指数平滑法
指数平滑法（Exponential Smoothing，ES）是布朗(Robert G..Brown)所提出，布朗、认为时间序列的态势具有稳定性或规则性，所以时间序列可被合理地顺势推延；他认为最近的过去态势，在某种程度上会持续的未来，所以将较大的权数指数平滑法是生产预测中常用的一种方法。也用于中短期经济发展趋势预测，所有预测方法中，指数平滑是用得最多的一种。简单的全期平均法是对时间数列的过去数据一个不漏地全部加以同等利用；移动平均法则不考虑较远期的数据，并在加权移动平均法中给予近期资料更大的权重；而指数平滑法则兼容了全期平均和移动平均所长，不舍弃过去的数据，但是仅给予逐渐减弱的影响程度，即随着数据的远离，赋予逐渐收敛为零的权数。
也就是说指数平滑法是在移动平均法基础上发展起来的一种时间序列分析预测法，它是通过计算指数平滑值，配合一定的时间序列预测模型对现象的未来进行预测。其原理是任一期的指数平滑值都是本期实际观察值与前一期指数平滑值的加权平均。
编辑本段基本公式
指数平滑法的基本公式是：St=ayt+(1-a)St-1 式中，
St--时间t的平滑值；
yt--时间t的实际值；
St-1--时间t-1的平滑值；
a--平滑常数，其取值范围为[0,1]；
由该公式可知：
1.St是yt和St-1的加权算数平均数，随着a取值的大小变化，决定yt和St-1对St的影响程度，当a取1时，St= yt；当a取0时，St= St-1。
2.St具有逐期追溯性质，可探源至St-t+1为止，包括全部数据。其过程中，平滑常数以指数形式递减，故称之为指数平滑法。指数平滑常数取值至关重要。平滑常数决定了平滑水平以及对预测值与实际结果之间差异的响应速度。平滑常数a越接近于1，远期实际值对本期平滑值的下降越迅速；平滑常数a越接近于0，远期实际值对本期平滑值影响程度的下降越缓慢。由此，当时间数列相对平稳时，可取较大的a；当时间数列波动较大时，应取较小的a，以不忽略远期实际值的影响。生产预测中，平滑常数的值取决于产品本身和管理者对良好响应率内涵的理解。
3.尽管St包含有全期数据的影响，但实际计算时，仅需要两个数值，即yt和St-1，再加上一个常数a，这就使指数滑动平均具逐期递推性质，从而给预测带来了极大的方便。
4.根据公式S1=ay1+(1-a)S0，当欲用指数平滑法时才开始收集数据，则不存在y0。无从产生S0，自然无法据指数平滑公式求出S1，指数平滑法定义S1为初始值。初始值的确定也是指数平滑过程的一个重要条件。
如果能够找到y1以前的历史资料，那么，初始值S1的确定是不成问题的。数据较少时可用全期平均、移动平均法；数据较多时，可用最小二乘法。但不能使用指数平滑法本身确定初始值，因为数据必会枯竭。
如果仅有从y1开始的数据，那么确定初始值的方法有：
1）取S1等于y1；
2）待积累若干数据后，取S1等于前面若干数据的简单算术平均数，如：S1=（y1+ y2+y3）/3等等。
预测公式
据平滑次数不同，指数平滑法分为：一次指数平滑法、二次指数平滑法和三次指数平滑法等。
一次指数平滑预测
当时间数列无明显的趋势变化，可用一次指数平滑预测。
其预测公式为：yt+1'=ayt+(1-a)yt' 式中，yt+1'--t+1期的预测值，即本期（t期）的平滑值St ；yt--t期的实际值；yt'--t期的预测值，即上期的平滑值St-1 。
该公式又可以写作：yt+1'=yt'+a(yt- yt')。可见，下期预测值又是本期预测值与以a为折扣的本期实际值与预测值误差之和。
一次指数平滑法
一次指数平滑法是指以最后的一个第一次指数平滑。如果为了使指数平滑值敏感地反映最新观察值的变化，应取较大阿尔法值，如果所求指数平滑值是用来代表该时间序列的长期趋势值，则应取较小阿尔法值。同时，对于市场预测来说，还应根据中长期趋势变动和季节性变动情况的不同而取不同的阿尔法值，一般来说，应按以下情况处理：1.如果观察值的长期趋势变动接近稳定的常数，应取居中阿尔法值(一般取0.6—0.4)使观察值在指数平滑中具有大小接近的权数；2.如果观察值呈现明显的季节
性变动时，则宜取较大的阿尔法值(一般取0.6一0.9)，使近期观察在指数平滑值中具有较大作用，从而使近期观察值能迅速反映在未来的预测值中；
3.如果观察值的长期趋势变动较缓慢，则宜取较小的e值(一般取
0.1—0.4)，使远期观察值的特征也能反映在指数平滑值中。在确定预测值时，还应加以修正，在指数平滑值S，的基础上再加一个趋势值b，因而，原来指数平滑公式也应加一个b。
指数平滑系数α的确定
指数平滑法的计算中，关键是α的取值大小，但α的取值又容易受主观影响，因此合理确定α的取值方法十分重要，一般来说，如果数据波动较大，α值应取大一些，可以增加近期数据对预测结果的影响。如果数据波动平稳，α值应取小一些。理论界一般认为有以下方法可供选择：
经验判断法。这种方法主要依赖于时间序列的发展趋势和预测者的经验做出判断，当时间序列呈现较稳定的水平趋势时，应选较小的α值，一般可在0.05～0.20之间取值；当时间序列有波动，但长期趋势变化不大时，可选稍大的α值，常在0.1～0.4之间取值；当时间序列波动很大，长期趋势变化幅度较大，呈现明显且迅速的上升或下降趋势时，宜选择较大的α值，如可在0.6～0.8间选值，以使预测模型灵敏度高些，能迅速跟上数据的变化；当时间序列数据是上升（或下降）的发展趋势类型，α应取较大的值，在0.6~1之间。
试算法。根据具体时间序列情况，参照经验判断法，来大致确定额定的取值范围，然后取几个α值进行试算，比较不同α值下的预测标准误差，选取预测标准误差最小的α。
在实际应用中预测者应结合对预测对象的变化规律做出定性判断且计算预测误差，并要考虑到预测灵敏度和预测精度是相互矛盾的，必须给予二者一定的考虑，采用折中的α值。
销售预算中的具体应用
以某软件公司A为例，给出2000-2005年的历史销售资料，将数据代入指数平滑模型，预测2006年的销售额，作为销售预算编制的基础。
根据经验判断法，A公司2000-2005年销售额时间序列波动很大，长期趋势变化幅度较大，呈现明显且迅速的上升趋势，宜选择较大的α值，可在0.5～0.8间选值，以使预测模型灵敏度高些，结合试算法取0.5，0.6,0.8分别测试。经过第一次指数平滑后，数列散点图呈现直线趋势，故选用二次指数平滑法即可。
根据偏差平方的均值（MSE）最小，即各期实际值与预测值差的平方和除以总期数，以最小值来确定α的取值的标准，经测算当α=0.6时，
MSE1=1445.4；当α=0.8时，MSE2=10783.7；当α=0.5时，MSE3=1906.1。因此选择α=0.6来预测2006年4个季度的销售额。放在最近的资料。
均方误差
均方误差（Mean Squared Error, MSE）
在相同测量条件下进行的测量称为等精度测量，例如在同样的条件下，用同一个游标卡尺测量铜棒的直径若干次，这就是等精度测量。对于等精度测量来说，还有一种更好的表示误差的方法，就是标准误差。
标准误差定义为各测量值误差的平方和的平均值的平方根，故又称为均方误差。
设n个测量值的误差为ε1、ε2……εn，则这组测量值的标准误差σ等于：
数理统计中均方误差是指参数估计值与参数真值之差平方的期望值，记为MSE。MSE是衡量“平均误差”的一种较方便的方法，MSE可以评价数据的变化程度，MSE的值越小，说明预测模型描述实验数据具有更好的精确度
移动平均法
移动平均法是用一组最近的实际数据值来预测未来一期或几期内公司产品的需求量、公司产能等的一种常用方法。移动平均法适用于即期预测。当产品需求既不快速增长也不快速下降，且不存在季节性因素时，移动平均法能有效地消除预测中的随机波动，是非常有用的。移动平均法根据预测时使用的各元素的权重不同，可以分为：简单移动平均和加权移动平均。
方法分类
还分为一次移动平均法和二次移动平均法两种。
一、简单移动平均法
简单移动平均的各元素的权重都相等。简单的移动平均的计算公式如下：
Ft=(At-1+At-2+At-3+…+At-n)/n
式中，Ft--对下一期的预测值；
n--移动平均的时期个数；
At-1--前期实际值；
At-2,At-3和At-n分别表示前两期、前三期直至前n期的实际值。
二、加权移动平均法
加权移动平均给固定跨越期限内的每个变量值以相等的权重。其原理是：历史各期产品需求的数据信息对预测未来期内的需求量的作用是不一样的。除了以n为周期的周期性变化外，远离目标期的变量值的影响力相对较低，故应给予较低的权重。
加权移动平均法的计算公式如下：
Ft=w1At-1+w2At-2+w3At-3+…+wnAt-n
式中，w1--第t-1期实际销售额的权重；
w2--第t-2期实际销售额的权重；
wn--第t-n期实际销售额的权重；
n--预测的时期数；
w1+ w2+…+ wn=1
在运用加权平均法时，权重的选择是一个应该注意的问题。经验法和试算法是选择权重的最简单的方法。一般而言，最近期的数据最能预示未来的情况，因而权重应大些。例如，根据前一个月的利润和生产能力比起根据前几个月能更好的估测下个月的利润和生产能力。但是，如果数据时季节性的，则权重也应是季节性的。
编辑本段存在问题
使用移动平均法进行预测能平滑掉需求的突然波动对预测结果的影响。但移动平均法运用时也存在着如下问题：
1、加大移动平均法的期数（即加大n值）会使平滑波动效果更好，但会使预测值对数据实际变动更不敏感；
2、移动平均值并不能总是很好地反映出趋势。由于是平均值，预测值总是停留在过去的水平上而无法预计会导致将来更高或更低的波动；
3、移动平均法要由大量的过去数据的记录。
4、它通过引进愈来愈期的新数据，不断修改平均值，以之作为预测值。
移动平均法的基本原理，是通过移动平均消除时间序列中的不规则变动和其他变动，从而揭示出时间序列的长期趋势。
主要特点
1. 移动平均对原序列有修匀或平滑的作用，使得原序列的上下波动被削弱了，而且平均的时距项数N越大，对数列的修匀作用越强。
2. 移动平均时距项数N为奇数时，只需一次移动平均，其移动平均值作为移动
平均项数的中间一期的趋势代表值；而当移动平均项数N为偶数时，移动平均值代表的是这偶数项的中间位置的水平，无法对正某一时期，则需要在进行一次相临两项平均值的移动平均，这才能使平均值对正某一时期，这称为移正平均，也成为中心化的移动平均数。
3. 当序列包含季节变动时，移动平均时距项数N应与季节变动长度一致，才能消除其季节变动；若序列包含周期变动时，平均时距项数N应和周期长度基本一致，才能较好的消除周期波动。
4. 移动平均的项数不宜过大。
@统计中的移动法规则：
统计中的移动平均法则对动态数列的修匀的一种方法，是将动态数列的时距扩大。所不同的是采用逐期推移简单的算术平均法，计算出扩大时距的各个平均是，这一些列的推移的序时平均数就形成了一个新的数列，通过移动平均，现象短期不规则变动的影响被消除如果扩大的时距能与现象周期波动的时距相一致或为其倍数，就能进一步削弱季节变动和循环变动的影响，更好的反应现象发展的基本趋势。
直线趋势预测法
直线趋势预测法又称“线性趋势预测法”，是对观察期的时间序列资料表现为接近于一条直线，表现为近似直线的上升和下降时采用的一种预测方法。关键是求得趋势直线，以利用趋势直线的延伸求得预测值。求趋势直线的方程式是：
Yt=a+bx
式中：x--自变量，是选定的任何x值；
Yt--因变量，对于选定的x值，相应变数Y的平均估计值，即第t预测周期的预测值；
a、b--未知参数
线性趋势预测法的步骤为：
1.利用已知数据绘图，确定直线趋势。
2.求变动趋势直线。可以用直观法，也可以用最小二乘法。
3.利用变动趋势直线的延伸，确定预测值。
回归分析法
中文名称：回归分析法
英文名称：regression analysis method
定义：利用数理统计原理，对大量的统计数据进行数学处理，并确定用电量与某些自变量之间的相关关系，建立一个相关性较好的回归方程，并加以外推，用于预测今后用电量的分析方法。
应用学科：电力（一级学科）；电力系统（二级学科）
定义
所谓回归分析法，是在掌握大量观察数据的基础上，利用数理统计方法建立因变量与自变量之间的回归关系函数表达式（称回归方程式）。
编辑本段分类
回归分析中，当研究的因果关系只涉及因变量和一个自变量时，叫做一元回归分析；当研究的因果关系涉及因变量和两个或两个以上自变量时，叫做多元回归分析。此外，回归分析中，又依据描述自变量与因变量之间因果关系的函数表达式是线性的还是非线性的，分为线性回归分析和非线性回归分析。通常线性回归分析法是最基本的分析方法，遇到非线性回归问题可以借助数学手段化为线性回归问题处理。回归分析法预测是利用回归分析方法，根据一个或一组自变量的变动情况预测与其有相关关系的某随机变量的未来值。进行回归分析需要建立描述变量间相关关系的回归方程。根据自变量的个数，可以是一元回归，也可以是多元回归。根据所研究问题的性质，可以是线性回归，也可以是非线性回归。非线性回归方程一般可以通过数学方法为线性回归方程进行处理。
编辑本段应用
社会经济现象之间的相关关系往往难以用确定性的函数关系来描述，它们大多是随机性的，要通过统计观察才能找出其中规律。回归分桥是利用统计学原理描述随机变量间相关关系的一种重要方法。
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在物流的计算中，回归分析法的公式如下：
y=a+bx
b=n·∑xy－∑x∑y／n·∑x²－(∑x)²
a=∑y－b·∑x／n
地震地层压力预测 摘要 目前，地震地层压力预测方法归纳起来可以分为图解法和公式计算法两大类10余种。本文对各种地震地层压力预测方法进行了系统地归纳和总结，并对各种方法的特点、适用性以及存在的问题进行分析和讨论.在此基础上，就如何提高压力预测的精度，提出了一种简单适用的改进措施，经J1.K地区的实测资料的验证，效果良好。 主题词地层压力地震预测正常压实异常压实 引言 众所周知，油气层的压力是油气层能量的反映，是推动油气在油层中流动的动力，是油气层的“灵魂”。因此，在石油和天然气的勘探开发中，研究油气层的压力具有十分重要的意义。 首先，在油气田勘探中，研究油气层压力特别是油气层异常压力的分布，以及预测和控制油气层压力的方法，不仅可以保证安全快速地钻进，而且可以正确地设计泥浆比重和工程套管程序;同时也可以帮助选择钻井设备类型和有效安全正确的完井方法等。这些都直接关系到钻井的成功率以及油气田的勘探速度等问题。其次，在油气田开发过程中，准确的压力预测以及认真而系统的油气层压力分布规律的研究，不仅可以帮助我们认识和发现新的油气层，而且对于了解地下油气层能量、控制油气层压力的变化，并合理地利用油气层能量最大限度地采出地下油气均具有十分重要的意义。 多少年来，人们在异常地层压力(这里主要指异常高压或超压)预测方面进行了种种尝试，然而直到本世纪70年代以来，随着岩石物理研究的不断深人以及地震技术的不断提高，才真正使得地层压力的地震预测成为现实。 对于异常高压地层，一般表现为高孔隙率、低密度、低速度、低电阻率等特点，因此，凡是可以反映这些特点的各种地球物理方法均可用于检测地层压力。但是，由于各种测井方法均为“事后”技术，这就使得在初探区内利用地震方法进行钻前预测显得尤为重要。与此同时，地震地层压力预测还可以提供较测井方法更为丰富的空间压力分布信息。 利用地震资料进行地层压力预测，主要是利用了超压层的低速特点，因为在正常情况下，速度随深度的增加而增加，当出现超压带时，将伴随出现层速度的降低。可见，取准层速度资料是预测地层压力的关键之一，而选择合适的地层压力预测方法同样是一个十分重要的环节。 到目前为止，地震地层压力预测的方法名目繁多，但就总体而言，大致可分为图解法和公式计算法两大类。本文将对各种地震地层压力预测方法的内容、特点、应用效果以及存在的问题等作一系统全面的叙述。在前人研究工作的基础上，就如何提高地震地层压力预测的精度，本文提出一种简单而实用的改进措施，经JLK(吉拉克)地区实际资料的计算，效果良好。 地震地层压力预测方法综述 图解法 在所有地震地层压力预测方法中，最为直观简便的方法莫过于图解法了。按照判定超压层方式的不同，又可细分为等效深度图解法、比值法和量板法三种。 等效深度图解法 等效深度图解法(或可形象地称之为直接趋势线判别法)是以页岩压实概念为基础
研究生专业课程考试答题册 学号 2015022056 姓名张华威 考试课程系统工程理论与方法 考试日期 2016.01.06 西安工程大学研究生部
西安工程大学 硕士研究生课程考试试题 考试科目：系统工程理论与方法课程编号：022014 年级：2015级学院：机电工程学院 说明：所有答案必须写在答题册上,否则无效。共 1 页第 1 页 本课程考核采用提交报告形式，具体要求如下： 1．形式 （1）专题研究型 按照研究型论文的规范，表明研究问题与研究现状、提出新的分析方法，或对已有方法作出某种修正，或利用已有理论与方法对所研究问题进行分析并得出有价值的结论等。 （2）文献综述型 围绕一研究领域或学派对其研究现状与发展趋势、有待进一步深入研究的问题等进行详细阐述。 2．注意事项 [1]鼓励提交专题研究型论文； [2]按学术论文规范编排：包括中文摘要、关键词（3至5个），并将主要参考文献 在正文引用处标注等； [3]切忌写成工作总结或心得体会； [4]字数在6000字以上； [5]利用研究生考试册的封面装订并裁剪整齐。
系统预测方法及应用 摘要 预测是建立在已有或已知基础上对未来的探索，运用系统性的科学技术和手段对系统未来趋势进行分析，就是系统预测。作为决策的前提，系统预测在生产管理中发挥着重要作用，从简单的时序分析预测，到复杂的回归建模预测，不同的预测方法满足了不同种类的预测需求。本文从系统预测概念出发，结合不同的预测方法，阐述了系统预测在不同领域的应用。 关键词：系统预测时间序列分析预测法质量预测 Abstract Prediction is based in existing or known on the basis for the future exploration and analysis of the future trends of the system by using the system of science and technology and means, is the system prediction. As the premise of decision-making and forecasting system in production management plays an important role, from the simple timing analysis and forecasting, to complex regression modeling and forecasting, different forecasting methods to meet the different kinds of demand forecasting. This paper from the system prediction concept, combining the different forecasting methods, expounds the system prediction in different fields. Key words：System prediction Time series analysis prediction method qualitative forecast
编号：SY-AQ-00931 ( 安全管理) 单位：_____________________ 审批：_____________________ 日期：_____________________ WORD文档/ A4打印/ 可编辑 企业定量安全管理方法-预测 方法 Enterprise quantitative safety management method prediction method
企业定量安全管理方法-预测方法 导语：进行安全管理的目的是预防、消灭事故，防止或消除事故伤害，保护劳动者的安全与健康。在安全管理的四项主要内容中，虽然都是为了达到安全管理的目的，但是对生产因素状态的控制，与安全管理目的关系更直接，显得更为突出。 预测方法有定性预测和定量预测两种。定性预测主要是指各种 调查方法，如重点调查、典型调查、抽样调查、专家意见调查等。 定量预测则主要有以下几种。 一、时间序列预测法 所谓时间序列就是按时间顺序排列的、反映某种安全现象发展 变化情况的统计数据。在企业安全管理中，我们经常要与时间序列 打交道。如按年度连续排列起来的事故起数，按季度排列起来的某 类事故起数等。时间序列预测法，就是根据时间序列变动的方向和 程度向前延伸来推断下一期或以后若干时期可能的变化情况的一类 预测方法。所以，时间序列预测法也称趋势外推法或历史延伸法。 这是目前安全预测中常用的一类定量预测方法。目前常用的时间序 列预测有以下几种。 1．算术移动平均法
这种方法是假设预测值与近几期的实际值有关，而与前几期或较远期无关。因此可以用最近几个时期的移动平均值作为下一期的预测值、预测公式是： 式中Xt ——t期的预测值； X—t期之前各期的实际值； n——所用资料的期数。 这种方法的预测误差与所用资料的期数即n值有关。一般说，n 值愈大，预测误差愈大；反之，n值愈小，预测误差愈小。 在实际安全预测中，”值的选择，主要取决于预测的目的和实际数据的特点。如果要求预测值比较精确，n应取的小一点，可在3～5之间，反之，如果想得到事物变化的大致趋势，”可取得大一些，可在10—30之间。如果实际数据上下波动不大，n值也可以取得大一些。 这种方法由于侧重考虑了近期实际情况对预测期的影响，因此预测比简单平均法要准确些，但一般也只宜用于短期预测。
系统安全分析和预测方 法论述 集团公司文件内部编码：（TTT-UUTT-MMYB-URTTY-ITTLTY-
系统安全分析和预测方法论述摘要：系统安全分析和预测方法在安全系统工程中占有着重要的地位，是保证生产系统安全运行的基础。当前我国在安全分析方法的使用上仍然存在着很多的漏洞和错误。[1]由于现有的危险性分析方法都有其局限性，一般限于某个或某些行业。为此，在分析之初，分析人员必须对现有的危险性分析方法有一个全面的了解。研究的目的在于通过对各种分析方法的了解和对比，能够全面的把握各种方法的优缺点及适用范围，更好地将理论应用于实际。通过对系统安全预测本质的研究，提出了安全预测的本质就是建立系统安全可预测的思想。 关键词：安全分析；安全分析方法；比较研究系统安全；安全预测；时效特性 1引言 系统安全分析和评价方法在安全系统工程中占有着重要的地位，从某种意义上而言，它是安全系统工程的核心。[2]至今国内外安全分析方法有几十种，这些方法有定性的，也有定量的；有逻辑推理的，也有综合比较的；有文字图表法，如安全检查表、预先危险性分析法、故障模式及影响分析等；有逻辑分析法，如事件树分析法、事故树分析法等；有统计图表分析法，如事故比重图、事故趋势图、控制图、主次图等[3]。在
系统的循环周期中，每个阶段都有适用的分析方法，所以我们可以从循环周期的角度来进行比较；在系统安全分析方法中，有的方法具有宏观分析的特点，而有的方法适用在微观子系统中进行分析，所以也可以从宏观微观的角度出发；每个分析方法的原理及背景决定了它们各自的性质特点，正是性质特点方面的区别使得我们可以从这个角度来进行考虑；同时在对系统的危险性分析过程中，思考的角度不同，对危险源进行分析的思路也不同，使用的安全分析方法也不同。同样安全预测的本质，也就是建立系统安全可以预测的思想。任何一个系统，要想对其安全状态进行预测，就必须掌握其在一定时期内的内在的规律性，否则，预测将是无本之木，无水之源，失去应有的意义，综上，安全分析方法的对比研究可以从循环周期、宏观微观、性质特点、思维方法、比较表等角度来进行分析研究。 2系统循环周期角度分析 安全分析方法可以具体应用在系统循环周期中的三个阶段。第一为系统设计阶段，此时需要对其技术路线、工艺流程、设备设施等进行安全分析与评价，以使系统投产后达到最佳安全状况；第二为生产过程分析评价阶段，以辨识运行系统、设备设施的安全可靠性，以保证系统处于良性循环状态；第三为系统寿命即将完结，可靠性能变差，对其进行安全分析评价，以保证系统安全正常运转。对应生产系统运行寿命周期各阶段，可以先后或交叉应用预先危险性分析、操作危险性分析、故障类型
第43卷第1期2004年1月 石 油 物 探 GEOPHYSICAL PROSPECTIN G FOR PETROL EUM Vol.43,No.1 Jan.,2004 文章编号:100021441(2004)0120033204 薄互层储层预测方法 陈守田1,2,孟宪禄2 (1.石油大学盆地与油藏研究中心,北京102249;2.大庆石油管理局物探公司,黑龙江大庆 163357) 摘要:针对松辽盆地葡萄花油层三角洲沉积薄互层储层的特点,研究不同微相的砂岩与测井特征、地震属性的关系,探讨利用沉积微相、波形特征定性预测砂岩储层发育带的技术。利用地震属性预测技术定量预测储层厚度结果表明,本区整个油层砂岩总厚度与地震属性有很高的相关度,厚砂层的预测符合率较高。 关键词:储层预测;薄互层;沉积微相;地震属性;相关度;波形特征 中图分类号:P631.4 文献标识码:A 松辽盆地中白垩统姚一段沉积时期,盆地古地势平坦,形成的沉积层角度非常低平。随着湖盆整体抬升,湖盆快速收缩,河流—三角洲快速推进,沿长垣向南及东西两侧的三肇凹陷和古龙凹陷分流,由大庆至肇州一带姚一段沉积厚度由60m减薄至不足20m,形成面积巨大的扇型三角洲储集砂体[1]。研究区位于三肇凹陷的卫星地区,处在葡萄花油层河流—三角洲沉积体三角洲平原向三角洲前缘过渡的相带区,主要针对该沉积体系的葡萄花油层开展储层预测研究工作。各井取心显示,葡萄花油层内部含钙质比较普遍。钙质生成于浅水湖湾、封闭沼泽长期蒸发浓缩的环境及枯水期的河道,是三角洲浅水环境中沉积常见矿物。含钙层泥岩形成于封闭的浅水中,含钙层砂岩形成于河道砂体沉积过程的枯水期或干旱期。中、下部泥岩颜色多为灰绿色、棕灰色夹紫红色薄层,中部紫红色多于下部,代表了由三角洲外前缘至三角洲内前缘湖退反旋回沉积过程,沉积环境水体浅,暴露时间增加,泥岩红色和浅色增多。钙质在泥岩层、砂岩层和过渡岩层普遍发育。 1 高钙质薄互层岩石电性、物理特征分析 区内探井在多数葡萄花油层有不同程度取心,为分析研究提供了详细的资料。我们采用描述详尽、资料全面的取心资料井作为“标准井”,如卫10井和卫11井,利用岩心描述、自然电位和双侧向测井曲线,分析沉积结构和岩石成分,建立岩石与电性、地球物理特征关系。 整体上看,油层表现较低的声波时差值,有别于油层顶底湖相泥岩,其原因就是油层的泥岩不纯,普遍含砂含钙质。 钙质胶结层在声波时差曲线上为低值“尖峰”(高速层,一般速度3800～4000m/s),在电阻率曲线上对立高电阻“尖峰”(大于15Ω?m),在SP 曲线上为低值异常。钙质砂岩具有低孔渗特点。 河道粉砂岩层在自然电位曲线上为较高幅度异常,幅度在8.5mV以上,通常呈钟形;电阻率曲线为高值,一般大于10Ω?m,形态有箱形、梯形和斜坡形,一般厚度3～5m;在声波时差曲线上高于平均值,低于纯泥岩层。钙质层和含钙层存在于河道砂层的顶底或者中间。 席状砂边滩砂层,一般厚度1～2m,在自然电位和电阻率曲线上呈刺刀状,因含钙泥较多,达30%～50%,分选差,孔隙低,声波时差与过渡岩性一致,整个油层中具有低声波时差和高阻值的特点。钙质胶结表现为较低的时差值。 过渡岩性是葡萄花油层的主力储层,电阻率中等偏低,为3～5Ω?m,个别高含砂层电阻率较高,但自然电位呈低幅度异常,厚度不一,1～5m均可见到。 2 砂岩储层预测的难点 2.1 葡萄花油层岩性组成 葡萄花油层是由不同速度、密度的钙质粉砂岩、过渡岩性、粉砂岩和泥岩组成,具有不同的波阻抗值,各岩性的速度大小见表1。 一个地震波形包含的属性信息是与之相对应 收稿日期:20030102;改回日期:20030405 作者简介:陈守田(1968—),男,高级工程师,博士,主要从事地震资料解释及石油地质综合研究工作。
专利分析的技术预测方法和工具 熊腾飞 摘要：专利作为一种技术的载体，包含有世界95%的新技术。以往的专利分析仅仅是对一些数据进行统计，如发明人、权利人和申请时间等。对技术分析一般仅限对分类号进行分类统计。但技术分析具有丰富的内容，本文就基于专利分析的技术预测方法和工具进行介绍。 一、引言 曾经和一位知识产权经理谈专利分析。她告诉我一个思想，他们很少去分析现有专利来布置专利的研发战略。原因是什么呢？大家可以自己考虑一下。她给出的原因是，现有公开的专利都是1到3年前研发出来的技术。那么，这些新颁布的专利其实是人家几年前的“旧技术”。那么你研究人家的旧技术，来规划你的研发战略，对于他们这些高新技术而言，就没有意义了。 以上说法实际上很有道理。其实，我们也不能跟着别人的路子走，别人有什么技术，我们就仿造某技术。要想占领市场，就要做领头羊。呵呵。这些话大家比我会讲，讲得比我好。我就不讲了。 我们不做跟随者，那么是不是就不需要研究别人的专利呢？特别是高新产业？我想，NO。不过，我要说，我们研究不是看别人正在出什么专利,而是研究根据历史的专利中蕴藏的技术，如何预测到未来的技术。如果你根据现有专利能预测到未来5到10年的专利技术，是否就值得你研究了呢？ 如果你认为企业没有长久的技术发展需求，那就不需要往下看了。 二、技术预测的方法 我还是不得不说TRIZ，即发明问题解决理论。一方面本人是做这方面的。二来，TRIZ与专利有紧密的联系。TRIZ有关的介绍大家可以在百度上搜索到很多文章，
我就不做整体介绍。TRIZ中一个核心的思想就是，技术的发展是有规律的。比如说一个物体，现在是刚性的，未来就可能是分离的、柔性的、液态的、气态的、甚至是场的（在TRIZ中，这个称动态性进化法则）。这种路径是经过大量的技术进行总结出来的，具有经验型的规律（我一位同事从数学上推导了以上进化规律，但尚未公开发表。）既然有规律，那么我们就可以沿着规律预测到下一代、下两代的产品。如现在技术是采用柔性的，未来就可能采用场的。 曾经在中央2台看到格之格公司的一个墨盒报道。记得是他们生产兼容墨盒。但是现有墨盒相关的专利太多了，一些大公司申请了很多保护性专利。如何用低成本生产兼容墨盒呢？开始他们按照传统的思路没有任何进展。之后，他们意外发现，现有的墨盒都是通过液体控制墨水的流速的，他们突发奇想，能否通过气体控制流速？结果他们成功了。 看到报到，我有些感慨。因为上述技术正符合了我前述的技术发展路径。他们在无意识中遵循了技术发展的规律去发展了新的产品。我想，如果，当初他们知道了TRIZ该多好啊。 前不久，我和一位技术老总谈他们的新技术。发现他们的技术采用了直线型结构。我告诉他，是否有曲线形结构的技术？经过专利搜索，发现真的有了。我又告诉他，是否有螺旋结构的，经过搜索，也有了。再问是否有点结构的技术？他又搜索，发现又有了。上述结果并不是因为我了解他们行业，而是遵循TRIZ中的直线-曲线-螺旋线-点的路径。此时，我看了看那些技术特征，我告诉他你的技术肯定在更新到下一代。不再按照现有原理进行结构改进了，而是采用新的原理发展。他看了看我，笑了。因为确实，他现在正在和一家研究机构开发下一代技术，此技术正在开发中，尚未正式问世！ 上面的例子只想说一点，包括TRIZ在内的一些方法可以帮助我们进行下一代技术的预测。 所以，我们做专利的技术分析，不仅仅是看现在有什么了，而且要看到规律。最近不是在谈科学发展观吗，其实技术也是这样，要用发展的眼光看问题。我们企业做专利分析工作的，你们其实不仅仅可以向科研人员提供现在有什么专利技
When the lives of employees or national property are endangered, production activities are stopped to rectify and eliminate dangerous factors. （安全管理） 单位：___________________ 姓名：___________________ 日期：___________________ 企业定量安全管理方法-预测方 法(标准版)
企业定量安全管理方法-预测方法(标准版)导语：生产有了安全保障，才能持续、稳定发展。生产活动中事故层出不穷，生产势必陷于混乱、甚至瘫痪状态。当生产与安全发生矛盾、危及职工生命或国家财产时，生产活动停下来整治、消除危险因素以后，生产形势会变得更好。"安全第一" 的提法，决非把安全摆到生产之上;忽视安全自然是一种错误。 预测方法有定性预测和定量预测两种。定性预测主要是指各种调查方法，如重点调查、典型调查、抽样调查、专家意见调查等。定量预测则主要有以下几种。 一、时间序列预测法 所谓时间序列就是按时间顺序排列的、反映某种安全现象发展变化情况的统计数据。在企业安全管理中，我们经常要与时间序列打交道。如按年度连续排列起来的事故起数，按季度排列起来的某类事故起数等。时间序列预测法，就是根据时间序列变动的方向和程度向前延伸来推断下一期或以后若干时期可能的变化情况的一类预测方法。所以，时间序列预测法也称趋势外推法或历史延伸法。这是目前安全预测中常用的一类定量预测方法。目前常用的时间序列预测有以下几种。 1．算术移动平均法 这种方法是假设预测值与近几期的实际值有关，而与前几期或较
一、地层压力预测软件有： 1.JASON软件 Jason软件是一套综合应用地震、测井和地质等资料解决油气勘探开发不同阶段储层预测和油气藏描述实际问题的综合平台。 Jason 的重要特点就是随着越来越多的非地震信息（测井，测试，地质）的引入，由地震数据推演的油气藏参数模型的分辨率和细节会得到不断的改善。用户可根据需要由Jason 的模块构建自己的研究流程。 其反演模块包括： InverTrace：递归反演 稀疏脉冲反演 InverTrace_plus：稀疏脉冲反演 RockTrace：弹性反演 InverMod：特征反演 （主组分分析） StatMod：随机模拟 随机反演 FunctionMod：函数运算 压力预测原理：由JASON反演出地层速度，速度计算垂直有效应力，进而求出孔隙流体压力。 2、地层孔隙压力和破裂压力预测和分析软件DrillWorks/PREDICTGNG 软件功能: ?趋势线(参考线)的建立 --手工 --最小二乘方拟合 --参考线库 ?页岩辨别分析 ?上覆岩层梯度分析 --体积密度测井 --密度孔隙度测井 --用户定义方法(程序) ?孔隙压力分法 --指数方法 电阻率、D一指数 声波、电导率 地震波 --等效深度方法 电阻率、D--指数 声波 --潘尼派克方沾 --用户定义方法(程序) ?压裂梯度分法 --伊顿方法
--马修斯和凯利方法 --用户定义方法(程序) ?系统支持项目和油井数据库 ?系统支持所有趋势线方法 ?系统包括交叉绘图功能 ?用户定义方法(程序) ?包括全套算子 ?系统支持井与井之间的关联分析 ?系统支持岩性显示 ?系统支持随钻实时分析 ?系统支持随钻关联分析 ?多用户网络版本 数据装载功能: ?斯仑贝谢LIS磁盘输入 ?斯仑贝谢LIS磁带输入 ?CWLS LAS输入 ?ASCII输入 ?离散的表格输入 ?井眼测斜数据 ?测深/垂深表格 用户范围: ?美国墨西哥湾 ?北海 ?西部非洲 ?南美 ?尼日利亚三角洲 ?南中国海 ?澳大利亚 DrillWorks/PREDICTGNG 与其它软件的区别?世界上用得最多的地层压力软件 ?钻前预测、随钻监测和钻后检测 ?用户主导的软件系统 ?准确确定 --上覆岩层压力梯度 --孔隙压力梯度 --破裂压力梯度 ?使用下列数据的任何组合来分析地层: -地震波速度 -有线测井
安全评价方法分类 一、安全评价方法分类（熟悉） 1）按评价结果的量化程度分类法 按照安全评价结果的量化程度，安全评价方法可分为定性安全评价法和定量安全评价法。 （1）定性安全评价方法 定性安全评价方法主要是根据经验和直观判断能力对生产系统的工艺、设备、设施、环境、人员和管理等方面的状况进行定性的分析，安全评价的结果是一些定性的指标，如是否达到了某项安全指标、事故类别和导致事故发生的因素等。 属于定性安全评价方法的有安全检查表、专家现场询问观察法、因素图分析法、事故引发和发展分析、作业条件危险性评价法（格雷厄姆—金尼法或LEC法）、故障类型和影响分析、危险可操作性研究等。 （2）定量安全评价方法 定量安全评价方法是运用基于大量的实验结果和广泛的事故资料统计分析获得的指标或规律（数学模型），对生产系统的工艺、设备、设施、环境、人员和管理等方面的状况进行定量的计算，安全评价的结果是一些定量的指标，如事故发生的概率、事故的伤害（或破坏）范围、定量的危险性、事故致因因素的事故关联度或重要度等。 按照安全评价给出的定量结果的类别不同，定量安全评价方法还可以分为概率风险评价法、伤害（或破坏）范围评价法和危险指数评价法： ①概率风险评价法 概率风险评价法是根据事故的基本致因因素的事故发生概率，应用数理统计中的概率分析方法，求取事故基本致因因素的关联度（或重要度）或整个评价系统的事故发生概率的安全评价方法。故障类型及影响分析、事故树分析、逻辑树分析、概率理论分析、马尔可夫模型分析、模糊矩阵法、统计图表分析法等都可以由基本致因因素的事故发生概率计算整个评价系统的事故发生概率。 ②.伤害（或破坏）范围评价法 伤害（或破坏）范围评价法是根据事故的数学模型，应用计算数学方法，求取事故对人员的伤害范围或对物体的破坏范围的安全评价方法。液体泄漏模型、气体泄漏模型、气体绝热扩散模型、池火火焰与辐射强度评价模型、火球爆炸伤害模型、爆炸冲击波超压伤害模型、蒸气云爆炸超压破坏模型、毒物泄漏扩散模型和锅炉爆炸伤害TNT当量法都属于伤害（或破坏）范围评价法。 ③危险指数评价法 危险指数评价法应用系统的事故危险指数模型，根据系统及其物质、设备（设施）和工艺的的基本性质和状态，采用推算的办法，逐步给出事故的可能损失、引起事故发生或使事故扩大的设备、事故的危险性以及采取安全措施的有效性的安全评价方法。常用的危险指数评价法有：道化学公司火灾爆炸危险指数评价法，蒙德火灾爆炸毒性指数评价法，易燃、易爆、有毒重大危险源评价法。 （2）其他安全评价分类法 按照安全评价的逻辑推理过程，安全评价方法可分为归纳推理评价法和演绎推理评价法。 归纳推理评价法是从事故原因推论结果的评价方法，即从最基本危险、有害因素开始，逐渐分析导致事故发生的直接因素，最终分析到可能的事故。 演绎推理评价法是从结果推论原因的评价方法，即从事故开始，推论导致事故发生的直
第十九章 系统估计 本章讲述的内容是估计联立方程组参数的方法。包括最小二乘法LS 、加权最小二乘法WLS 、似乎不相关回归法SUR 、二阶段最小二乘法TSLS 、加权二阶段最小二乘法W2LS 、三阶段最小二乘法3LS 、完全信息极大似然法FIML 和广义矩法GMM 等估计方法。 §19.1 理论背景 模型系统就是一组包含未知数的方程组。以一个由国内生产总值（Y ）、居民消费总额（C ）、投资总额（I ）、政府消费额（G ）和短期利率（r ）等变量构成的简单的宏观经济系统为例： ?????++=++++=++++=----t t t t t t t t t t t t t t G I C Y r I Y I r C Y C 22312101131210log log log log log log log log εββββεαααα （19.1） 其中，前两个方程是行为方程，第三个方程表示国内生产总值在假定进出口平衡的情况下，由居民消费、投资和政府消费共同决定，是一个衡等方程，也称为定义方程。这就是一个简单的描述宏观经济的联立方程模型。在联立方程模型中，对于其中每个方程，其变量仍然有被解释变量与解释变量之分。但是对于模型系统而言，已经不能用被解释变量与解释变量来划分变量。对于同一个变量，在这个方程中作为被解释变量，在另一个方程中则可能作为解释变量。对于联立方程系统而言，将变量分为内生变量和外生变量两大类，外生变量与滞后内生变量又被统称为前定变量。一般的联立方程系统形式是： t t t x y f εβ=),,( (19.2) 这里t y 是一个内生变量向量，t x 是外生变量向量，t ε可以是序列相关的扰动项向量。估计的任务是 寻找参数向量β的估计量。 EViews 提供了估计系统参数的两类方法。一类方法是使用前面讲过的单方程法对系统中的每个方程分别进行估计。第二类方法是同时估计系统方程中的所有参数，这种同步方法允许对相关方程的系数进行约束并且使用能解决不同方程残差相关的方法。这里，应该区分系统和模型的差别。模型是一组描述内生变量关系的已知方程组，给定了模型中外生变量的值可以使用模型对内生变量求值。 §19.2 系统估计方法 下面的讨论是以线性方程的组成的平衡系统为对象的，但是这些分析也适合于包含非线性方程的非平衡系统。若一个系统，含有M 个方程，用分块矩阵形式表示如下： ????????????+????????????????????????=????????????M M M M X X X y y y εεεβββ 2121212 1000000 (19.3) 这里y m 是T 维向量，X m 是T ×k m 矩阵，β m 是k m 维的系数向量，误差项ε的协方差矩阵是MT ×MT 的方阵V 。我们简单的将其表示为： εβ+=X y (19.4) 在标准假设下，系统残差的协方差阵为： T M I I E V ?==2 )'(σεε (19.5) 式中算子?表示克罗内克积(Kronecker Product)，简称叉积，还有一些的残差方差的结构不满足标准假设。首先，不同方程的残差可能是异方差的；其次，他们除了异方差还可能是同期相关的。我们可以定义不同的M ×M 的同期相关矩阵∑来对这两种情况进行区分，∑的第i 行第j 列的元素是)(jt it ij E εεσ=，
PSM、HAZOP、SIL、LOTO、QRA、BBS PSM—工艺安全管理 工艺安全管理–Process Safety Management（PSM）有别于传统的安全管理，其目的是预防和减缓工艺物料（或能量）的意外泄漏。工艺物料（或能量）的意外泄漏，虽然发生在工艺物料引入生产装置后，但是原因可能涉及到工艺路线选择，工艺设计，选型，采购，安装，验收，调试，生产，应急，维修，变更等阶段，几乎涉及到公司内的所有部门，例如：高层管理，工程，采购，生产，维修，培训，技术，安全等。可以说工艺安全管理涉及面宽，点多，线长。且工艺安全的隐患隐藏深，任何一个环节出现问题，都可能造成工艺安全事故。目前没有一个安全管理制度能够预防工艺安全事故，所以需要一个制度体系才能达到目的。艺安全管理（PSM）包含以下12个要素： ?工艺安全信息 ?工艺危害分析 ?操作规程 ?作业许可 ?变更管理 ?开车前安全检查 ?机械完整性 ?事故/事件管理 ?承包商管理 ?应急响应 ?培训 ?符合性审计 以上十二个管理要素是相互联系的一个整体。通过工艺安全管理（PSM）的实施，企业可以对工艺设施与管理潜在的工艺危害和风险采取有效的管理和技术措施，提高企业工艺安全管理水平。 HAZOP—危险与可操作分析 节点划分：根据工艺不同，可以采用欧洲传统的以主物料为核心的划分，也可以采用近几年国内逐步流行的以工艺单元为核心的划分方法。节点是人为强制为了HAZOP分析方便而把对工艺流程进行的强制切割，在HAZOP分析方便的同时，分析中缺乏整体观。 偏离选择：采用经验法（即优先选择靠近后果的偏离）与传统法（优先靠近原因的偏离）结合。对于连续化工艺，选择必须分析的18个常见偏离，对于间歇操作选择必须分析的24 个常见偏离。对所有引导词与参数进行有意义的组合，得出可能需要分析的124个偏离作为补充，即保证了分析的质量又提高了效率，同时保证分析人员整体水平。
(事实上，需求预测必须将短期需求预测或生产进度安排与长期战略性需求预测有机结合起来，才会真正地起作用。短期预测是根据存储单位(SKU)水平做出的，它与销售、客户关系，以及依据预订库存或安排运输来实施计划的系统和软件等相互作用。相比之下，长期预测则是在更为集中的基础上作出的。在月度或季度时间段内，对一系列产品的生产做出预测，作为财务和产能计划的输入数据。长期预测必须在现有客户信息之外假设需求状况，必须使用供应链之外的信息以便能预测变化趋势。) 物流预测方法汇编 引言 供应链管理专家们曾经预言：21世纪创造供应链价值 最大化的武器将是基于需求的管理。70年代是质量管理的 时代，TQM是人们最常提到的话题；80年代追求的是精益 制造，JIT、柔性生产、零库存成为时代的主旋；90年代， 全球化、产品生命周期的缩短和产业细分使企业间的竞争 转为供应链间的竞争，库存、客户服务、响应时间和运营 成本的改进是这个时代的目标。时至今日，需求管理已经 成为企业持续成功的必要条件，拥有好的需求预测的公司 的抗风险性明显较高。 2001年，电子企业承受了由严重反差的需求预测而带 来的库存压力，这让我们不得不反思一个问题：为什么在 2000年的下半年，电子行业的预测会如此看走眼呢？事实
上，从执行主管到营销经理以及供应链计划者，每个人都对其它制造行业几个月前已经发出的销售急速下滑的警报视而不见，即使是高级的软件工具也没能对过高的需求预计给予警告。为什么会这样呢？ 答案是复杂的。既有人为的因素--不愿意接受繁荣就此结束的事实，也有技术上的因素--许多公司实施的SCM(供应链管理)软件和CRM(客户关系管理)软件发出的信号不强，或是根本没有信号。更糟的是，很多使用这些工具的人缺乏进行长期预测的能力，因而只有从最近的趋势外推预测需求。 历史的悲剧会重演吗？药方似乎只有一个--运用需求管理创造公司价值。这里的需求管理已不在是营销和计划部门简单的运用软件工具进行的短期预测，而是贯穿于整个供应链、产品开发、技术战略、服务支持和组织设计这一系列领域的长期和短期的需求预测和管理。第一步要做的是--改进短期生产进度安排和长期需求预测所需的服务平台。 1、需求预测平台 改进需求预测工具 2000年时，很少有公司购买成套的供应链管理工具以
对安全性分析的几种方法的比较 FMEA故障模式影响分析、FTA故障树分析； PFMEA过程失效模式及后果分析、HAZOP危险与可操作性分析、ZSA区域安全性分析、PHA初步危险分析。 区别： 一、PFMEA（Process Failure Mode and Effects Analysis）过程失效模式及后果分析 PFMEA是由负责制造/装配的工程师/小组主要采用的一种分析技术，用以最大限度地保证各种潜在的失效模式及其相关的起因/机理已得到充分的考虑和论述。 PFMEA的分析原理 PFMEA的分析原理如下所示，它包括以下几个关键步骤： （1）确定与工艺生产或产品制造过程相关的潜在失效模式与起因； （2）评价失效对产品质量和顾客的潜在影响； （3）找出减少失效发生或失效条件的过程控制变量，并制定纠正和预防措施； （4）编制潜在失效模式分级表，确保严重的失效模式得到优先控制； （5）跟踪控制措施的实施情况，更新失效模式分级表。 模式及后果分析 （1）“过程功能/要求”：是指被分析的过程或工艺。该过程或工艺可以是技术过程，如焊接、产品设计、软件代码编写等，也可以是管理过程，如计划编制、设计评审等。尽可能简单地说明该工艺过程或工序的目的，如果工艺过程包括许多具有不同失效模式的工序，那么可以把这些工序或要求作为独立过程列出； （2）“潜在的失效模式”：是指过程可能发生的不满足过程要求或设计意图的形式或
问题点，是对某具体工序不符合要求的描述。它可能是引起下一道工序的潜在失效模式，也可能是上一道工序失效模式的后果。典型的失效模式包括断裂、变形、安装调试不当等； （3）“失效后果”：是指失效模式对产品质量和顾客可能引发的不良影响，根据顾客可能注意到或经历的情况来描述失效后果，对最终使用者来说，失效的后果应一律用产品或系统的性能来阐述，如噪声、异味、不起作用等； （4）“严重性”：是潜在失效模式对顾客影响后果的严重程度，为了准确定义失效模式的不良影响，通常需要对每种失效模式的潜在影响进行评价并赋予分值，用1-10分表示，分值愈高则影响愈严重。“可能性”：是指具体的失效起因发生的概率，可能性的分级数着重在其含义而不是数值，通常也用1—10分来评估可能性的大小，分值愈高则出现机会愈大。“不易探测度”：是指在零部件离开制造工序或装备工位之前，发现失效起因过程缺陷的难易程度，评价指标也分为1—10级，得分愈高则愈难以被发现和检查出； （5）“失效的原因/机理”：是指失效是怎么发生的，并依据可以纠正或控制的原则来描述，针对每一个潜在的失效模式在尽可能广的范围内，列出每个可以想到的失效起因，如果起因对失效模式来说是唯一的，那么考虑过程就完成了。否则，还要在众多的起因中分析出根本原因，以便针对那些相关的因素采取纠正措施，典型的失效起因包括：焊接不正确、润滑不当、零件装错等； （6）“现行控制方法”：是对当前使用的、尽可能阻止失效模式的发生或是探测出将发生的失效模式的控制方法的描述。这些控制方法可以是物理过程控制方法，如使用防错卡具，或者管理过程控制方法，如采用统计过程控制（SPC）技术； （7）“风险级（RPN）”：是严重性、可能性和不易探测性三者的乘积。该数值愈大则表明这一潜在问题愈严重，愈应及时采取纠正措施，以便努力减少该值。在一般情况下，不管风险级的数值如何，当严重性高时，应予以特别注意；
编号：AQ-Lw-01004 ( 安全论文) 单位：_____________________ 审批：_____________________ 日期：_____________________ WORD文档/ A4打印/ 可编辑 系统安全分析和预测方法论述Discussion on system safety analysis and prediction method
系统安全分析和预测方法论述 备注：加强安全教育培训，是确保企业生产安全的重要举措，也是培育安全生产文化之路。安全事故的发生，除了员工安全意识淡薄是其根源外，还有一个重要的原因是员工的自觉安全行为规范缺失、自我防范能力不强。 摘要：系统安全分析和预测方法在安全系统工程中占有着重要 的地位，是保证生产系统安全运行的基础。当前我国在安全分析方 法的使用上仍然存在着很多的漏洞和错误。[1]由于现有的危险性分 析方法都有其局限性，一般限于某个或某些行业。为此，在分析之 初，分析人员必须对现有的危险性分析方法有一个全面的了解。研 究的目的在于通过对各种分析方法的了解和对比，能够全面的把握 各种方法的优缺点及适用范围，更好地将理论应用于实际。通过对 系统安全预测本质的研究，提出了安全预测的本质就是建立系统安 全可预测的思想。 关键词：安全分析；安全分析方法；比较研究系统安全；安全 预测；时效特性 1引言 系统安全分析和评价方法在安全系统工程中占有着重要的地
位，从某种意义上而言，它是安全系统工程的核心。[2]至今国内外安全分析方法有几十种，这些方法有定性的，也有定量的；有逻辑推理的，也有综合比较的；有文字图表法，如安全检查表、预先危险性分析法、故障模式及影响分析等；有逻辑分析法，如事件树分析法、事故树分析法等；有统计图表分析法，如事故比重图、事故趋势图、控制图、主次图等[3]。在系统的循环周期中，每个阶段都有适用的分析方法，所以我们可以从循环周期的角度来进行比较；在系统安全分析方法中，有的方法具有宏观分析的特点，而有的方法适用在微观子系统中进行分析，所以也可以从宏观微观的角度出发；每个分析方法的原理及背景决定了它们各自的性质特点，正是性质特点方面的区别使得我们可以从这个角度来进行考虑；同时在对系统的危险性分析过程中，思考的角度不同，对危险源进行分析的思路也不同，使用的安全分析方法也不同。同样安全预测的本质，也就是建立系统安全可以预测的思想。任何一个系统，要想对其安全状态进行预测，就必须掌握其在一定时期内的内在的规律性，否则，预测将是无本之木，无水之源，失去应有的意义，综上，安全
建筑施工安全预测方式 1引言 建筑业在我国经济中处于支柱产业的地位,中国每年基本建设投资额约占GDP的六分之一左右,中国经济以每年8%左右的增长率发展,离不开基建投资的拉动。因为建筑业自身的特征,决定了建筑业是一个易发生事故、危险性高的行业。随着中国社会越来越关注方方面面的安全问题,对建筑工程安全施工的要求越来越高,目前建设工程的安全施工形势仍十分严峻,事故频发的现象没有得到根本扭转,需要我们从施工的全过程对安全施工进行监控,并坚持“安全第一,预防为主”的观念,推行实行事前预控的管理模式,在事故发生之前对其进行有效的预测和预防.建筑结构施工的技术复杂性,施工难度大的特性,使工程施工过程中更容易发生工伤伤亡。项目建设是个复杂的大系统工程,各个阶段、各个流水施工工段之间的相关关系对安全产生重大影响。建筑工程安全事故随着工程的进度,是一种不断变化的动态复杂过程,涉及到工程相关的人、机械等多方面因素,在一定条件下发生的,具有很大的不确定性、随机性和偶发性,但安全事故的潜伏、初露端倪和最终爆发带有一贯性、相关性和可类推性。因此,人们可以通过对事故的现状和历史数据进行综合分析,预测安全事故发生的情况,引起工程建设的各相关利益主体对安全问题的重视,为采取切实可行的措施提供参考。依据预测成果,工程建设相关单位,可以采取安全措施,准备
应急预案,准备一旦事故发生时,迅速对人员急救、消灭事故,最大限度降低事故损失。 2建筑结构工程施工的主要风险来源 建设工程施工的风险主要来源于:环境及地质情况的恶劣性、材料及机械设备工具的不安全状态、人员的不规范行为和其他不利因素。 2.1环境及地质情况的恶劣性 施工现场的环境复杂性或恶劣条件容易导致安全事故发生。例如,在低谷、潮湿、山地或雷雨多发区等地,容易发生人员意外伤害和财产损失;潜伏污泥和土地里的各种有毒气体,造成地下施工人员中毒或窒息等伤害;不可抗拒级别的自然灾害,如等级以上洪水、台风、暴雨等因素易造成意外事故;因地质情况造成管涌、流沙、地陷等现象造成的意外事故。 2.2材料及机械设备工具的不安全状态 施工过程中,由于项目的规模、类型不同,施工机械的种类也繁杂,如各种起重机、挖掘机、车辆、传送机械、混凝土搅拌机械等在施工场地相互配合,如果处于不良状态,可能会导致相应的事故。如,运输车
编订：__________________ 审核：__________________ 单位：__________________ 安全事故预测 Deploy The Objectives, Requirements And Methods To Make The Personnel In The Organization Operate According To The Established Standards And Reach The Expected Level. Word格式 / 完整 / 可编辑
文件编号：KG-AO-7756-41 安全事故预测 使用备注：本文档可用在日常工作场景，通过对目的、要求、方式、方法、进度等进行具体的部署，从而使得组织内人员按照既定标准、规范的要求进行操作，使日常工作或活动达到预期的水平。下载后就可自由编辑。 一、事故预测原则 1.连贯 事物发展的各个阶段具有连续性和稳定性，采取这种连贯原则进行分析和研究应可以从过去和现在推测未来，作出准确的预测。 2.系统 把预测对象及所涉及的各种事件或因素，视为一个系统，进行综合考察和研究。可以全面地分析问题，从而克服片面性，提高预测的科学性。 3.实事求是 在预测过程中，从客观事实出发，尊重历史资料，认真分析研究现状，如实地反映可能出现的问题和结果。只有从客观事实出发，参照已往事物发展变化的规律性，分析未来发展趋势才能获得比较准确的预测
结果。 4.大量观察 预测要从大量调查研究中求得一般的规律，避免以偏概全。 二、事故预测方法 预测方法种类繁多，据统计至今已有150 种以上，常用的也有二三十种。主要预测方法及其分类有： 1.经验推断预测法 (1)头脑风暴法。 (2)德尔菲法。 (3)主观概率法。 (4)实验预测法。 (5)形态分析法。 2.时间序列预测法 (1)滑动平均法。 (2)指数滑动平均法。 (3)周期变动分析法。 (4)线性趋势分析法。 (5)非线性趋势分析法