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作者：王培怡;马远然;姚宁;代宝乾
单位：1.北京市科学技术研究院城市安全与环境科学研究所
摘要：提出了一个集功能-结构协同识别与深度学习预测为一体的风险耦合分析框架，用于系统揭示冷媒系统中关键风险因素与动态耦合致灾机制。首先，利用历史文本数据和复杂网络理论，构建冷媒系统风险演化网络模型，基于灰色关联分析法综合多项中心性指标量化节点功能属性，并结合多维尺度分析方法解析网络结构信息，建立功能-结构协同的关键风险节点识别方法。其次，引入图卷积网络挖掘风险因素之间的深层次关联，预测潜在的风险演化路径。结果表明，关键节点包括V_2(人员因素)、V_3(设备因素)、V_9(接头密封失效)、V_(19)(未知压力变化)、V_(33)(管道泄漏制冷剂)和V_(34)(现场人员未发现制冷剂泄漏)。预测结果表明，设备故障链与人为施工链之间存在更多潜在的联动关系，两者相互作用产生叠加效应，加剧了系统风险演化的复杂性与不确定性，最终形成由控制失效与管理失误交织驱动的复合型风险演化路径。该综合分析框架能够有效识别冷媒系统中的关键风险节点与潜在演化路径，为系统性风险识别与控制提供了理论依据。
关键词：安全工程;灾害链式理论;灰色关联分析;图卷积网络;链接预测
基金资助：北京市科技新星计划项目(20230484402)
