首都安全生产风险评估与预测预警技术研究

科技动态《安全》2011年第4期

由北京市劳动保护

科学研究所牵头承担的

北京市科技计划课题

“首都安全生产风险评

估与预测预警技术研

究”于2011年1月28日通

过专家验收。

为实现首都安全生

产风险评估与预测预警

方法、技术突破，推动首

都安全生产监管由事故

管理型向风险管理型的

升级转化，北京市劳动

保护科学研究所于2009

年5月以课题为纽带，整合在京科技优势资源，与政府部门（北京市安全生产监督管理局、北京市统计局、顺义区安全生产监督管理局）、科研院所（中国科学院数学与系统科学研究院、中国安全生产科学研究院、北京城市系统工程研究中心）和高新技术企业（北京亚思顿科技发展有限公司）等多类型机构展开全方位合作，共同科技攻关。

本课题来源于北京市科技计划项目“促进科研院所发展，建设新型科研体系重大专项——科研院所重点任务”，主要包括四大研究内容：首都安全生产综合指标体系研究、企业安全生产分类分级标准及动态监管应用研究、北京市重大危险源综合监管系统及接入技术的研究和北京市环境噪声控制技术与管理预研。课题组在较短时间内高效地完成了各项研究任务，主要取得了以下研究成果：

（1）针对北京市典型企业安全生产海量基础数据，筛选了涉及安全生产事故、事故隐患与重大危险源、行政执法、高危行业监管、应急救援、职业卫生、培训考核、宣传教育、基础数据在内九大领域的249项统计指标，构建了首都安全生产指标数据采集体系。

首都安全生产风险评估与

预测预警技术研

究

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《安全》2011年第4期

（2）为了保证安全生产统计指标、统计方法和统计口径具有一致性和可比性以及指标数据具有权威性，制定了安全生产数据报送标准——《北京市安全生产综合统计报表制度》，并在北京市统计局备案。

（3）基于风险理论和统计学原理，利用因子分析法和数据提取技术，建立了一个由三个层次指标构成的首都安全生产综合指标体系，其中：一级指标1项、二级指标（专项指标）6项、三级指标（指征数据）30项。同时，为了体现市级与区县级安全生产形势影响要素的不同，对首都安全生产综合指标体系做了部分调整，构建了顺义区安全生产综合指标体系。

（4）基于数据包络分析法（DEA）和层次分析法（A H P），针对全市和试点区县顺义区，分别建立了带权重限制的安全生产形势评价DEA模型，构建了安全生产指数。

（5）应用目标设定（T a r g et S et t i n g）方法，给出了安全生产形势相对较差的区县通过改进工作能达到的更好水平，即计算出每个决策单元（即：某月某区县）输入指标和输出指标的目标值以及投入冗余率和产出不足率，为提升安全生产水平指明了基本路径和方法。

（6）应用安全生产形势评价DEA模型，分别计算了北京市18个区县2009年各月、2010年上半年各月以及顺义区31个街乡2009年各月的安全生产指数。同时，考虑到首都各区县以及顺义区各街乡功能定位、产业结构不同，将首都18个区县分成首都功能核心区、城市功能拓展区、城市发展新区和生态涵养发展区四个功能区，且将顺义区31个街乡分成乡镇、街道办事处、开发区三类，进行DEA分组评估。

（7）基于安全生产指数，制定了首都安全生产形势分级标准，分为四个级别，其中：Ⅰ级为最高级别，Ⅳ为最低级别。

（8）研发了首都安全生产形势分析与预警系统，包括：数据填报、数据导入、数据分析、数据展示、系统维护5个模块。该系统投入使用后可缩短“海量基础数据——指征数据（三级指标）——专项指标（二级指标）——安全生产指数（一级指标）”的转换时间，可为市委市政府领导及全市安全生产监督管理工作人员提供集成信息展示服务。

（9）起草了《北京市生产经营单位安全生产监管分类规范（试行）》和《顺义区生产经营单位安全生产分类规范》。

（10）提出了一套政府统筹决策、职能部门和属地监管、生产经营单位事故隐患自我排查治理的新型安全生产综合监管模式。

（11）编制了危险化学品生产企业、非煤矿山企业、建材企业、燃气企业、文化娱乐场所、服务业等48类生产经营单位安全生产分类分级评定系列标准，开发了北京市危险化学品企业安全生产风险分级系统，并在顺义区开展了危险化学品行业和烟花爆竹行业安全生产风险评定试点应用。

（12）研发了集实时监测、视频监测以及行政审批等功能为一体的监管系统，建立了基于动态链接库的模块化数据通信协议，实现了重大危险源现场的“无干扰”接入。

（13）针对北京市环境噪声的主要问题，提出了环境噪声预测行动计划、噪声管理平台开发方案以及交通噪声控制技术路线。

（14）分析了北京市环境噪声投诉最严重的交通噪声声源，提出了北京市交通环境噪声控制技术路线，提出了辅助城市噪声管理和规划的环境噪声预测技术路线、实施导则和管理平台开发方案。

该课题研究和实施具有显著的社会效益，可全面提高城市安全生产管理水平，并希望进一步加大对该课题研究方向的资金投入，完善与深化安全生产预测预警关键技术研究，促进课题研究成果的广泛应用。

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