中国安全科学学报

作者：刘洋

单位：1 化学品安全全国重点实验室, 山东 青岛 266104；2 中石化安全工程研究院有限公司, 山东 青岛 266104；3 中石化管理体系认证(青岛)有限公司, 山东 青岛 266104

关键词：炼化企业,工艺安全,安全管理,指标数据,时间序列,支持向量回归(SVR),指数平滑法

基金：中国工程院重点战略咨询项目(2023-XZ-17)

为提升炼化企业过程安全管理水平,增强对关键安全指标的动态监控与趋势预警能力,提出一种融合多预测模型的工艺报警数据预测方法。该方法结合差分移动平均自回归(ARIMA)、二次指数平滑以及基于粒子群优化(PSO)的支持向量回归(SVR)3种时间序列预测模型,针对不同指标的趋势性、自相关性与非线性特征,实现对多样化安全指标的有效建模与预测。首先,处理原始指标数据的异常值;分别构建3类预测模型并计算预测结果;然后,通过比较各模型误差自动选取最优模型用于指标趋势预测;最后,实证分析某炼化企业一年内的时平均报警数指标。结果表明:该方法能够动态适配不同数据特征,所选模型预测误差稳定低于0.1,明显优于现有报警数量级精度要求。该方法可有效提升炼化企业过程安全指标预测的准确性与灵活性,及时识别潜在风险指标。

来源：2025年第8期

《中国安全科学学报》期刊编辑部

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