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龙图腾网获悉大连集发南岸国际物流有限公司;辽宁港口股份有限公司;招商港航数字科技(辽宁)有限公司;大连口岸物流网股份有限公司申请的专利基于V-HAZOP模型的口岸危险货物风险评估方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119990788B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-02发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510480289.X，技术领域涉及：G06Q10/0635；该发明授权基于V-HAZOP模型的口岸危险货物风险评估方法及系统是由章冬岩;庞德群;王乾;王晓东;吴善越;薄盛予;李阳曦;毛钧;刘广会;张迈;刘书念;李磊;张一聪;唐传斌;孙光辉;强雷;王琨;王艺豪;张毓;马强设计研发完成，并于2025-04-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于V-HAZOP模型的口岸危险货物风险评估方法及系统在说明书摘要公布了：本申请提供了基于V‑HAZOP模型的口岸危险货物风险评估方法及系统，涉及风险评估技术领域，所述方法包括：获取口岸危险货物特征信息和附加信息，建立风险评估基础数据集；基于HAZOP方法对所述风险评估基础数据集进行预处理，建立风险数据指标库；基于关联分析算法对风险数据指标库进行分析，更新风险数据指标库；基于故障树分析模型向贝叶斯网络转化方法为基础，获得最终风险指标数据；根据最终风险指标数据进行可视化数据建模，构建V‑HAZOP模型；使用VIEW‑Glass多维可视化技术，展示V‑HAZOP模型获得数据；通过本公开可以解决现有口岸危险货物种类繁多、理化性质不同、操作要求高等管理难点，对危货堆场安全生产运营进行全方位优化，实现口岸危险货物专业化堆场智慧运营管理。

本发明授权基于V-HAZOP模型的口岸危险货物风险评估方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于V-HAZOP模型的口岸危险货物风险评估方法，其特征在于，所述方法包括： 获取口岸危险货物的特征信息和附加信息，建立风险评估基础数据集，所述特征信息包括危险货物的种类、数量、存储条件、运输路线，所述附加信息包括堆场、仓储、气象、环境的监测数据； 基于HAZOP方法对所述风险评估基础数据集进行预处理，划分HAZOP节点，将HAZOP分析得到的风险指标数据与MSDS文件库中的数据进行整合，建立风险数据指标库，所述HAZOP节点涵盖口岸危险货物堆场运转的所有关键环节； 基于关联分析算法对所述风险数据指标库进行分析，挖掘项集之间的关联，根据设定的最小置信度筛选出强关联规则，分析强关联规则中的项集，过滤掉风险程度较低的指标，更新风险数据指标库，所述项集包含风险数据指标库中的指标数据及危险结果，所述最小置信度为预设的最小置信度阈值，所述强关联规则为置信度大于等于最小置信度的关联规则，其中，所述关联分析算法，还包括： 读取风险数据指标库中的数据集，将各个风险指标数据设置为单独的元素，计算出每个元素的出现次数，并按照出现次数从高到低排序； 从单个元素开始，逐步生成包含多个元素的项集； 计算每个项集在数据集中出现的支持度，所述支持度用于衡量项集在整个数据集中出现的频繁程度； 根据预设的最小支持度筛选出频繁项集，所述频繁项集为支持度大于等于最小支持度的项集； 对于每个筛选出的频繁项集，生成关联规则，计算置信度，所述置信度为关联规则右部元素的结果部分在左部元素的条件部分出现条件下出现的概率； 根据预设的最小置信度筛选出强关联规则，所述强关联规则为置信度大于等于最小置信度的关联规则； 获得强关联性项集，过滤低风险指标数据，更新风险数据指标库，所述强关联性项集为具有强关联规则的项集； 基于故障树分析模型向贝叶斯网络转化方法为基础，获得故障树事件与贝叶斯网络节点关系，映射故障树逻辑关系至贝叶斯网络，完成贝叶斯网络模型构建，获得最终风险指标数据，所述贝叶斯网络模型通过概率计算对风险指标数据进行再一次筛选； 根据最终风险指标数据库进行可视化数据建模，在HAZOP分析的基础上，结合可视化数据建模结果构建V-HAZOP模型，将处理分析后的指标数据与V-HAZOP模型进行数据连接，所述构建V-HAZOP模型为确定模型的结构、节点、引导词和参数要素，以及建立节点之间的连接和关系； 使用VIEW-Glass多维可视化技术，展示V-HAZOP模型获得数据，所述V-HAZOP模型包含决策型VIEW-Glass模型与专项管理型VIEW-Glass模型，所述决策型VIEW-Glass模型包括关键指标及动态，所述专项管理型VIEW-Glass包括重点关注的职能指标及专题指标。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人大连集发南岸国际物流有限公司;辽宁港口股份有限公司;招商港航数字科技(辽宁)有限公司;大连口岸物流网股份有限公司，其通讯地址为：116021 辽宁省大连市保税区大窑湾港区中心场站办公楼402室；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。