异常事件判断解释及异常预报
1、钻井异常事件从其引发机理及后果，可分为三类异常事件：
（1）地质异常事件：由地质因素引起，主要是地层岩石和油气水显示信息的反映，有：快钻时、放空、气浸、油浸、水浸等。
（2）地质～工程异常事件：由地质因素引起，继而可能引发井内恶性事故的异常事件，有：井涌、井喷预兆、井漏、溢流、后效井涌、后效井喷等。
（3）工程异常事件：由作业不当或钻井工具疲劳和质量问题引发的钻井异常事件，有：刺钻具、断钻具、刺泵、掉水眼、水眼堵、掉牙轮、溜钻、顿钻和卡钻等。
2、钻井异常事件按异常参数类型可分为：
（1）、钻井液参数异常：包括油浸、气浸、淡水浸、盐水浸、溢流、井涌、井漏、井喷、地温异常等。
（2）、钻井工程参数异常：包括刺钻具、刺泵、水眼堵、掉水眼、遇阻、卡钻、溜钻、顿钻、断钻具、快钻时、钻头后期、井壁垮塌等。
（3）、地层压力检测参数异常：地层压力异常、井喷预兆等。
四、异常显示的判别标准
异常显示的判别标准是发现和识别异常事件的基础。凡任意一项参数和资料符合下列情况，则视为异常显示。
a）、钻时突然增大、减小，或呈趋势性增大、减小。
b）、钻压大幅度波动或突然增大100KN以上或钻压突然减小并伴有井深跳变。
c）、除去钻压改变的影响，大钩负荷突然增大或减小100~200KN。
d）、转盘扭矩呈趋势性增大10%~20%，或大幅度波动。
e）、转盘转速无规则大幅度波动，或突然减小甚至不转，或人工监测发现打倒转。
f）、立管压力逐渐减小0.5~1Mpa，或突然增大或减小2Mpa以上。
g）、钻井液总池体积相对变化量超过1~2m3。
h）、钻井液出口密度突然减小0.04g/cm3以上，或呈趋势性减小或增大。
i）、钻井液出口温度突然增大或减小，或出、入口温度差逐渐增大。
j）、钻井液出口流量明显大于或小于入口流量。
k）、钻井液出口电导率或电阻率突然增大或减小。
l）、气体总烃含量高于背景值2倍以上，且绝对值大于0.2%以上。
m）、二氧化碳含量明显增大。
n）、硫化氢含量超过报警值。
o）、实时钻进中的钻头成本呈增大趋势。
p）、dc指数或Sigma值呈趋势性减小。
q）、泥（页）岩密度呈趋势性下降。
r)、碳酸盐含量明显变化。
s)、岩性明显改变或岩屑中有金属微粒。
t)、岩屑照射有荧光显示。
五、异常显示解释
发现和确认某一项参数或数个参数和资料是异常显示后，必须立即查明原因，进行对比分析和判断，尽快做出解释。各类异常显示的解释原因和非解释原因见下表。
表1 异常显示的解释原因及非解释原因
六、主要异常事件的检测预报
在异常显示对比分析和综合判断解释的基础上，确定异常事件的类型并尽快发出异常事件预报。
（一）、地质异常预报
地质异常事件主要涉及钻井液参数，另外还涉及部分工程参数，包括钻井液的入、出口密度、温度、电导率、流量、钻井液体积、立压、泵冲等。钻井液参数的变化通常直接反映井下地层液体的活跃情况及井筒与地层压力的平衡情况，重视钻井液异常的预报，可以避免井喷、井漏等重大事故的发生，及时处理油气浸、水浸，为顺利施工创造条件（表2）。
表2 地质异常事件主要参数变化
表3 地质异常事件主要参数变化
注：“↑”指上升，“↗”指增大，“↘”指减小。
（二）工程异常预报
综合录井仪连续检测和记录钻井参数包括：大钩负荷、钻压、立压、泵冲、转盘转速、转盘扭矩、出口流量、钻时、钻进成本等。
钻井工程事故包括钻井液循环系统的刺钻具、刺泵、堵水眼、掉水眼；钻具的遇阻、卡钻、溜钻、断钻具、钻头掉牙轮等。
利用综合录井仪监测各种参数异常变化，可直接或间接预报多种工程异常及工程事故（表1）。
接单根、起下钻及停待期间异常事件
表3
表1 钻井工程参数异常变化
注：“↓”指下降，“↑”指上升，“↗”指增大，“↘”指减小，“～”指波动或跳变。
七、异常预报程序
1、密切注意钻井施工过程中各种钻井参数值是否正常，出现异常显示时首先及时检查仪器或传感器，排除因设备故障引起的参数异常显示。
2、对排除设备故障因素后的异常显示应及时判断异常类型，并由值班操作员口头或电话通知值班司钻、现场监督、分队长和仪器工程师，提出异常处理建议。
3、密切观察异常显示过程和异常处理过程，并作详细记录。
4、随后经进一步确认后填写异常事件预报通知单，交现场地质、工程监督（或钻井施工队、录井队长）并签字确认，并作为原始资料上交。
八、异常事件预报通知单
内容包括：
①井号、地层层位、异常类型、录井队名、异常井深、日期；
②异常开始时间(时、分)、口头和书面预报时间(时、分)；
③异常出现实时参数变化情况（应包括附录3表2中所述异常类型的检测参数特点，并详细记录参数值变化过程）；
④建议处理措施；
⑤采纳建议情况(应详细记录采纳建议后的处理过程或不采纳建议后的后果)；
⑥异常事件的实际结果；
⑦预报人；
⑧钻井队名及钻井队签名；
⑨现场监督签名等。
举例说明：
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异常事件判断解释及异常预报
1、钻井异常事件从其引发机理及后果，可分为三类异常事件： （1）地质异常事件：由地质因素引起，主要是地层岩石和油气水显示信息的反映，有：快钻时、放空、气浸、油浸、水浸等。 （2）地质～工程异常事件：由地质因素引起，继而可能引发井内恶性事故的异常事件，有：井涌、井喷预兆、井漏、溢流、后效井涌、后效井喷等。 （3）工程异常事件：由作业不当或钻井工具疲劳和质量问题引发的钻井异常事件，有：刺钻具、断钻具、刺泵、掉水眼、水眼堵、掉牙轮、溜钻、顿钻和卡钻等。 2、钻井异常事件按异常参数类型可分为： （1）、钻井液参数异常：包括油浸、气浸、淡水浸、盐水浸、溢流、井涌、井漏、井喷、地温异常等。 （2）、钻井工程参数异常：包括刺钻具、刺泵、水眼堵、掉水眼、遇阻、卡钻、溜钻、顿钻、断钻具、快钻时、钻头后期、井壁垮塌等。 （3）、地层压力检测参数异常：地层压力异常、井喷预兆等。 四、异常显示的判别标准 异常显示的判别标准是发现和识别异常事件的基础。凡任意一项参数和资料符合下列情况，则视为异常显示。 a）、钻时突然增大、减小，或呈趋势性增大、减小。 b）、钻压大幅度波动或突然增大100KN以上或钻压突然减小并伴有井深跳变。 c）、除去钻压改变的影响，大钩负荷突然增大或减小100~200KN。 d）、转盘扭矩呈趋势性增大10%~20%，或大幅度波动。 e）、转盘转速无规则大幅度波动，或突然减小甚至不转，或人工监测发现打倒转。
f）、立管压力逐渐减小0.5~1Mpa，或突然增大或减小2Mpa以上。 g）、钻井液总池体积相对变化量超过1~2m3。 h）、钻井液出口密度突然减小0.04g/cm3以上，或呈趋势性减小或增大。 i）、钻井液出口温度突然增大或减小，或出、入口温度差逐渐增大。 j）、钻井液出口流量明显大于或小于入口流量。 k）、钻井液出口电导率或电阻率突然增大或减小。 l）、气体总烃含量高于背景值2倍以上，且绝对值大于0.2%以上。 m）、二氧化碳含量明显增大。 n）、硫化氢含量超过报警值。 o）、实时钻进中的钻头成本呈增大趋势。 p）、dc指数或Sigma值呈趋势性减小。 q）、泥（页）岩密度呈趋势性下降。 r)、碳酸盐含量明显变化。 s)、岩性明显改变或岩屑中有金属微粒。 t)、岩屑照射有荧光显示。 五、异常显示解释 发现和确认某一项参数或数个参数和资料是异常显示后，必须立即查明原因，进行对比分析和判断，尽快做出解释。各类异常显示的解释原因和非解释原因见下表。 表1 异常显示的解释原因及非解释原因
异常事件报告管理制度细则
异常事件报告管理制度细则 一、前言 异常事件报告管理是企业内部管理的重要环节，它涉及到公司内部的信息流动、协作机制和责任落实等方面。为了建立健全的异常事件报告管理制度，提高管理效率和响应速度，本文将详细介绍异常事件报告管理制度的细则。 二、定义和范围 1. 异常事件：指企业运营过程中出现的与正常工作流程不符的事件，包括但不 限于设备故障、产品质量问题、环境事故、安全事故等。 2. 异常事件报告：指对发生的异常事件进行记录、汇总和分析，并及时向相关 部门报告的工作。 三、报告流程 1. 事件发现和记录： a. 发现异常事件的员工应及时向所在部门负责人报告，并在记录表上详细描 述事件发生的时间、地点、原因以及可能的影响。 b. 异常事件记录表应尽可能简洁明了，包括事件的摘要、具体描述、涉及的 部门和责任人，同时需要保证表格的机密性。 2. 报告提交和审批： a. 收到异常事件报告后，所在部门负责人应及时审核并确认其真实性和重要性。如有需要，可以牵头组织相关部门进行调查和核实。 b. 如果异常事件属于紧急情况，所在部门负责人应立即向高级管理层进行报告，并按照公司的紧急处理流程进行响应。
3. 报告分析和总结： a. 审批通过的异常事件报告应由专人负责分析和总结，以便总结经验教训、改进管理和预防类似事件的发生。 b. 分析和总结报告应包括事件的原因、影响范围、责任人的处理方式和改进措施等内容，并及时向公司高级管理层报送。 四、报告机制和要求 1. 及时性：异常事件报告应在事件发生后的24小时内提交至相关部门，以保证问题能够及时得到解决。 2.准确性：异常事件报告应真实、客观地反映事件的发生和影响，不得有造假行为。 3. 统一格式：公司应统一制定异常事件报告的格式和标准，并向全体员工进行培训和宣传，以便大家对报告的要求有清晰的认识。 4. 机密性：对于涉及商业秘密和个人隐私的异常事件报告，应严格保密并限制阅读范围，以避免对公司和员工造成不必要的损失。 五、管理评估和改进 为了不断提高异常事件报告管理的效率和质量，公司应定期进行管理评估和改进。具体措施包括： 1. 定期组织培训和考核，提高员工对异常事件报告管理制度的认识和理解。 2. 召开定期会议，分享各部门的异常事件处理经验和改进措施。 3. 收集员工的意见和建议，及时调整和优化管理制度。 六、结论
异常事件处理流程
异常事件处理流程 异常事件指的是突发的、非正常的事件或情况，可能对组织运作、项目执行、业务流程等产生影响。为了应对异常事件，组织需要建立一套完善的异常事件处理流程来及时识别、评估和解决问题。本文将介绍一个常见的异常事件处理流程。 1. 识别异常事件 在实际工作中，组织需要设定一些标准或指标来帮助识别异常事件。这些可以包括但不限于： •连接中断：网络连接中断或设备故障 •数据损坏：数据丢失或存储错误 •安全漏洞：系统被入侵或被黑客攻击 •设备故障：硬件损坏或软件错误 当出现以上情况时，可以认为发生了异常事件。 2. 报告和记录异常事件 一旦发现异常事件，相关人员应立即报告给相应部门负责人或管理层，并尽快记录相关信息。记录内容可以包括： •异常事件描述 •时间和地点 •影响范围和人员受影响情况
•已经采取的措施 此外，还可以在数据库或类似的平台上建立一个记录系统，以便日后查询和跟踪。 3. 评估异常事件 在报告和记录阶段之后，需要对异常事件进行评估和分析。这包括： •确定异常事件的紧急程度和重要性 •定位问题根本原因 •评估可能的影响和潜在风险 •判定是否需要立即采取紧急措施 通过评估可以帮助组织更好地了解异常事件的严重性，并为后续处理提供指导。 4. 制定应对策略 根据评估结果，组织应制定相应的应对策略。这意味着采取适当措施来解决或 缓解问题。应对策略可以包括： •活动（Immediate Actions）：例如修复设备、确定备用方案等。 •技术调整（Technical Adjustments）：例如更新软件补丁、改进网络安全措施等。 •资源调配（Resource Allocation）：例如增加人员投入、调整工作流程等。制定应对策略时，需要考虑时间、资源和可行性等因素。
异常事件处理与应对措施
异常事件处理与应对措施 随着技术的不断进步，我们面对的信息也越来越多，这导致我们不断地面对各种异常事件。无论是个人、企业还是国家，都需要对异常事件做出应对措施，以规避风险并最大限度地减少损失。本文将探讨异常事件处理与应对措施，以期帮助读者更好地预防和处理异常事件。 一、什么是异常事件 异常事件是指发生在我们预期之外的事情，例如，人为或自然灾害、技术故障、网络黑客攻击等等。由于无法预期，这些异常事件往往会给我们带来巨大的影响。一旦出现异常事件，如何及时做出应对措施，将会被认为是一个组织能力及领导力的重要体现。 二、如何处理异常事件 一旦出现异常事件，我们需要首先快速反应。处理异常事件需要一定的流程和团队来保证处理的顺利进行。以下是一些处理异常事件的步骤： 1、确定事件的严重程度。根据事件的类型、影响程度，以及是否对人员造成威胁来判断其严重程度。 2、建立应对团队。成立一个权威团队，这个团队可以包括捐赠者、志愿者、以及其他专业人员等。 3、采用有效的沟通方式。在处理异常事件的过程中，与其他人员或机构的沟通可以帮助我们更好地定位问题，并相应地采取解决方案。
4、启动计划。制定一个应急预案，根据严重程度采取相应的方案。 5、记录处理的过程。在处理异常事件的过程中，需要记录相关的信息，以便事后总结反思。 三、异常事件应对措施 在处理异常事件的过程中，需要尽可能地减少损失，这需要在应对措施上花费更多的精力。以下是一些可行的应对措施： 1、建立备份方案。对于公司数据，需要定期的备份和恢复系统，以便重要数据遭受损失后能够快速地恢复。这常用于避免系统被病毒攻击，或者丢失重要的信息。 2、提高安全意识。公司可以提供相关的培训，提高员工的安全意识，在公司网络上辨识高危链接，在出现意外情况时采取必要的预防措施。 3、紧急联系方式。公司需要在应急情况下提供一个紧急联系方式，以便员工可以迅速联系专业人员获取支援，减少紧急情况恶化的可能。 4、建立紧急计划。在事件发生时，紧急计划可以指导员工和领导层应急处理，帮助他们在压力下保持镇静。 5、实时监测。保持对可能的风险的实时监控，并积极发现并处理异常情况。 结论 异常事件无法预测，但我们可以通过正确的应对措施，减少损失，最大程度地减轻影响。在日常运营中，组织应该建立一套完整而有效的应对方案，并制定紧急计划，以保证在最短的时间内处理风
异常气象事件成因解析与预测模型构建
异常气象事件成因解析与预测模型构建 近年来，异常气象事件频发，给人们的生活和社会经济带来了许多不利 影响。了解异常气象事件的成因并建立相应的预测模型，对于保护人民生命 财产安全、合理利用资源、提高抗灾能力具有重要意义。本文将对异常气象 事件的成因进行解析，并探讨如何构建相应的预测模型。 异常气象事件的成因解析是研究气候变化和天气系统的关键环节。气象 学家通过观测和研究大气层的物理和化学特性，加深对气象事件形成的原理 和机制的理解。首先，气象事件的成因与大气运动密切相关。大气通过纬度、经度和高度的分布来划分不同的气候带和天气系统。例如，季风系统、锋面 和高压系统等都会导致异常气象事件的发生。其次，温度、湿度和气压的变 化也会影响气象事件的产生。例如，高温、低温或者湿度过大、过小会导致 气象事件的发生。另外，大气污染和人为活动也会对气象事件产生一定影响。例如，大气污染物的排放会导致气候变暖，进而引发极端天气事件。因此， 深入探究异常气象事件的成因，需要综合考虑多种因素的综合作用。 为了更好地预测异常气象事件的发生，科学家们设计了各种预测模型。 其中，基于统计学方法的模型是最常用的。这些模型基于对历史气象数据进 行分析和建模，通过模式识别和趋势分析等方法来预测未来可能发生的异常 气象事件。例如，通过分析多年的降水量、气温、湿度等数据，可以推测未 来是否会发生干旱、洪水等异常气象事件。此外，基于物理学原理的模型也 被广泛使用。这些模型基于大气运动的方程组和能量守恒方程等物理学原理，通过数值模拟来模拟和预测气象事件的发生。这些模型需要大量的计算和高 精度的初始条件，但其预测结果更加准确和可靠。 除了统计学和物理学方法，机器学习也被应用于异常气象事件的预测中。机器学习是一种通过训练数据来构建模型并进行预测的方法。它可以通过对 大量历史气象数据的学习，自动发现数据中的规律和模式，并进行准确的预测。例如，可以使用神经网络模型来预测下一时刻的温度和湿度等关键气象 参数，从而得到异常气象事件的可能性。此外，机器学习还可以结合其他气 象数据和环境指标，提高预测的准确性。例如，结合大气污染物浓度、地势、风向等因素，可以更好地预测雾霾天气的发生。 虽然目前已经有了多种预测模型，但异常气象事件的预测仍然具有一定 的挑战性。首先，气候系统的复杂性使得异常气象事件的发生受到多种因素 的影响，预测难度较大。其次，气象数据的采集和质量对模型的准确性有很 大影响。如果采集到的数据不准确或者缺失了一些关键信息，将会影响模型 的建立和预测结果的可靠性。另外，气象事件的突发性也是一个挑战。有些
智能物流系统下的异常事件检测与预警
智能物流系统下的异常事件检测与预警 随着物流业的发展，物流成本的不断降低，大部分企业都开始了数字化物流转 型计划。智能物流系统的普及为企业提供了更加高效、准确、便捷的物流服务。尤其在如今全球疫情的背景下，智能物流系统已经成为许多企业的首选。然而，物流业本身也存在着诸多风险，如货物损毁、车辆故障、天气影响等等。这些异常事件对于企业来说难免会造成损失，因此建立智能物流系统下的异常事件检测与预警机制变得至关重要。 一、智能物流系统下的异常事件检测 智能物流系统下的异常事件发生频率相对较高，因此必须建立一个完善的异常 检测机制。首先，针对异常事件进行分类，如货物丢失、货物损坏、天气影响、车辆故障等等。其次，采用物联网技术将货物、车辆、人员、设备等进行实时监控，收集相关数据；再通过大数据算法进行异常数据分析与处理，实现智能化的异常事件检测。最后，将检测到的异常事件进行记录，并迅速向物流系统管理者进行报警。这样，管理者就可以及时了解异常情况，并进行相应的处理和调整，最大程度地降低了物流风险。 二、智能物流系统下的异常事件预警 在异常事件检测完成之后，需要对异常事件进行预警，以便管理者及时介入并 采取措施。异常事件预警需要考虑以下几点： 1.预警类型：例如短信预警、邮件预警、语音预警等，不同类型的预警方式适 用于不同类型的异常事件。 2.预警时效性：需要根据异常事件的严重程度、影响范围及重要性等因素来确 定预警的时效性，以便管理者能够及时采取措施。
3.预警跟进机制：为了保证预警的有效性，预警后需要建立有效的跟进机制，及时跟踪异常事件的处理情况，同时及时更新预警信息。 总之，智能物流系统下的异常事件检测与预警机制是现代物流服务的重要组成部分，对于提高物流管理水平具有重要的意义。同时，与智能物流系统结合使用还可以提高物流整体效率，降低物流成本，为企业带来更多的经济收益。因此，建立健全的智能物流异常检测与预警机制是当务之急。
监控视频中的异常事件检测技术研究
监控视频中的异常事件检测技术研究 现代社会中，监控技术已经成为了重要的社会治安工具。无论是商场、地铁、 银行、学校或者是街头巷尾，监控摄像头随处可见。这些摄像头能够实时记录周围环境，同时监测人们的行为举止，以此保障社会的安全和秩序。但是监控视频中的异常事件检测技术却依然存在一定的缺陷，而如何提高监控视频异常事件的检测率，这是需要我们研究的一个课题。 首先，监控视频中异常事件检测的难点在于如何将人工智能技术应用于监控视 频中。传统的监控技术直接将映像拍摄下来并记录，但是由于人工操作的误差及人眼敏感程度等原因，监控摄像头可能会漏掉一些异常事件。因此，利用人工智能技术提高监控视频异常事件的检测能力已经成为了发展方向之一。 其次，如何定义异常事件也是解决这个难点的一个主要问题。异常事件的定义 因场景和角度的不同而不尽相同。比如，在银行场景中，人们在办理业务时都是面相柜台，如果有一个人背对着柜台而站着，就可以定义为异常事件；但是在地铁场景中，很多乘客常常拿着手机或者报纸，只看到后背而不看前面，这种情况并不能定义为异常事件。因此，在监控视频中异常事件的定义要结合具体的场景和角度，确保检测的准确率和有效性。 此外，异常事件的检测技术也需要聚焦于“可疑行为”的检测。在监控视频中， 我们往往难以预测一个正常人的行为习惯，但却可以预测可疑人员的行为模式。例如银行梯田场景中，如果员工进入库房后超过十分钟都没有出来，就可以定义为可疑行为。因此，要提高监控视频异常事件的检测率，需要将关注焦点放在可疑行为的检测上。 最后，监控视频中的异常事件检测技术也面临着技术成本问题。目前，人工智 能技术的应用还需要继续投入巨大的成本来提高监控视频异常事件的检测率。同时，监控视频的收集、存储和处理也需要大量的成本投入。因此，在监控视频中异常事件检测技术的发展过程中，如何降低成本是一个必须要解决的难题。
信息中心机房异常事件处理与报告管理制度
信息中心机房异常事件处理与报告管理制度 一、背景介绍 为了保障信息中心机房的正常运行和安全性，有效处理和管理异常 事件是必不可少的。本文将介绍信息中心机房异常事件处理与报告管 理制度，旨在规范和优化异常事件的处理过程，保障机房的稳定运行。 二、异常事件分类 1.硬件故障 硬件故障包括服务器故障、网络设备故障、存储设备故障等。一旦 发生硬件故障，应立即通知相关维护人员，并采取相应措施，如备用 设备替换、数据迁移等。 2.软件异常 软件异常主要指操作系统故障、应用程序崩溃等。对于软件异常， 及时与技术支持团队联系，查找并修复问题。同时，应记录异常出现 的时间、问题描述、修复方式等关键信息。 3.安全事件 安全事件包括入侵攻击、病毒感染、网络钓鱼等。在发现安全事件时，必须立即启动应急响应流程，并通知相关安全团队进行处理。同时，应尽快采取措施加强安全防护，防止类似事件再次发生。 4.供电异常
供电异常指机房供电系统发生故障、停电等情况。对于供电异常，应及时与电力部门联系，并启动备用电源，以确保机房的稳定供电。 三、异常事件报告流程 1.事件发现与记录 当发生异常事件时，信息中心工作人员应立即发现并记录异常的详细信息，包括事件发生时间、地点、类型、影响范围等。可以通过日志记录、工单系统等方式进行记录，并尽量附加相关截图或文件作为证据。 2.事件处理与追踪 信息中心工作人员应根据事件的严重程度和紧急程度，按照事先制定的处理方案进行处理。对于一些较为复杂或重大的事件，应跟踪整个处理过程，并与相关人员保持沟通。同时，应及时更新事件处理进展，确保相关人员了解当前情况。 3.报告编写与审核 在异常事件处理完成后，信息中心工作人员应撰写事件报告。报告的内容包括事件的起因、损失评估、处理过程、解决方案等。报告需要经过内部审核后才能发布。 4.报告发布与存档
识别大数据中的异常行为与事件
识别大数据中的异常行为与事件 随着大数据技术的不断发展，越来越多的企业和组织开始将大数据应用于业务 流程中，以获取更准确的分析结果和更精细的管理手段。然而，随着数据量的不断增大，大数据分析中涉及的异常行为与事件也越来越复杂和难以识别，甚至会对企业运营带来严重的威胁。因此，如何识别大数据中的异常行为与事件成为了大数据应用的关键问题之一。 一、什么是大数据分析中的异常行为与事件 大数据分析中的异常行为与事件通常指那些与正常业务操作明显不同的、有悖 于预期的数据行为或事件，其发生可能会导致业务损失、数据泄露、安全漏洞等风险。常见的异常行为和事件包括：未经授权的账户访问、异常登录、代码注入、异常文件操作、恶意程序等。 二、为何要识别大数据中的异常行为与事件 对于一些敏感性较高的企业或组织，大数据中的异常行为与事件可能会成为黑 客攻击或系统漏洞的前兆，因此及时发现和识别这些异常行为和事件对于提高网络安全水平和保障业务流程稳定运行非常关键。同时，随着企业和组织对大数据监控和分析的深入应用，使用破坏性手段进行数据篡改、窃取商业机密的风险也随之增加。因此，及时识别大数据中的异常行为与事件能够提高企业和组织的数据安全性，减少数据泄露和业务损失的发生。 三、如何识别大数据中的异常行为与事件 针对大数据中的异常行为与事件，目前已经出现了许多识别和监控技术，包括 安全事件与威胁管理平台(SEM/SIEM)、风险情报平台(RIP)、行为分析(SBA)、威 胁情报平台(TIP)等技术。
SEM/SIEM技术主要是用于监测和分析企业或组织的IT系统以及与之相关的 应用安全事件。该技术通过收集、聚合、分析企业或组织中各类安全信息事件，如入侵事件、恶意软件和攻击行为等，并且能够自动化地将不同的日志信息聚合起来，再通过自动关联分析等手段，识别出不同的异常行为和事件。 RIP技术则主要是用于收集和分析网络安全威胁信息，包括黑客威胁信息、恶 意软件信息、网络钓鱼信息以及各类网络欺诈事件等。该技术通过收集、分析和处理全球各个地区的威胁情报等信息，并且通过对这些信息进行实时分析，来判断企业或组织的网络环境是否存在某种潜在的安全威胁。 SBA技术则主要是针对企业或组织内部用户的行为进行分析，用于发现用户或系统在数据流向、权限设置等操作上存在明显的异常行为。该技术通过对企业或组织足够的历史数据进行深度分析，以构建用户正常行为模型并对比实时行为，从而发现异常行为和事件。 TIP技术则主要是用于监测和分析网络或应用系统的新型威胁行为，包括零日 攻击、未知漏洞攻击和定向攻击等。该技术通过通过与国内外威胁情报有机结合，并应用各种机器学习算法进行实时的风险评估、威胁判断和应急响应等，有效地提高企业或组织的威胁应对能力。 四、总结 对于企业或组织而言，识别大数据中的异常行为与事件是保护数据安全的核心 问题。随着大数据安全监控技术的不断发展和进步，我们能够更加准确地发现、识别和应对大数据中的异常行为和事件，从而切实保障企业和组织的数据安全和业务稳定运行。
异常事件通报原则的5个基本要素
异常事件通报原则的5个基本要素 在实际工作中，有些单位的安全管理部门，经常遇到一些异常事件，这是值得我们关注和 讨论的问题。但这里涉及到的问题，却是一个经常被忽视的问题。有的安全管理部门只重视本部门的安全事件，没有对涉及其他部门的异常事件进行重视和通报；有的安全管理部门则对此问题不重视而视而不见或干脆不闻不问；有的则把安全管理和应急处置等工作放在首位。其实导致这种现象和企业文化密不可分，这也是企业“安全文化”理念落实不到位导致的一个重要问题。如果我们仔细梳理一下《国家企业信用信息公示系统》这一系列文件以及企业组织架构和企业行为规范就可以发现，我们对企业异常事件的通报原则还是非常重视的。所谓“异常事件”，是指与企业业务流程或者业务活动有关或者直接导致企业不良后果发生及损害后果的事件。在企业经营管理中，正常情况下发生的异常事件都应该纳入异常事件进行通报沟通和处理；而不正常情况发生事故或者损害后果后发生事故并上报有关部门之前则不应该进行事件通报沟通和处理。 1.定义 异常事件定义是异常事件通报沟通的起点。在现代企业中，通常把需要较长时间才能完成 的一系列工作作为异常事件来进行通报沟通。这就需要掌握哪些基本信息，比如产品名称、规格型号、用途、生产企业或分公司地址、联系电话等信息。哪些是需要很长时间才能完成的工作要给予充分的重视，比如需要一定时间完成的研发项目或新产品在使用中出现了问题需要及时发现和处理，再比如是需要较长时间才能完成的日常经营管理活动等等。那么异常事件要怎么定义呢？我认为异常事件是一种可持续的状态。它既是一种可能产生不良后果或直接导致企业不良事件发生及损害后果的活动；也是一种可以持续不断地进行发生的过程。因此它在企业经营管理中起到至关重要的作用。 2.通报 企业在发生异常事件后，应当及时在内部信息管理系统上进行沟通和处理，并及时向上级 主管部门进行反馈。在这种情况下，上级主管部门应当根据处理情况决定是否予以通报。如果在处理情况决定之前发生了异常事件或者事态未得到有效控制，上级主管部门应当立即向本单位的主管安全管理部门进行通报和沟通。如果在发生了异常事件或者事态未得到有效控制之前再向有关主管安全管理部门进行通报和沟通处理，那么就会给企业造成巨大的损失和影响的局面。比如有的企业管理人员对安全管理工作过于重视而忽略了对职工的安全教育内容。或者说对安全管理工作的处理缺少重视甚至纵容违规行为等等危害后果产生以后才向有关部门进行通报和沟通处 理措施上也没有进行到位。这些危害后果在发生以后才有可能发生或者有可能持续下去，如果我们没有及时采取相应的预防措施而致使损失扩大或者出现更大规模的群体事件以及更严重后果 甚至出现刑事案件的话，就会给企业带来无法挽回的损失和影响。 3.沟通 在正常情况下，如果在正常情况下发生的异常事件，都应该纳入通报沟通的范围。但如果 涉及其他部门或者其他系统的情况，则必须及时通报沟通。当然，如果涉及多个部门甚至多个系统时，则需要进行通报沟通进行协调处理。当然这其中还应该注意一些原则和方法。首先对涉及其他部门或者系统的异常事件必须要及时通报沟通和处理，以便避免信息在一定程度上不对称的情况发生。最后应该加强沟通的结果的及时反馈处理的结果（包括处理情况和结果）反馈（包括处理效果和处理建议）来防止信息的不对称。 4.信息告知 信息告知，包括信息公开和安全信息公开两个方面。公开是指及时向社会公众通报企业存 在的缺陷、风险或违规情况；并且向社会公众公开企业信息，让社会公众了解和掌握企业的风险隐患或违规情况。安全信息公开是指企业在通报前就异常事件的发生原因、可能产生的后果以及处理方式等向有关部门进行告知，包括事前信息公开和事后信息公开，以及发布信息通报说明等。
视频监控中异常事件检测与识别算法研究
视频监控中异常事件检测与识别算法研 究 摘要： 随着技术的进步和社会的发展，视频监控系统在各个领域得到广泛 应用。而在庞大的监控视频中，异常事件的检测与识别成为了一个重 要的研究领域。本文将重点研究视频监控中的异常事件检测与识别算法，探讨不同算法的优缺点，并提出一种基于深度学习的新方法。 1. 引言 随着视频监控设备的普及和高清技术的发展，大量的监控视频产生 并存储。然而，人工处理这些海量视频数据是不现实和低效的。因此，异常事件检测与识别算法的研究变得尤为重要。视频监控中的异常事 件可能包括犯罪行为、火灾、交通事故等，对于安全和公共管理具有 重要意义。 2. 异常事件检测算法研究 2.1 基于传统图像处理的方法 基于传统图像处理的方法主要依赖于人工设计的特征提取算法和分 类器。例如，边缘检测、颜色特征、运动轨迹等。这些方法在一些特 定场景下表现良好，但对于复杂背景和变化场景效果有限。 2.2 基于机器学习的方法 机器学习方法可以对图像进行自动的特征学习和分类任务。常见的 机器学习算法包括支持向量机（SVM）、K近邻（KNN）、随机森林等。这些方法能够更好地处理复杂的场景和变化的环境，但需要大量 的手动标注数据进行训练，并且对于新的场景和环境需要重新训练。 2.3 基于深度学习的方法 深度学习算法以其优秀的表达能力在视频监控中的异常事件检测和 识别中取得了显著的成果。通过深度神经网络可以自动学习图像或视
频中的特征，无需手动设计特征提取器。其中，卷积神经网络（CNN）在图像处理中表现突出，递归神经网络（RNN）和长短期记忆网络（LSTM）则在处理视频序列时效果很好。深度学习方法可以充分利用 大规模标注数据进行训练，同时具备迁移学习的潜力。 3. 异常事件识别算法研究 在异常事件检测的基础上，如何将异常事件与正常事件进行识别是 视频监控领域的另一个重要任务。主要的研究方法包括： 3.1 基于特征表示的方法 基于特征表示的方法主要从已有的特征空间中寻找异常事件的特征 表示模式。例如，利用传统的特征提取方法提取视频或图像的特征， 然后利用机器学习方法进行分类。 3.2 基于时空信息的方法 基于时空信息的方法主要利用视频序列中的时空变化来进行异常事 件识别。例如，提取视频中物体的运动轨迹，通过对比实际轨迹与预 期轨迹的差异判断是否发生了异常事件。 4. 深度学习在视频监控中的应用 深度学习在视频监控领域的应用非常广泛，其中包括目标检测、行 为识别、异常事件检测等。深度学习方法通过构建深度神经网络模型，可以更准确地识别出图像或视频中的目标物体，并判断是否存在异常 行为。 5. 实验结果分析 通过对比不同算法在实验数据集上的表现，我们发现基于深度学习 的异常事件检测与识别算法能够达到更高的准确率和召回率。深度学 习方法能够自动提取图像或视频中的特征，且对于复杂场景有更好的 鲁棒性。 6. 总结与展望
实时视频监控系统中的异常事件检测
实时视频监控系统中的异常事件检测 现代社会中，安全问题日趋严重，各类犯罪案件层出不穷，给 人民群众的生命财产安全带来了极大威胁。为了 ensure 人民的安全，实时视频监控系统成为当今社会必不可少的设备之一。但是 仅仅进行视频监控并不能保证人民的安全。因为视频的采集量过大，人类无法在所有的视频监控画面中观察每一个细节。因此exception detection 成为了实时视频监控系统中的重要问题之一。 伴随着信息技术的快速发展，目前在实时视频监控系统中，异 常事件检测算法技术也在不断完善。下面就让我们来了解一下实 时视频监控系统中的异常事件检测技术。 一、异常事件检测算法的分类 目前在实时视频监控系统中，异常事件检测算法的分类主要有 三类，分别是基于统计学的异常事件检测算法、基于机器学习的 异常事件检测算法以及基于深度学习的异常事件检测算法。 基于统计学的异常事件检测算法主要依靠数据的分布特征、描 写数据规律性的合成模型和数据异常性来进行异常事件检测。这 种算法虽然简单，但是精确度较低，易受周边环境的影响。因此，它不太适用于大规模的、复杂的数据分析场景。但是对于处理非 结构化数据比较有效。
基于机器学习的异常事件检测算法则主要利用分类模型对数据进行建模和分类。这种方法利用监督学习方法对有标签数据进行学习，通过告知算法有哪些数据是异常数据和基本数据，让算法自己学习如何分类，并进一步应用于新的数据分析中。这种方法的精确度相对较高，但是需要大量的训练数据和适当的特征提取方法。 基于深度学习的异常事件检测算法则是比较新近的一种方法。这种方法主要利用深度神经网络来提取数据中的高阶信息，并进行特征学习和分类，这种方法主要特点是可以在不需要过多的特征工程的前提下，直接从原始数据中直接提取特征。 二、异常事件检测算法的应用 实时视频监控系统中的异常事件检测算法可以应用在商业场所的监控中，如银行、酒店、超市等各种公共场所; 生产场所的监控中，如工厂、仓库、码头等等。此外，异常事件检测算法还可以应用于军事、城市、环境等多种领域。让我们以银行商场为例来介绍一下异常事件检测算法的应用。 在银行商场中，异常事件通常包括以下几类: 进出口异常、银行柜台操作异常、反复驻足（犹豫）行为等。在监控银行商场的过程中，异常事件检测算法可以持续不断地对银行商场画面进行处理，及时发现与之前的基准模型相比发生了变化的区域。本着
电离层异常事件预报模型研究
电离层异常事件预报模型研究 随着社会的不断发展，人类对天气的依赖越来越大。除了传统的天气预报，人们也开始关注电离层异常事件预报模型的研究。本文旨在探讨电离层异常事件预报模型的研究进展和未来发展方向。 一、电离层异常事件的定义和重要性 电离层是地球大气层中的一层，它由高度不同、电离状态不同的大气层组成。电离层异常事件通常指的是地球上空发生的一系列大规模的、不规则的电离层扰动现象，这些扰动会对无线电通讯、卫星导航和太空天气等方面造成严重影响。 在现代社会中，背靠着高科技的许多行业都离不开无线电通讯和导航系统的支撑。但是电离层异常事件的发生，会导致无线电信号的损失和导航系统的故障，给这些行业造成巨大损失。因此研究电离层异常事件已经成为信息时代必须面对的问题。 二、电离层异常事件预报模型的研究进展 电离层异常事件预报模型的研究涉及了多个学科，如地球物理学、计算机科学和信号处理等。在最近几十年，许多学者们在这些学科方面做了持续的研究工作，取得了一定的进展。 1. 物理学模型 理论物理学家对电离层异常事件的产生机制做出了许多解释，包括高能粒子入侵和海洋活动等。针对这些机制，物理学家构架了多种物理学模型来预测电离层异常事件的发生，例如Kp模型和Ap模型等。 2. 人工神经网络
人工神经网络是一种类似于人脑细胞之间相连的网络计算模型。它的主要原理 是由输入层、隐含层和输出层构成，通过多层神经元相互链接的方式进行信息处理和学习。目前，人工神经网络应用于电离层异常事件的预报模型上已经取得很大的成功。 3. 机器学习 机器学习是一种由计算机根据训练数据集学习规律并自我改进的算法。它是一 种广泛应用于数据分析和预测的技术，许多学者已经将其应用到了电离层异常事件预报模型的研究中。 三、电离层异常事件预报模型的未来发展方向 1. 多源数据集成 当前，针对电离层异常事件的预报模型主要基于单源数据实现。未来，我们可 以将多个不同的数据源融合在一起，加强电离层异常事件预报模型的准确性和稳定性。 2. 结合数据驱动和物理建模 电离层异常事件的产生机制非常复杂，单一的物理建模难以满足需要。在未来，我们可以将数据驱动方法和物理建模相结合，从而不断完善电离层异常事件预报模型。 3. 结合多学科交叉研究 电离层异常事件预报模型的研究需要多学科的综合研究。因此，我们应该加强 多学科之间协作的交流，以促进电离层异常事件预报模型的发展。 结论 电离层异常事件预报模型是一项需要不断完善的技术，当前已经涉及许多学科 领域的交叉研究。未来，我们可以通过多元数据源的融合、数据驱动和物理建模的
安全生产异常事件管理制度
安全生产异常事件管理制度 一、目的 为进一步规范公司内安全生产异常事件的主动报告,增强风险防范意识,预防事故发生，及时发现安全生产异常事件和安全隐患,将获取的生产安全信息进行分析反馈并从公司安全管理体系、运行机制与规章制度上进行有针对性的持续改进，不断提升安全生产管理水平；同时根据《关于加强安全生产异常事件分析评估和经验反馈工作的通知》（鲁安办发（2021）14号）等政策要求，特制定对我公司安全生产异常事件管理制度。 二、安全异常事件等级划分 1、重大安全生产异常事件 指生产主流程重要设备运行中出现放障,影响生产正常进行,威胁生产安全,需立即组织检修或局部停车，系统停车抢修的。 2、一般安全生产异常事件 指生产装置运行不正常，存在故障，但不很严重，短期内不至影响安全生产,可以限时处理的。 3、微小安全生产异常事件指生产装置运行中存在跑冒滴漏等小缺陷，暂不影响生产，且不致发展扩大，通常所在岗位可自行处理解决的。 三、安全生产异常事件上报流程： 1、当班岗位员工或其它人员在巡检等过程中，发现生产装置存在缺陷或异常，应向装置所属岗位的当班班长反映，经确认后，视缺陷（异常）的分类，填写设备缺陷（异常）反馈表，自行消除解决或通知有关领导。 2、中夜班及节假日，设备缺陷（异常）反馈表当班班长填写后，向值班领导汇报，值班领导统筹指挥。 3、若设备缺陷（异常）的消除在技术、材料、方案及生产系统退出等有困难，则接自职责向相关专业工程师或部门主管，由各对口专业及时配合解决。四、开展异常事件分析与评估 1、由部门负责人负责人组织工程技术人员、现场作业班组、安全员等对异常事件进行调查、分析，并将调查、分析及处理结果报公司安全生产领导小组。 2、在对现场进行调查、分析时，现场作业班组不能继续作业； 3、查明异常事件发生原因情况； 4、确定造成原因，提出事故处理意见和防范措施的建议； 5、现场调查人员将隐患调查、分析结果报公司安全领导小组。
监控系统异常事件分析
监控系统异常事件分析 简介 监控系统在许多组织中扮演着至关重要的角色，用于监测和管理系统的正常运行。然而，有时候监控系统也会出现异常事件，可能导致系统中断或其他问题。本文旨在分析监控系统异常事件，并提供一些建议和解决方案。 异常事件分类 监控系统异常事件可以分为以下几个主要分类： 1. 网络异常 - 这种类型的异常事件通常与网络连接问题有关。可能出现网络故障、延迟或不稳定的情况，导致监控系统无法正常工作。 2. 硬件故障 - 有时候监控系统硬件设备出现故障，例如传感器损坏、电力供应中断或硬件设备老化等。这些问题可能导致监控系统数据不准确或丢失。
3. 软件错误 - 监控系统使用的软件可能存在错误或漏洞，导致系统无法正常工作。这些问题可能来自于编程错误、配置错误或软件版本不兼容等。 4. 人为错误 - 使用监控系统的人员可能犯错，例如错误配置参数、误操作或未及时进行维护等。这些错误可能导致监控系统异常事件的发生。 解决方案和建议 针对监控系统异常事件，可以采取以下解决方案和建议： 1. 定期维护和检查 - 定期进行硬件设备的维护和检查，确保其正常运行。及时更换损坏的传感器或其他设备，以减少硬件故障引起的异常事件。 2. 软件更新和补丁 - 定期更新监控系统使用的软件，以修复已知的错误和漏洞。同时，及时安装各种补丁程序，确保系统始终保持最新的安全性和稳定性。
3. 增加冗余和备份 - 在监控系统中增加冗余设备和备份机制， 以防止单点故障并确保数据的完整性。当一台设备或系统出现故障时，备用设备可以立即接管监控和报警功能。 4. 培训和监督人员 - 为监控系统操作人员提供有效的培训和指导，确保他们正确地配置、操作和维护监控系统。同时，建立监督 体系，及时发现和纠正人为错误。 结论 监控系统异常事件的发生可能对组织的运作和安全性带来重要 影响。通过全面分析异常事件的分类和采取相应的解决方案和建议，可以最大程度地减少异常事件的发生，并确保监控系统正常运行。 因此，对于组织来说，重视监控系统异常事件分析至关重要。
火力发电企业异常事件分析与预控管理模版
火力发电企业异常事件分析与预控管理模版 一、引言 火力发电企业是国民经济的重要组成部分，对于国家的能源供应起着至关重要的作用。然而，在火力发电企业的运营过程中，难免会发生一些异常事件，如设备故障、电网故障、供应链中断等，这些异常事件都会对企业的生产经营产生不良影响。因此，对于火力发电企业来说，建立完善的异常事件分析与预控管理机制，对于确保企业安全稳定运行具有重要意义。 二、异常事件分析 1. 异常事件定义和分类 火力发电企业的异常事件是指与正常运营过程相对立的、无法预测和控制的事件。根据异常事件的性质，可将其分为自然环境因素和人为因素两大类。 2. 异常事件影响分析 异常事件对火力发电企业产生的不良影响主要体现在以下几个方面： - 生产能力下降：异常事件会导致设备故障、供应链中断等，从而使火力发电企业的生产能力下降，无法按时完成发电任务。 - 安全环保风险增加：异常事件往往伴随着设备故障、爆炸、事故等，容易对人员安全和环境造成威胁。
- 经济损失加大：异常事件的发生会导致停产停电，从而使企业面临经济损失，同时也会影响供电市场的稳定运行。 3. 异常事件发生原因分析 火力发电企业的异常事件发生原因多种多样，主要包括以下几个方面： - 自然环境因素：火力发电企业受到自然环境因素的影响较大，如天气变化、地震等，一旦发生，可能引发供电中断、设备故障等异常事件。 - 设备故障：火力发电企业存在大量的设备，其正常运行对于火力发电企业的生产至关重要。设备故障是导致异常事件的一种重要原因。 - 人为疏忽：人为因素也是引发异常事件的一个重要原因，如操作不当、检查不到位等。 - 供应链中断：火力发电企业所需的各种原材料和配件都需要通过供应链来保障，一旦供应链中断，会导致生产无法正常进行。 三、预控管理机制 1. 预测与预警机制 火力发电企业需要根据历史数据和实时监测信息，建立起一个完善的异常事件预测与预警机制。通过对异常事件的统计和分析，可以预测出异常事件的发生概率和可能的影响。同时，通过
异常事件定义
1、未接通原因事件 1)什么是“链路资源不可用”？ 一般从disconnect里面解出来以下原因码，我们定位为"链路资源不可用" 1、no circuit'channel available 2、resource unavailable,unspecified 3、requested circuit/channel not available 2)“C/I差“的定义 按照规范定义C/I>=－3为满足PCCPCH覆盖率中的一个条件，我们在当前PCCPCH RSCP值很好（大于－95dBm以上）的条件下，将PCCPCH C/I<=-5或DPCH C/I<=-5或两者同时<=-5并且持续，归入C/I差。 3)“BLER大”的定义 "BLER大"是用软件中的BLER参数来标识的，若PCCPCH RSCP、DPCH RSCP、C/I都很好，而误块率BLER为30％以上，并且持续，即定义为”误块率高” 4)“其他原因”还包括哪些情况？ "其他原因"包括从disconnect里面解出来以下原因码，我们定位为"其他原因"： 1、call rejected 2、destination out of order 3、temporary failure 4、protocol error, unspecified 5、PCCPCH RSCP、DPCH RSCP、C/I、BLER都很好，但仍然存在未接通的呼叫。 6、Unassigned number etc. 5)如何判断“弱覆盖（连续小于-95dBm）” 按照规范定义PCCPCH RSCP >=-95dBm 为满足PCCPCH覆盖率中的一个条件，我们一般认为"PCCPCH RSCP <=-96dBm 以下，即为弱覆盖。 2、掉话原因事件 1)“C/I差“的定义 按照规范定义C/I>=－3为满足PCCPCH覆盖率中的一个条件，我们在当前PCCPCH RSCP值很好（大于－95dB以上）的条件下，将PCCPCH C/I<=-5或DPCH C/I<=-5或两者同时<=-5，归入C/I差。 2)“误码率高”的定义 "误块率"是用软件中的BLER参数来标识的，若PCCPCH RSCP、DPCH RSCP、C/I都很好，而误块率BLER为30％以上，并持续了一定时间。 3)“其他原因”还包括哪些情况？
异常事件管理制度
异常事件管理制度 1.目的 1.1 界定院内异常事件的定义，制定上报和处理流程，确保当医院发生异常事件时能按照规定报告、评估处理,将影响和损失降到最低限度,并分析原因,改进流程,预防事件再次发生。 1.2 促进医院安全文化建设，营造“医院安全，人人有责”的安全文化氛围，为医院持续质量改进与患者安全提供决策性支持。 2. 范围 医院员工、实习学生、进修医护人员、患者、来访者。 3. 定义 3.1 异常事件（Incident ）是指在医院内发生的非预期的（未预料的）、不利的或有潜在危险的事件。 3.2 警讯事件（Sentinel Event)：涉及死亡或严重身体伤害或心理伤害的意外事件。严重身体伤害包括丧失四肢或功能。 3.3 不良后果事件（Adverse Event ）：造成机体与功能损害 文件名称 版本号 2016-10-A 文件编号 QFE/JCI-M-2016- 135 总页数 共5页 制定部门 质控部 生效日期
的事件。 3.4 未造成后果事件（No Harm Event）：虽然发生了错误事实，但未造成不良后果。 3.5 临界差错事件（Near Miss）：任何发现的缺陷和错误，未行成事实，未造成伤害，但其再发生很有可能带来严重的不良后果事件。（详见《临界差错事件报告管理制度》） 4.内容 4.1 异常事件分类：异常事件分为警讯事件、不良后果事件、未造成后果事件和临界差错事件。 4.1.1 警讯事件： 4.1.1.1 意外死亡，与患者病情的自然发展或基本状况无关的死亡（例如，因术后感染或医院获得性肺栓塞而死亡）；足月婴儿的死亡。 4.1.1.2 自杀。 4.1.1.3 与患者病情的自然发展或基本状况无关的主要功能永久丧失。 4.1.1.4 手术部位错误、操作错误和患者错误。 4.1.1.5 因输注血液或血液制品，亦或移植受污染的器官或组织而造成感染慢性病或绝症；婴儿被绑架或被盗或者抱错。 4.1.1.6 强奸、职场暴力，例如在医院现场攻击（导致死亡或功能永久丧失）；或谋杀（蓄意杀害）患者、工作人员、
异常事件详细分析
1.1 未接通事件1：被叫手机位置更新 被叫手机RNC侧信令：（rnc侧信令时间等于空口信令时间+44秒） 事件分析： UE沿图中方向行驶跨位置区，被叫位置更新导致本次呼叫未接通。从主叫信令上看被叫已经上发了alerting，但从被叫信令看，被叫在位置更新结束后，有30秒中无信令（应是软件记录信令丢失，实际未丢失），实际上被叫已经上发了alerting和connect消息，但主叫已经超时。 主叫收到alerting的时间是10:42:09.8秒，一般connect至alerting的时间间隔是5秒左右，所以正常流程下主叫收到connect时间应该是10:42:14.8秒，但主叫上行disconnect时间是10：42：12.5，也就是主叫等不及connect
就disconnect了（软件默认设置主叫connect时间是15秒） 1.2 未接通事件2：未知原因导致未接通 事件分析： UE沿望江路自西向东行驶，主叫手机占用社科院3小区，主叫上发rrcConnectSetupComplete,但没有上发CM SERVICE REQUEST,导致本次未接通。由于rrc没有建立完成，所以RNC跟踪的信令不记录本次呼叫记录，因此看不出来是RNC没有收到rrcconnectsetupcomplete，还是RNC收到了，但UE异常没有发送CM service request消息。 查看该小区该时段上行干扰情况，从统计结果来看，无上行干扰。所以应该是UE异常没有发送CM service request消息导致本次未接通。
1.3 未接通事件3：被叫频繁重选未及时收到寻呼导致未接通 事件分析： UE沿图中方向行驶，主被叫均完成位置更新以后，主叫起呼，主叫call proceeding（10:47:29）后，被叫应该收到寻呼，查看被叫信令，被叫在10:47:30至10：47：40秒之间收到了4次寻呼，但都不是本次呼叫的寻呼，而是ps域寻呼，直到10：47：41秒才收到本次呼叫的寻呼，被叫手机响应本次寻呼完成。查看被叫的网络侧信令，RNC分别在10:47:29/10:47:37/10:47:41收到CN侧下发的3次本次呼叫的寻呼，而前2次寻呼被叫手机均未收到，第3次虽然收到了，但时间已经不够完成本次呼叫了。 查看被叫手机此时的无线环境，PCCPCH C/I在该时段均良好。