刚刚谈到的整个危化品物流行业风险的决定因素，我们要以实际的数据来说话，所以在进行安全相关研究和物流相关研究过程当中，一直秉承着，我们以实际检测数据确定危害性。我们发现，虽然相对于化学反应和企业固定生产来说，运输出去一直达到目的地，在这个过程当中，因为一些外部环境的影响，物质性质是会发生变化，乃至于会产生一些不好反应，这些反应往往会引发整个社会舆论产生，这时候对于过程中安全也是非常重要，第三个对于环境，我们在企业的固定生产装置和我们物流运输的危化品装置区别在哪？环境，我所处于更复杂的道路，我周边的车辆更加复杂，来自于周边一些相关的，无关的因素车辆都可能影响我，这时候对于相关实验研究有三个方面，第一个应用价值，什么时候对我们风险进行评估，可以看到危化品道路运输实时过程，在发生交通故事等条件下引发火灾、爆炸乃至毒性泄露，会产生最大的损失，这个损失的来源主要来源于我的环境、过程、我的装置，因此这些事故中所暴露出来的危化品道路运输风险特征，都是我们进行危险化学品评价最直观的因素。

    这是16年3月19号发生的大货车爆炸事故，爆炸以后发生火灾，会产生冲击波、热辐射，乃至于相关的烟雾，想要进行这样的风险评估，就无法回避对于爆炸乃至于热辐射、毒性气球泄露这样的过程，我的人员会影响我的风险，车辆会影响风险，道路会影响风险，这些众多的因素都会影响风险，如果把一大堆风险因素放在你面前，让你决策，任何人都会很困难，所以我觉得风险评估很核心的目的，是将众多风险因素整合为一个统一指标，这个是风险评估最大的核心，而且你会发现，当这样的事故发生以后，不仅仅是对车辆产生损失，对周边的环境，是他爆炸以后产生的冲击波，对路边森林产生的破坏作用。下面这张图是产生的冲击波对道路的破坏，这些过程都是对于风险评估过程当中，基于刚才提到的人、车这样的条件下形成的损失。对于影响因素，五个方面，第一个危化品，在特定环境下可能发生性质改变的，而且很多危化品并不是简单的纯净物，可能是一个混合物。第二个车辆，不仅仅是包含运载车辆，更多关注罐体的安全。第三个人员，可以说在以前没有信息化的手段，没有互联网技术支撑，是更多把安全实现依托于驾驶人，到了今天相关基础和硬件设备把人员作为了一个可控因素，第四个道路，大家现在每个人开车出去，很显然哪怕用百度导航都会实时提供道路信息。第五个环境，随着城市发展，甚至有些企业道路周边有很多居民楼，2015年有一个气体泄露危害了13个村庄，我们风险评估认为，是有这五方面因素共同影响和决定的，我们需要把这五方面因素怎么能够相互融合成为对于我的最终风险指标有所共性这样的量化的探索。

    我们进行风险评估，我们认为最主要的功能三个。第一个事故预估，并不是发生事故就不对风险评价，通过风险评估可以对员工进行考核、可以对整个企业发展，应收做出一个评估，可以有效地预防生产，但是事故的发生、转变为事故的一个节点跟风险之间往往存在着种必然性、偶然性。第二个风险评估实时，目前，我在运输过程当中，或者已经发生事故开始的时候，怎么样评估这个事故后面发展态势，如果这边已经发展一起交通事故，这时候你所关注的是什么呢，我关心的是，当前如果不进行控制措施，会不会造成危害，或者要评估一下目前已有的周边一些救援资源，能多长时间到现场对事故控制。第三个路网优化。这往往是对于一个组织，或者一个企业，进行这样的选择。在某个特定的时间段里面，一条道路的危险程度，周边可能影响的成员，乃至于道路自身质量问题都是相对固定的，这时候在我面前就是怎么选择路径，怎么选择行走这条道路的时间，而这个过程当中，也是离不开风险评估。所以整个实时风险评估功能应当包含在危化品运输安全管理的各个部门，所以这实际上来说，要求我们在各个环节上要根据我们的目的，选择我们可以得到的信息，进行我们相对简单的风险评价，获得我们的决策。

    我这边谈的更多的是一个理想的，假设我有相关政府的路网信息，有交通部门提供的整个物流数据，这时候能够作为更为精确的风险评估，但如果没有，可以把风险评估由定量向定型转化，都可以实现。我们实际上在执行过程当中，就要考虑怎么样获得这样一个数据，对于危化品道路运输来说，危险源辨识公认的两类，危化品运输装置事故，第二个危化品运输车辆交通事故，这两个仅仅是事故开始的最前端，一旦一个事故发生以后，这时候就会转变为要考虑的一个场景，我们认为，在首次事故发生之后，会发生次生的事故，以刚才的例子，首先一辆运输火车爆炸，引起燃烧，产生的冲击波让周边的相关车辆破坏，再后面周边车辆甚至有可能爆炸，所以一个决策过程当中风险评估，应当是对一个完整事故场景所形成的事故链的评估，当然这部分也是国际上共同关心的问题，怎么样把风险评估不是建立于单一的某一个爆炸，而是一个序列事故中，因此这个时候很重要的就是在风险评价里面需要判断这个事故，什么时候这个爆炸和火灾能够影响到运输的车辆，大家可以设想一下，如果有转化过程当中，转化的概率，这时候这样的概率就可以变成可以执行，问题就会转变到对于事故跃迁的概率的界定问题，当然这种概率要去量化，最终所形成的不同施工组织下第一事故后果的叠加。刚才的例子，对周围形成的破坏，必须要考虑其爆炸、火灾，这时候需要在时间和空间上面对事故评价，影响范围，进行空间的评价。第四个问题，风险预警，目前在已有产品过程当中，对于驾驶人员来说看他是否打瞌睡，但是就算这个人员打瞌睡，我认为自己还能撑住的时候，是不是还会选择继续驾驶，这时候可以通过对车辆自身的监控，对他主观性判断进行完全地预警。

    这边是一个简单的，当初始事故发生到立即点火，到延迟点火，到火情加速，以及到事故后果。可以说因为统计的数据自身一些数据，但是给我们提供了这样一个框架，如果我们一个车辆发生了泄露以后，立刻就会首先考虑，是否会被发生立即点火，按照这样的数据对比，会认为优先考虑的，是否会被点火，一旦点火以后，会发现后面是否会发生延迟点火的概率，那么这些概率，实际上刚才前面所说的概率的跃迁的阈值，同样对于特殊车辆只要有足够的数据都是可以做的。现在这个技术的发展，刚才各位也看到了，现在这个互联网平台，这些产品能够不仅把事故发生后数据统计，还能够把车辆正常行驶过程当中数据统计。我们这边采取了一个数据挖掘分析，基于这个回归，把事故时段、地区、事故道路类型、事故危化品种类，装载量，以及初发事故类型，那么这个计算有没有现实意义，能够指导后面的应急救援，我究竟要派什么样的物资，派什么样的队伍，在目前来说，都是处于一种简单的，慢慢往里面添油的方法，这个评价体系能够当事故发生的时候，对接下来的态势进行预测，这是我们对事故处置时间统计与分析，一般事故处置两至三个小时就可以被处置完了，如果一个车辆发生事故以后，在多数情况下，两到三个小时就能被处理，后面对于高速公路封堵，但是如果这个事故时间发生的是20个小时以后，才能处置完，那么这时候是否对其他车辆提出提前的预警，同样，刚才统计数据，在一个时段、地区，同样能够得出来，某一个事故一旦发生以后，初始事故发生，后续发生的演变的概率，另外还有对于事故后果和应急救援的时间，当然整个事故会比较复杂，应该是有众多的，对于关键要素评定组成的，最后对于事故发生这样一个可接受的阈值，目前也是发现，同样对事故的处置时间。危化品事故伤害范围计算所用的软件，这是我们开发的软件，在实现它的网络服务器的功能。若最终仅发生泄露事故、通过将上述条件输入事故处置时间预测模型，计算得出处置后的数据，对于这样的风险评价，是基于数据的基础上的，希望能够把相关的数据协同和融合起来，其实这些分析的方法并不复杂，关键一定要从数据中挖掘出定量的依据来。

    这五个方面，也是我前面提到的对于这些风险影响因素，怎么样获得呢，大家可以看到，这些实际上都有传感器获得，GPS，速度传感器，加速传感器，视频监控，对于外部环境，还有动态交通数据，还有当时环境下的数据，大数据和传感器发展过程当中，让我们获得这些数据，如果对于整个风险评价，最终对这些关键的跃迁的过程分析中，基于这样一些定量的实际的数据，精度会更大。我这边想提出一个个人希望，这样的事情做起来，对于物流企业自身来说价值是不言而喻的，因为这些传感器成本并不大，我们不能立足于某一个单一的状态，我们希望是一个整体的系统。

谢谢各位，希望有机会可以多多交流，谢谢!