数据驱动下化工园区风险监测预警研究

王玉梅，女，1975年生，博士，青岛科技大学经济与管理学院教授。研究方向：风险管理。青岛市科技创新智库负责人、国家科技部项目评审专家、山东省科技项目评审专家、山东省社会科学优秀成果奖评审专家、青岛智库专家。

高鑫坤，男，1995年生，青岛科技大学经济与管理学院硕士研究生。研究方向：风险管理。

刘志国，男，1980年生，博士，青岛科技大学传媒学院党总支书记，硕士生导师，新加坡南洋理工大学高级访问学者，中国编辑学会会员，青岛市文化艺术创新创作研究会理事。长期致力于文化传播、风险管理等领域。

第一章 绪论

第一节 研究背景

第二节 研究意义

一、理论价值

二、实际应用价值

第三节 研究现状

一、风险监测研究现状

二、风险预警研究现状

三、数据驱动下化工园区风险监测预警应用研究

四、决策分析方法

五、文献评述

第四节 研究内容和思路

一、主要研究内容

二、研究方法

第五节 研究创新

第二章 化工园区风险监测预警理论分析

第一节 风险相关理论基础

一、风险

二、安全

三、危险源

四、隐患

五、事故

第二节 化工园区相关理论基础

一、化工园区特征

二、化工园区风险类型

三、化工园区风险特征

四、化工园区风险成因

第三节 化工园区风险监测与预警理论基础

一、化工园区风险监测概念、方法及功能分析

二、化工园区风险预警概念、方法及功能分析

第四节 山东省化工园区风险监测预警现状分析

一、山东省化工园区风险监测预警发展现状

二、山东省化工园区风险监测预警体系发展问题

第五节 大数据驱动下化工园区风险监测预警体系

一、大数据驱动理论基础

二、基于大数据驱动的方法与模型

三、基于大数据驱动的风险监测预警流程

四、大数据驱动下化工园区风险监测预警体系架构

本章小结

……

第三章 大数据驱动下化工园区风险监测预警系统机理研究

第四章 化工园区风险监测预警指标体系构建

第五章 大数据驱动下化工园区风险监测预警模型建立

第六章 大数据驱动下山东省化工园区风险监测预警案例研究

第七章 化工园区风险分析及防范措施

第八章 结论

参考文献

附录

《数据驱动下化工园区风险监测预警研究》首先基于数据驱动视角，依据系统动力学原理明确风险性态演变流程及各要素作用机理模型，提炼风险关联要素，建立化工园区风险监测预警指标体系；其次，针对数据驱动下存在的监测指标多样、内部机理复杂、信息来源广泛、数据质量各异等特点，利用证据折扣方法对指标要素的重要性和可靠性进行折扣处理，借鉴模糊数学、信息融合等相关理论构建基本信任分配函数，在此基础上构建适用于解决园区风险综合评价的多源异构融合模型，解决风险指标层次化融合过程中可能遇到的融合问题；再次，运用模糊综合评价模型和灰色预测模型解决园区风险评价及预测问题，实现对数据驱动下化工园区风险的科学评价；最后，以东营港经济开发区化工园区为例对我国化工园区风险监测预警展开案例研究，根据模型评价结果，参考预先设定风险警限进行等级划分，确定化工园区风险等级，并针对指标预警风险程度制定防范措施，有效降低园区事故发生概率，实现化工园区的本质安全。