基于大数据的起重机安全评估方法探讨文献综述

起重机作为一种重要的特种设备，在建筑、港口、物流等领域发挥着举足轻重的作用。

然而，起重机作业环境复杂，操作不当、设备故障等因素容易引发安全事故，造成人员伤亡和财产损失。

传统的起重机安全评估方法主要依赖于专家经验和人工判断，存在主观性强、评估效率低等局限性。

近年来，随着物联网、大数据、云计算等新一代信息技术的快速发展，为起重机安全评估提供了新的思路和方法。

基于大数据的起重机安全评估方法，通过采集、存储、分析海量的起重机运行数据，能够更加全面、客观、准确地评估起重机安全状态，为预防起重机事故、保障安全生产提供有力支撑。

关键词：起重机；安全评估；大数据；机器学习；风险预警

1.1起重机安全评估起重机安全评估是指运用系统安全理论和方法，对起重机的危险、有害因素进行辨识和分析，确定其危险等级，并采取相应的安全对策措施，以防止起重机事故发生，保障人民生命财产安全的活动。

其主要目的是识别和评估起重机在设计、制造、安装、使用、维护保养等全生命周期内存在的各种危险因素，预测事故发生的可能性及其严重程度，为制定有效的安全管理措施提供科学依据。

1.2大数据大数据是指无法在可承受的时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，其具有海量性、高速性、多样性、价值性和真实性等特点。

在大数据时代，我们可以利用各种传感器、物联网设备以及信息系统，实时采集海量的起重机运行数据，包括设备状态数据、环境数据、操作行为数据等，这些数据蕴含着丰富的安全信息，为起重机安全评估提供了数据基础。