基于RF-PSO-SVM的油页岩干馏工艺粉尘爆炸风险评估

为准确预测油页岩干馏工艺过程粉尘爆炸风险等级，以加强油页岩粉尘爆炸事故防范能力，提出了一种快速精准的风险评估模型。按照4M分类原则将评价指标分为人、物、管理和环境4大类和30小项，采用随机森林（RF）对30项特征指标进行属性约简，进而提取关键指标；使用粒子群算法（PSO）对支持向量机（SVM）进行更新全局寻优，合理优化SVM的参数。通过随机选择30组评价数据进行测试，进行了RF-PSO-SVM模型与SVM模型、RF-SVM模型以及PSO-SVM模型对比。结果表明：该模型风险预测结果正确率最高且运行时间较短，识别准确率达93.33%，体现出该模型对油页岩干馏工艺粉尘爆炸风险预测的精准性和及时性。