CN114154817A - 自动化的企业环境风险评估方法和装置 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种自动化的企业环境风险评估方法和装置。其中，所述方法包括：确定待评估企业的空间数据信息；识别所述待评估企业的环境风险节点，并基于所述空间数据信息对所述环境风险节点进行空间分配；构建各所述环境风险节点的物理属性矩阵、管理属性矩阵，以及风险属性矩阵；根据所述风险属性矩阵构建待评估企业的环境风险矩阵，所述环境风险矩阵中的各矩阵元素表示对应环境风险节点的风险水平。本实施例的技术方案，综合采用多种数据库，通过构建多维环境风险属性矩阵，能够实现自动化企业环境风险节点识别、环境风险评估与预警，为企业环境风险事故防控工作提供了一个高效、便捷和低成本的工具。
Description
技术领域
本发明实施例涉及企业环境风险评估技术领域，尤其涉及一种自动化的企业环境风险评估方法和装置。
背景技术
风险节点识别与风险事故预警是企业环境风险防控中十分重要的内容。2015年天津港爆炸、2018年响水爆炸等多起严重环境风险事故使得企业环境风险问题成为了社会各界关注的焦点。调查结果显示，事故的发生多与企业厂区内存在较高环境风险的设备、物料、工段等有关(如，设备老旧未更新，风险物质存放时间过长等)，而企业未能发现高风险节点并进行检修或管控往往被认定为事故的主要原因。及时准确的为区域与企业管理者提供环境风险事故预警是从源头最大化减小事故发生概率的有效手段。但是由于传统环境风险评估方法周期长、时效性差，当前的企业环境风险节点识别与风险预警技术领域尚有较大发展空间。近年IT技术的发展与普及，为传统环境风险评估提供了巨大的提升空间，为精准、高效的企业风险节点识别与风险事故预警提供了充足的技术支撑，为企业环境风险防控的方式、方法提供了更多可能性。
企业环境风险评估是进行企业环境风险节点识别和风险水平评估的传统方式。现有技术中，该方法需要对企业的环境风险现状进行实地调研并简单判断可能发生的风险事故，然后通过计算模拟事故影响等方法获得评估结果并提供一定的风险防控建议。然而传统的企业环境风险评估方法存在诸多局限：(1)传统方法基于现场查勘与人工评估实现，需要投入大量的人力物力和时间成本；(2)由于方法和成本的限制，该方法更新频率低，评估结果时效性差，无法进行风险预警，难以对企业的日常环境风险防控提供有效帮助；(3)传统方法的环境风险事故情景简单，没有考虑常见的“群发/链发”型事故，与真实事故存在“脱节”情况，评估结果存在局限性；(4)传统方法通常以报告书的形式完成，数字化程度低，难以对多家企业的风险进行横评分析和综合分析，因此无法有效满足区域化管理的需求，而区域化的企业风险管理是系统性降低环境风险事故风险的重要手段。
发明内容
为了解决现有技术中存在的问题，本发明提供一种自动化的企业环境风险评估方法和装置，以实现自动化的企业环境风险节点识别、环境风险评估与预警。
第一方面，本发明实施例提供了一种自动化的企业环境风险评估方法，包括：
S110、确定待评估企业的空间数据信息；
S120、识别所述待评估企业的环境风险节点，并基于所述空间数据信息对所述环境风险节点进行空间分配；
S130、基于所述待评估企业的物理属性信息，构建各所述环境风险节点的物理属性矩阵；
S140、基于所述待评估企业的管理属性信息，构建各所述环境风险节点的管理属性矩阵；
S150、根据所述物理属性矩阵中的物理属性信息以及所述管理属性矩阵中的管理属性信息，构建各所述环境风险节点的风险属性矩阵；
S160、根据所述风险属性矩阵构建待评估企业的环境风险矩阵，所述环境风险矩阵中的各矩阵元素表示对应环境风险节点的风险水平。
第二方面，本发明实施例还提供了一种自动化的企业环境风险评估装置，包括：
空间数据信息确定模块，用于确定待评估企业的空间数据信息；
环境风险节点识别分配模块，用于识别所述待评估企业的环境风险节点，并基于所述空间数据信息对所述环境风险节点进行空间分配；
物理属性矩阵确定模块，用于基于所述待评估企业的物理属性信息，构建各所述环境风险节点的物理属性矩阵；
管理属性矩阵确定模块，用于基于所述待评估企业的管理属性信息，构建各所述环境风险节点的管理属性矩阵；
风险属性矩阵确定模块，用于根据所述物理属性矩阵中的物理属性信息以及所述管理属性矩阵中的管理属性信息，构建各所述环境风险节点的风险属性矩阵；
环境风险矩阵确定模块，用于根据所述风险属性矩阵构建待评估企业的环境风险矩阵，所述环境风险矩阵中的各矩阵元素表示对应环境风险节点的风险水平。
本发明的有益效果：
1、无需进行现场调查和评估报告撰写，极大的降低了传统环境风险评估方法的时间、人工与经济成本；
2、实现了对企业风险节点网络的自动化识别与节点网络关系的构建；
3、对传统环境风险评估中的事故情景类型进行了全面升级，解决了传统风险评估事故情景不全面、理论化导致的判断结果与实际情况的脱节问题；
4、实现了对企业环境风险事故情景与发生概率的自动化判别，极大提升了风险评估的效率；
5、全流程数字化、可视化，方便进行存档、数据深度分析与再利用；
6、通过多维矩阵的构建，从物理属性、管理属性与风险属性三个层面对企业环境风险节点进行衡量与评估，能够为企业提供较为全面和及时的风险节点状态信息与预警信息。
附图说明
图1为本发明实施例一提供的一种自动化的企业环境风险评估方法的流程图；
图2为本发明实施例一提供的基础事故情景清单示意图；
图3为本发明实施例一提供的事故情景判断决策树的示意图；
图4为本发明实施例一提供的企业环境风险节点网络图示意图；
图5为本发明实施例二提供的企业平面图；
图6为本发明实施例二提供的包含企业环境风险节点的平面图。
具体实施方式
下面结合附图和实施例对本发明作进一步的详细说明。可以理解的是，此处所描述的具体实施例仅仅用于解释本发明，而非对本发明的限定。另外还需要说明的是，为了便于描述，附图中仅示出了与本发明相关的部分而非全部结构。
实施例一
图1为本发明实施例一提供的一种自动化的企业环境风险评估方法的流程图，本实施例可适用于对企业环境风险节点进行识别、评估以及预警，具体包括如下步骤：
S110、确定待评估企业的空间数据信息。
本实施例中，通过对卫星遥感、企业内部生产监控等图像信息进行处理，对企业厂区的区域属性(生产区、罐区、非生产区等)及区域内工艺部件的位置进行识别与划分，得到企业的平面图。
S120、识别所述待评估企业的环境风险节点，并基于所述空间数据信息对所述环境风险节点进行空间分配。
搜集企业环境风险相关公开文件，通过文本分析提取企业所有环境风险工艺部件名称与相关信息，对工艺部件名称做唯一性处理后，得到企业的环境风险节点。再结合企业平面图与文件信息，将识别出来的环境风险节点分配到企业平面图的对应位置处，以实现对环境风险节点的空间分配，获得具有环境风险节点信息的数字化企业平面图。同理，下文中涉及到的所有环境风险节点的属性矩阵信息均可以相同方式分配在该企业平面图上。
S130、基于所述待评估企业的物理属性信息，构建各所述环境风险节点的物理属性矩阵。
本实施例中，基于企业环境风险相关文本信息、物质的属性信息以及企业内部生产监控，为每一个环境风险节点构建物理属性矩阵(P)：
Pn＝[pc1 pc2 pc3 … pc15]
其中，矩阵中每个元素代表该环境风险节点的关键物理属性，如下表1所示，表1中涉及的工艺部件类型见图2。
表1企业环境风险节点物理属性矩阵信息
表2工艺部件类型
S140、基于所述待评估企业的管理属性信息，构建各所述环境风险节点的管理属性矩阵。
本实施例中，基于《建设项目环境风险评价导则》等国家标准文件，为每个环境风险节点构建了管理属性矩阵(G)，用来表征管理情况对企业每个环境风险节点的影响。在应用时，需根据对企业环境风险相关文件的文本，结合企业内部监控综合提取出相关信息。
管理风险节点矩阵(G)为：
Gn＝[gc1 gc2 gc3 gc4 gc5]
矩阵中每个元素代表一种管理属性，如下表3所示。
表3企业环境风险节点管理属性描述
S150、根据所述物理属性矩阵中的物理属性信息以及所述管理属性矩阵中的管理属性信息，构建各所述环境风险节点的风险属性矩阵。
其中，企业环境风险节点的风险属性矩阵(R)表征企业中一个环境风险节点的环境风险水平，该矩阵由两个子矩阵结合构成，两个子矩阵分别为：事故情景与概率矩阵(SR)和风险损失算法矩阵(L)。
企业中一个环境风险节点构建风险属性矩阵Rn＝(rij)，具体如下：
其中，i为事故情景与概率矩阵(SR)，j为风险损失算法矩阵(L)。
该矩阵中，每个元素的两个属性(i，j)相乘即可表征该环境风险节点在事故情景i中风险损失类型j的风险水平，该矩阵中所有元素数值相加即为该环境风险节点的总风险水平。
进一步的，步骤S150具体包括：
S151、构建各所述环境风险节点对应的事故情景与概率矩阵(SR)；
其中，事故情景与概率矩阵(SR)表征一个工艺部件在其可能发生的事故情景下的概率值：
SR＝[sr1 sr2 … srn]
该矩阵通过对完整事故情景与概率矩阵(S)进行情景逻辑判断后形成。
上述完整事故情景与概率矩阵(S)表征所有工艺部件在所有事故情景下的概率情况：
S＝(sat)
其中，a包含所有行业中企业可能发生的事故情景，分为基础情景与复合情景两种，本实施例为67种(部分情景存在多种事故具体情况未计数，复合情景未计算)，具体见图2与表4；t包含企业环境风险节点物理属性矩阵中所有工艺部件类型，共15种，具体见表2；sat表示每种工艺部件t在每种事故情景a下的概率值，该值基于《建设项目环境风险评价导则》和《化工企业定量风险评价导则》提供的火灾爆炸事故发生率，结合历史环境事故统计数据处理后得到。
表4复合情景组合
接着判断一个环境风险节点可能发生的事故情景种类。一个环境风险节点可能发生的事故情景分为两种：基础事故情景与复合事故情景。其中，基础事故情景种类基于风险节点的物理属性进行判断，图3为事故情景判断决策树。
通过图3中的决策判断，每个环境风险节点可以获得其可能发生的事故情景种类集，随后根据情景名称信息，从完整事故情景与概率矩阵(S)中提取相关信息，得到该环境风险节点的基础事故情景与概率矩阵(SRB)。
接着需要判断该环境风险节点可能发生的复合情景。通过调取企业内其他环境风险节点的基础事故情景与概率矩阵，基于表4逻辑寻找所有可以与本风险节点的每个相关事故情景发生复合事故的其他风险节点与事故情景，并从完整事故情景与概率矩阵(S)中提取相关信息，得到该环境风险节点的复合事故情景与概率矩阵(SRC)。
将以上两个矩阵相加最终得到该环境风险节点的事故情景与概率矩阵(SR)：
SR＝[sr1 sr2 … srn]
本实施例中对传统环境风险评估中的事故情景类型进行了全面升级，解决了传统风险评估事故情景不全面、理论化导致的判断结果与实际情况的脱节问题，提高了企业环境风险识别的精度。此外，本实施例还实现了对企业环境风险事故情景与发生概率的自动化判别，极大提升了风险评估的效率。
S152、分别计算各所述环境风险节点的每个风险事故情景的风险损失得到对应的行矩阵，合并行矩阵形成对应风险节点的风险属性矩阵。
本实施例中，风险属性矩阵表征环境风险事故可能造成的损失：
L＝[l1 l2 l3 … l14]
矩阵中每个元素代表一种风险损失，均以货币化方式表示，损失类型清单如下表5所示。其中每种损失基于环境风险节点的物理属性矩阵、管理属性矩阵信息，结合当地地理空间数据与统计数据，使用《建设项目环境风险评价导则》、《污染场地风险评估技术导则》、《环境损害鉴定评估推荐方法(第II版)》等导则推荐方法计算获得。
表5风险损失类型
S160、根据所述风险属性矩阵构建待评估企业的环境风险矩阵，所述环境风险矩阵中的各矩阵元素表示对应环境风险节点的风险水平。
将待评估企业中所有环境风险节点的风险属性矩阵(R)计算后得到企业环境风险矩阵(TR)，该矩阵表征待评估企业每个风险节点的风险水平：
TR＝[R1 R2 … Rn]
通过对比不同环境风险节点的风险水平值，对风险节点进行排序，风险水平高的即为高风险节点，企业可据此信息检查相应风险节点，从而达到企业环境风险预警的目的。该方法无需进行现场调查和评估报告撰写，极大的降低了传统环境风险评估方法的时间、人工与经济成本。
在上述实施例的基础上，本实施例还包括：根据所述环境风险节点之间的关联关系，构建各所述环境风险节点之间的风险网络关系图。企业环境风险节点的风险网络关系图是企业中所有环境风险节点相互风险关系的可视化网络图。主要表征企业的环境风险节点之间可能发生“群发/链发”事故情景的关系。该联系在构建每个环境风险节点的风险属性矩阵过程中建立。企业环境风险节点的风险网络关系图在完成企业中所有环境风险节点的风险属性矩阵构建后，根据表4中的复合情景组合，将各环境风险节点之间存在的联系抽取出来绘制得到风险网络关系图，如图4所示，该关系图可以直接的显示各环境风险节点信息，以及各环境风险节点之间的关联关系。
本实施例的技术方案，针对当前我国企业环境风险事故防控工作对风险预警的需求与传统风险评估成本高、时效性差、精度低的现状，本发明基于《建设项目环境风险评价到则》等国家标准文件和国际先进方法，综合采用多种数据库，通过构建多维环境风险属性矩阵，设计了一个覆盖百余个行业、考量“群发/链发”等复杂事故情景的自动化企业环境风险节点识别、环境风险评估与预警的技术。能够准确识别企业风险节点、提供风险评估结果并进行风险预警，为企业环境风险事故防控工作提供了一个高效、便捷和低成本的工具。
实施例二
以化工企业A为例，本发明实施例的具体实施方式如下：
S210、确定评估企业空间数据信息
收集该企业所在区域的卫星遥感图像与企业内生产监控图像，处理后得到标明该企业厂区分区与厂房内重点生产、储存设备位置与名称的企业平面图(如图5)。
S220、识别企业环境风险节点并进行空间分配
收集该企业环境影响评价与安全风险评价报告书，通过文本分析提取出企业所有环境风险工艺部件名称与信息，对工艺部件名称做唯一性处理后，得到企业所有环境风险节点(如表6)。结合企业平面图与文件信息，对环境风险节点进行空间分配，获得具有环境风险节点信息的数字化企业平面图(如图6)。
表6企业A环境风险节点清单(列举部分节点)
S330、构建企业环境风险节点的物理属性矩阵
根据企业A环评等文件的信息与物质的属性信息，获得所有风险节点的物理属性矩阵(P)，下面以一个环境风险节点为例说明实施方式：
环境风险节点01的物理属性矩阵P1：
P01＝[01 间二氯苯 液态 反应 釜80 101325 24 柱形 100 20 150 5 易燃性 易爆性 地上 C26]
S240、构建企业环境风险节点的管理属性矩阵
以环境风险节点01为例，本发明基于企业A的环评文件，通过文本分析，结合内部件监控视频，得到环境风险节点01的管理属性矩阵G1：
G01＝[A C B 100 A]
S250、构建企业环境风险节点的风险属性矩阵
(1)事故情景与概率矩阵(SR)的构建
首先判断环境风险节点01的基础情景:
表7企业A环境风险节点01的基础情景判断结果
通过与完整事故情景与概率矩阵(S)匹配选择得到基础事故情景与概率矩阵：
SRB01＝[FL2nr(4.533E-07)FL2r(6.125E-09)FL3nr(4.533E-06)FL3r(6.125E-09)FL5m1nr(9.208E-09)FL5m1r(4.604E-06)Fl5m2nr(4.604E-06)FL5m2r(7.921E-06)FL5m3nr(3.960E-07)FL5m3r(3.960E-07)]
接着通过分析其他环境风险节点的风险事故类型，结合复合情景匹配表4，判断风险节点01可能发生的所有复合事故情景(以“起因基础事故所在风险节点编号风险事故情景编号-连锁基础事故所在风险节点编号风险事故情景编号”的格式表示)：
表8企业A环境风险节点01的复合情景判断结果
(1表示存在该复合情景)
注：两个风险节点只能在同一种天气情况下发生复合
通过与完整事故情景与概率矩阵(S)匹配选择得到复合事故情景与概率矩阵，由于数据过多，此处不一一列出：
SRC01＝[FL2nr-02FL2nr(2.327E-08)FL2r-02FL2r(3.145E-10)…FL5m3r-03FG2(5.494E-10)]
结合以上两个矩阵，得到风险节点01的事故情景与概率矩阵SR01
(2)风险损失算法矩阵(L)的构建
通过对环境风险节点01的每个风险事故情景进行风险损失计算得到对应的行矩阵，然后合并形成该风险节点的风险属性矩阵R01＝(rij)，计算结果示例如下：
其中，事故情景(i)按前文矩阵中的顺序排列，损失类型(j)按前文损失类型表排列。
S260、构建企业环境风险节点的风险网络关系图
网络关系示意图中的每个端点表示一个环境风险节点，可以根据需求抽取任意风险节点，查看与其相关的其他风险节点与对应信息。
S270、构建企业环境风险矩阵与企业环境风险预警
将企业A中所有环境风险节点的风险属性矩阵(R)计算后得到企业环境风险矩阵(TR)，示例结果如下：
TR＝[13849.288 9118.221 5925.152…]
通过对比不同环境风险节点的风险水平值，对风险节点进行排序(示例如下表9)，风险水平高的即为高风险节点，企业可据此信息检查相应风险节点，从而达到企业环境风险预警的目的。同时，本表还可以根据需求进行进一步拆分，以供企业进行精准管理。
表9企业A环境风险节点风险属性排行(从高到低)
实施例三
本发明实施还提供一种自动化的企业环境风险评估装置，包括：
空间数据信息确定模块，用于确定待评估企业的空间数据信息；
环境风险节点识别分配模块，用于识别所述待评估企业的环境风险节点，并基于所述空间数据信息对所述环境风险节点进行空间分配；
物理属性矩阵确定模块，用于基于所述待评估企业的物理属性信息，构建各所述环境风险节点的物理属性矩阵；
管理属性矩阵确定模块，用于基于所述待评估企业的管理属性信息，构建各所述环境风险节点的管理属性矩阵；
风险属性矩阵确定模块，用于根据所述物理属性矩阵中的物理属性信息以及所述管理属性矩阵中的管理属性信息，构建各所述环境风险节点的风险属性矩阵；
环境风险矩阵确定模块，用于根据所述风险属性矩阵构建待评估企业的环境风险矩阵，所述环境风险矩阵中的各矩阵元素表示对应环境风险节点的风险水平。
进一步的，该装置还包括：风险网络关系图建立模块，用于根据所述环境风险节点之间的关联关系，构建各所述环境风险节点之间的风险网络关系图。
具体的，空间数据信息确定模块具体用于：获取所述待评估企业所在区域的卫星遥感图像以及内部生产监控图像；
对所述待评估企业厂区的区域属性以及区域内工艺部件的位置进行识别与划分，确定企业的平面图。
风险属性矩阵由事故情景与概率矩阵和风险损失算法矩阵构成；
相应的，风险属性矩阵确定模块具体用于：
构建各所述环境风险节点对应的事故情景与概率矩阵；
分别计算各所述环境风险节点的每个风险事故情景的风险损失得到对应的行矩阵，合并行矩阵形成对应风险节点的风险属性矩阵。
其中，构建各所述环境风险节点对应的事故情景与概率矩阵，包括：
确定各所述环境风险节点的基础事故情景与概率矩阵以及复合事故情景与概率矩阵；
将对应环境风险节点的基础事故情景与概率矩阵与复合事故情景与概率矩阵加和，得到各所述环境风险节点的事故情景与概率矩阵。
具体的，确定各所述环境风险节点的基础事故情景与概率矩阵以及复合事故情景与概率矩阵，包括：
基于所述环境风险节点的物理属性信息确定各所述环境风险节点相关的基础事故情景种类集；
将各所述环境风险节点对应的基础事故情景种类集分别与完整事故情景与概率矩阵进行匹配，得到各所述环境风险节点的基础事故情景与概率矩阵；
基于复合情景组合信息，确定所有可以与当前环境风险节点的每个相关事故情景发生复合事故的其他环境风险节点与事故情景；
将各所述环境风险节点对应的其他环境风险节点与事故情景与完整事故情景与概率矩阵进行匹配，得到各所述环境风险节点的复合事故情景与概率矩阵；
本发明实施例所提供的自动化的企业环境风险评估装置可执行本发明任意实施例所提供的自动化的企业环境风险评估方法，具备执行方法相应的功能模块和有益效果，不再进行赘述。
注意，上述仅为本发明的较佳实施例及所运用技术原理。本领域技术人员会理解，本发明不限于这里所述的特定实施例，对本领域技术人员来说能够进行各种明显的变化、重新调整和替代而不会脱离本发明的保护范围。因此，虽然通过以上实施例对本发明进行了较为详细的说明，但是本发明不仅仅限于以上实施例，在不脱离本发明构思的情况下，还可以包括更多其他等效实施例，而本发明的范围由所附的权利要求范围决定。
Claims (8)
1.一种自动化的企业环境风险评估方法，其特征在于，包括：
S110、确定待评估企业的空间数据信息；
S120、识别所述待评估企业的环境风险节点，并基于所述空间数据信息对所述环境风险节点进行空间分配；
S130、基于所述待评估企业的物理属性信息，构建各所述环境风险节点的物理属性矩阵；
S140、基于所述待评估企业的管理属性信息，构建各所述环境风险节点的管理属性矩阵；
S150、根据所述物理属性矩阵中的物理属性信息以及所述管理属性矩阵中的管理属性信息，构建各所述环境风险节点的风险属性矩阵；
S160、根据所述风险属性矩阵构建待评估企业的环境风险矩阵，所述环境风险矩阵中的各矩阵元素表示对应环境风险节点的风险水平。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：
根据所述环境风险节点之间的关联关系，构建各所述环境风险节点之间的风险网络关系图。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述S110包括：
获取所述待评估企业所在区域的卫星遥感图像以及内部生产监控图像；
对所述待评估企业厂区的区域属性以及区域内工艺部件的位置进行识别与划分，确定企业的平面图。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述S150中的风险属性矩阵由事故情景与概率矩阵和风险损失算法矩阵构成；
相应的，所述步骤S150包括：
构建各所述环境风险节点对应的事故情景与概率矩阵；
分别计算各所述环境风险节点的每个风险事故情景的风险损失得到对应的行矩阵，合并行矩阵形成对应风险节点的风险属性矩阵。
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，构建各所述环境风险节点对应的事故情景与概率矩阵，包括：
确定各所述环境风险节点的基础事故情景与概率矩阵以及复合事故情景与概率矩阵；
将对应环境风险节点的基础事故情景与概率矩阵与复合事故情景与概率矩阵加和，得到各所述环境风险节点的事故情景与概率矩阵。
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，确定各所述环境风险节点的基础事故情景与概率矩阵以及复合事故情景与概率矩阵，包括：
基于所述环境风险节点的物理属性信息确定各所述环境风险节点相关的基础事故情景种类集；
将各所述环境风险节点对应的基础事故情景种类集分别与完整事故情景与概率矩阵进行匹配，得到各所述环境风险节点的基础事故情景与概率矩阵；
基于复合情景组合信息，确定所有可以与当前环境风险节点的每个相关事故情景发生复合事故的其他环境风险节点与事故情景；
将各所述环境风险节点对应的其他环境风险节点与事故情景与完整事故情景与概率矩阵进行匹配，得到各所述环境风险节点的复合事故情景与概率矩阵；
其中，所述完整事故情景与概率矩阵表示所有工艺部件在所有故事情景下的概率情况。
7.一种自动化的企业环境风险评估装置，其特征在于，包括：
空间数据信息确定模块，用于确定待评估企业的空间数据信息；
环境风险节点识别分配模块，用于识别所述待评估企业的环境风险节点，并基于所述空间数据信息对所述环境风险节点进行空间分配；
物理属性矩阵确定模块，用于基于所述待评估企业的物理属性信息，构建各所述环境风险节点的物理属性矩阵；
管理属性矩阵确定模块，用于基于所述待评估企业的管理属性信息，构建各所述环境风险节点的管理属性矩阵；
风险属性矩阵确定模块，用于根据所述物理属性矩阵中的物理属性信息以及所述管理属性矩阵中的管理属性信息，构建各所述环境风险节点的风险属性矩阵；
环境风险矩阵确定模块，用于根据所述风险属性矩阵构建待评估企业的环境风险矩阵，所述环境风险矩阵中的各矩阵元素表示对应环境风险节点的风险水平。
8.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，还包括：
风险网络关系图建立模块，用于根据所述环境风险节点之间的关联关系，构建各所述环境风险节点之间的风险网络关系图。
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|---|---|---|---|
| CN202111367527.4A CN114154817B (zh) | 2021-11-18 | 2021-11-18 | 自动化的企业环境风险评估方法和装置 |
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