一种系统的方法，用于识别关键安全因素的驱动因素并确定其优先级层次

《Canadian Journal of Chemical Engineering》：A systematic approach for identifying drivers of critical safety and establishing their hierarchy

过程工业事故频发促使本研究基于NLP和ISM开发数据驱动框架，从CSB数据库35份报告中提取出PSM（占94%）、ISD（60%）等5大核心安全改进措施（DCS），并通过26例新数据验证模型有效性。构建的DCS层次结构显示，安全领导力（PSM）和本质安全设计（ISD）处于上层，而应急准备（EP）和反应性危害（RH）位于执行层，最终形成驱动工业安全的五级体系。

　　本研究致力于通过数据驱动的方法，探索如何从事故调查报告中识别关键安全驱动因素，从而为化工行业的安全管理和风险预防提供科学依据。在化工行业，由于涉及高危化学品和复杂的工艺流程，事故的发生不仅会对员工生命安全造成威胁，还可能对环境和社会产生深远影响。因此，建立一套系统、有效、前瞻性的安全管理体系至关重要。而事故数据库作为重要的信息来源，为安全改进提供了丰富的经验教训。然而，传统的事故分析方法在提取和利用这些信息方面存在诸多挑战，尤其是在识别导致事故的根本原因和相关因素时，需要更先进的技术手段。本研究引入了自然语言处理（NLP）与解释性结构模型（ISM）相结合的方法，旨在实现对关键安全驱动因素（DCS）的自动化识别与系统化分析，从而提升安全管理体系的科学性和前瞻性。

在化工行业中，关键安全驱动因素通常指的是那些对整体安全表现具有决定性影响的因素。这些因素可能包括工艺安全管理（PSM）、风险评估与管理（RMP）、本质安全设计（ISD）、应急准备（EP）以及反应性危险（RH）等。本研究提出了一种基于NLP和ISM的新型方法，以更高效地从事故报告中提取这些关键因素，并通过建立它们之间的层次关系，帮助决策者识别和优先处理最重要的安全改进方向。这种方法不仅提高了事故分析的效率，还为安全管理体系的持续优化提供了理论依据和实践指导。

为了实现这一目标，研究团队首先对CSB数据库中的35份事故报告进行了数据预处理，包括文本分词、去除无用词汇和符号、词干提取等步骤。随后，利用自定义的命名实体识别（NER）模型，从文本中提取关键安全驱动因素。这种方法在处理文本数据时具有高度的灵活性和准确性，能够识别出导致事故的多种因素，并将它们分类为不同的安全驱动类别。此外，研究团队还开发了一种基于解释性结构模型的分析框架，以建立这些驱动因素之间的复杂关系和层级结构，从而为安全改进提供系统性的指导。

在对事故报告进行分析的过程中，研究团队发现，工艺安全管理（PSM）是导致事故发生的最关键因素之一，占所有事故的94%。这表明，PSM在化工行业中的重要性不言而喻，它涉及多个方面，如过程与设备完整性、操作规程的执行、风险评估与控制措施等。PSM的不足可能导致一系列安全隐患，例如设备维护不到位、操作程序不规范、安全培训缺失等，从而增加事故发生的概率。因此，强化PSM是当前化工行业安全改进的重点之一。

除了PSM之外，其他关键安全驱动因素也对事故的发生起到了重要作用。例如，本质安全设计（ISD）占事故比例的60%，表明在设计阶段充分考虑安全因素可以有效降低事故风险。本质安全设计强调从源头减少危险，例如通过使用更安全的材料、优化工艺流程、减少化学品的使用量等。同时，反应性危险（RH）和应急准备（EP）也在事故中占据了重要位置，分别占事故比例的20%和7%。这些因素通常与事故的直接诱因相关，例如化学品的不稳定性、操作失误、设备故障等。因此，对这些因素的深入分析有助于识别潜在的危险源，并制定相应的预防措施。

本研究还验证了所提出的模型在26个未见过的事故场景中的应用效果。这些事故数据来源于CSB在2020年3月至2023年期间发布的安全产品，涵盖了美国多个州的化工设施事故。通过将模型应用于这些事故案例，研究团队发现，模型能够准确识别出导致事故的关键安全驱动因素，并与CSB提供的事故原因分析结果保持一致。这一验证过程不仅证明了模型的有效性，也为进一步优化和推广该方法提供了实证依据。

研究团队指出，虽然模型在识别关键安全驱动因素方面表现出色，但其应用仍面临一些挑战。例如，数据样本量较小可能会影响模型的准确性和泛化能力。此外，由于事故报告中的语言表达多样，模型在提取关键信息时可能会出现误差。因此，未来的研究可以进一步优化模型，通过增加训练数据、引入更先进的NLP技术（如基于Transformer的模型）以及结合专家意见，提高模型的鲁棒性和适用性。

本研究的意义在于，它提供了一种全新的方法，使化工行业能够更有效地从事故中学习，并将这些经验转化为系统性的安全改进措施。通过结合NLP和ISM，研究团队不仅能够识别关键安全驱动因素，还能建立它们之间的层次关系，从而为安全管理体系的优化提供科学支持。这种数据驱动的方法有助于提高事故分析的效率，减少人为错误，提升化工企业的安全水平。同时，该方法也为其他行业提供了借鉴，特别是在处理大量文本数据、识别潜在风险因素和制定预防策略方面具有广泛的应用前景。

在化工行业，安全不仅仅是技术问题，更是一种管理文化。因此，本研究强调了安全文化的建设在事故预防中的重要性。通过识别和改进关键安全驱动因素，企业可以在事故发生前采取预防措施，降低风险，提高安全性能。此外，研究团队还指出，随着技术的不断进步，化工行业需要更加智能化和数字化的安全管理方式，以适应日益复杂的工艺环境和不断变化的风险因素。

未来的研究可以进一步扩展本方法的应用范围，例如将它应用于更大的事故数据库，或者结合更多的行业数据，以提高模型的适用性和准确性。同时，还可以探索如何将这些关键安全驱动因素与企业的安全管理体系相结合，形成一套完整的安全改进框架。此外，随着人工智能和大数据技术的发展，未来的事故分析将更加智能化，能够实时监测和预警潜在的安全风险，从而实现更高效的安全管理。

总的来说，本研究为化工行业的安全管理和事故预防提供了一种创新性的方法。通过结合NLP和ISM，研究团队成功地从事故报告中提取了关键安全驱动因素，并建立了它们之间的层次关系，为安全改进提供了科学依据。这一方法不仅有助于提升化工行业的安全水平，还为其他高危行业提供了可借鉴的经验。在未来，随着技术的不断进步，这种方法有望得到更广泛的应用，为实现更加安全、高效的工业环境做出更大贡献。