关键词：
HAZOP分析
文本分类
BERT
TFIDF
Web应用
摘要：
石油化工行业作为全球经济的重要支柱,不仅提供必需的能源和原料,同时也伴随着显著的安全与环境挑战。随着工业化进程的加速和化学工艺的日益复杂,确保生产过程的安全已经成为企业和社会的重要任务。HAZOP分析(Hazard and Operability analysis)方法,即危险与可操作性分析方法是一种针对包括但不限于工业、电力等系统的系统性安全分析方法,以其系统性和结构化特点,在识别和评估化工过程中潜在的偏离和风险方面展现出独特的优势,成为化工行业最广泛使用的安全分析技术之一。
然而,HAZOP分析面临的一个主要挑战是报告信息复用性差。由于HAZOP报告通常针对特定过程或系统生成,其内容密集、专业性强,报告间的信息难以直接复用。尤其HAZOP分析报告中,严重性、可能性等级的确定大多由专家讨论确定,严重依赖专家经验,且信息难以复用。
针对上述挑战,本文提出了BERT+Keywords双输入深度学习模型,该模型实现了HAZOP分析中严重性和可能性标签的自动预测。BERT层能够捕获文本内容的深层次语义和上下文信息,而Keywords层即TFIDF层专注于提取文本中的关键信息,通过融合两种特征,模型能够更全面地理解和分类HAZOP报告的严重性和可能性标签。为HAZOP信息复用提供了新工具。
此外,本文进行了基于Web的HAZOP严重性和可能性自动预测应用的开发。通过自动化预测过程,显著提高了分析速度,减少了对分析师的需求,并缩短了制作报告的时间。该应用为HAZOP信息复用提供了更加便捷的途径,即使是非专家用户也能通过可视化界面快速理解和应用HAZOP分析方法。此应用特别适合不同地点的分析师协同工作,为远程团队协作和沟通提供了有力工具。通过更新标签数据和模型,该系统能够及时更新严重性和可能性的评估结果,从而支持更快的风险响应和更好的决策制定。此外,该应用还可以作为培训工具,帮助新手快速学习并掌握HAZOP分析,同时促进不同背景专业人士的合作,提高非安全专业人员参与风险评估过程的能力。
综上所述,本文通过提出文本分类模型和标签预测应用,为提升HAZOP分析的效率和质量、解决信息复用性差的挑战提供了有效的解决方案。这些创新不仅推动了石油化工安全管理的现代化,也为未来安全分析的技术创新和方法改进提供了有价值的参考。
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