CN116070385A - 一种境外矿产资源供应链风险自动识别方法及系统 - Google Patents

一种境外矿产资源供应链风险自动识别方法及系统 Download PDF

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CN116070385A CN202310143068.4A CN202310143068A CN116070385A CN 116070385 A CN116070385 A CN 116070385A CN 202310143068 A CN202310143068 A CN 202310143068A CN 116070385 A CN116070385 A CN 116070385A
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Abstract

本发明公开一种境外矿产资源供应链风险自动识别方法及系统，涉及矿产资源供应链管理领域，该方法包括构建涵盖原矿、矿产品多个层的多层加权复杂网络模型；根据多层加权复杂网络模型的结构特征，识别供应链网络中的重要节点；根据影响矿产资源供应链的主要风险因素，确定风险因素集；根据风险因素集与风险事件以及风险因素的作用特征，划分风险类型；根据多层加权复杂网络模型、供应链网络中的重要节点、风险类型，制定风险演化规则，确定矿产资源供应链风险传导模型；利用矿产资源供应链风险传导模型确定待识别境外矿产资源供应链的风险识别结果。本发明可提高境外矿产资源供应链风险预测的准确性。

Description

一种境外矿产资源供应链风险自动识别方法及系统
技术领域
本发明涉及矿产资源供应链管理领域，特别是涉及一种境外矿产资源供应链风险自动识别方法及系统。
背景技术
21世纪以来，全球新一轮科技革命高速发展，带动矿产资源与材料需求的大幅增长，特别是进入新时代以来，中国高质量发展对矿产资源依赖程度不断增加，每年消耗量达70亿吨。但中国80％以上的矿产资源进口途经以马六甲海峡为主的印度洋、南海等地区，通道风险巨大。现有供应链风险识别与管控技术大多基于国家之间的贸易关系构建复杂网络模型，评价供应链的脆弱性，推演风险在供应链网络中的传播情况，预测供应链中的薄弱环节与潜在风险隐患。由于建模过程中未考虑供应链节点的地理位置和贸易的实际路径，以至于分析结果与实际情况常存在一定的偏差，容易将现实中完全无空间关联、不可能产生贸易联系的节点建立关联。
可见，现有模型存在容易偏离实际情况的问题，进而，造成境外矿产资源供应链风险智能化识别与精细化防控程度低。因此，为解决上述问题，亟需提供一种新的境外矿产资源供应链风险自动识别方法或系统。
发明内容
本发明的目的是提供一种境外矿产资源供应链风险自动识别方法及系统，可提高境外矿产资源供应链风险预测的准确性。
为实现上述目的，本发明提供了如下方案：
一种境外矿产资源供应链风险自动识别方法，包括：
构建涵盖原矿、矿产品多个层的多层加权复杂网络模型；所述多层加权复杂网络模型以矿山、冶炼厂、企业为节点，以节点之间的贸易关系为连边，引入重力模型作为边权重；
根据多层加权复杂网络模型的结构特征，识别供应链网络中的重要节点；所述结构特征包括：节点度中心性、近性中心性、介性中心性、聚类系数和平均路径长度；
根据影响矿产资源供应链的主要风险因素，确定风险因素集；所述风险因素集包括：自然风险因素、社会风险因素、地缘风险因素和资源风险因素；
根据风险因素集与风险事件以及风险因素的作用特征，划分风险类型；所述作用特征包括：空间传导方式和时间传导方式；所述风险类型包括：短效风险因素和长效风险因素；
根据多层加权复杂网络模型、供应链网络中的重要节点、风险类型，制定风险演化规则，确定矿产资源供应链风险传导模型；所述矿产资源供应链风险传导模型的预测结果为：风险传播范围、影响程度和发生概率；
利用矿产资源供应链风险传导模型确定待识别境外矿产资源供应链的风险识别结果。
可选地，所述构建涵盖原矿、矿产品多个层的多层加权复杂网络模型，具体包括：
获取矿山、冶炼厂、企业之间的贸易数据以及供应路径数据；
根据贸易数据以及供应路径数据利用gephi软件，构建涵盖原矿、矿产品多个层的多层加权复杂网络模型。
可选地，所述根据贸易数据以及供应路径数据利用gephi软件，构建涵盖原矿、矿产品多个层的多层加权复杂网络模型，具体包括：
利用公式
Figure BDA0004088283280000021
确定边权重；
其中，ω边为边权重，G、ε为常数，r为节点之间的实际距离，m1和m2分别为节点之间的贸易量。
可选地，所述根据多层加权复杂网络模型的结构特征，识别供应链网络中的重要节点，具体包括：
利用公式
Figure BDA0004088283280000031
确定节点度中心性；
利用公式
Figure BDA0004088283280000032
确定近性中心性；
利用公式
Figure BDA0004088283280000033
确定介性中心性；
利用公式
Figure BDA0004088283280000034
确定平均路径长度；
利用公式
Figure BDA0004088283280000035
确定聚类系数；
其中，CD(i)为节点i的节点度中心性，N为网络节点的个数，i、j、v为不同的节点，xij为节点i与节点j的直接联系，Cc(i)为节点i的近性中心性，∑jdij为节点i和其他所有节点间最短路径的加和，CB(v)为节点v的介性中心性，σij(v)为经过节点v的s→t的最短路径条数，σij为s→t的最短路径条数，L为平均路径长度，lij为连接节点i和节点j的最短路径上的边的数目，是节点i和节点j之间的距离，Ci为聚类系数，Ki为节点i的邻居数，Qi为节点i的Ki个邻居间的连接数。
可选地，所述根据风险因素集与风险事件以及风险因素的作用特征，划分风险类型，具体包括：
在ArcGIS平台上，利用核密度分析工具确定风险因素集在全球不同地理位置的发生概率；
利用线性回归分析估算风险因素集产生影响的时间范围和空间范围；
根据影响的时间范围和空间范围将风险因素集中的风险因素分为短效风险因素和长效风险因素。
可选地，所述根据多层加权复杂网络模型、供应链网络中的重要节点、风险类型，制定风险演化规则，构建矿产资源供应链风险传导模型，具体包括：
根据风险类型，制定风险演化规则；
基于利用python中EoN库，根据供应链网络中的重要节点构建SIR传染病模型；
对SIR传染病模型进行参数初始化，并利用风险因素集训练初始化后的SIR传染病模型，确定矿产资源供应链风险传导模型。
可选地，所述利用矿产资源供应链风险传导模型确定待识别境外矿产资源供应链的风险识别结果，之后还包括：
利用ArcGIS平台，风险识别结果进行可视化展示。
一种境外矿产资源供应链风险自动识别系统，包括：
多层加权复杂网络模型构建模块，用于构建涵盖原矿、矿产品多个层的多层加权复杂网络模型；所述多层加权复杂网络模型以矿山、冶炼厂、企业为节点，以节点之间的贸易关系为连边，引入重力模型作为边权重；
重要节点识别模块，用于根据多层加权复杂网络模型的结构特征，识别供应链网络中的重要节点；所述结构特征包括：节点度中心性、近性中心性、介性中心性、聚类系数和平均路径长度；
风险因素集确定模块，用于根据影响矿产资源供应链的主要风险因素，确定风险因素集；所述风险因素集包括：自然风险因素、社会风险因素、地缘风险因素和资源风险因素；
风险类型划分模块，用于根据风险因素集与风险事件以及风险因素的作用特征，划分风险类型；所述作用特征包括：空间传导方式和时间传导方式；所述风险类型包括：短效风险因素和长效风险因素；
矿产资源供应链风险传导模型确定模块，用于根据多层加权复杂网络模型、供应链网络中的重要节点、风险类型，制定风险演化规则，确定矿产资源供应链风险传导模型；所述矿产资源供应链风险传导模型的风险识别结果为：风险传播范围、影响程度和发生概率；
风险识别模块，用于利用矿产资源供应链风险传导模型确定待识别境外矿产资源供应链的风险识别结果。
根据本发明提供的具体实施例，本发明公开了以下技术效果：
本发明所提供的一种境外矿产资源供应链风险自动识别方法及系统，将空间位置引入复杂网络模型及风险传播模型的构建过程，综合考虑了供应链节点及风险因素的空间异质性，能有效避免以往研究在供应链网络模型构建和拓扑分析时，未考虑供应链节点的空间地理位置以及节点间的实际距离，导致分析出节点间潜在的网络关系偏离实际情况的问题，使模型更贴近供应链网络的实际情况。本发明通过分析不同类型风险在复杂供应链网络中的传导过程，对风险类型进行精细化分类，充分考虑了风险发生的时空差异性，优化了以往研究主要针对系统性风险或单一风险事件对供应链的影响，未考虑不同风险因素对供应链影响的时空差异性，更有助于供应链风险的精细化管理与防控。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明所提供的一种境外矿产资源供应链风险自动识别方法流程示意图；
图2为本发明所提供的一种境外矿产资源供应链风险自动识别系统结构示意图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
本发明的目的是提供一种境外矿产资源供应链风险自动识别方法及系统，可提高境外矿产资源供应链风险预测的准确性。
为使本发明的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面结合附图和具体实施方式对本发明作进一步详细的说明。
如图1所示，本发明所提供的一种境外矿产资源供应链风险自动识别方法，包括：
S101，构建涵盖原矿、矿产品多个层的多层加权复杂网络模型；所述多层加权复杂网络模型以矿山、冶炼厂、企业为节点，以节点之间的贸易关系为连边，引入重力模型作为边权重；
S101具体包括：
获取中国供应铜精矿、粗铜、精炼铜等铜产品的矿山、冶炼厂、企业之间的贸易数据，相应的供应路径及其涉及的港口、海峡关键点位等数据信息；
根据贸易数据以及供应路径数据利用gephi软件，构建涵盖原矿、矿产品多个层的多层加权复杂网络模型。
所述根据贸易数据以及供应路径数据利用gephi软件，构建涵盖原矿、矿产品多个层的多层加权复杂网络模型，具体包括：
利用公式
Figure BDA0004088283280000061
确定边权重；
其中，ω边为边权重，G、ε为常数，r为节点之间的实际距离，m1和m2分别为节点之间的贸易量。
S102，根据多层加权复杂网络模型的结构特征，识别供应链网络中的重要节点；所述结构特征包括：节点度中心性、近性中心性、介性中心性、聚类系数和平均路径长度；
S102具体包括：
利用公式
Figure BDA0004088283280000062
确定节点度中心性；节点度中心性测量网络中一个节点与所有其它节点相联系的程度，度中心性越大，说明节点越重要。
利用公式
Figure BDA0004088283280000071
确定节点近性中心性；一个节点的近性中心性Cc(i)是节点i与其它节点距离的倒数，节点近性中心性越大，说明该节点到网络中其他节点距离越近。
利用公式
Figure BDA0004088283280000072
确定介性中心性；一个节点的介性中心性CB(v)是一个节点担任其它两个结点之间最短路的桥梁的次数，节点的介性中心性越大，说明其他节点之间的最短路径经过该节点中转，加入该节点消失，则其他点之间的联系可能会断开。
利用公式
Figure BDA0004088283280000073
确定平均路径长度；
利用公式
Figure BDA0004088283280000074
确定聚类系数；复杂网络的聚类系数描述了网络中个体的邻居节点也互为邻居的可能性，节点i的聚类系数Ci,假设Qi为节点i的Ki个邻居间的连接数。
如果网络最短路径较小且聚类系数较大，则该网络符合小世界网络特征。
其中，CD(i)为节点i的节点度中心性，N为网络节点的个数，i、j、v为不同的节点，xij为节点i与节点j的直接联系，Cc(i)为节点i的近性中心性，∑jdij为节点i和其他所有节点间最短路径的加和，CB(v)为节点v的介性中心性，σij(v)为经过节点v的s→t的最短路径条数，σij为s→t的最短路径条数，L为平均路径长度，lij为连接节点i和节点j的最短路径上的边的数目，是节点i和节点j之间的距离，Ci为聚类系数，Ki为节点i的邻居数，Qi为节点i的Ki个邻居间的连接数。
S103，根据影响矿产资源供应链的主要风险因素，确定风险因素集；所述风险因素集包括：自然风险因素、社会风险因素、地缘风险因素和资源风险因素；
S103具体包括：全面收集境外铜矿石、粗铜、铜精矿供应链相关数据，包括全球铜矿山信息(包含矿山名称、坐标位置、所属矿业公司、所属国家、产量、资源量、储量、品位、进出口等)、铜冶炼厂信息(坐标位置、所属公司、所属国家、矿石来源、产品类型、贸易流向等)、港口信息(坐标位置、所属国家、产品流向等)、海峡信息(坐标位置、所属国家、产品流向等)等供应链节点信息；近10年全球发生地震、飓风、恐怖袭击、海事风险、矿业政策、地缘政治等风险事件的相关信息；收集全球各国家行政区划图、全球地形图等空间底图，绘制全球铜矿山、铜冶炼厂、港口、海峡等相关节点的空间分布图。
根据上一步中近10年的风险事件，总结近10年来影响境外铜供应链稳定性、可持续性的自然、社会、地缘和资源等方面的主要风险因素，确定供应链研究的目标风险因素，建立风险因素集。
S104，根据风险因素集与风险事件以及风险因素的作用特征，划分风险类型；所述作用特征包括：空间传导方式和时间传导方式；空间传导方式分为点上传导、面上扩散、系统性破坏；时间传导方式分为前置性传导、后滞性传导、即时性传导、长效性传导。所述风险类型包括：短效风险因素和长效风险因素；短效风险因素如地震、飓风、罢工等影响时间较短的风险因素；长效风险因素如战争冲突、国际关系、矿山资源枯竭等影响时间较长的风险因素。
S104具体包括：
在ArcGIS平台上，利用核密度分析工具确定风险因素集在全球不同地理位置的发生概率；
利用线性回归分析估算风险因素集产生影响的时间范围和空间范围；
根据影响的时间范围和空间范围将风险因素集中的风险因素分为短效风险因素和长效风险因素。
核密度分析用于计算每个输出栅格像元周围的点要素的密度。假设每个点上方覆盖着一个平滑曲面，在点所在位置处表面值最高，随着与点的距离的增大，表面值逐渐减小，在与点的距离等于搜索半径的位置处表面值为0。按如下公式预测点密度Density。
Figure BDA0004088283280000091
For disti＜radius；
其中，i＝1,2,…,n是输入点，如果位于(x，y)位置的半径距离内，则仅包括总和中的点。popi是i点的可选参数，disti是点i和(x，y)位置之间的距离。
利用核密度分析，可确定该风险因素发生频率较高的空间范围。
S105，根据多层加权复杂网络模型、供应链网络中的重要节点、风险类型，制定风险演化规则，确定矿产资源供应链风险传导模型；所述矿产资源供应链风险传导模型的预测结果为：风险传播范围、影响程度和发生概率；
S105具体包括：
根据风险类型，制定风险演化规则；1)初始感染节点(风险源头)受地理位置限制，根据不同风险因素在不同地理位置的发生概率进行设置；2)节点风险预警能力和风险恢复能力与节点规模、风险类型相关，且针对供应节点和运输节点有所区别；3)感染节点恢复概率由节点的风险恢复能力、供应链管理对节点抗风险能力的提高以及感染期构成，感染期与风险因素类型(短效、长效)相关；4)受感染节点的损失与节点的度和感染时间正相关。
风险演化规则包括：
①节点之间风险传播概率与节点企业之间业务量呈正比，没有直接业务往来的企业之间风险不会相互传播。
②αij表示感染节点j对易感节点i的传染概率(易感节点之间不会传染)，传染概率αij与贸易量
Figure BDA0004088283280000092
正相关，则易感节点i受到所有连接感染节点的影响为α(i)＝1-Π(1-αij)。
③节点i受感染的概率x2(i)由三部分构成：节点的风险预警能力α0(i)、供应链管理对节点风险预警能力提高值αh(i)和连接感染节点对它的影响α(i)，
Figure BDA0004088283280000101
④受感染的成员在经历一段感染期T后，能从风险感染中恢复过来。感染节点i的恢复概率x3(i)与节点的风险恢复能力β0(i)、供应链管理对节点风险恢复能力提高值βh(i)和感染期的关系如下式所示，x3(i)＝1-(1-β0(i))(1-βh(i))，T(i，t)≥T。
⑤受感染成员i所受的损失y(i)与其节点的度d(i)和感染时间T(i，t)成正比y(i)＝d(i)×T(i，t)。
基于利用python中EoN库，根据供应链网络中的重要节点构建SIR传染病模型；SIR传染病模型假设在单位时间内染病个体(I)以感染概率β沿着小世界复杂网络模型各节点进行接触，其中易感个体(S)会转化为染病个体；染病个体以恢复概率γ恢复并获得免疫能力，免疫后记为R。则感染机制如下式所示。
Figure BDA0004088283280000102
假设t时刻系统中处于易感状态、感染状态和移除状态的个体比重分别为s(t)、i(t)和r(t)。当易感个体和感染个体充分混合时，感染个体的增长率、易感个体的下降率、恢复个体的增长率如下式：
Figure BDA0004088283280000103
对SIR传染病模型进行参数初始化，并利用风险因素集训练初始化后的SIR传染病模型，确定矿产资源供应链风险传导模型。
S106，利用矿产资源供应链风险传导模型确定待识别境外矿产资源供应链的风险识别结果。
利用矿产资源供应链风险传导模型输入目标风险因素的风险类型和风险位置，计算得出风险传播的范围及发生概率，风险传播的范围即复杂网络上哪些节点受到影响。
S106之后还包括：
利用ArcGIS平台，风险识别结果进行可视化展示。
如图2所示，本发明所提供的一种境外矿产资源供应链风险自动识别系统，包括：
多层加权复杂网络模型构建模块201，用于构建涵盖原矿、矿产品多个层的多层加权复杂网络模型；所述多层加权复杂网络模型以矿山、冶炼厂、企业为节点，以节点之间的贸易关系为连边，引入重力模型作为边权重；
重要节点识别模块202，用于根据多层加权复杂网络模型的结构特征，识别供应链网络中的重要节点；所述结构特征包括：节点度中心性、近性中心性、介性中心性、聚类系数和平均路径长度；
风险因素集确定模块203，用于根据影响矿产资源供应链的主要风险因素，确定风险因素集；所述风险因素集包括：自然风险因素、社会风险因素、地缘风险因素和资源风险因素；
风险类型划分模块204，用于根据风险因素集与风险事件以及风险因素的作用特征，划分风险类型；所述作用特征包括：空间传导方式和时间传导方式；所述风险类型包括：短效风险因素和长效风险因素；
矿产资源供应链风险传导模型确定模块205，用于根据多层加权复杂网络模型、供应链网络中的重要节点、风险类型，制定风险演化规则，确定矿产资源供应链风险传导模型；所述矿产资源供应链风险传导模型的风险识别结果为：风险传播范围、影响程度和发生概率；
风险识别模块206，用于利用矿产资源供应链风险传导模型确定待识别境外矿产资源供应链的风险识别结果。
本说明书中各个实施例采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处，各个实施例之间相同相似部分互相参见即可。对于实施例公开的系统而言，由于其与实施例公开的方法相对应，所以描述的比较简单，相关之处参见方法部分说明即可。
本文中应用了具体个例对本发明的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想；同时，对于本领域的一般技术人员，依据本发明的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处。综上所述，本说明书内容不应理解为对本发明的限制。

Claims (8)

1.一种境外矿产资源供应链风险自动识别方法，其特征在于，包括：
构建涵盖原矿、矿产品多个层的多层加权复杂网络模型；所述多层加权复杂网络模型以矿山、冶炼厂、企业为节点，以节点之间的贸易关系为连边，引入重力模型作为边权重；
根据多层加权复杂网络模型的结构特征，识别供应链网络中的重要节点；所述结构特征包括：节点度中心性、近性中心性、介性中心性、聚类系数和平均路径长度；
根据影响矿产资源供应链的主要风险因素，确定风险因素集；所述风险因素集包括：自然风险因素、社会风险因素、地缘风险因素和资源风险因素；
根据风险因素集与风险事件以及风险因素的作用特征，划分风险类型；所述作用特征包括：空间传导方式和时间传导方式；所述风险类型包括：短效风险因素和长效风险因素；
根据多层加权复杂网络模型、供应链网络中的重要节点、风险类型，制定风险演化规则，确定矿产资源供应链风险传导模型；所述矿产资源供应链风险传导模型的预测结果为：风险传播范围、影响程度和发生概率；
利用矿产资源供应链风险传导模型确定待识别境外矿产资源供应链的风险识别结果。
2.根据权利要求1所述的一种境外矿产资源供应链风险自动识别方法，其特征在于，所述构建涵盖原矿、矿产品多个层的多层加权复杂网络模型，具体包括：
获取矿山、冶炼厂、企业之间的贸易数据以及供应路径数据；
根据贸易数据以及供应路径数据利用gephi软件，构建涵盖原矿、矿产品多个层的多层加权复杂网络模型。
3.根据权利要求2所述的一种境外矿产资源供应链风险自动识别方法，其特征在于，所述根据贸易数据以及供应路径数据利用gephi软件，构建涵盖原矿、矿产品多个层的多层加权复杂网络模型，具体包括：
利用公式
Figure FDA0004088283210000021
确定边权重；
其中，ω边为边权重，G、ε为常数，r为节点之间的实际距离，m1和m2分别为节点之间的贸易量。
4.根据权利要求1所述的一种境外矿产资源供应链风险自动识别方法，其特征在于，所述根据多层加权复杂网络模型的结构特征，识别供应链网络中的重要节点，具体包括：
利用公式
Figure FDA0004088283210000022
确定节点度中心性；
利用公式
Figure FDA0004088283210000023
确定近性中心性；
利用公式
Figure FDA0004088283210000024
确定介性中心性；
利用公式
Figure FDA0004088283210000025
确定平均路径长度；
利用公式
Figure FDA0004088283210000026
确定聚类系数；
其中，CD(i)为节点i的节点度中心性，N为网络节点的个数，i、j、v为不同的节点，xij为节点i与节点j的直接联系，Cc(i)为节点i的近性中心性，∑jdij为节点i和其他所有节点间最短路径的加和，CB(v)为节点v的介性中心性，σij(v)为经过节点v的s→t的最短路径条数，σij为s→t的最短路径条数，L为平均路径长度，lij为连接节点i和节点j的最短路径上的边的数目，是节点i和节点j之间的距离，Ci为聚类系数，Ki为节点i的邻居数，Qi为节点i的Ki个邻居间的连接数。
5.根据权利要求1所述的一种境外矿产资源供应链风险自动识别方法，其特征在于，所述根据风险因素集与风险事件以及风险因素的作用特征，划分风险类型，具体包括：
在ArcGIS平台上，利用核密度分析工具确定风险因素集在全球不同地理位置的发生概率；
利用线性回归分析估算风险因素集产生影响的时间范围和空间范围；
根据影响的时间范围和空间范围将风险因素集中的风险因素分为短效风险因素和长效风险因素。
6.根据权利要求1所述的一种境外矿产资源供应链风险自动识别方法，其特征在于，所述根据多层加权复杂网络模型、供应链网络中的重要节点、风险类型，制定风险演化规则，构建矿产资源供应链风险传导模型，具体包括：
根据风险类型，制定风险演化规则；
基于利用python中EoN库，根据供应链网络中的重要节点构建SIR传染病模型；
对SIR传染病模型进行参数初始化，并利用风险因素集训练初始化后的SIR传染病模型，确定矿产资源供应链风险传导模型。
7.根据权利要求1所述的一种境外矿产资源供应链风险自动识别方法，其特征在于，所述利用矿产资源供应链风险传导模型确定待识别境外矿产资源供应链的风险识别结果，之后还包括：
利用ArcGIS平台，风险识别结果进行可视化展示。
8.一种境外矿产资源供应链风险自动识别系统，其特征在于，包括：
多层加权复杂网络模型构建模块，用于构建涵盖原矿、矿产品多个层的多层加权复杂网络模型；所述多层加权复杂网络模型以矿山、冶炼厂、企业为节点，以节点之间的贸易关系为连边，引入重力模型作为边权重；
重要节点识别模块，用于根据多层加权复杂网络模型的结构特征，识别供应链网络中的重要节点；所述结构特征包括：节点度中心性、近性中心性、介性中心性、聚类系数和平均路径长度；
风险因素集确定模块，用于根据影响矿产资源供应链的主要风险因素，确定风险因素集；所述风险因素集包括：自然风险因素、社会风险因素、地缘风险因素和资源风险因素；
风险类型划分模块，用于根据风险因素集与风险事件以及风险因素的作用特征，划分风险类型；所述作用特征包括：空间传导方式和时间传导方式；所述风险类型包括：短效风险因素和长效风险因素；
矿产资源供应链风险传导模型确定模块，用于根据多层加权复杂网络模型、供应链网络中的重要节点、风险类型，制定风险演化规则，确定矿产资源供应链风险传导模型；所述矿产资源供应链风险传导模型的风险识别结果为：风险传播范围、影响程度和发生概率；
风险识别模块，用于利用矿产资源供应链风险传导模型确定待识别境外矿产资源供应链的风险识别结果。
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