王扬

摘 要： 传统实验室安全风险评估法常使用数据评估与人为评估相结合的形式进行评估，易造成理论数据与实践数据相违背的问题，于是提出基于大数据的实验室安全风险评估方法。通过构建实验室安全风险评估总体框架，完善各模块间的协作效应，并给出评估流程图，引入大数据评估方法，利用数据贴合度，重新确立肯特指数，通过评估参数预设，确立三项指标，实现实验室安全风险的评估。实验结果表明，采用改进评估方法进行实验室安全风险评估时，其风险评估精度较高，耗时短具有一定的优势。

关键词： 大数据； 实验室安全； 风险评估； 贴合度； 评估精度； 肯特指数

中图分类号： TN919?34； TP393 文献标识码： A 文章编号： 1004?373X（2018）08?0113?03

Abstract： In the traditional laboratory safety risk assessment method， the form of data assessment and artificial assessment combination is often used for assessment， which can easily result in violation of theoretical data from practical data. Therefore， a laboratory safety risk assessment method based on big data is proposed. The coordination effect between various modules is improved by constructing the overall framework of laboratory safety risk assessment. The diagram of assessment process is given. The big data assessment method is introduced to reestablish the Kent index by using the data fit degree. Laboratory safety risk assessment is realized by assessing parameter presupposition and establishing three indices. The experimental results show that the improved assessment method for laboratory safety risk assessment has certain advantages with high risk assessment accuracy and short time consumption.

Keywords： big data； laboratory safety； risk assessment； fit degree； assessment accuracy； Kent index

0 引 言

试验室进行试验过程中，许多试验数据是不可控制的，会伴随极大的未知性、突发性。特别是针对物理、化学等专业性较强的试验，发生突发事件的可能性较大，一旦发生安全隐患可能是极其严重事故 [1]。传统实验室安全风险评估方法，使用的是理论数据与人为实践数据相结合的方式，进行风险评估，由于理论数据在一定范围内，而实践数据是执行数据，因此会产生一定的偏差，产生评估数据间隙，最终导致评估结果有误。针对上述问题，提出基于大数据的实验室安全风险评估方法。利用大数据的数据堆积性进行数据的填充，改变传统方法的理论数据与实际数据相违背的情况，大数据使用过程带有一定的数据跃迁性，对肯特指数法进行改进，完成实验全风险评估。……