事故时间序列预测法
时间序列是指一组按时间顺序排列的有序数据序列。时间序列预测，是从分析时间序列的变化特征等信息中，选择适当的模型和参数，建立预测模型，并根据惯性原则，假定预测对象以往的变化趋势会延续到未来，从而作出预测。该预测方法的一个明显特征是所用的数据都是有序的。移动平均法、指数平滑法、趋势外推法、周期预测法、自回归AR(n)等为典型的时间序列预测方法。这类方法预测精度偏低，通常要求研究系统相当稳定，历史数据量要大，数据的分布趋势较为明显。
移动平均法、指数平滑法、趋势外推法、周期预测法、自回归AR(n)等为典型的时间序列预测方法。这类方法预测精度偏低，通常要求研究系统相当稳定，历史数据量要大，数据的分布趋势较为明显。
事故隐患辨识预测法
基本方法：企业生产过程中的事故隐患辨识预测方法主要有经验分析法、故障树分析法、事件树分析法、因果分析法、人的可靠性分析法、人机环系统分析法等。在优选方法时，可在初步分析的基础上，采用人机环与事故树分析相结合的方法进行分析预测。
这种方法的预测对象是以人为主体的人机环分析预测，能直接分析人的不安全行为、物的不安全状态、环境的不安全条件等直接隐患，同时还能揭示深层次的本质原因，即管理方面的间接隐患。借助故障树分析技术对存在危险的隐患进行定性定量分析，预测隐患导致事故发生的定性定量结论，并得出直接隐患之间的逻辑层次关系。
预测事故类型：这一预测模型主要用于企业生产过程中的机械伤害、压力容器爆炸、火灾等事故隐患的定性分析预测。
重大危险源辨识方法：20世纪70年代以来，随着工业生产中火灾、爆炸、毒物泄漏等重大恶性事故不断发生，预防工业灾害引起了国际社会的广泛重视。重大工业事故大体可分两类：一类是可燃性物质泄漏，与空气混合形成可燃性烟云，遇到火源引起火灾或爆炸，或两者一起发生;另一类是大量有毒物质的突然泄漏，在大面积内造成死亡、中毒和环境污染。这些涉及各种化学品的事故，尽管其起因和影响不尽相同，但都有一些共同特征。它们是不受控制的偶然事件，会造成工厂内外大批人员伤亡，或是造成大量的财产损失或环境损害，或者两者兼而有之。其根源是储存设施或使用过程中存在有易燃、易爆或有毒物质。这清楚地说明，造成重大工业事故的可能性既与化学品的固有性质有关，又与设施中实有危险物质的数量有关。防止重大工业事故的第一步是辨识或确认高危险性工业设施(危险源)。
国际经济合作与发展组织列出了表所示的20种重点控制的危害物质。
根据《塞韦索法令》提出的重大危险源辨识标准，1994年，英国已确定了1650个重大危险源，其中200个为一级重大危险源;1985年德国确定了 850个重大危险源，其中60%为化工设施，20%为炼油设施，15%为大型易燃气体、易燃液体贮存设施，5%为其他设施。1992年美国劳工部职业安全卫生管理局(OSHA)颁布了“高危险性化学物质生产过程安全管理”标准，该标准提出了137种易燃、易爆、强反应性及有毒化学物质及其临界量，OSHA 估计符合该标准规定的危险源超过10万个，要求企业在1997年5月26日前必须完成对上述规定的危险源的分析和评价工作。
国际劳工组织认为，各国应根据具体的工业生产情况制定适合国情的重大危险源辨识标准。标准的定义应能反映出当地急需解决的问题以及一个国家的工业模式。可能需有一个特指的或是一般类别或是两者兼有的危险物质一览表，并列出每个物质的限额或允许的数量，设施现场的有害物质超过这个数量，就可以定为重大危害设施。任何标准一览表都必须是明确的和毫不含糊的，以便使雇主能迅速地鉴别出他控制下的哪些设施是在这个标准定义的范围内。要把所有可能会造成伤亡的工业过程都定为重大危险源是不现实的，因为由此得出的一览表会太广泛，现有的资源无法满足要求。标准的定义需要根据经验和对有害物质了解的不断加深进行修改。
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