运用广泛,相关安全事故多发。由于其构造特殊,事故具有不确定性强、致因复杂等特点,现场安全管理难度大。为此,本文以塔吊事故调查报告为研究基础,提出统一报告分析框架,结构化提取事故信息,结合数据挖掘技术,深入探究塔吊事故规律,并建立塔吊事故类型预测与致因分析模型,为现场塔吊安全管理决策提供依据。首先收集了218份塔吊事故调查报告,基于24Model提出了系统性塔吊事
【基金项目】
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国家重点研发计划“建筑工程施工垂直运输设备及其作业安全状态监测预警及控制技术研究与工程示范”（2017YFC0805504）；
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塔吊作为建筑施工常见的起重运输设备,运用广泛,相关安全事故多发。由于其构造特殊,事故具有不确定性强、致因复杂等特点,现场安全管理难度大。为此,本文以塔吊事故调查报告为研究基础,提出统一报告分析框架,结构化提取事故信息,结合数据挖掘技术,深入探究塔吊事故规律,并建立塔吊事故类型预测与致因分析模型,为现场塔吊安全管理决策提供依据。首先收集了218份塔吊事故调查报告,基于24Model提出了系统性塔吊事故致因分析方法,建立了统一的报告分析框架,并结合WBA法结构化提取了塔吊事故信息。基于此,提出了适合多维多层塔吊事故关联规则挖掘的改进Apriori算法,提升了事故挖掘效率,利用改进的Apriori算法,定量地挖掘了塔吊事故基本信息之间、事故致因与事故类型以及事故致因之间的相关性,并提出了针对性安全管理建议。其次,基于支持向量机建立了塔吊事故类型预测模型,能利用现场易获得的信息快速预测最可能发生的事故类型,缩减致因分析体量。然后,根据类型预测结果建立相应贝叶斯网络致因分析模型,获得各致因节点排查顺序,指导管理人员制定合理的安全管理策略。最后,通过新收集的5个事故案例对塔吊事故类型预测与致因分析模型进行了展示与验证,取得了良好效果。本文统一的报告分析框架能标准化提取塔吊事故信息,改进的Apriori算法能深入挖掘塔吊事故规律,塔吊事故类型预测与致因分析模型能指导管理人员制定策略,同时本文也为数据挖掘方法在安全事故的分析与应用上提供了参考。
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