系统安全预测技术概述

安全评价概述安全评价是利用系统工程方法对拟建或已有工程、系统可能存在的危险性及其可能产生的后果进行综合评价和预测，并根据可能导致的事故风险的大小，提出相应的安全对策措施，以达到工程、系统安全的过程。

安全评价应贯穿于工程、系统的设计、建设、运行和退役整个生命周期的各个阶段。

对工程、系统进行安全评价既是政府安全监督管理的需要，也是企业、生产经营单位搞好安全生产的重要保证。

1 基本概念1）安全和危险安全和危险是一对互为存在前提的术语，在安全评价中，主要是指人和物的安全和危险。

危险，常指危害或危害因素。

安全，是指免遭不可接受危险的伤害。

安全的实质就是防止事故，消除导致死亡、伤害、急性职业危害及各种财产损失发生的条件。

例如，在生产过程中导致灾害性事故的原因有人的误判断、误操作、违章作业，设备缺陷、安全装置失效、防护器具故障、作业方法及作业环境不良等，所有这些又涉及设计、施工、操作、维修、贮存、运输以及经营管理等许多方面，因此必须从系统的角度观察、分析，并采取综合方法消除危险，才能达到安全的目的。

2）事故事故是指造成人员死亡、伤害、职业病、财产损失或其他损失的意外事件。

事件的发生可能造成事故，也可能并未造成任何损失。

对于没有造成职业病、死亡、伤害、财产损失或其他损失的事件可称之为“未遂事件”或“未遂过失”。

因此，事件包括事故事件，也包括未遂事件。

事故是由危险因素导致的，危险因素导致的人员死亡、伤害、职业危害及各种财产损失都属于事故。

3）风险风险是危险、危害事故发生的可能性与危险、危害事故严重程度的综合度量。

衡量风险大小的指标是风险率（R），它等于事故发生的概率（P）与事故损失严重程度（S）的乘积由于机率值难于取得，常用频率代替机率，这时上式可表示为：单位时间可以是系统的运行周期，也可以是一年或几年；事故损失可以表示为死亡人数、事故次数、损失工作日数或经济损失等；风险率是二者之商，可以定量表示为百万工时死亡事故率、百万工时总事故率等，对于财产损失可以表示为千人经济损失率等。

安全性评价安全评价⽅法概述安全性评价，是指综合运⽤安全系统⼯程学的理论⽅法，对系统存在的危险性进⾏定性和定量分析，确认系统发⽣危险的可能性及其严重程度，提出必要的控制措施，以寻求最低的事故率、最⼩的事故损失和最优的安全效益。

安全性评价在国外也称为危险性评价或风险评价，安全性评价的定义是：综合运⽤安全系统⼯程的⽅法，对系统的安全性进⾏度量和预测，通过对系统存在的危险性或称之谓不安全因素进⾏辨识定性和定量分析，确认系统发⽣危险的可能性及其严重程度，对该系统的安全性给予正确的评价，并相应地提出消除不安全因素和危险的具体对策措施。

通过全⾯系统，有⽬的，有计划地实施这些措施，达到安全管理标准化、规范化，以提⾼安全⽣产⽔平，超前控制事故的发⽣。

通⽤安全评价⽅法：1.安全检查表法安全检查表（Safety Checklist Analysis，缩写SCA）是依据相关的标准、规范，对⼯程、系统中已知的危险类别、设计缺陷以及与⼀般⼯艺设备、操作、管理有关的潜在危险性和有害性进⾏判别检查。

为了避免检查项⽬遗漏，事先把检查对象分割成若⼲系统，以提问或打分的形式，将检查项⽬列表，这种表就称为安全检查表。

它是系统安全⼯程的⼀种最基础、最简便、⼴泛应⽤的系统危险性评价⽅法。

⽬前，安全检查表在我国不仅⽤于查找系统中各种潜在的事故隐患，还对各检查项⽬给予量化，⽤于进⾏系统安全评价。

步骤：（1）熟悉系统包括系统的结构、功能、⼯艺流程、主要设备、操作条件、布置和已有的安全消防设施。

（2）搜集资料搜集有关的安全法规、标准、制度及本系统过去发⽣过事故的资料，作为编制安全检查表的重要依据。

（3）划分单元按功能或结构将系统划分成若⼲个⼦系统或单元，逐个分析潜在的危险因素。

（4）编制检查表针对危险因素，依据有关法规、标准规定，参考过去事故的教训和本单位的经验确定安全检查表的检查要点、内容和为达到安全指标应在设计中采取的措施，然后按照⼀定的要求编制检查表。

功能安全和预期功能安全技术研发推广方案一、实施背景随着社会的发展和科技的进步，公众对安全的需求日益增长。

不仅局限于传统的实体安全，更拓展至功能安全与预期功能安全领域。

近年来，工业控制、智能家居、无人驾驶等领域对功能安全与预期功能安全技术的需求激增。

在此背景下，开展功能安全与预期功能安全技术研发推广，对于提升产品质量、保障公众安全具有重大意义。

二、工作原理1.功能安全技术：功能安全技术是一种针对特定系统或设备的安全控制技术，旨在保证系统在面临潜在危险时，能够自动降低风险或避免危险发生。

其核心是通过对系统或设备的整体安全策略进行规划和控制，以避免因软硬件故障或其他因素导致的危险。

2.预期功能安全技术：预期功能安全技术是一种预测和预防潜在危险的技术。

它通过对系统或设备的设计参数进行安全评估，预测其在正常工作条件下的行为，并提前发现可能存在的安全隐患。

三、实施计划步骤1.需求分析：针对不同行业和领域的需求，进行深入调研，明确功能安全与预期功能安全技术的具体需求。

2.技术研发：组织技术团队进行功能安全与预期功能安全技术的研发，包括硬件设计、软件编程、安全策略制定等。

3.实验验证：在实验室环境下，对研发的功能安全与预期功能安全技术进行严格验证，确保其有效性、可靠性和安全性。

4.试点应用：选择具有代表性的企业或机构进行试点应用，以实际工作环境验证技术的性能和效果。

5.推广普及：根据试点应用的效果，制定推广策略，通过宣传、培训等活动，提高公众对功能安全与预期功能安全技术的认识和应用。

四、适用范围本方案适用于工业控制、智能家居、无人驾驶等对安全性有较高要求的领域。

通过对这些领域内的设备或系统进行功能安全与预期功能安全技术的研发与推广，有效提升相关行业的整体安全水平。

五、创新要点1.跨学科合作：整合计算机科学、机械工程、电子工程等多个学科的专业知识，实现跨学科合作，共同推进功能安全与预期功能安全技术的研发与推广。

2.数据驱动安全：利用大数据和人工智能技术，对系统运行数据进行实时分析，提前发现并预警潜在安全隐患，实现从“故障应对”到“预防控制”的转变。

企业安全生产预测预警体系一、安全生产方针、目标、原则企业安全生产预测预警体系旨在构建一个系统化、全面化、高效化的安全生产管理框架，确保企业生产过程中的安全可控。

安全生产方针如下：1. 安全第一，预防为主，综合治理。

2. 严格遵守国家法律法规，确保安全生产。

3. 强化安全生产责任制，明确各级管理人员及生产工人的安全职责。

4. 深入开展安全生产预测预警，提高事故防范和应急处置能力。

安全生产目标：1. 实现安全生产零事故。

2. 降低职业病发病率，保障员工身体健康。

3. 提高安全生产管理水平，提升企业整体竞争力。

安全生产原则：1. 以人为本，关注员工生命安全。

2. 依法依规，强化安全生产法治意识。

3. 科技支撑，运用先进技术提高安全生产水平。

4. 全员参与，营造安全生产文化。

二、安全管理领导小组及组织机构1. 安全管理领导小组成立以企业主要负责人为组长，各部门负责人为成员的安全生产管理领导小组，负责企业安全生产工作的组织、协调、指导和监督。

2. 工作机构（1）安全生产管理部门：负责企业安全生产日常管理工作，制定和落实安全生产措施，组织安全生产培训，开展安全生产检查等。

（2）安全生产技术部门：负责企业安全生产技术工作，开展安全生产预测预警，研究解决安全生产技术问题。

（3）安全生产监督部门：对企业安全生产工作进行监督，对违反安全生产规定的行为进行查处，确保安全生产法律法规的贯彻执行。

（4）安全生产应急救援部门：负责企业应急救援工作，制定应急预案，组织应急演练，提高事故应急处置能力。

三、安全生产责任制1、项目经理安全职责项目经理作为项目安全生产的第一责任人，其主要职责如下：（1）贯彻落实国家安全生产法律法规及企业安全生产管理制度，确保项目安全生产。

（2）组织制定项目安全生产计划，明确安全生产目标，并对安全生产责任制进行分解和落实。

（3）定期组织安全生产检查，对安全隐患进行整改，防止事故发生。

（4）负责项目安全生产资源的配置，确保安全生产投入。

一、课程简介《安全系统工程》是针对安全工程本科专业开设的一门必修专业基础课程。

本课程是将系统工程的理论和方法与数、理、化、机、电等学科基础知识综合应用于现代安全管理和安全技术中，把技术学科和管理学科有机结合在一起，并把它们联系起来以解决错综复杂的安全课题。

安全系统工程的主要任务是采用系统工程的原理和方法，识别系统在设计、施工、运行及管理全过程中的危险性，并进行定性和定量的分析、评价和预测，提出系统危险的预防和控制对策，预防伤亡事故和经济损失发生。

二、课程目标1.本课程的教学目标课程目标1：掌握系统安全分析方法等安全基础知识，并具有能运用相应的方法识别复杂安全工程问题特征的能力。

（支撑毕业要求1-5）课程目标2：理解安全决策方法，并能通过分析文献，认识到解决复杂安全工程问题有多种方案可选择，并能优选解决方案。

（支撑毕业要求2-3）课程目标3：能够根据系统安全分析方法调研需求，进行团队合作，使用文献检索等现代化工具，撰写系统安全分析方法调研报告，能够清晰的进行陈述发言表达自己的调研结果，与他人进行沟通和交流。

（支撑毕业要求9-2）2.课程目标与毕业要求指标点对应关系三、基本要求本课程系统介绍了系统安全分析、系统安全评价、系统安全预测、系统安全决策等，而且与系统危险源辨识和安全评价密切联系，具有很强的实用性。

教学过程中要注意与先修课程基础知识的联系。

掌握安全系统工程的基本概念；掌握安全系统工程的基本内容；掌握系统安全思想的组成内容。

理解危险源辨识的有关概念；了解危险源辨识的主要方法及内容，危险源的分类。

理解系统安全分析方法的选择；掌握系统安全分析方法的基本概念、程序和适用范围。

了解安全评价的原理和原则；掌握安全评价方法的选择和安全评价程序。

了解预测的种类及基本原理；掌握安全预测方法在实际工程中的应用。

了解安全决策在安全管理中的重要作用；掌握安全决策、决策的类型、安全决策的分类、安全决策分析的任务与基本程序、潜在问题分析；安全决策常用方法的基本原理和使用方法。

系统安全预测技术概述系统安全预测技术主要包括以下几个方面：数据分析和挖掘技术、机器学习和深度学习技术、模型建立和评估技术以及风险评估和管理技术。

数据分析和挖掘技术是系统安全预测的基础。

通过对系统日志、网络流量、用户行为等数据的分析和挖掘，可以发现潜在的安全隐患和风险行为。

这些技术可以帮助企业及时发现安全威胁，预测未来可能发生的安全事件。

机器学习和深度学习技术是系统安全预测的重要手段。

通过对历史数据的学习和分析，机器学习和深度学习技术可以自动地识别安全事件和威胁，并做出相应的预测与预警。

模型建立和评估技术是系统安全预测的关键。

通过构建符合实际情况的安全预测模型，可以提高预测的准确性和有效性。

同时，对模型的评估和调整也是保障系统安全预测技术可靠性的重要环节。

风险评估和管理技术是系统安全预测的最终目标。

通过对预测结果的风险评估和管理，可以及时采取相应的措施来防范安全风险，保护系统的安全。

综上所述，系统安全预测技术是保障系统安全的重要手段。

随着信息技术的不断发展，预测技术也将不断完善和提升，为系统安全提供更加有力的保障。

System security prediction technology has become increasingly important due to the rapid development of information technology and the increasing complexity of systems. This technology integrates various methods and approaches to analyze and assess the potential security risks within a system, enabling organizations to proactively prevent and mitigate potential security incidents.One of the fundamental aspects of system security prediction technology is data analysis and mining. By analyzing and mining system logs, network traffic, user behavior, and other relevant data, organizations can identify patterns, anomalies, and potential security threats. This data-driven approach allows for the identification of potential risks and vulnerabilities before they can be exploited by malicious actors. Additionally, the use of advanced analytics and visualization techniques can provide insights into emerging threats and trends, facilitating proactive security measures.Machine learning and deep learning technologies play a crucial role in system security prediction. These methods enable systems to learn from historical data, detect patterns, and make predictions about future security events. By leveraging these technologies, organizations can develop predictive models that can automatically detect and respond to potential security threats, significantly improving the readiness and resilience of their systems.Model building and evaluation techniques are essential for the development and validation of predictive models within system security prediction. These techniques involve the construction of accurate and reliable models to assess and predict potential security threats.Through rigorous testing and validation processes, organizations can ensure that their predictive models provide trustworthy and actionable insights into potential security risks. Risk assessment and management are the ultimate goals of system security prediction technology. After identifying potential security threats through predictive modeling, organizations must assess their potential impact and likelihood of occurrence. This assessment enables organizations to prioritize and allocate resources effectively to mitigate the identified risks. Additionally, effective risk management strategies, such as implementing security controls and incident response plans, ensure that organizations are prepared to respond to potential security incidents.In addition to the aforementioned aspects, system security prediction technology also heavily relies on the continuous monitoring and updating of predictive models to adapt to evolving security threats and changing system environments. By leveraging real-time data and threat intelligence, organizations can enhance their predictive capabilities and ensure that their systems are protected against emerging security risks.Furthermore, the integration of system security prediction technology with existing security frameworks, such as intrusion detection systems and security information and event management (SIEM) tools, enhances the overall security posture of organizations. By incorporating predictive models into these systems, organizations can proactively identify and respond to potential security threats in a timely manner, ultimately minimizing the impact of security incidents.Challenges and ConsiderationsWhile system security prediction technology offers significant benefits, there are several challenges and considerations that organizations must address when implementing these predictive capabilities. One of the primary challenges is the need for high-quality data for training predictive models. Data quality and relevance are critical factors in developing accurate and reliable predictive models. Organizations must ensure that they have access to comprehensive and diverse datasets to train their predictive models effectively.A related challenge is the need for advanced data processing and analytics capabilities to handle the volume, velocity, and variety of data required for predictive modeling. Organizations must invest in robust data infrastructure and analytical tools to process, analyze, and derive insights from large-scale data sources effectively.Another important consideration is the adaptability of predictive models to evolving security threats and changing system environments. The dynamic nature of security threats requires continuous refinement and updating of predictive models to remain effective. Organizations must establish processes for monitoring, evaluating, and updating predictive models to ensure their relevance and accuracy over time.Furthermore, the ethical and privacy implications of system security prediction technology require careful consideration. Organizations must adhere to relevant privacy regulationsand ethical guidelines when collecting, processing, and analyzing sensitive data for security prediction purposes. It is essential to implement stringent data governance and ethical frameworks to protect individuals' privacy and ensure the responsible use of predictive models.Integration with existing security processes and technologies is also a critical consideration. System security prediction technology should complement and enhance organizations' existing security frameworks, ensuring seamless integration with tools and processes for threat detection, incident response, and security operations.Future Directions and ConclusionSystem security prediction technology is poised to continue evolving in response to the increasingly sophisticated nature of security threats and the growing complexity of IT environments. Developments in artificial intelligence, machine learning, and predictive analytics will drive advancements in predictive modeling capabilities, enabling organizations to develop more accurate and robust security prediction frameworks.The integration of predictive models with automated response systems and orchestration platforms will enable organizations to proactively defend against security threats, reducing the reliance on manual intervention and response. Additionally, advancements in threat intelligence and information sharing will enhance the predictive capabilities of security models, enabling organizations to anticipate and respond to emerging threats effectively.In conclusion, system security prediction technology represents a fundamental shift in the approach to security risk management. By leveraging advanced data analytics, machine learning, and predictive modeling, organizations can anticipate and mitigate security threats proactively. Although there are challenges and considerations associated with the implementation of predictive capabilities, the potential benefits in enhancing security posture and resilience make system security prediction technology a crucial component of modern cybersecurity strategies. As organizations continue to invest in these capabilities, they will be better positioned to navigate the dynamic and evolving landscape of security threats.。

安全系统工程复习资料<一>历年真题部分题目一．名词解释安全系统工程事件树分析风险安全评价安全决策系统事件树分析法风险评价安全检查表可靠性故障顶上事件割集结构重要度安全标准可靠度安全检查径集概率得要度本质安全事故隐患危险二．简答1.系统安全性分析的目的和内容是什么？2.安全检查表的作用及特点有哪些？3.什么是危险性和可操作性研究？其研究步骤有哪些？4.最小割集在事故树分析中有何作用？5.安全评价就遵循哪些基本原理？6.安全检查表是安全日常管理，安全分析和安全评价等工作的有效工具，请问安全检查表有哪些主要优点和特点？7.系统安全评价的程序是什么？8.系统安全评价的意义是什么?9.简述安全的自然属性和社会属性?10.安全检查表的作用及特点有哪些?11.安全评价的原理是什么?12.简述事故树编制的方法?13.简要说明安全决策的基本过程及要素?14.美国道化学公司第七版评价法的步骤有哪些?15.简述安全系统的殊性?16.故障类型和影响分析的程序有哪些?17.简述安全系统工程的方法论意义?18.简述事故树分析的步骤?三．论述1.论述安全系统的动力学特征?2.论述最小割集和最小径集的定义,及其在事故树分析中的作用及区别?3.论述预先危险性分析方法及其对安全管理的作用?4.论述最小割集的最小径集在事故树分析中的作用及区别?<二>课后题第一章绪论1.什么是系统?系统具有哪些基本属性?系统:由相互作用和相互依赖的若干组成部分结合成的具有特定功能的有机整体称为系统.它的四个属性: 整体性,相关性,目的性,环境适应性2.什么是系统工程?系统工程是以系统为研究对象,以达到总体最佳效果为目标,为达到这一目标而采取组织,管理,技术等方面的最新科学成就和知识的一门综合性的科学技术.3.什么是安全系统工程?安全系统工程是以系统工程的方法研究,解决生产过程中的安全问题,预防伤亡事故和经济损失发生的一门学科,是随着生产的发展而发展起来的.所谓安全系统工程,是指采用系统工程方法,识别,分析,评价系统中的危险性,根据其结果调整工艺,设备,操作,管理,生产周期和投资等因素,使系统可能发生的事故得到控制,并使系统安全性达到最好的状态.4.安全系统工程的研究方法有哪些?1.从系统整体出发的研究方法2.本质安全方法3.人----机匹配法4.安全经济方法5.系统安全管理方法5.安全系统工程有哪些优点?1.通过分析可以了解系统的薄弱环节及危险性可能导致事故的条件.从定量分析可以预测事故发生的概率,从而可以采取相应的措施控制事故的发生.不仅如此,通过分析还能够找到发生事故的真正原因,及查出事故隐患.2.通过评价和优化技术,可以找出最适当的方法使各分系统之间达到最佳配合,用最少的投资达到最佳的安全效果,大幅的减少伤亡事故.3.安全系统工程的方法,不仅适用于工程,而且适用管理,实际上现已形成安全系统工程和安全系统管理两个分支.4.可以促进各项标准的制定和有关可靠性数据的收集.5.可以迅速提高安全工作人员的水平.本章小结1.系统,及系统工程的概念.2.安全系统工程的研究对象是:“人-----机-----环境”系统,安全系统工程的主要研究内容包括系统安全分析，系统安全评价，系统危险控制技术。

安全系统工程第一章绪论-安全系统工程概述1.系统：系统就是由相互作用和相互依赖的若干组成部分结合成的具有特定功能的有机整体。

（理解、掌握)2.系统的特点：整体性,相关性目的性和功能性，有序性,环境适应性。

（理解、掌握）3.系统工程:是组织管理系统的规划、设计、制造、试验和使用的科学方法,是一种对所有系统都具有普遍意义的科学方法。

(理解、掌握）4.安全系统工程：是采用系统工程的基本原理和方法，预先识别、分析系统存在的危险因素,评价并控制系统风险，使系统安全性达到预期目标的工程技术。

（理解、掌握）5.系统的分类（熟悉）a)自然系统和人工系统b)实体系统和抽象系统c)静态系统和动态系统d)控制系统和行为系统e)开放系统和封闭系统：开放系统指系统与环境之间进行物质、能量或信息交换。

封闭系统则相反,即系统与环境互相隔绝，它们之间没有任何物质、能量或信息交换。

f)简单系统与复杂系统6.系统原理：(熟悉)指运用系统的观点、理论和方法对管理活动进行充分的系统分析,以达到管理的优化目标，即从系统论的角度来认识和处理管理中出现的问题。

（系统原理是现代管理科学中的一个最基本的原理。

）a)整分合原理：现代高效率的管理必须在整体规划下明确分工,在分工基础上进行有效地综合,这就是整分合原理. 整分合原理的主要含义：整体把握，科学分解,组织综合。

把握时机，实行动态管理，及时调整计划，不断改善分工(明确分工），适时综合协调。

b)反馈原理:现代高效率的原理,必须有灵敏、正确、有力的反馈，这就是反馈原理。

如果反馈使系统的输人对输出的影响增大,导致系统的运动加剧发散，这种反馈叫正反馈；反之，如果反馈使系统的输入对输出的影响减小，使系统偏离目标的运动收敛，趋向于稳定状态,则叫做负反馈。

反馈涉及两个方面的问题一是控制系统本身接收、处理、利用各种信息的能力如何；二是反馈系统能否保证灵敏、正确、有力地反馈信息。

c)弹性原理：管理是在系统外环境和内部条件千变万化的形势下进行的，管理必须要有很强的适应性和灵活性，才能有效地实现动态管理。

1 总论1.1 系统安全评价与预测概述我们生活在一个充满危险的现实世界中。

安全工程领域涉及的危险，主要是人们在生产活动和生活活动中意外发生的各种事故造成的人员伤亡、财产损失或环境污染的危险。

面对这些危险人们做出种种努力回避危险而追求安全。

相应地，安全工作的根本目的就是防止事故和事故造成的人员伤亡、财产损失或环境污染。

为了防止事故，需要预测事故；只有预测了事故，才能有针对性地采取措施防止事故发生。

人们希望充分利用已有的科学技术知识认识事故发生规律，在事故发生前预测事故的发生和事故可能造成的后果，从而先行采取措施防止事故发生，或者在一旦发生事故的场合最大限度的避免、减少人员伤亡、财产损失。

很久以来，人们在事故预防方面，基本上是从“事故学习事故”，即分析、研究以往事故发生的原因和总结防止事故的经验，来得到预测这些种类事故再发生的知识，指导事故预防工作。

例如，根据人员操作机器时曾经发生机械伤害事故的经验，人们可以预测机械工厂里发生机械伤害事故的可能性。

这种从“事故学习事故”的方式是科学的、必要的，在今后的事故预防工作中仍然要继续采取这种方法。

然而，事故是一种随机发生的小概率事件，依靠事故后留下的有限信息来分析、研究其发生原因是一件非常困难的工作。

这种从“事故学习事故”的方式进行的预测只能是定性的，即对未来事故发生可能性的预测。

随着科学技术的迅速进步，新材料、新能源、新技术、新工艺、新产品不断涌现，新种类的事故发生的可能性和事故后果的严重程度也在增加。

事故的经验往往是人们的鲜血和生命换来的，其代价是非常高昂的。

人们不能等待发生事故、造成严重伤亡之后才来总结经验，研究预防事故的办法。

事故会造成损失，预防事故也需要成本，安全也有投入和产出的问题。

为了科学、经济合理地预防事故，人们已经不满足于对事故发生可能性的定性预测，还希望能够定量地预测事故的发生及其后果，评价系统的安全状况是否符合人们期望的标准。

这就需要新的事故预测和安全评价的理论和方法。

安全系统工程1.安全标准：经定量化的风险率或危害度是否达到要求的（期盼的）安全程度，需要有一个界限、目标或标准进行比较，这个标准称为安全标准。

2.关键重要度：顶事件发生概率的相对变化率与基本事件发生概率的相对变化率之比，称为基本事件的临界重要度，也叫关键重要度。

3.可靠度：系统、设备或元件等在预期的使用周期（规定的时间）内和规定的条件下，完成其规定功能的概率。

4.最小径集：不包含其它径集的径集叫最小径集。

或在径集中去任意一个基本事件后该径集不再成为径集的径集。

5. 安全预评价：建设项目（工程）在规划、设计阶段或施工之前进行的评价。

其目的是预测事故的危险性和研究控制或排除事故的可能性，为规划者或设计提供安全设计的依据和可靠性的资料，使事故的可能性和危险性在规划、设计阶段或施工之前得到解决，直到事半功倍的作用。

另一答案：根据建设项目可行性研究报告的内容，分析和预测该建设项目可能存在的危险、有害因素的种类和程度，提出合理可行的安全对策措施和建议。

6.确定性决策：在一种已知的完全确定的自然状态下，选择满足目标要求的最优方案。

1、安全系统工程：采用系统工程方法，识别，分析，评价系统中的危险性，根据其结果调整工艺，设备，操作，管理生产周期和投资等因素。

使系统可能发生的事故得到控制，并使系统安全达到最好的状态。

2、有效度：对于可修复系统在规定的使用条件和时间内能够保持正常使用状态的概率3、冗余设计法：以两个或两个以上的同功能的重复单元并行工作构成热储备系统来提高系统的可靠度方法。

4、平均无事故时间：系统由开始工作到发生故障前连续正常工作的平均时间，用来度量不可修复系统的可靠度。

5、系统工程：以系统为研究对象，以达到总体最佳效果为目标，为达到这一目标而采取组织，管理，技术等方面的最新科学成就和知识的一门综合性的科学技术6、最小径集:径集是指事故树某些基本事件的集合，当这些基本事件不发生时，顶事件必不发生。

最小径集是如果在某个径集中任意去掉一个基本事件，它就不再是径集，则称这个径集为最小径集7、安全评价：对系统存在的安全因素进行定性和定量分析，通过与评价标准的比较得到系统的危险程度，提出改进措施。