基于危险源理论的油气管道安全管理模型的研究

蒋仲安　郑登锋　曾发镔　付明福　张明星

摘   要：為有效解决油气管道安全管理过程中灰色状态的问题，基于危险源理论分析了油气管道安全风险演化过程，构建了油气管道系统安全管理模型. 该模型由安全风险辨识、安全风险预警、安全风险控制3个工作流串联而成;从危险源的事实属性出发，运用不确定性传递算法与扩展产生式规则，结合风险数据库推演出合理或近似合理的风险辨识结果;应用可拓学理论，将预警级别划分为无警（N1）、低预警（N2）、中预警（N3）、高预警（N4）4级，并对油气储运风险预警进行定性分析与量化计算;采用Java编程语言和Oracle数据库技术，设计了包括安全风险辨识、安全风险预警、安全信息化管理等功能模块的油气管道系统安全管理平台，并以某输油站场储油罐区作为工程实例验证了该模型与平台的可行性. 研究结果表明：引入不确定性理论能有效解决油气储运过程中风险辨识主观、模糊等问题;经可拓风险预警模型计算，该储罐的级别变量特征值为2.040 4，属于低预警范围，该结果与作业区实际吻合较好;采用信息化管理的手段弥补了经验式管理的缺陷，对风险数据的完整性与安全应急决策提供了良好的技术支持.

关键词：油气管道;安全风险辨识;安全风险预警;不确定性推理;可拓理论;软件开发

中图分类号：X913.4                               文献标志码：A

Study on Safety Management Model of Oil

and Gas Pipeline Based on Hazard Theory

JINAG Zhongan1，ZHENG Dengfeng1，2，ZENG Fabin1，FU Mingfu2，ZHANG Mingxing2

（1. School of Civil & Resource Engineering，University of Science and Technology Beijing，Beijing 100083，China;

2. Petrochina West Pipeline Company，Urumqi 830012，China）

Abstract：In order to effectively solve the problem of grey state in the process of oil and gas pipeline safety management， the evolution process of oil and gas pipeline safety risk is analyzed based on the risk source theory， and a safety management model for oil and gas pipeline system is constructed. The model is composed of three workflows in series： security risk identification， security risk early warning and security risk control. Based on the factual attribute of hazard source， the reasonable or approximate reasonable result of risk identification is deduced by using the uncertainty transfer algorithm and the extended generation rule in combination with the risk database. By using the extension theory， the warning level is divided into four levels： no alarm （N1）， low alarm （N2）， medium warning （N3） and high warning （N4）， and qualitative analysis and calculation of oil and gas storage and transportation risk warning are performed. Using Java programming language and Oracle database technology， a safety management platform for oil and gas pipeline system is designed， including safety risk identification， safety risk warning， safety information management and other functional modules. The research findings show that the introduction of uncertainty theory can effectively solve the subjective and fuzzy problems of risk identification in the process of oil and gas storage and transportation. According to the calculation of the extension risk warning model， the characteristic value of the level variable of the tank is 2.0404， which belongs to the low warning range. The obtained results are in good agreement with the actual work area. The method of information management makes up for the defects of empirical management and provides good technical support for the integrity of risk data and safety emergency decision.

Key words：oil and gas pipelines;safety risk identification;safety risk early warning;nondeterministic reasoning;extension theory;software development

我国的油气管道安全管理主要包括安全风险辨识和安全风险预警两个阶段，然而由于缺乏有效的系统管理与风险控制，这两阶段常处于灰色状态. 究其原因，在安全风险辨识阶段，我国还尚未形成完整、有效的油气管道安全风险数据库，传统的安全风险辨识需要大量的人力、物力及时间[1];其次传统的安全风险辨识工作主要依据国家标准、行业规范或企业程序文件，该方式主观判断过多、易形成遗漏或错误的结论[2];第三是缺乏有经验的安全风险辨识专家，站场基层对危害因素描述不准确、分类不明确及管控措施笼统模糊等将导致安全风险辨识成果流于形式. 另一方面，在安全风险预警阶段，主要表现为缺乏有效的预警模式及应急手段，传统的安全风险预警系统仍处于二维平面[3]，缺乏动态的监测与监控技术，难以满足实时的预警和应急. 因此，建立有效、合理的安全风险管理模型来辨识、预警、控制油气储运安全风险是十分有必要的.

目前，国内外对油气管道安全管理研究多集中于定量风险评价技术，而较少地研究风险管理模型. Bonvicini等[4]运用模糊逻辑分析法，研究含不确定性因素导致事故发生的概率. JO等[5]分析了人因对油气管道事故的影响，提出了动态管理人因失误的方法. 姚安林等[6]引入模糊语言并建立风险评价模型对天然气长输管道升级管理进行研究. 帅健等[7]建立了基于管道失效历史数据的油气管道定量风险评价模型以减少评价过程中主观因素的影响. 国内对于危险源理论的研究也颇为成熟，何学秋等[8]认为危险源是认识主体中产生和强化负效应的核心. 陈宝智[9]依据根源危险源和状态危险源提出了两类危险源理论. 田水承[10]提出了3类危险源的事故致因机理，强调防御失效是危险源和事故的中间环节. 胡月亭[11]基于危险源理论分析了三级屏障风险防控机理，提出了安全风险防控微观模型.

综上所述，前人对油气管道定量风险评价的研究较为成熟，而风险辨识及风险预警模式的研究还有待进一步完善. 本文从危险源理论的角度分析了油气管道安全风险管理模型，采用不确定性理论建立安全风险辨识模型，采用可拓学理论构建油气管道安全风险预警模型，运用信息化管理的方式搭建油气管道系统安全管理平台，以实现对油气储运过程中安全风险辨识和安全风险预警的耦合分析，最后将成果应用于某输油站场的安全风险管理进行模型可行性验证.

1   油气管道安全风险管理模型

1.1   危险源理论

根据能量意外释放理论和对事故发展的不同危害及影响[12-14]，将油气管道系统危险源分为固有危险源和可控危险源，图1分析了油气管道伤亡事故与险兆事故发生的原因.

由图1可知，应从4个方面对油气管道安全风险进行管理与控制：①加强对固有危险源的辨识工作，建立全面、完整、有效的安全风险数据库，减少风险辨识的难度与力度;②加强对可控危险源的工程与管理控制，制定合理有效的技术措施、管理措施、个体防护措施，降低防护屏障失效导致伤亡事故或险兆事件发生的可能性;③制定科学的安全风险辨识、控制标准，将风险辨识结果指导日常的安全风险管理工作;④加强对固有危险源的监测和可控危险源的监控，建立行之有效的风险预警模式，预警并及时治理油气储运过程中存在的隐患.

1.2   安全风险管理模型

油气管道系统安全管理模型主要由安全风险辨识、安全风险预警、安全风险控制3个工作流串联而成，如图2所示. 该模型以功能区域划分为起点，以应急处理信息反馈为终点，形成一个闭合、动态的系统安全管理流程. 该模型主要有3个特点：①交互式闭环反馈机制. 各个工作流之间存在着一定反馈和闭环机制，主要体现在管控措施制定、动态风险管理以及应急处置反馈3个方面，通过交互式闭环反馈机制，可不断优化管控措施、强化风险监测监控以及完善应急处置方案. ②安全风险信息化管理. 采用信息化管理的手段弥补经验式管理的缺陷，以实现风险信息的通用性、共享性与风险管理的规范化、标准化. ③安全风险管理的全面性. 基于危险源理论，实现对油气储运过程中的风险进行全面的辨识、评估、预警和分级管控，对固有危险源进行实时监测，对可控危险源进行有效监控.

2   基于不确定性理论的风险辨识

2.1   风险数据库的建立

风险信息描述的准确性和风险知识获取的难易程度影响着风险辨识的准确性与效率，因此规范风险信息的来源及表现形式是建立油气管道安全风险数据库的前提. 其构建框架如图3所示. 一方面，以自然语言描述的显性知识主要集中在技术手册、程序文件及期刊文献[15]，通过对这些手册、文件、文献知识的结构化表达和解释，以达到安全风险辨识的目的. 另一方面，以專家或工程师的知识经验为主的、难以用文字准确地表达隐性知识，可通过问卷调查、头脑风暴、群体决策的方法将油气管道安全风险有效地辨识出来[16]. 同时，通过计算机软件技术实现动态管理、更新、共享安全风险信息.

2.2   风险辨识机制的建立

采用不确定性推理来解决安全风险辨识主观、模糊等不确定性问题[17]，其基本思路为：从不确定性的初始事件即固有危险源或可控危险源的状态出发，运用不确定性传递算法，结合风险数据库，推演出合理或近似合理的安全风险辨识结果.

1）扩展产生式规则

If E Then H（CF（H，E），λ）    （CF（E）≥λ）     （1）

CF（H） = CF（H，E） × CF（E）         （2）

式中：E为可能导致伤亡事故或险兆事件的致险因子的组合;CF（H，E）∈[0，1]表示规则的可信度;CF（E）为致险因子的可信度，CF（E）≥ λ;CF（H）为风险结论的可信度;λ∈[0，1]表示规则的阈值.

2）致险因子组合的不确定性计算

对于致险因子可信度的连词合取的可信度较小，对于致险因子可信度的连词析取的可信度较大[18]，即：

CF（E1∩E2∩…∩En） = min（CF（E1），CF（E2），…，CF（En）        （3）

CF（E1∪E2∪…∪En） = max（CF（E1），CF（E2），…，CF（En）         （4）

3）平行规则的不确定性计算

当存在多种致险因子并行时且具有相同的风险结论时，即有：

If  Ei  Then  H（CF（H，Ei），λi）           （5）

（CF（Ei）≥λi，i = 1，2，…，m）

首先分别计算每个致险因子导致风险发生的可信度CFi（H）：

CFi（H） = CF（H，Ei） × CF（Ei）      （6）

然后计算风险结论的综合可信度CF（H）：

CF（H） = 1-（1- CF1（H））×（1-CF2（H））×…×

（1-CFn（H））        （7）

2.3   安全风险信息与现场实际的相关性分析

2.3.1   致险因子分析

油气管道安全风险涉及多个致险因子，且各个致险因子存在不确定性和关联性[19]，结合显性知识与隐性知识，对油气管道系统中存在的固有危险源与可控危险源进行致险因子机理分析，并形成致险因子集Eij（i=1，2，…，m;j=1，2，…，n），i为致险因子数，j为发生原因的风险因子数.

2.3.2   致险因子权重计算

致险因子权重W′i表示第i个致险因子对风险事件发生的贡献度，致险因子赋权步骤如下：

1）专家群体决策确定初始权重值. 初步确定致险因子的种类、数量及相互间的关系，各致险因子的初始权重Wi由专家群体决策确定.

2）基于参数灵敏度修正权重值. 为避免专家群体决策主观性的影响[20]，采用敏感性分析对各致险因子的权重进行修正. 其计算方法如下：设U为风险评价指标，致险因子集为E={e1，e2，…，em}. 于是有U =f（E） = f（e1，e2，…，em），则致险因子敏感度的数学表达式為[21-22]：

2.3.3   安全风险数据库的建立

经现场调研，以输油站场储罐区火灾爆炸风险为例，建立风险数据库如表1所示，分析得其致险因子集为：①明火（e1）;②电火花（e2）;③静电火花（e3）;④撞击火花（e4）;⑤雷击火花（e5）;⑥自燃（e6）;⑦泄漏（e7）;⑧储罐通风不良（e8）;⑨焊缝故障（e9）;⑩密封装置故障（e10）.

2.3.4   风险辨识规则库的制定

油气管道安全风险辨识规则库是进行不确定性推理的参考基[18]，结合风险辨识机制，每个规则由规则表达式Ra-B-C、规则可信度CF（H，E）和阈值λ组成. 根据储罐区火灾爆炸风险表征的事实属性及因果关系事实，建立油气管道储罐区火灾爆炸安全风险识别规则库. 总结出7条风险识别规则，其结构如表2所示.

3   基于可拓学理论的风险预警

可拓评价是在物元模型与可拓学理论基础上建立起来的一种预警评价方法[22-23]，通过物元可拓性进行定性描述，通过预警关联函数进行量化计算，在矿山、航空、交通等领域均有成功的应用. 建立油气管道安全风险可拓预警模型，其基本流程如图4所示.

3.1   经典域、节域与待评价物元

1）确定经典域物元

式中：Nd表示第d个可拓评价预警等级，Ei表示第i个致险因子，经典域Vdi表示Nd关于Ei的取值范围，Vdi = < adi，bdi >.

2）确定节域物元

式中：N表示可拓评价预警等级，节域Vpi表示评价预警等级所有的取值范围，Vpi=，显然有？奂< api，bpi >.

3）待评价物元

式中：Nx表示待评价物元，Vi表示Nx关于Ei的数值.

3.2   安全风险预警关联度

式中：ρ（vi，vdi）表示点vi与区间Vdi的距[24]，

结合式（12）计算得致险因子Ei的权重值W′i，于是有待评价事物Nx关于预警等级d的关联度：

3.3   安全风险预警等级

则预警对象Nx的级别变量特征值为d*，表示预警级别的偏向程度.

3.4   安全风险预警级别

参考我国突发事件的预警级别及油气管道存在的安全风险[25]，将油气储运过程中的预警模式划分为无警（N1）、低预警（N2）、中预警（N3）、高预警（N4）4个级别[26]. 并由不确定性推理可知，当执行某风险辨识规则时，致险因子可信度CF（eij）的取值范围为[λ，1]，运用式（5）计算得CF（H）的取值范围为[λCF（H，eij），CF（H，eij）]. 因此，在油气管道可拓风险预警模型中，以[0，0.1）、[0.1，0.4）、[0.4，0.8）、[0.8，1.0）作为经典域，以[0，1.0]作为节域.

4   案例分析

4.1   安全风险辨识

选取我国西北部地区某典型输油站场储油罐区火灾爆炸风险作为工程实例，该输油站场主要分为工艺生产区、储油罐区、辅助生产区、行政管理区等若干部分，采用3Dmax绘制其原型如图5所示，储油罐区有4*10万方原油储罐，8*5万方成品油储罐，对其中某一原油储罐开展安全风险辨识工作，由表2与专家群决策可知，该储罐安全风险主要集中于事实属性X4，X5，X6，X14，X17，X24，X26，X29，X33，X35，X36，X37. 由式（1）～（7）计算得各致险因子对应的一级风险指标的可信度，CF（e1）～CF（e10）的可信度分别为：

4.2   安全风险预警

结合储罐区安全风险辨识的结果，对油气管道储罐区火灾爆炸进行可拓预警评价，依据可拓预警评价流程，将储罐区风险预警等级划分为无警（N1）、低预警（N2）、中预警（N3）、高预警（N4）4级，如下式所示.

根据已确定的经典域、节域、待评价物元，由式（16）～（18）计算出待评价物元中各指标关于火灾爆炸预警等级的关联函数值，如表3所示.

由表3可知，K3（Nx） = max d∈（1，2，3，4）Kd（Nx），则该储油罐火灾爆炸预警等级为中预警. 由式（21）（22）得到：K*1（Nx） = 0.885 1;K*2（Nx） = 0.962 6;K*3（Nx） = 1.000 0;K*4（Nx） = 0. 则

d* = 2.040 4表明该储罐可拓评价的预警等级在低预警和中预警之间，主要偏向于低预警. 说明此时该储罐存在发生火灾爆炸的风险，且风险性较低. 该结果与输油站场实际情况吻合较好，应根据上述判断启动相应的应急预案，如图2所示，依据系统安全管理模型进一步采取相应的技术措施、管理措施、个体防护措施，并提出整改意见和整改方案.

4.3   安全管理平台建立

基于油气管道安全管理模型，采用B/S架构设计并搭建油气管道系统安全管理平台，系统架构图如图6所示，主要分為研发端、基础平台层、数据支持层、核心功能层、用户界面层、用户端等6个层次[27]. 研发端为开发者提供软件的入口，以实现对数据的检测、分析及平台的更新、维护;基础平台层是软件开发的硬件与软件基础，主要采用Windows操作系统、Eclipse集成开发环境以及Oracle数据库;数据支持层是对系统使用过程中产生的数据进行增、删、改、查，分为结构化数据和非结构化数据，前者主要是涵盖危险物质、作业活动、设备设施、工艺流程等数据库，后者为视频、文件、文档、图片等相关数据;用户界面层是软件的界面操作部分，主要有权限登录、数据新增、数据修改、数据输出、数据存储、图像显示等操作;用户端为使用人员提供人机交互接口，主要是基层/作业区、集团分公司、集团公司等. 该平台包括安全风险辨识、安全风险预警、安全信息化管理等3大功能模块，工程实例（软著：2020R11S0059427）的应用表明其能够有效地辨识油气管道安全生产活动过程中存在的风险，强化安全风险预警，夯实油气储运安全风险管理工作.

5   结   语

1）从危险源理论分析了伤亡事故与险兆事件发生的原因，并建立了油气管道系统安全管理模型，该模型由安全风险辨识、安全风险预警、安全风险控制3个工作流串联而成.

2）从不确定性的初始事件即固有危险源或可控危险源的状态出发，依据显性知识与隐性知识建立油气管道安全风险数据库，运用不确定性传递算法与扩展产生式规则，推演出合理或近似合理的安全风险辨识结果.

3）从定性分析和定量计算两方面对油气储运过程中的风险等级进行预警评价，预警级别分为无警、低预警、中预警和高预警4级，采用专家群体决策结合参数灵敏度分析确定权重系数，将安全风险辨识结果与预警等级相结合，通过实例分析验证了该模型的科学性和有效性，为油气储运的安全风险预警管理提供了思路.

4）利用Java编程语言和Oracle数据库技术，设计了包括安全风险辨识、安全风险预警、安全信息化管理等功能模块的油气管道系统安全管理平台，通过工程实例应用验证了风险管理模型可行性.

参考文献

[1]    SAMAN A，MURAT G，RIFAT S. Safety risk assessment using analytic hierarchy process （AHP） during planning and budgeting of construction projects[J]. Journal of Safety Research，2013，46：99—105.

[2]    成素凡，黄鑫. 油气长输管道风险目录应用手册[M]. 北京：石油工业出版社，2017：46—53.

CHENG S F，HUANG X. Application manual for risk catalogue of oil and gas pipeline[M]. Beijing：Petroleum Industry Press，2017：46—53. （In Chinese）

[3]    孙洁，李松，刘凯蕾，等. 油气管道安全预警技术现状[J]. 油气储运，2016，35（9）：1023—1026.

SUN J，LI S，LIU K L，et al. Current status of security pre-warning technologies for oil and gas pipelines[J].Oil & Gas Storage and Transportation，2016，35（9）：1023—1026. （In Chinese）

[4]    BONVICINI S，LEONELLI P，SPADONI G. Risk analysis of hazardous materials transportation：evaluating uncertainty by means of fuzzy logic[J]. Journal of Hazardous Materials，1998，62（1）：59—74.

[5]    JO Y D， PARK K S. Dynamic management of human error to reduce total risk[J]. Journal of Loss Prevention in the Process Industries，2003，16（4）：313—321.

[6]    姚安林，周立国，汪龙，等. 天然气长输管道地区等级升级管理与风险评价[J]. 天然气工业，2017，37（1）：124—130.

YAO A L，ZHOU L G，WANG L，et al. Management of risk evaluation on long-distance gas pipelines related to regional level upgrading[J]. Natural Gas Industry，2017，37（1）：124—130. （In Chinese）

[7]    帅健，单克. 基于失效数据的油气管道定量风险评价方法[J]. 天然气工业，2018，38（9）：129—138.

SHUAI J ，SHAN K. A quantitative risk assessment method for oil and gas pipelines based on failure data[J]. Natural Gas Industry，2018，38（9）：129—138. （In Chinese）

[8]    何学秋，林柏泉，田水承. 安全工程学[M]. 徐州：中国矿业大学出版社，2000：27—28.

HE X Q，LIN B Q，TIAN S C. Safety engineering[M]. Xuzhou：China University of Mining and Technology Press，2000：27—28. （In Chinese）

[9]    陈宝智. 安全原理[M]. 第2版. 北京：冶金工业出版社，2002：34—37.

CHEN B Z. Safety principles[M]. 2nd Edition Beijing：China Metallurgical Industry Press，2002：34—37. （In Chinese）

[10]  田水承. 第三類危险源辨识与控制研究[D]. 北京：北京理工大学，2001：16—21.

TIAN S C. Study on the identification and control of the third type of hazard[D]. Beijing：Beijing Institute of Technology，2001：16—21.（In Chinese）

[11]  胡月亭. 安全风险预防与控制[M]. 北京：团结出版社，2017：194—202.

HU Y T. Safety risk prevention and control[M]. Beijing：China Tuan jie Press，2017：194—202. （In Chinese）

[12]  Occupational Health and Safety Management Systems Guidelines for the Implementation of OHSAS 18001：2008.

[13]  KANG J，LIANG W，ZHANG L B，et al. A new risk evaluation method for oil storage tank zones based on the theory of two types of hazards[J]. Journal of Loss Prevention in the Process Industries，2014，29：267—276.

[14]  孟现飞，张炎治，宋学锋，等. 基于危险源的事故致因机理及两极化管理[J]. 中国安全科学学报，2011，21（9）：34—38.

MENG X F，ZHANG Y Z，SONG X F，et al. Accident causation mechanism and polarized management based on hazards[J]. China Safety Science Journal，2011，21（9）：34—38. （In Chinese）

[15]  LI M，YU H L，JIN H Y，et al. Methodologies of safety risk control for Chinas metro construction based on BIM[J]. Safety Science，2018，110：418—426.

[16]  LI M，YU H L，LIU P. An automated safety risk recognition mechanism for underground construction at the pre-construction stage based on BIM[J]. Automation in Construction，2018，91：284—292.

[17]  袁杰，王福利，王姝，等. 基于D-S融合的混合专家知识系统故障诊断方法[J]. 自动化学报，2017，43（9）：1580—1587.

YUAN J，WANG F L，WANG S，et al.A fault diagnosis approach by D-S fusion theory and hybrid expert knowledge system[J]. Acta Automatica Sinica，2017，43（9）：1580—1587. （In Chinese）

[18]  WU X G，LIU H T，ZHANG L M，et al. The reliability theory based expert system research for subway construction safety risk identification[J]. Applied Mechanics and Materials，2013，353/356：1739—1748.

[19]  吴贤国，张立茂，余宏亮，等. 基于知识集成的地铁施工安全风险识别专家系统研究[J]. 施工技术，2012，41（13）：104—108.

WU X G，ZHANG L M，YU H L，et al. Knowledge integration-based risk identification expert system for metro construction[J]. Construction Technology，2012，41（13）：104—108. （In Chinese）

[20] GREENLAND S. Sensitivity analysis，Monte Carlo risk analysis，and Bayesian uncertainty assessment[J]. Risk analysis，2001，21（4）：579—583.

[21]  陳立文. 项目投资风险分析理论与方法[M]. 北京：机械工业出版社，2004：35—61.

CHEN L W. Project investment risk analysis theory and method[M]. Beijing：China Mechanical Industry Press，2004：35—61. （In Chinese）

[22]  胡芳，刘志华，李树丞. 基于熵权法和VIKOR法的公共工程项目风险评价研究[J]. 湖南大学学报（自然科学版），2012，39（4）：83—86.

HU F，LIU Z H，LI S C. Research on the risk appraisal of public project based on entropy method and VIKOR method（J）. Journal of Hunan University（Natural Sciences） ，2012，39（4）：83—86. （In Chinese）

[23]  栾婷婷，谢振华，吴宗之，等. 露天矿排土场滑坡的可拓评价预警[J]. 中南大学学报（自然科学版），2014，45（4）：1274—1280.

LUAN T T，XIE Z H，WU Z Z，et al. Extension evaluation and warning for waste dump landslide of open-pit mine[J]. Journal of Central South University （Science and Technology），2014，45（4）：1274—1280. （In Chinese）

[24]  姚韵，朱金福. 基于可拓关联函数的不正常航班管理预警模型[J]. 西南交通大学学报，2008，43（1）：101—106.

YAO Y，ZHU J F. Early-warning model of irregular flight management based on correlation function in extension theory[J]. Journal of Southwest Jiaotong University，2008，43（1）：101—106. （In Chinese）

[25]  杨春燕，蔡文. 可拓工程[M]. 北京：科学出版社，2007：82—97.

YANG C Y，CAI W. Extension engineering[M]. Beijing：China Science Press，2007：82—97. （In Chinese）

[26]  郑登锋，蒋金生，王明勇. 基于风险矩阵和LOPA的风险评价系统在油气管道的应用研究[J]. 中国安全生产科学技术，2012，8（10）：76—81.

ZHENG D F，JIANG J S，WANG M Y. Study on application of risk evaluation system based on risk matrix and LOPA in oil and gas pipeline system[J]. Journal of Safety Science and Technology，2012，8（10）：76—81. （In Chinese）

[27]  兰月新，曾润喜. 突发事件网络舆情传播规律与预警阶段研究[J]. 情报杂志，2013，32（5）：16—19.

LAN X Y，ZENG R X. Research of emergency network public opinion on propagation model and warning phase[J]. Journal of Intelligence，2013，32（5）：16—19. （In Chinese）

[28]  曾发镔，蒋仲安. 基于煤矿安全生产标准化的双控机制APP系统研究[J]. 中国安全生产科学技术，2019，15（9）：141—146.

ZENG F B，JIANG Z A. Research on APP system of double control mechanism based on work safety standardization of coal mine[J]. Journal of Safety Science and Technology，2019，15（9）：141—146. （In Chinese）

收稿日期：2020-01-13

基金项目：中国石油西部管道分公司科技攻关项目（GDXB08-2019-018），CNPC Western Pipeline Branchs Key Technology Project（GDXB08-2019-018）

作者简介：蒋仲安（1963—），男，浙江诸暨人，北京科技大学教授，博士

通信联系人，E-mail：s20180135@xs.ustb.edu.cn