风险管理是各行业采取的最佳预防性干预措施之一,旨在最大限度地减少风险或危机发生时产生的后果。风险评估是风险管理流程的第一步,它会导致风险识别,然后进行风险评估,以了解风险发生的规模和可能产生的影响。能源行业的风险评估和管理也不例外,因为与能源相关的风险通常是灾难性的,会导致生命损失和环境破坏。与能源使用相关的风险的增加以及管理此类风险的复杂性,需要采用适当的风险评估和风险评估机制,以保证高质量的推测和预测。本报告重点介绍了半定量风险评估方法和基于威胁的风险评估方法的使用。这些技术中的每一种都使用不同的范例,但它们都提供了有关能源行业风险的宝贵发现,以便在设计干预措施时有效地优先考虑此类风险。
如前所述 [ 20 ],实现安全和安保之间一致交织的挑战是相当多样和复杂的。安全和安保方面的最新进展表明,风险分析为实现全面协调提供了指导。然而,对于许多领域,例如航空领域,安全性是一个相当新的关注点,而飞机开发几十年来主要以安全标准为指导。所提到的差异以及安全性在许多方面仍处于发展阶段的事实,对指定和应用将安全和安保协同工程作为一个统一过程进行的方法施加了限制。在本文中,我们介绍了基于模型的方法、框架和工具的开发进展,这些方法、框架和工具可用于在安全标准和目标的指导下进行安全风险分析。除其他外,该方法依赖于最先进的技术诀窍,如 ED202、ED203 (EUROCAE) 1 等标准,以及 CAPEC 和 CWE (MITRE) 2 等开放知识库。这些来源是集成的,允许实例化攻击、漏洞和架构的模式,这是半自动化分析的关键要素。提出并实施了一种基于规则的算法,用于探索架构中的潜在攻击路径。最后通过分析飞行控制系统中可能破坏现代飞机安全性的组合攻击故障路径来证明该方法。该框架和工具支持在设计上寻求安全性,旨在促进案例研究的重用并为可重复性和结果比较奠定基础。
摘要。COVID-19(2019 冠状病毒病)病例数量的迅速增加迫使世界各国实施系统,以尽可能广泛地检测其人口。世界卫生组织 (WHO) 实际上已敦促所有国家尽可能多地进行检测。临床实验室必须紧急应对大量且不断增长的 SARS-CoV-2 诊断测试需求。大多数实验室不得不实施 RT-PCR(逆转录酶 - 聚合酶链反应)测试方法,而没有充分的实验反馈。希望本文能够通过基于鱼骨图和 FMECA(故障模式、影响和关键性分析)方法的组合,以 RT-PCR 测试 SARS-CoV-2 的风险分析方法和同时对诊断测试的结果可靠性进行分析的方式做出有益的贡献。风险分析基于从真实实验室的实际经验中吸取的教训,这使作者能够确定影响 RT-PCR 检测结果可靠性的主要风险。获得错误结果(假阳性或假阴性)的概率隐含在通过 FMECA 获得的关键性评估中。换句话说,关键性越高,获得错误结果的风险就越高。因此,必须优先控制这些风险。主要风险研究如下
摘要。COVID-19(2019 冠状病毒病)病例数量的迅速增加迫使世界各国实施系统,尽可能广泛地检测其人口。事实上,世界卫生组织 (WHO) 已敦促所有国家尽可能多地进行检测。临床实验室必须紧急应对大量且不断增长的 SARS-CoV-2 诊断测试需求。大多数实验室不得不实施 RT-PCR(逆转录聚合酶链反应)测试方法,而没有充分的实验反馈。希望本文能够为 RT-PCR SARS-CoV-2 检测风险分析方法以及诊断测试结果可靠性分析提供有益的贡献,该方法基于鱼骨图和 FMECA(故障模式、影响和临界性分析)方法的组合。风险分析基于从真实实验室的实际经验中吸取的教训,这使作者能够确定影响 RT-PCR 测试结果可靠性的主要风险。获得错误结果(假阳性或假阴性)的概率隐含在通过 FMECA 获得的临界性评估中。换句话说,临界性越高,获得错误结果的风险就越高。因此,必须优先控制这些风险。研究了以下工艺阶段的主要风险:核酸提取、混合物制备和结果验证。对于核酸提取,高度关键风险(超过实验设定的阈值)是将样品放置在提取板上时出现错误的风险和样品不合格。对于混合物的制备,最高风险是非均质混合物,主要是将样品放置在扩增板上时出现错误。对于结果验证,关键性可以达到最高严重程度等级:在这里,需要特别注意的风险涉及原始测试数据的解释、不良的 IQC(内部质量控制)管理以及手动输入结果和/或文件编号。因此,针对人为因素影响、实验室内部污染、试剂、其他消耗品和关键设备的管理以及样品质量的影响提出了建议。本文论证了在内部和外部监控临床实验室内测试过程的质量和可靠性的必要性。
本文对封闭空间中电动汽车的热逃亡进行了风险分析。由于环境利益,近年来电动汽车的使用大大增加。但是,这些车辆中使用的锂离子电池有可能引起热失控的,导致大火可能难以熄灭。将电动汽车存放或充电在封闭的空间(例如地下停车场或仓库)中时,这种风险会放大。本论文研究了在封闭空间(例如车库或隧道)中发生的热失控事件(EV)发生的潜在风险。热失控是一种现象,其中电动电动机中电池中的电池迅速加热并释放易燃气体,导致自动持续火。这项研究的目的是考虑诸如电池化学,充电行为和环境条件等各种因素,对封闭空间中的热失控事件进行全面的风险分析。这项研究的结果提供了对封闭空间中热失控事件的潜在风险以及不同缓解策略的有效性的见解。这些发现可用于告知安全指南和法规在封闭空间中使用电动汽车的规定,并指导电动汽车的设计和相关的充电基础设施,以最大程度地减少热失控事件的风险。
摘要:信用风险分析 (CRA) 量子算法旨在提供比传统类似方法更快的二次加速。尽管如此,商业领域的专家已经发现现有方法存在重大局限性。因此,我们提出了一种新的 CRA 量子算法变体来解决这些限制。具体来说,我们通过使其能够考虑多个系统性风险因素来改进投资组合中每项资产的风险模型,从而为每项资产的违约概率建立更现实、更复杂的模型。此外,我们通过消除仅使用整数值的限制来提高违约损失输入的灵活性,从而能够使用金融部门的真实数据来建立公平的基准测试协议。此外,所有提议的增强功能都通过量子硬件的经典模拟进行了测试,并且对于我们工作的这个新版本,还使用 IBM Quantum Experience 的 QPU 来为未来的研究提供基准。我们提出的 CRA 量子算法变体解决了当前方法的重大局限性,并强调了电路深度和宽度方面的成本增加。此外,它还为更现实的软件解决方案提供了一条途径。事实上,随着量子技术的进步,所提出的改进将为金融部门带来有意义的规模和有用的结果。
抽象的目标是确定在现实世界中急性心力衰竭(AHF)出院后独立预测重新住院和死亡的风险的因素,考虑到没有重新住宿的死亡是竞争事件的死亡。方法单中心,回顾性,观察性研究,招募了394名从指数AHF住院的患者。使用Kaplan-Meier和Cox回归模型评估了总体生存。为了重新寄养的风险,考虑了竞争风险的生存分析:重新培育是感兴趣的事件,而没有再生的死亡是竞争事件。在出院后的第一年结果,AHF的131例(33.3%)患者被重新住院,67例(17.0%)死亡而没有被重新入院;其余的196例患者(49.7%)没有进一步住院。1年的总生存估计为0.71(SE = 0.02)。调整性别,年龄和左心室射血分数后,结果表明,痴呆症患者的死亡风险较高,血浆肌酐水平较高(PCR),较低水平的血小板分布宽度(PDW)和红细胞分布宽度(RDW)的Q4。多变量模型表明,心房颤动,更高的PCR或在出院时服用β受体阻滞剂的患者重新住院的风险增加。此外,男性,没有AHF复选的死亡风险更高,年龄≥80岁,入院时Q4时患有痴呆症患者或RDW患者(与Q1相比)。将β受体阻滞剂带出院时,入院时具有较高的PDW,降低了死亡的风险而没有再生。结论在评估重新建立作为研究终点时,在分析中,应视为竞争性事件。这项研究的数据表明,心房颤动,肾功能障碍或β受体阻滞剂的患者更有可能被AHF重新住院,而患有痴呆症或高RDW的老年男性在没有住院的情况下更容易死亡。
水库区域通常容易出现地质灾难,因为水文地质环境发生了重大变化(Zhou等,2022a)。例如,中国的三个峡谷水库地区已经报道了5,000多个地质灾难。极端气候和人类工程活动加剧了该水库地区地质灾难的发生,对当地居民和船只构成威胁。地质灾难的定量风险分析可以有效地支持管理人员制定预防灾难和缓解策略。由于变形和故障机制的复杂性,在各种时空量表上,定量分析和储层地质灾害的定量分析和预测中仍然存在许多未解决的问题。最近,随着新技术的开发和应用,例如岩土测试,遥感,机器学习和数值模拟,储层地质灾难的定量风险分析方法取得了巨大进步(Tang等,2019; Zhou等,2022b; Wang等,2022)。关于“水库地区地质灾难的定量风险分析的进步”的研究主题在滑坡风险分析领域已有七项贡献,包括使用高级技术,风险预测工具和实验室测试在滑坡易于区域的地形测试。
证据表明,自疫情爆发以来,一些国家已有效采取旅行措施减少或减缓了导致 COVID-19 的病毒 SARS-CoV-2 的输入和进一步传播。这些旅行措施用于边境管理,以管理人员、货物和服务进出管辖区的流动,包括咨询和筛查、隔离、检测、免疫认证和入境限制。然而,全球范围内此类措施的总体应用情况差异很大、变化无常且协调不力。许多措施还长期实施,对个人、社区和关键经济部门造成了重大的社会和经济影响。此外,此类措施的理由、依据的证据以及它们在疫情应对战略中的作用往往没有清楚地传达给公众。因此,政策制定者面临着两个关键挑战:如何最有效地利用旅行措施减轻公共卫生风险,同时限制对个人和社会的二次危害;以及如何以能够增强公众信任和理解的方式进行沟通,以应对危险病原体的潜在或实际传播的旅行措施的必要性。
Michael Gurbutt 和 Patrick Kastein 经济与风险分析办公室 PCAOB SEIAG 会议 2022 年 11 月 2 日