2025年第三届城市公共安全与应急救援国际会议（3rd UPSER-2025）暨新能源安全技术与城市应急管理创新博士后学术交流活动于2025年5月23日至25日在江苏省常州市隆重召开。会议围绕城市公共安全、石油化工生产安全、应急管理与救援处置、智慧安全与信息化、新能源与新材料安全等主题开展。中国工程院院士、清华大学公共安全研究院院长范维澄，中国科协原书记处书记、国际欧亚科学院院士冯长根，江苏省人力资源和社会保障厅副厅长封春晴等专家学者300余人出席会议。会议通过网络直播，累计在线人数6万余人。

我院安全科学与工程系阳富强老师课题组、郭进老师课题组研究生共3人受邀参加了本次会议。

刘海丰同学在研究生分论坛“智慧安全与信息化”报告题为《A dynamic Bayesian network-based probabilistic analysis method for urban gas pipelines from the perspective of "Accident-Barrier-Resilience"》（论文作者：刘海丰，李施怡，陈星霖，黄宗侯，廖素娟，阳富强*）。她从城市燃气管网事故频发的现实问题出发，系统阐述了燃气泄漏引发的爆炸、中毒等连锁灾害后果，并提出了一种融合安全屏障与系统韧性的动态风险评估方法。该方法通过事件树分析（ETA）梳理7类事故演化路径，结合动态贝叶斯网络（DBN）量化韧性节点（吸收、适应、恢复能力）的时变可靠性，揭示了管道直径、壁厚等设计参数对系统韧性的关键影响。研究结果表明：学习能力显著提升管网恢复效率，而人为干预失效（如阀门关闭延迟）会加剧事故升级风险。

黄宝娇同学在分论坛——“城市公共安全”报告题为《Risk prediction modeling of long-distance gas pipelines using machine learning techniques》（论文作者：黄宝娇，胡涛，黄猛，阳富强*，葛樊亮*）。黄宝娇同学将燃气管道事故数据进行处理，形成事故数据集；利用PCA-K均值聚类分析法获取综合风险指数，并确定风险等级划分阈值；采用SVM、RF、KNN和BP神经网络算法建立四个模型，将处理后的数据用以上四个模型进行机器训练并进行算法参数优化，并通过可视化和定量来分析建模结果。

《A dynamic Bayesian network-based probabilistic analysis method for urban gas pipelines from the perspective of "Accident-Barrier-Resilience"》及《Risk prediction modeling of long-distance gas pipelines using machine learning techniques》获评本次会议优秀论文。

此次会议报告，充分彰显了安全科学与工程系研究生培养的国际化视野与实践创新能力。未来安全科学与工程系将持续推动研究生教育与国际前沿接轨，助力学生成长为兼具科研创新力与工程实践力的复合型人才，为我国安全事业输送更多“懂技术、能实战、敢创新”的高层次人才！ 

编辑：黄宝娇

一审：廖烨檬

二审：阳富强

三审：刘朝晖