(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 20221089045 0.7 (22)申请日 2022.07.27 (71)申请人 浙江大学 地址 310030 浙江省杭州市西湖区余杭塘 路866号 申请人 浙江中易慧能科技有限公司 (72)发明人 李鸿亮　冯志文　李寅雷　张兴超　 赵旦　张尧青　黄秋萍　 (74)专利代理 机构 上海汉声知识产权代理有限 公司 3123 6 专利代理师 胡晶 (51)Int.Cl. G06Q 10/06(2012.01) G06Q 50/26(2012.01) G06Q 10/04(2012.01)G06F 40/289(2020.01) G06F 40/30(2020.01) G06K 9/62(2022.01) G06N 5/00(2006.01) G06N 5/04(2006.01) G06N 7/00(2006.01) (54)发明名称 一种用于化工园区事故的应急指挥决策方 法、 系统及 介质 (57)摘要 本发明公开一种用于化工园区事故的应急 指挥决策方法， 实时采集事故数据， 通过事故实 时感知对 敏感点以及事故模型进行分析， 分析结 果基于预设的多层次特征标签库分析得到标签， 再通过预设的决策树模型进行评估获取当前事 故所对应的事件节点； 利用贝叶斯网络在多层次 特征标签库协助下对事件节点进行事故演变和 综合风险分析， 生成符合当前事故场景下的预案 环节和执行策略。 不断循环， 直至事故解决。 利用 Jieba分词、 N ‑gram特征化与KNN聚类进行特征提 取， 输出多层次的结构化预案标签库， 可对事故 态势发展的推理预测以及生 成动态策略建议， 考 虑到了事件态势发展的动态演变特性对未来可 能的未知&已知风险进行预案适应性、 满足性评 估， 以进行实时调整建议。 权利要求书2页 说明书7页 附图2页 CN 115239153 A 2022.10.25 CN 115239153 A 1.一种用于化工园区事故的应急指挥决策 方法， 其特 征在于， 包括如下步骤 S1： 实时采集事故数据， 通过对事故实时感知将敏感点以及事故模型进行分析， 分别得 到敏感点信息和事故模型分析结果， 将所述事故数据、 所述敏感点信息以及所述事故模型 分析结果基于预设的多层次特征标签库分析得到标签， 再通过预设的决策树模型进行评估 获取当前事故所对应的事 件节点； S2： 利用贝叶斯网络基于所述多层次特征标签库对所述事件节点进行事故演变和综合 风险分析， 生成符合当前事故场景 下的预案环 节和执行策略； S3： 重复所述 步骤S1和S2， 直至事故解决。 2.根据权利要求1所述的基于化工园区事故的应急指挥决策方法， 其特征在于， 在执行 所述步骤S1之前还需要获取文本预案库、 结构化预案库、 应急资源档案和知识库， 以构建园 区基础支撑框架， 用于为所述多层次特征标签库、 所述决策树模型和所述贝叶斯网络提供 数据支持。 3.根据权利要求2所述的基于化工园区事故的应急指挥决策方法， 其特征在于， 在执行 所述步骤S1之前还需要基于所述园区基础支撑框架构建所述多层次特征标签库， 具体步骤 为 A1： 将分词后的单次n ‑gram向量 化， 得到n ‑gram向量； A2： 将所述园区基础支撑 框架内的词和所述 n‑gram向量进行叠加平均得到文档向量； A3： 选取部分典型文档及其相对应的所述文档向量， 并对所述典型文档标注标签， 得到 所述多层次特 征标签库。 4.根据权利要求3所述的基于化工园区事故的应急指挥决策方法， 其特征在于， 在所述 步骤S1中所述基于预设的多层次特 征标签库分析 得到标签的具体步骤为 B1： 获取未知文档与所述多层次特征标签库内的所述典型文档通过欧几里得公式计算 差异性； B2： 得到与所述未知文档差异性最小的若干所述典型文档， 并根据投票法确定所述未 知文档的标签。 5.根据权利要求3所述的基于化工园区事故的应急指挥决策方法， 其特征在于， 在执行 所述步骤S1之前还需要构建所述决策树模型 C1： 获取历史检测数据、 人工识别信 息、 历史敏感点信 息和历史事故模型分析结果及对 应的标签作为训练数据； C2： 根据所述训练数据进行基尼指数计算确定最优划分属性a*， 并将所述最优划分属性 a*作为父节点； C3： 遍历所述 最优划分属性a*中的每一个取值 C4： 为所述父节点生成一个分支节点， 将若干取值 构成样本子集Dv， 若所述样本子集 中的标签统一或所述决策树模型达到最大深度或无其他可分属性， 则将所述分支节点作为 叶子节点， 并根据所述样本子集的最大标签作为所述分支节 点的标签； 否则， 去掉所述样本 子集Dv的所述最优划分属性a*， 对剩余属性重复所述 步骤C2至 C4； C5： 待所有叶子节点 生成完毕后， 输出 所述决策树模型。 6.根据权利要求5所述的基于化工园区事故的应急指挥决策方法， 其特征在于， 在所述权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 115239153 A 2步骤C2中， 基尼指数计算的公式如下： 其中， 其中， D为所述父节点的数据集， y为标签种类， pk为数据集D中第k类属性所占比例。 7.根据权利要求3所述的基于化工园区事故的应急指挥决策方法， 其特征在于， 所述步 骤S2具体包括如下步骤 D1： 根据事 件对象间的关联， 建立事故 发展态势的贝叶斯网络； D2： 获取当前的所述事件节点， 将所述事件节点中的标签进行离散化以确定其状态值， 并通过统计确定先验概 率； D3： 根据所述事 件节点中的标签， 进行事故推理， 计算各事故 发展方案的联合 概率； D4： 根据所述联合 概率确定可能性 最大的事故 发展， 并生成对应的结构化预案； D5： 对所述结构化预案进行评估， 若评估通过则输出所述结构化预案； 否则删除所述结 构化预案， 并重复所述 步骤D2至D5 。 8.根据权利要求7所述的基于化工园区事故的应急指挥决策方法， 其特征在于， 先验概 率的计算公式为 其中， Xni为第n层的第i个的节点事 件， πni为Xni的父节点 集； 联合概率计算公式为 9.一种基于化工园区事故的应急指挥决策系统， 包括存储器和 处理器， 所述存储器上 存储有可在所述处理器上运行 的计算机指令， 其特征在于， 所述处理器运行所述计算机指 令时执行权利要求1 ‑8中任一项所述方法的步骤。 10.一种计算机可读存储介质， 其上存储有计算机指令， 其特征在于， 所述计算机指令 运行时执 行权利要求1 ‑8中任一项所述方法的步骤。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 115239153 A 3